完美数字化供应链解决方案

完美供应链数字化转型落地实施建议书京东物流价值供应链零售场景变革需要供应链数字化升级人货场数字化驱动数字化生态数字化组织京东物流价值供应链

零售场景变化对于数字化供应链的需求驱动数字化驱动：启动和激活数据、分析和洞察驱动的企业发展，利用顾客和产品的集成、单一视图，在顾客全渠道触点上提供优化体验。数字化生态：有效利用生态体系的合作伙伴高效获得客源，强化服务，提高某省市速度，降低边际成本，弥补供应链短板。数字化组织：于数据洞察分析和集成一致的绩效驱动，通过提升员工体验、矩阵化和敏捷的组织结构来提升顾客体验。供应链数字化转型的基本思路基于反馈结果补货开发规划采购生产交付认知性规划质量反馈3D打印支持*注：从传统供应链向数字供应网络的变革（来源：Deloitte德勤）传统供应链数字化供应链智慧工厂数字化核心动态供货数字化开发同步规划关联客户智能供应京东物流价值供应链企业数字化供应链是企业发展战略重要目标之一*注：样本量：总数=200（来源：Deloitte德勤）*注：样本量：总数=163（来源：Deloitte德勤）京东物流价值供应链完美视角的供应链优化方向思考宏观环境找到对的战略方向评估和优化竞争者找到适合的优势方向评估和优化技术变革找到对的技术优势评估和优化消费者找到对的目标人群评估和优化随着我国经济发展，居民收入提高，对于购买行为的服务水平提出了更高要求。居民的消费品类结构从产品型转向服务型，消费方式从线下转向线上线下融合。时效性体验，个性化体验是两个主要方向。

快消品行业，宝洁，联合利华，百雀羚，安利，玫琳凯等消费品企业都在持续对供应链进行优化。降低库存，提高现金流，供应链精益管理等方式成为其供应链优化的战略方向

政府持续深化供给侧改革，加大科技创新力度，推动企业降本增效。随着人口红利消减，人口老龄化加大，人工成本将持续上升，企业用人成本将持续上升。5G，物联网，虚拟现实等技术，提升企业信息化，智能化的转型速度。大数据分析，数据仓库等数字技术变革驱动零售需求的。提升服务水平，降本增效数字化供应链某省市场驱动京东物流价值供应链哪些是影响影响需求的重要驱动因素需求预测能够做到什么颗粒度和时间维度机器学习算法VS传统算法的优劣能否快速建立需求预测

网络战略

工厂，DC和转运中心应该设置在哪里，多大，多少层级？那些工序应该自己完成，那些更适合外包，如何对外包工序进行最优配置？采购策略

原材料价格和不断波动，应当如何设定最佳采购方案哪些产品应该从海外采购，采购多少，国内是否可以有替代品生产策略

针对未来需求的波动，短期和长期需要多少产能产能扩张，收缩策略如何制定。ROI如何测算如何优化未来的生产计划分销策略

渠道细分测略如何设定。多渠道和多业态模式下的最佳分销网络以及路径如何设定如何平衡成本和服务？当下成本和服务水平有多少提升空间库存策略如何对需求进行分类，如何分析客户的购买行为需要多少库存才能满足目前的服务目标如何决定放置库存的地点如何设定补货策略page6完美视角的供应链数字化转型的主要课题及其关系分析京东物流价值供应链数字化决策智能化运营完美数字化供应链优化方案优化方法：通过特征工程与数字模型搭建，对消费者未来购买需求进行科学预测。优化结果：提高订单满足率，减少呆滞库存,提高库存期。新网络下补货优化网络优化销售预测优化方法：以消费者需求为出发点，根据物流路径和仓网布局、各种能力、时效等前提条件，设计最符合成本优化与服务水平的网络规划优化结果：提高客户服务水平（包括减少履约时间，降低缺货率等），减少物流成本，以及仓库运作成本。优化方法：通过多维度的销量预测、历史销量、库存、、相关数据展现，以及科学的补货模型，为客户提出智能化的补货建议。优化结果：实现多频少量的科学化的补货模式，提升客户补货团队供应链管理效率，提升补货精度，降低库存成本。京东物流价值供应链需求预测解决方案1业务调研3试算及反馈业务需求说明2数据清洗数据分析4确认KPI及评价方法客制化特征工程开始交付7689105数学建模算法优化场景拓展应用优化结果测算1.数据处理2.模型预测3.预测调整4.预测发布基础数据处理价格清洗高峰调制态择季节调整极值平滑库存异常处理预测单元选择预测建模分类适用问题建模方法简单预测模型各种问题1，2，历史同期3，加权平均4，加限拦截5，新品模型6，不动销模型7，保守模型8，新品预测影响因子预测建模促销模型、价格模型、

