?近日,，2021上海供應(yīng)鏈發(fā)展高峰論壇上,，聯(lián)想研究院攜手來酷科技打造的智慧零售供應(yīng)鏈引擎,，開創(chuàng)性的將前沿人工智能技術(shù)應(yīng)用于零售行業(yè),，從三十幾個行業(yè)案例中脫穎而出,，榮獲供應(yīng)鏈“科技賦能最佳實(shí)踐獎”,。來酷科技副總裁李維,，聯(lián)想研究院機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān)范偉應(yīng)邀參加了本次論壇及頒獎典禮,，并與零售行業(yè)供應(yīng)鏈管理專家們分享了聯(lián)想創(chuàng)新實(shí)踐的成功經(jīng)驗(yàn),。

這次獲得科技賦能最佳實(shí)踐獎的聯(lián)想來酷智慧供應(yīng)鏈引擎,，是首個面向零售場景場景、人工智能賦能的全鏈路供應(yīng)鏈智慧生態(tài)系統(tǒng),。目前該引擎已經(jīng)支持來酷科技全國350家門店的三級倉體系以及多元OMO的全網(wǎng)100億的產(chǎn)品業(yè)務(wù),。完全實(shí)現(xiàn)了多品牌端到端的高效交付、支持高單價高價值3C產(chǎn)品“即時配”的本地生活+服務(wù)-支持逆向物流下的快速無理由退換貨服務(wù),。

零售企業(yè)的供應(yīng)鏈需求與挑戰(zhàn)

作為消費(fèi)先導(dǎo)行業(yè),，即便在疫情的沖擊下，中國零售業(yè)依然保持穩(wěn)定增長,。隨著消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,，消費(fèi)群體行為轉(zhuǎn)變，新型商業(yè)模式的不斷涌現(xiàn),，零售企業(yè)面對諸多機(jī)遇的同時,，挑戰(zhàn)也愈發(fā)艱巨。以高效供應(yīng)鏈運(yùn)營保證市場需求的精準(zhǔn),、快速滿足被認(rèn)為是零售企業(yè)制勝的關(guān)鍵,。因此，越是領(lǐng)先的零售企業(yè),，越是對供應(yīng)鏈預(yù)測精準(zhǔn)度,，降低庫存成本，用戶滿意度,，有著不懈追求,。

聯(lián)想來酷智慧零售供應(yīng)鏈引擎

來酷科技自2017年成立以來，在OMO全域智慧零售領(lǐng)域打磨出全時全域經(jīng)營模型,，將門店的“人”“貨”“場”諸要素全面云化,，也就是說將傳統(tǒng)的銷售模式，放到了網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中來,。商流,、物流、資金流數(shù)字化,，部分系統(tǒng)數(shù)智化,，為消費(fèi)者提供全渠道一體化體驗(yàn),。幾年來，來酷科技門店店面倍速擴(kuò)張,、OMO銷售模式多渠道引流,、店員人數(shù)、產(chǎn)品品類大幅增長,。目前,，已經(jīng)在全國45個城市建成350家智慧零售門店，擁有購物中心,、機(jī)場,、免稅、校園等不同類型多場景的線下銷售渠道,。

隨著企業(yè)規(guī)模的急速擴(kuò)張,，零售人、貨,、場諸要素的轉(zhuǎn)變,，供應(yīng)鏈計(jì)劃與管理，成了來酷運(yùn)營精益求精的阻礙,。作為供應(yīng)鏈大腦的計(jì)劃部門面臨一系列關(guān)鍵決策：在門店、SKU快速增加,，人力資源局限下,，合理預(yù)測需求和備貨；在需求不確定,、供給不穩(wěn)定的情況下,，精確選品；在降低庫存時提升有貨率,，提高用戶滿意度,；OMO模式下如何提高服務(wù)效率，我們做了以下思考：

• 以人工智能賦能零售供應(yīng)鏈?

為此,，2020年9月,，聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)和來酷科技達(dá)成合作，將領(lǐng)先的人工智能技術(shù)與零售供應(yīng)鏈深入融合,，運(yùn)用人工智能技術(shù),，共同打造了智慧零售供應(yīng)鏈，,，以當(dāng)前計(jì)劃未來,，幫助來酷科技構(gòu)建基于人工智能的需求預(yù)測、庫存優(yōu)化,、采購決策,、分貨補(bǔ)貨等供應(yīng)鏈決策,，提升零售供應(yīng)鏈智能化水平和運(yùn)營效率。

針對零售供應(yīng)鏈中重要性最高,，難度最大的需求預(yù)測和采購銷售策略的制定,，聯(lián)想來酷智慧零售供應(yīng)鏈引擎，通過科技優(yōu)化采購方案,，幫助來酷科技把握真實(shí)需求,，應(yīng)對多種銷售場景，提高銷量,。?

