案例分享 |多点X物美基于AI销量预测，自动补货驱动供应链化解“牛鞭效应”

26-05-10 分类：公司新闻 阅读(977)

多点Dmall与物美通过AI销量预测和自动补货系统，有效化解供应链“牛鞭效应”，实现缺货率下降、库存周转效率提升及人力成本节约。 以下为具体案例分析：

一、项目背景与痛点

传统零售行业补货依赖人工经验，存在以下问题：

• 补货不准确：畅销品缺货与滞销品高库存并存，影响销售与客户体验。
• 人效低：人工操作效率低下，组织管理难度大。
• 供应链“牛鞭效应”：需求波动在供应链上游被放大，导致库存积压或短缺。

物美在北京拥有1800多家门店，涵盖大卖场、标超、便利店等多业态，亟需通过数字化转型优化补货流程。

二、解决方案：智能预测-补货-协同闭环

多点Dmall联合物美，构建了覆盖“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”的完整解决方案，具体实施步骤如下：

1. 全面调研与试点优化

• 成立专项组：走访物美供应链专家、一线补货员及麦德龙、重百等零售企业，确保系统通用性。
• 明确品类差异：结合业务沟通与大数据分析，针对热销品、长尾品、新品、促销品建立差异化算法模型。
• 试点测试：

  选择休闲食品、基础食品、日配、饮料4大品类，在30家门店进行6周试点。

  每周监测业绩指标，试点成功后逐步扩展至全门店、全品类。

图：多点Dmall与物美合作流程示意图2. AI销量预测：精准捕捉需求波动

• 数据基础：基于物美超两年千万级店品的销售数据，结合周期性、定价、天气、促销等外部因素，构建预测模型。
• 多模型适配：

  针对不同业态（大卖场、超市、便利店）和品类（畅销品、长尾品、促销品），开发专属模型。

  销量预测误差平均控制在25%以内，较人工预测显著提升。

• 预测周期：实现未来3周的预测输出，满足日常补货需求。

3. 智能补货：自动化与风控结合

• 自动计算补货量：

  系统根据当前库存、未来到货、陈列需求、安全库存、备货周期等参数，自动生成补货建议。

  参数无需人工设置，释放人力成本。

• 风控策略：

  对供应商下单行为进行自动校验与预警，防范异常风险。

  结合人工审核，确保补货决策的准确性与安全性。

• 专家干预流程：支持人工基于经验调整系统建议，实现“数据+经验”的双重保障。

4. 订单可视与零供协同

• 补货日志追溯：

  记录计算过程，提供历史销售、周期性、季节性等核心因素参考。

  每日计算缺货率、高库存等指标，报警重点商品，辅助快速决策。

• 零供协同工具：

  向供应商展示全链路库存情况，实现信息共享与流程在线化。

  提升订货效率，降低订货成本。

三、实施效果与数据验证

• 缺货率下降：试点门店缺货率从7%降至2%以内，客户满意度提升。
• 库存周转优化：库存周转天数从最高35天减少至21天以内，降低滞销风险。
• 空间与成本节约：

  门店后仓空间释放50%，提升仓储利用率。

  每年节省人力成本约5000万元。

• 通用性验证：系统已作为SaaS产品在物美外商家实施，证明其可扩展性。

四、核心价值与行业启示

1. 技术驱动供应链优化：通过AI与大数据，实现需求预测与补货决策的智能化，减少人为误差。
2. 全链路协同：打破信息孤岛，实现零供双方库存、订单数据的实时共享，提升供应链响应速度。
3. 可复制的解决方案：试点-推广模式与SaaS化部署，为零售行业数字化转型提供参考范本。

总结：多点Dmall与物美的合作，通过AI销量预测与智能补货系统，有效化解了供应链“牛鞭效应”，实现了效率与成本的双重优化。其成功经验表明，零售企业需以数据为核心，构建覆盖全链条的数字化能力，方能在竞争中占据先机。