智能供应链解决方案-供应商供稿

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智能供应链解决方案 工厂 提高预测精准度 销量预测 产品 生产 总仓 库存预警 预警库存异常状态 库存 管理 分仓规划 合理规划仓网布局 分仓 备货 分仓 平衡仓网库存水平 智能补货 仓间 调拨 门店 门店选址 提高选址成功率 和选址决策效率 门店 管理 消费者 精准营销 为店铺挖潜引流 , 提升顾客转化率 终端 配送 统筹运能资源 合理规划线路 路径规划 干线 运输 1 2 3 4 5 6 7 销量预测 - 逻辑介绍 预测结果 应用 历史销量数据 外 部 数 据 搜索指数 年度销售计划 竞品数据 节假日信息 舆情信息 深度学习 数据 整合 运筹优化 统计学 机器学习 企 业 数 据 算法 内核 订单流向信息 临时促销信息 商品信息 分仓规划 库存优化 铺货建议 生产计划 未 来 趋 势 区 域 分 布 城 市 排 名 销量预测 - 业务特征分析 业务分析： 2/8 原则——对商家畅销 SKU 分析，作为预测对象 特征提取： 从多源数据提取特征，如关联商品、季节性、节假日、 促销、天气等 销量预测 - 算法模型 Holt-Winters ARIMA Random Forest GBD T SVM RNN 递归神经网络 LSTM 长短期记忆 时间序列 机器学习 深度学习 XgBoos t Exponential Smoothing 销量预测 - 案例 客户痛点 • 客户所在区域仓部分 SKU 无货，需从其他区域仓跨区拆单发货，拆 单率较高 • 问题的核心在于预测不准，各仓的铺货不合理 项目效果 • 根据区域各仓，分别预测月和周颗粒度的不同 SKU 的需求 • 实现了仓 + 月 / 周 +SKU 颗粒度的预测 • 通过预测，各仓的拆单率均有显著下降，整体拆单率降低了 36% 仓 1 仓 2 仓 3 仓 4 仓 5 仓 6 仓 7 仓 8 仓 9 仓 10 仓 11 仓 12 仓 13 仓 14 仓 15 仓 16 仓 17 仓 18 整体 0.0% 1.0% 2.0% 3.0% 4.0% 5.0% 6.0% 7.0% 8.0% 9.0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 38%37% 25% 40%38% 29% 39% 21% 32% 36%36% 29% 44% 52% 32% 28% 40% 34%36% 预测对业务优化效果 实际拆单率 预测优化后拆单率 优化提升比例 分仓规划 - 逻辑介绍 利用大数据技术，定量分析供应链网络，帮助客户在服务水平与成本之间找到最佳平衡，满足供应链战略的需要，明确供应链节 点的位置和不同节点的覆盖范围。  算法逻辑  业务逻辑 分仓规划 - 案例 推荐分仓结果：加件量分布 客户痛点 • 配送时效和配送成本较高 • 问题的核心在于分仓规划不合理 项目效果 • 推荐的分仓结果提高了配送时效，降低了配送成本 • 提供建仓顺序，客户可根据实际情况选择分仓方案 智能补货 - 逻辑介绍 销 量 预 测 库存分析及预警 预测销量 可用库存 调拨模型 商品缺货分析 仓间运输时效 仓间调拨成本 仓网覆盖规则 仓内作业时效 基 础 数 据 货源仓 补货成本 目的仓 补货时效 补 货 方 案 调拨补货方案 成 本 最 优 方 案 时 效 最 优 方 案 综 合 平 衡 方 案 选择方案 仓间调拨明细 工厂补货明细 自动补货系统 安全库存 前置时间 库存健康水平 目标预警值 推荐补货数量 工厂采购成本 补货数量 补货方式 * 方案明细维度：日期 + 仓库 +SKU 自定义补货量 O M S 订单 管理 W M S 库存 管理 补 货 订 单 执 行 结 果 预警 补货 预测先行，综合评估库存健康程度，基于顺丰仓网布局统筹库存优化方案，提供科学合理的库存补货和仓间调拨建议， 保持全网库存动态平衡 智能补货 - 产品原型 可选方案 基于商品销量情况，结合用户各仓库存和采购规则设定，给出科学 合理的调拨和采购建议，并提供三种方案供用户灵活选择 灵活配置 用户可以自定义库存补货的各种条件，包括送货周期、补货频次、 最小补货批次量和安全库存等等 需求驱动 自动补货方案是以销量预测为前提，考虑了历史销售记录，结合客 户的促销活动计划，建立了完善的补货模型。 路径规划 - 逻辑介绍 数据来源 门店经纬度数据 数据预处理 路线花费时间 路线总距离 驾驶路径 门店配送顺序 输出结果 分析与建模 聚类算法 TSP 问题求解 为连锁门店客户提供最优的串点配送线路 出发时点 送货策略 • 成本 • 时效 门店送货重量 每辆车送货的门店 顺丰地图数据 客户送货订单数据 送货车型 • 载重 • 高度 • 体积 考虑因素 模型方法 数据清洗 • 缺失值处理 • 异常值处理 数据转换 • 地址经纬度 路径规划 - 案例 顺丰地图路径规划结果 互联网地图路径规划结果 顺丰地图综合考虑了各个城市货车的限行策略，比如限高、车型等信息加入路径规划策略进行计算 门店选址 - 逻辑介绍 门店选址流程： 用户画像标签体系 统计学模型、爬虫、 NLP 等大数据技术建 立用户画像标签体系 地址标签体系 地址聚合、地址分词、 地址相似性判断、爬 虫等大数据技术建立 用户地址标签体系 聚类算法 K- 均值聚类、密度聚 类算法筛出目标区域 协同过滤 协同过滤算法找到与 既有人群相似的机会 人群，增加目标用户 关键技术： 门店选址 - 数据优势 全面 全面 精准 200 万 + 18 级 5 亿 140 万 + 150 万 +B 端月结客户，覆盖 30+ 行业，聚集中高端消费行 业：特色经济、食品、医药、 3C 、服装鞋帽、珠宝、本地 生活、政务、专业市场、校园 真实高效的地理位置信息， 18 级分词结构，涵盖省、市、 区、乡镇、街道、社区、组、队、商圈、主支路、门牌号、 楼栋号、单元号、楼层号和地理描述信息 5 亿 +C 端用户，覆盖 600+ 用户标签，如性别、年龄、职 业、兴趣爱好、常用地址等 3000+ 城市，覆盖 140 万 + 楼盘，真实有效的地址信息标 签：街道、小区、写字楼等经纬度数据、小区均价、物业费、 年代等 门店选址 - 案例 方案建议：  建议新增 4 个店铺，覆盖高密度客户区域  客户稀疏地区，适当调整 客户痛点 • 潜在客户较多的区域未完全覆盖 • 部分门店存在成本高覆盖客户少 问题的核心在于门店选址不合理 项目效果 • 客户对我们开店和关店的建议非常认可，新增的 4 个门店持续盈利 精准营销 - 逻辑介绍 目标客群 丰巢柜 顺丰公众号 顺丰优选 顺丰大当家 顺丰小当家 丰 e 足食 潜客挖掘 渠道触达 标签体系 效果监控 曝光率 点击率 转化率 精准营销 - 示例