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由達(dá)睿供應(yīng)鏈管理咨詢DRiSCM與ACE Events共同舉辦的《供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展與變革轉(zhuǎn)型2021年度杰出企業(yè)案例評選》已圓滿落幕。這些杰出企業(yè)案例向大家展現(xiàn)了供應(yīng)鏈管理的最新發(fā)展趨勢，同時也體現(xiàn)了他們勇于變革和不斷超越自我的精神。

關(guān)于杉數(shù)科技和好麗友

杉數(shù)科技，是一家專注于智能決策技術(shù)的高新技術(shù)企業(yè)。依托于世界領(lǐng)先的深層次數(shù)據(jù)優(yōu)化算法和復(fù)雜決策模型的求解能力，杉數(shù)打造以中國首個商業(yè)求解器“CardinalOptimizer”為核心，可真正實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策端到端服務(wù)的決策產(chǎn)品平臺，以完整的技術(shù)能力和高度模塊化的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)靈活高效地為企業(yè)賦能，利用數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來收益及成本端的顯著變化。

好麗友，是韓國三大制果企業(yè)之一，成立于1956年，在20世紀(jì)90年代初期進(jìn)入中國市場。好麗友（中國）的產(chǎn)品線主要包括四大系列：第一大類為派類產(chǎn)品，第二大類為膨化類產(chǎn)品，第三大類為糖果類產(chǎn)品，第四類為餅干類。好麗友堅持“顧客至上”的原則，采用世界上最先進(jìn)的自動化流水線制造技術(shù)，選用最上乘的原料，對產(chǎn)品進(jìn)行最為嚴(yán)格的質(zhì)量監(jiān)控，用心制造出讓消費(fèi)者放心的產(chǎn)品。

項目背景及業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

根據(jù)國際咨詢機(jī)構(gòu)Frostamp;Sullivan統(tǒng)計，2012-2019年我國休閑食品行業(yè)實現(xiàn)快速擴(kuò)容，年復(fù)合增長率達(dá)到12.1，2019年我國休閑食品行業(yè)市場規(guī)模達(dá)到11430億元，同比增長11.0。在此類產(chǎn)品可代替性極高的行業(yè)，在新的品牌不斷進(jìn)入市場的背景下，供應(yīng)鏈和服務(wù)水平的提高變成了企業(yè)保持甚至增加銷量的關(guān)鍵。

好麗友作為一個傳統(tǒng)休閑食品公司，多年來一直依賴人工數(shù)據(jù)進(jìn)行銷售預(yù)測。由于疫情等不確定因素的影響，好麗友的零食產(chǎn)品需求達(dá)到了一個巔峰，這讓好麗友開始考慮運(yùn)用數(shù)智化系統(tǒng)解決供應(yīng)鏈中遇到的諸多問題和業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)?；跇I(yè)務(wù)場景的需求，好麗友迅速與杉數(shù)科技達(dá)成了供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型合作。

項目中存在的問題和挑戰(zhàn)：

1. 庫存如何做到全局可視性，如何滿足全渠道客戶訂單，尤其是對未交貨訂單進(jìn)行完整評估和及時響應(yīng)；

2. Sell-out Forecast如何更加科學(xué)的感知和反應(yīng)市場動態(tài)，如何盡可能避免“牛鞭效應(yīng)”；

3. 如何降低倉儲內(nèi)非必要商品庫存，同時解決熱銷商品缺貨等問題；

4. 面對產(chǎn)品不斷增加、訂單頻繁變化，需求預(yù)測如何實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和快速響應(yīng)，成為供應(yīng)鏈端迫切解決的難題；

5. 如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)及信息多個部門/流程/系統(tǒng)的打通，實現(xiàn)供應(yīng)鏈的可視性，并提高產(chǎn)銷協(xié)同效率；

6. 如何做到有效的供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)知和評估，進(jìn)一步減少應(yīng)對需求/供應(yīng)波動時的額外成本。

解決方案概述

基于以上問題，杉數(shù)科技通過科學(xué)的智能決策技術(shù)為好麗友提供了定制化解決方案，主要包括智能計劃、智能履約計劃和智能供應(yīng)鏈控制塔三大模塊解決方案，來靈活的應(yīng)對多變的市場需求。