节假日、流量模型1，一元线性回归模型2，多元线性回归模型3，非线性回归模型历史销量预测模型趋势建模、建模、

季节性建模1，指数平滑模型，

状态空间统计模型2,Arima模型3,Hotwinters4,动态趋势模型机器学习，

综合预测建模综合预测因子和

历史销量建模1，动态回归模型2，神经网络模型3，GBDT4，DeepLearning京东物流价值供应链需求预测改善目标解决问题：·库存过剩·缺货很多正为减少库存和优化机会损失而烦恼的客户。预计效果：不降低销售额来削减库存，机会损失也降低(通常20%～30％)。销售的库存增加，削减不畅销的库存。减少库存和平衡机会损失。需要进行库存合理化的客户解决问题：·预测业务花费时间和工夫·人员不同，预测结果和格式各不相同·委托外部机构的预测费用

很高预计效果：速度上升，预测工数削减(通常1/4～1/3)。来自过去的数据的预测交给系统，员工集中于战略性业务。需要削减工数的客户解决问题：·人与设备的工作负担偏颇·发生了无用的人工费预计效果：及时适当地配置人员、设备。需要调整资源配置的客户解决问题：·不能考虑促销等活动·预测模型无法维护·预测精度怎么也不能提高·应该检查的商品数量太多预计效果：·可以反映事件效果的预测（活动效果也可自动计算）·根据最新的实际成果数据可以自动变更预测模型·以丰富的导入实绩积累的经验技术为基础，可以建立高精度的预测模型·通过差异分析（警报），可以进行重点管理的商品分类需要改变陈旧预测手法的客户京东物流价值供应链需求预测基本思路京东物流价值供应链月特征促销特征节假特征品类特征趋势特征内生外生数据清洗基础的数据加工预测结果汇总成个性化预测模型特征工程发掘商品销售决定性影响因素1-wmape0.8010.8190.793单一模型组合模型(0.0,1.0,0.0)(0.3,0.4,0.3)预测建模基于特征逐一进行建模分析回填大单1月1月7月7月7月销量预测–多特征融合管理现类阶段应用京东物流价值供应链销量预测–多特征融合管理使用额外特征京东物流价值供应链销量预测–多特征融合管理特征重要等级发现并识别与商品销量关联的特征集合并定量判断特征影响因素京东物流价值供应链销量预测–多特征融合管理训练模型并获得预测结果预测结果70%训练集30%测试集RMSE(Var)京东物流价值供应链销量预测–多特征融合管理仅包含重要特征纯内生特征全特征结果特征调整调整各特征权重得到不同结果响应对各特征权重的业务判断京东物流价值供应链需求预测产品展示京东物流价值供应链本次展示：DemandGuru供应链网络优化、商品布局的必要性各地区的需求集中程度不均衡且会发生变化仓库覆盖范围不合理、库存设置不合理可能会导致诸多问题配送里程增加运费增加时效恶化库存成本增加仓储成本增加以需求为出发点，通过调整各仓的覆盖范围、商品结构，改变相应覆盖范围的物流路径，以达到时效、运输成本、持仓成本优化的效果。需要仓网规划、商品布局京东物流价值供应链京东部分前台大数据显示：供应链网络优化的必然性某二线品牌某一线品牌某一线品牌某三线品牌某二线品牌某一线品牌某一线品牌某三线品牌不同品牌各地区占比变化趋势不同品牌各地区销量增幅需求分布的变化，决定供应链策略需要调整。关注竞品发展趋势，可为企业战略调整及供应链策略调整提供的决策做参考。