在当下严峻的经济环境下，各行各业的供应链管理充满诸多挑战：（1）内需不足，企业们纷纷出海，而海外市场同样竞争激烈，但全球供应链的管理复杂度远超国内；（2）逆全球化趋势不减，企业战略与供应链管理面对诸多不确定性，而供应链管理在这种不确定性中寻找确定性，兼顾低成本、多元化和安全性愈发困难；（3）产业升级与产品迭代带来的竞争导致供应链企业上下游面临生存挑战，如何挖掘潜力并保持可持续性发展是供应链管理无法回避的严峻课题。

 如果把供应链信息互联及可视化比作供应链数智化的基石，对企业管理产生更高价值的则是供应链管理平台。供应链管理决策平台是供应链管理的综合性分析与决策平台，旨在通过集成供应链运营各环节的信息，并大量运用智能化技术而实现高效的分析与洞察，优化与模拟，并形成策略，辅助决策，从而引导供应链各个环节的运营，实现对信息流、物流、资金流的有效控制和管理。本文将以永辉智能供应链决策转型为案例，提炼其在供应链创新变革中的经验，探讨供应链管理的创新发展之路。

 一、供应链运营中的难点与痛点

 永辉超市的发展战略为打造“以生鲜为基础，以客户为中心的全渠道数字化零售平台”。经过多年的系统和流程建设，永辉已基本构建了供应链寻源、商品、订单、价格、库存、供应商、食安等全流程的在线管理系统，为供应链运营提效打下了坚实基础。永辉立足民生，在面对外部环境变化下积极打造创新业态模式，优化仓网结构，提升商品力，在零售业构建了独有的能力体系。在外部市场快速变化与竞争加剧的环境下，永辉面向全道、全品类、全国近千家门店的经营规模也给供应链带来了更大的挑战，具体表现在：

 1.多业态：根据不同市场构建了线下卖场及线上到家的全渠道业态，而不同业态匹配了不同的市场需求特性，以及对库存管理精细度复杂度要求更高。

 2.全品类：以生鲜为基础的生鲜食用全品类经营，兼顾区域特色商品及全国性商品。商品力是供应链的核心关键能力，而不同商品特性差异大，生鲜的短保易损、季节性商品、散装品、地方商品的区域性等，都对需求的精准把握跟库存管理提出了高要求。

 3.多种仓网路由：多层仓网结构及不同物流配送模式并存，包括产地直送、供应商直送、物流转配送等；多种模式下的仓网路由对更低成本、更高效率、更高质量的供应保障目标下的决策调度能力要求更高。

 4.全渠道营销：在营销活动上，包含线下海报品、堆头，线上满减、秒杀、券等多种活动类型并存，而营销活动是影响需求波动的重要因素。精准的需求预估要求活动有更强的计划性及复杂活动叠加对销量影响的有效识别和量化。

 如果供应链作为一家企业的神经中枢，永辉供应链“供-销-存”的神经末梢“凸起”更多，链路更长，噪声源更多。在内外信息叠加、快速变化的当下，以往大部分基于数据参考由人工经验决策的模式已无法更精准更快速地预测和捕捉需求，供应链决策急需依赖一套基于精准实时的需求预测以及智能化决策指导供应链运营，并由此带来良性的供应链运营结果。因此，信息化-数字化-智能化的数智变革，是控制供应链熵增的唯一终极解法。

   二、供应链智能决策平台的数智化变革

   供应链订单管理是连接供需，贯穿供应链全链路的核心大脑，永辉订单智能化以“以销定产”的预测引擎为核心，通过数据及算法刻画真实客需，以灵活、可适配的补货策略校准“供-销-存”契合度，避免由人工经验的滞后性、信息处理的局部性、局限性等问题带来的供需不匹配而引发的损失，打造以更低成本提供更高服务水平，全链路可视、敏捷、稳定的数字化供应链；围绕缺货及库存周转两个核心供应链绩效指标，在“订单信息化-数字化-智能化”的演进中，永辉打造了一套贯穿计划域到执行域的多职能、由常温品到定温生鲜的多品类、由线下到线上全渠道覆盖的经过实践检验的供应链智能决策平台。

 其供应链智能平台的核心模块包括：

 1.全链路的可视化诊断及归因体系。永辉智能决策平台搭建了完整的关键指标，如缺货率、周转天数、满足率、出清率等可视监控；库存流转链路可视；指标根因追踪，如缺货归因、高库归因、出清归因等可视；核心依赖数据及流程异常，提供供应链运营由点及面，由表及里的全面可视决策基础。

 2.销量预测引擎和长周期智能补货方案。销量预测既是计划域的源头，也是执行域合理补货量的参考标尺。作为“供-销-存”链路的出发点，永辉在长期对千万店品的需求波动模式探索中，构建了一套基于商品画像的自适配链路的预测体系。基于不同商品可预测性画像，从顶层分配商品的预测链路，分别构建新品预测、低销预测及常规预测模型，根据不同SKU 的供需特性匹配各条链路。针对供需稳定的商品，部署了两套主干AI模型，分别是拆分销量影响因子，主要包括天气、节假日及活动，并对各因子单独建模的三因子预测模型，和强调时序特征的端到端时序模型，整体预测准确度提升近10倍。除去供需稳定的高销品，低销品、新品、季节品的预测通过搭建一套链路适配进行分层构建，如针对时序数据缺失的新品的冷启动，以及阶段性突刺的季节品；以商品特性标签为链路触发分发器，与供需稳定品的AI模型构成完整预测体系。