圖為：供應(yīng)鏈平臺方案框架

1）智能計劃解決方案

杉數(shù)智能計劃解決方案包括需求計劃、生產(chǎn)計劃以及庫存計劃三部分。

需求計劃：有別于需求層層上報匯總的傳統(tǒng)需求計劃方式-即以銷售提報數(shù)據(jù)為主作為未來需求預(yù)測數(shù)據(jù)、并且需求計劃和供應(yīng)計劃脫節(jié)、最終導(dǎo)致供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)放大，庫存高企與缺貨同時發(fā)生，杉數(shù)需求計劃方案使用了AI預(yù)測算法，以“時間”amp;times;“空間”amp;times;“產(chǎn)品”amp;times;“需求群體”的組合維度，基于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)（例如：歷史數(shù)據(jù)、商品品類、產(chǎn)品信息、價格折扣、銷售指標(biāo)、營銷信息等）以及外部數(shù)據(jù)（例如：商情、輿情、媒體、宏觀經(jīng)濟(jì)等）設(shè)定場景化的需求模型，能夠更精準(zhǔn)的捕捉需求波動。同時，協(xié)同自下而上的銷售預(yù)測提報與自上而下的市場銷售目標(biāo)，生成最終的一致性需求計劃。AI模型能夠快速捕捉客戶及需求的波動，通過自我學(xué)習(xí)、迭代，維持需求計劃穩(wěn)定性并提升預(yù)測準(zhǔn)確率。

圖為：需求計劃功能模塊

生產(chǎn)計劃：傳統(tǒng)的生產(chǎn)計劃依賴生產(chǎn)計劃人員的經(jīng)驗，面對下游需求端的不確定性，上游物料供應(yīng)的波動性，以及產(chǎn)能、工藝、資源等客觀約束，主觀做出的生產(chǎn)計劃無法一一兼顧上述波動性及約束，并做出全局最優(yōu)的計劃方案。杉數(shù)生產(chǎn)計劃方案綜合多變量、多維度的限制條件，依托自研的COPT高效求解器，為工廠制定符合企業(yè)業(yè)務(wù)目標(biāo)的最優(yōu)生產(chǎn)計劃，避免限制條件沖突導(dǎo)致計劃完成率損失，從而提升物料、產(chǎn)能、人力資源等利用率，節(jié)約生產(chǎn)成本。通過自動化的工廠計劃與高效的工廠生產(chǎn)分析功能，使得計劃部門可以在滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的同時提高制造的績效水平，例如提高交期交付能力、降低庫存和運(yùn)作成本。

庫存計劃：庫存是一把雙刃劍，讓人又愛又恨，備多了占用資金、備少了導(dǎo)致失銷，大部分的企業(yè)通過“一刀切”的方式，例如所有產(chǎn)品，每個倉庫存放30天的庫存來設(shè)定庫存計劃，即使通過統(tǒng)計學(xué)的安全庫存計算公式進(jìn)行計算，在業(yè)務(wù)上依然存在爆倉和脫銷共存的情形，究其原因，沒有對庫存計劃進(jìn)行深度分析及優(yōu)化。杉數(shù)庫存計劃方案不僅僅平衡庫存持有成本和服務(wù)水平，即優(yōu)化目標(biāo)單一地以降低成本或提升服務(wù)水平為導(dǎo)向，而是可以同時兼顧生產(chǎn)、庫存和運(yùn)輸計劃，通過杉數(shù)自研發(fā)的供應(yīng)鏈優(yōu)化引擎求解全局最優(yōu)解，并支持自由設(shè)定計劃的優(yōu)化目標(biāo)-樣例1:利潤和客戶服務(wù)水平的敏感性分析，通過多目標(biāo)優(yōu)化模型獲取最優(yōu)平衡方案，從而最大化企業(yè)最關(guān)注的核心指標(biāo)，通過模擬仿真，測試并驗證不同情景下新的庫存策略及補(bǔ)貨計劃給運(yùn)營在成本、服務(wù)水平、利潤等多KPI維度帶來的變化及收益，最小化落地執(zhí)行的風(fēng)險；樣例2:庫存計劃量與產(chǎn)能的協(xié)調(diào)，即輸出優(yōu)化后的庫存計劃，結(jié)合工廠產(chǎn)能情況進(jìn)行自動平衡和調(diào)節(jié)，保證最終結(jié)果的可執(zhí)行性。