京东物流价值供应链网络优化基本思维逻辑供应链再造以需求为出发点，根据物流路径和仓网布局、各种能力、时效等前提条件，输出成本最小的解决方案。达到成本最优（物流成本、持仓成本）、缺货最少、服务水平最佳（订单满足率、时效）。供应链制约条件供应链成本需求生产能力供应时效采购成本生产成本工厂仓库顾客运输时效运费关税物流路径仓网配置、商品配置保管能力入出库能力保管成本入出库成本废弃成本缺货率运输时效运费京东物流价值供应链网络优化-实施一般路径数据挖掘加工清洗对建模的基础数据进行选择、加工、清洗。提高数据处理效率数字建模分析数据关系和因果制约后，建立相应模型。将供应链构造建立数字化。优化比对可视化输出匹配相应条件和目的，选择最佳的算法和模型。将现状和方案进行清晰的输出。比较验证不同脚本的结果。根据条件变化迅速调整结果。输出方法输入成本制约条件基础信息采购量、采购成本仓储成本运输量、运输成本在库量、在库成本建模技术（模拟仿真）采购成本生产成本折旧保管成本入出库成本废弃成本仓库运营成本运费税采购能力采购时效生产能力生产时效保管能力运输时效布点网络商品需求京东物流价值供应链网络优化-前后对比前提条件：不改变现有终端门店需求不改变现有配送网络模式和业务规则（例如一个区域只能从一个仓库取货等）优化方法：评估不同情况下满足服务水平要求的，新的仓储，分销，配送的成本组合。对不同成本变量进行建模，在满足约束条件的同时，得到成本与服务水平最优解的仓储配送分销最优网络规划优化结果：通过科学的成本核算模型，基于给定的客户服务时效要求，推荐相应的网络布局方案测算不同仓库布局方案下的成本和服务水平，并推荐符合业务发展需求的方案示例多方案下的成本曲线京东物流价值供应链网络优化产品展示京东物流价值供应链本次展示：SupplyChainGuru预测联动库存运营一体化解决方案特征工程，判断对商品销售有决定性因素的因子模型选择，基于各因子，得出最优预测模型在合理的范围内去除数据中无效的噪声将销售预测转换为库存计划实际运营过程中，进行库存模拟仿真参数调优，并根据实际情况进行人工干预调优2.销量预测--模型选择3.确定库存模型4.库存运营优化1.数据清洗2.销量预测--特征工程1月1月7月7月7月京东物流价值供应链补货产品解决方案京东物流价值供应链看板管理：清洗展现补货总览、商品分布智能补货科学管理：补货单、补货参数统一管理预测技术支撑先进补货模型，合理参数设置提升补货精准度，降低库存成本提升企业工作效率与库存管理能力指导补货预测补货门店补货快捷补货智能高效的多场景补货工作台补货调拨工作台补货看板补货管理便捷补货决策工具，智能化、自动化的补货建议库存模拟仿真结合人工运营区分推荐方案1推荐方案2现状参数设定送货时长/天222下单频次1次/周1次/周1次/周服务水平90%95%80%库存情况平均库存/件162192138平均库存数10129平均现货率97%98%87%多套参数调优举例说明：经过多套仿真对比，相比现状，方案1和方案2均有优化，但是方案2相比方案1虽然提高了服务水平设置，库存增加2天，而现货率并无大度增加，因此选择方案1基本参数。实际运营优化人工依照设定下单日的系统进行补货量审核，并执行下单；如下图，人工调节原因在于销售反馈计划月底进行促销活动，结合