• 零售需求預(yù)測

隨著數(shù)字化戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn),，大多數(shù)企業(yè)都會記錄歷史銷售數(shù)據(jù)，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來需求,。然而,，歷史銷售數(shù)據(jù)并不等同于真實(shí)歷史需求，其中并未包含因商品缺貨而錯失的真實(shí)消費(fèi)需求,。

聯(lián)想來酷智慧服務(wù)供應(yīng)鏈引擎通過對歷史銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,，例如：當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個階段的銷量和庫存都為0時，說明存在因缺貨而引起丟單的可能,。運(yùn)用智能技術(shù),，綜合考慮門店信息、商品信息,、行業(yè)動態(tài),、產(chǎn)品評論等外部信息，對購買行為進(jìn)行模擬補(bǔ)全,，還原出真實(shí)歷史需求,。基于此,，更好地指導(dǎo)未來的準(zhǔn)確選品,、合理備貨，提升銷量,。

• 多目標(biāo),、多策略的定價與采購優(yōu)化

零售企業(yè)在不同門店、不同時期都有著不同的經(jīng)營目標(biāo)與需求,，需要靈活的匹配運(yùn)營策略,。這通常需要資深的店長憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)完成，但是隨著店面數(shù)量的擴(kuò)張,，人力資源的局限已經(jīng)成為了阻礙因素,。并且隨著SKU數(shù)量的增加，憑借人力完成計(jì)劃逐漸力不從心,。聯(lián)想來酷智慧服務(wù)供應(yīng)鏈引擎通過多目標(biāo),、多優(yōu)先級的組合優(yōu)化算法,，基于智能化技術(shù)，讓商品價格與需求之間的關(guān)系富有邏輯,，形成商品價格模型,。

在此基礎(chǔ)上，通過高精準(zhǔn)的概率性需求預(yù)測,，計(jì)算出每個商品在不同備貨量下的營收與積壓風(fēng)險,，并將多個商品的價值風(fēng)險進(jìn)行全局考量，形成一系列,、多樣化的選品,、定價與采購策略。對于店長可以怎么操作呢,？店長可根據(jù)店面特點(diǎn)與需要,，對銷售額、利潤,、庫存周轉(zhuǎn)率等多個目標(biāo)進(jìn)行有側(cè)重性的優(yōu)化,，生成最符合當(dāng)期目標(biāo)的經(jīng)營策略。如在PC產(chǎn)品緊張,、供不應(yīng)求情況下的利潤優(yōu)先策略,；促銷期間的銷量最大策略，清倉,、產(chǎn)品切換季時候的降低庫存策略,。保證在各個場景下，將科學(xué)的價格調(diào)整與合理的選品備貨相結(jié)合,，選好貨,、賣好價,，目標(biāo)驅(qū)動,，實(shí)現(xiàn)各場景下的經(jīng)營效果最大化。?

系統(tǒng)應(yīng)用后,，來酷科技庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)下降,；因缺貨引發(fā)的倉間調(diào)撥比例降低計(jì)劃員制定備貨方案的時間由數(shù)小時降低至5分鐘；還原的真實(shí)需求量比實(shí)際銷量提升,。

• 全鏈路供應(yīng)鏈智慧生態(tài)

業(yè)務(wù)流程智慧化只是供應(yīng)鏈智慧生態(tài)的第一步,，目前來酷科技正深入推進(jìn)與聯(lián)想研究院的合作，通過多系統(tǒng)信息流共享,，數(shù)據(jù)不斷更新,，讓系統(tǒng)更加智能化，進(jìn)一步提高預(yù)測精度和優(yōu)化結(jié)果,。

來酷科技副總裁李維表示：“未來將進(jìn)一步打造全鏈路供應(yīng)鏈智慧生態(tài),，從門店,、物流、倉儲到生產(chǎn)廠家,，打通上中下游各個參與實(shí)體,，達(dá)到信息整合，做到C2M,，千店千面,，柔性生產(chǎn)?！?/p>