2）智能履約計劃解決方案

相較于傳統(tǒng)的履約解決方案-即分步考慮各項業(yè)務(wù)約束，當(dāng)發(fā)生沖突時需要人工花費(fèi)大量資源、精力、時間、成本進(jìn)行干預(yù)，協(xié)調(diào)、無法得到真正最大化企業(yè)預(yù)期的履約方案。杉數(shù)的履約計劃方案搭載人工智能與運(yùn)籌優(yōu)化兩大核心技術(shù)能力，能夠準(zhǔn)確捕捉客戶/市場需求變化，同時統(tǒng)籌考慮生產(chǎn)、庫存、運(yùn)輸?shù)确矫嬉蛩氐那闆r下做最優(yōu)化最敏捷的訂單履約，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端的智能履約流程。除了優(yōu)先級、時效性，杉數(shù)的履約方案還會考慮最小起運(yùn)量，首單拆單限制，盡量整車發(fā)運(yùn)，產(chǎn)品效期等非常落地的因素。方案中，訂單履約模塊負(fù)責(zé)管理客戶訂單狀態(tài)、計劃訂單交期、安排運(yùn)輸計劃等；庫存管理模塊負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)倉庫供需平衡，通過合理的庫存補(bǔ)貨、倉間調(diào)撥，為高效率低成本的訂單履約提供“最合適”的商品庫存。

　　圖為：智能履約模塊

3）智能供應(yīng)鏈控制塔解決方案

杉數(shù)為好麗友設(shè)計交互式供應(yīng)鏈控制塔，提供了對好麗友已發(fā)生和正在發(fā)生的事情的可見性，可以通過其預(yù)測分析功能幫助預(yù)測下一步可能發(fā)生的事情。將好麗友的業(yè)務(wù)工作流之間、計劃與執(zhí)行之間、歷史數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)之間、業(yè)務(wù)流程與智能算法之間的集成、計算、反饋、再計算等，挖掘更多因果、決策支持。

不同于傳統(tǒng)的信息搜集平臺，供應(yīng)鏈控制塔搭載了杉數(shù)智能計劃分析平臺，利用控制塔積累數(shù)據(jù)的同時，通過機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）、深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）、遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）等智能算法，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大價值，如對預(yù)測模型及其參數(shù)的迭代、提前期學(xué)習(xí)、預(yù)測特征因子學(xué)習(xí)等?？刂扑械那榫澳M決策模塊更是通過對不同供需情形下的供應(yīng)鏈應(yīng)對和供應(yīng)鏈狀況進(jìn)行比較分析，在最短到日級別進(jìn)行決策。該模塊搭載在杉數(shù)智慧鏈智能決策平臺上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)框架和多并發(fā)實現(xiàn)快速的模擬仿真。

應(yīng)用效果評估

在好麗友與杉數(shù)科技團(tuán)隊的共同努力之下，整個方案得以全面實施落地。隨后，正如大家預(yù)期的那樣供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬷鸩匠尸F(xiàn)出來。

整體解決方案落地后，有效提升了好麗友庫存周轉(zhuǎn)率，降低了庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)，大大節(jié)約了庫存占用資金；

需求預(yù)測能夠捕捉并考慮更多影響銷量的因素，將月需求預(yù)測準(zhǔn)確率提升超10；

能夠更準(zhǔn)確地捕捉市場需求變化，將訂單滿足率提升超10，同時減少人工成本；

對多種促銷和突發(fā)場景進(jìn)行仿真模擬，有效提高了市場需求響應(yīng)速度，進(jìn)一步提升客戶忠誠滿意度。

總結(jié)與展望

其實，好麗友供應(yīng)鏈所面臨的挑戰(zhàn)不僅僅存在于好麗友這一家企業(yè)，而是普遍存在于零售快消行業(yè)之中。當(dāng)前諸多類似好麗友的企業(yè)，業(yè)務(wù)流程及系統(tǒng)無法跟上其迅速的發(fā)展，當(dāng)務(wù)之急是改變主數(shù)據(jù)管理，形成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，采用杉數(shù)科技打造的“小步快跑”模式，輕量化、迭代式的開發(fā)，從而平滑轉(zhuǎn)型。另一方面，零售快消行業(yè)格局一直在變，尤其是休閑食品供應(yīng)鏈問題是多維度的。綜合的問題應(yīng)該通過綜合的手段來解決，而非流程化的傳統(tǒng)方式。智能化是下一代供應(yīng)鏈的競爭力，而智能決策技術(shù)則是智能供應(yīng)鏈優(yōu)化的核心。