iSupply基于算法与运筹优化,柔性供应计划管理,实现从需求到供应,从计划到执行的闭环管理,实现关键供应链数据可视化。
1、促销长期需求预测:13周提供促销预测,并每周rolling更新;
2、短期需求预测:陈列图商品预测,每日滚动更新预测值;
3、促销预测复盘:分析预测偏差形成的业务原因,规范促销执行。
1、店铺补货:建议商品在未来时间点,从哪个来源补货多少数量;
2、供应商订货:根据店铺补货需求持续输出向供应商的订货计划;
3、动态分货:自动将PO根据该商品仓存策略生成建议分货单;
4、转货建议:回答什么时候应该触发店间转货?从哪里转入?
5、退货:解决什么时候应该触发退货?退多少的问题。
模拟不同补调策略下的库存情况。
1、提供缺货预警:按未来时间段列出缺货概率;
2、分析潜在缺货原因:跟踪商品供应链路,潜在缺货归因。
运用预测算法、机器学习和深度学习算法,分析挖掘历史订单数据的规律,结合商品生命周期、商品促销计划、商品本身和外部影响等因素,输出天、周、月、季、年等不同维度的需求预测结果,并作为分货补货和仓网计划的输入。
基于需求预测分布、成本结构(库存成本、补货成本、缺货成本),利用运筹优化算法,帮助客户在满足服务水平的前提下,输出综合成本最优的补货计划。
人力成本
降低20~30%
货周转下降10-15%
预测准确率品-仓-周
提升40%+
服务水平提升30%
有货率提升30%+
百万级投入
亿级回报
九章数据帮助屈臣氏实现供应链AI自有仓需求预测,通过对线下、线上促销力度、广告投放力度、节假日等多种因素,基于上千余种SKU日颗粒度的滚动销量预测,为新零售多渠道多级库存网络下的门店提供拆零补货支持。
九章数据为华润万家提供10+头部供应商提供数据,实现供应链深度协同。输出各个供应商汇总到周+仓库+SKU的采购计划结果。基于精准的需求预测,结果科学买货计划。提供自动补货管理平台,多部门协同达成一致性补货计划。