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              供應鏈智能

              數據·智慧云 供應鏈智能應用數據智能技術為企業提供庫存健康診斷、庫存優化、倉內優化、運輸優化、需求預測等系列靈活高效的決策優化服務,幫助企業優化商品結構、保持庫存健康水平同時降低缺貨率提高利潤率

              供需匹配,精準拿捏;商品動銷,運籌帷幄

              以庫存健康診斷為抓手,以智能預測為驅動,以庫存仿真為策略參謀,以智能補貨為計算引擎,數智化落地智能補貨以及履約調度

              業務困境

              • 供應鏈遇瓶頸,資源斷層

                創業初期,企業從野蠻擴張占據一定市場規模后,轉向持續精細化運營階段,發現供應鏈人才、能力、經驗、資源的缺失,導致后端供應鏈無法高效、低成本支撐前端業務

              • 供應鏈條職能和管理流程割裂

                大型企業已經具備一定的供應鏈基礎,但是供應鏈條上各部門、各環節割裂,缺乏聯動的數據智能驅動供應鏈運營及協調,無法形成柔性供應鏈

              • 暢銷品斷貨,滯銷品庫存積壓

                倉庫、門店等場景暢銷品經常缺貨,而失去銷售機會;滯銷品常積壓,導致庫存成本居高不下,資金機會成本高

              • 庫存周轉慢,現金流轉失衡

                整個供應鏈條無法快速高效運轉,前端需求不能及時拉動后端供應,庫存周轉慢,最終可能導致大量資金被庫存占用,現金流易出現失衡

              解決方案

              核心優勢

              • 云原生動態擴容,海量數據處理能力
                基于云原生PaaS基礎之上構建,可實現快速動態擴容;具備海量大數據處理能力,能同時處理傳統excel、關系型數據庫等無法實現的數據量
              • 基于業界領先供應鏈計劃方法論的專利應用
                應用了業界領先的需求驅動的供應鏈計劃,加之云徙自主創新的自適應需求調整因子,減少供給與需求的波動,有效預防并緩解供應鏈管理大敵—牛鞭效應
              • 自適應、自感知、自優化、自學習、自決策的供應鏈計劃與執行的閉環
                實現了隨時隨地根據實時需求信號感知,實時變更戰略庫存水位以及供應計劃,從而形成自適應拉動與可視化協同的柔性供應鏈

              業務價值

              典型案例

              • 某生活日用百貨巨頭門店補貨項目

                30%單店日均銷售提升

                37% 門店日均庫存金額降低

                2% Top300缺貨率下降

                15天 庫存周轉天數縮減

                7% Top300營收占比提升

                國內生活日用百貨巨頭的門店補貨場景,過往應用業務規則經驗進行補貨,云徙利用需求驅動的智能補貨+庫存健康診斷,在對的門店、時間、商品、數量 給到精準建議,單店日均銷售額提升約30%,Top300門店缺貨率下降2%,Top300門店營收占比提升了7%,門店日均庫存金額降低7%,庫存周轉天數由原來的56天縮減到41天。

              • 某全球TOP連鎖百貨集團庫存及配送優化項目

                退板數 降低1%

                借板數 降低 76%

                調撥數提升98%

                卡板庫存數量 降低 36%

                某全球TOP連鎖百貨集團一直面臨倉庫種類數量多覆蓋面廣,內部倉庫暫未打通等痛點,本著尋求卡板供需最佳平衡和車次、裝載車型、路徑運輸成本最佳平衡兩大目標,云徙為其構建庫存健康診斷模型和裝載路徑優化算法引擎優化,最終實現卡板庫存 數量降低36%,調撥數提升98%,借板數降低76%,退板數降低1%。

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