 3.与销售模式自适配的动态安全库存模型。经典安全库存公式带有特定的局限性：基于商品销量满足正态分布的强假设。但实际经营中的商品销量还存在泊松分布、均匀分布、gamma分布等多种类型，若直接套用经典安全库存公式，会在计算特定服务水平时引入误差。通过对安全库存分布的动态拟合，给出永辉商品定制化的安全库存方案，库存服务水平设置更为精准合理。

 4.由计划域到执行域的自适应补货策略模块。对永辉门店及线上的不同售卖渠道，以及短保品和长保品、结构品和流量品、新品爆品和常规品等不同的商品结构，如何适配不同渠道、不同商品特性下需求的差异以及仓容、货架、堆头等物理空间约束下的补货是一大挑战。针对订货复杂场景，永辉构建了适配订单场景的店品标签，并基于标签体系，配置了不同的订货策略，最终匹配输出推(push)    或拉(pull)的订单方式及在一定约束条件下的最优订量。而在最终订单执行端，通过风控标识来识别因计算链路中参数等异常影响可能存在的系统推荐量过大或过小记录，辅助人工基于专家经验快速聚焦判断并调整最终订货量，以达到机器与人工结合后的最优订单量，即订量匹配需求，缺货与库存的平衡。

 5.基于成本博弈的供应链成本收益测算模块。库存管理中的难点在于如何做好有货率与库存及运营成本间的平衡，在订单智能化落地中，除了缺货、库存周转、出清等直接的供应链绩效指标外，还隐含了库存在流转过程中产生的运营成本，如拣货、上架、运输成本，不同的订量、订货批次都会影响这些成本。在传统的经济订货点模型(EOQ)中考虑库存存储成本，订货成本及需求量的平衡，但是未加入缺货带来的销售机会损失成本及过程中的运营作业成本。智能决策平台的库存收益测算基于库存本身成本，运营成本，缺货损失成本(因缺货带来销售机会损失的成本),并综合总成本建模计算输出最优目标库存，并用以判断商品在内部运营视角下是否“值得售卖”即拥有该商品库存的成本是否大于缺货带来的损失的评估，以补充消费者市场偏好视角下的商品价值评估。库存收益测算系统在永辉用于订补货频次、仓网路由及商品大包装拆零等的决策支持，以提供更科学直接的决策可视结果。

 6.基于销售速率预测的价格弹性模型。商品鲜度是生鲜短保类商品区别于长保类且尤为关键的特性，库存过多造成出清及损耗，导致毛利的损失，过少则导致缺货，造成销售损失，因而对库存与需求匹配精准度的要求更高，而这类商品相对价格敏感度也较高，业务上往往通过不同价格策略来加速销售以保障商品鲜度范围内的库存收益最大化，然而如何在鲜度内对商品进行合理定价来保障最大程度的售卖及最小程度的损耗是一个复杂有难度的决策。基于此目标，智能决策平台构建了基于价格弹性模型的折价策略，价格弹性能够根据商品的历史销量，即消费者的后验选择，给出一个SKU在不同价格带的销售速率，基于此针对不  同商品鲜度期在合适的时间给出合适的折价，以达到商品可售卖期的收益最大化。此模块应用于永辉生鲜售卖场景，与智能订单形成前后呼应闭环，以达商品库存收益的最大化。

   三、供应链智能化变革成果与启示

   1.供应链绩效指标的改善。订单智能化变革最直观的成果体现在核心的供应链绩效指标，即缺货率、库存金额及 运营成本的下降，永辉订单智能化落地带来相比人工的缺货率相对40%以上的下降，2023年物流库存周转天数同比下降2.5天，从2023年年初至2024年一季度末，存货总金额下降超37%,智能订货全国推广采纳率达90%。

   2.供应链能见度提升及运营提效。库存健康度是企业经营健康度重要体现，永辉通过库存相关全链路的监控和异常预警，形成了一套进销存出全流程的可视化，通过缺货、高库、出清等关键指标的归因体系 构建和产品化建设，构建了影响关键指标根因追踪的可视化。通过对供应链各环节的治理改进，提升了整体能见度，同时透明化带来了整体供应链的运营提效。

   3.走向突破组织边界的行业供应链创新平台。永辉供应链智能决策平台在永辉多业态、多品类、千万级店品、多节点仓网结构的复杂业务形态下实践落地并取得了良好的绩效结果，沉淀的针对复杂场景下的快速诊断、对症策略、闭环跟踪、回收迭代的产品体系及运营服务将持续在永辉经营发展中发挥领头羊作用。

传统的供应链管理中多依靠个人经验判断或是习惯定式，无论是在计划与库存管理，还是供应商选择或采购定价或者物流仓储和配送。在供应链每天的各种运营过程中蕴藏着大量的改善空间和增效机会。管理策略建模与优化，恰恰就是将过去“说不清”的经验转化为数学模型，形成以数据为基础并结合数学统计，优化求解及机器学习等方法而实现绩效的提升。

   永辉超市对于不同场景下商品的预测、补货、安全库存以及定价等多个关键决策点适配了不同的模型。这种更精细化的策略模型分类管理体现了永辉超市卓越的管理经验与先进智能化技术的结合，并实际为永辉超市带来了高效的供应链运营成果。如果说供应链变革的初级阶段是“从无到有”建立供应链策略模型，那么永辉超市已走向更高的阶段，“从有到细，从有到好”。供应链策略模型一成为当前供应链管理发展的普遍趋势，但具体到个体企业，还是结合自身情况，选择恰当的路径与阶段。供应链平台绝不能成为“各种信息的堆砌起来的杂货铺”,必须对供应链管理的关键场景和控制点进行提炼和分类，并随着业务趋势而持续调整。

《赛宁创新成都》