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        杉數(shù)科技:以技術手段實現(xiàn)云端智能庫存管理

        2017-12-29 21:43:23李莉
        創(chuàng)業(yè)邦 2017年12期
        關鍵詞:缺貨庫存決策

        李莉

        杉數(shù)科技結合電商采購的業(yè)務場景,開發(fā)了庫存管理系統(tǒng)“StockGo庫存狗”。

        網(wǎng)上零售作為新零售業(yè)態(tài)的重要組成部分,市場規(guī)模在2016年就已突破5萬億元大關。但在電商快速發(fā)展的同時,行業(yè)痛點卻一直存在,如庫存管理便是企業(yè)運營效率的最大挑戰(zhàn)所在。

        庫存是零售業(yè)的生命線,如何利用企業(yè)數(shù)據(jù),借助算法模型實施優(yōu)化,最終實現(xiàn)電商庫存的高精準、動態(tài)化管理和智能決策,成為業(yè)界亟待解決的問題。

        實現(xiàn)庫存管理最優(yōu)原則

        最近創(chuàng)業(yè)邦(微信搜索:ichuangyebang)了解到,杉數(shù)科技運用運籌學優(yōu)化算法與機器學習模型,結合電商采購的業(yè)務場景,開發(fā)了全方位、個性化的云端智能庫存管理系統(tǒng)“StockGo庫存狗”。

        在龐大的網(wǎng)上零售場景中,StockGo庫存狗能解決的問題包括如何確定庫存管理的最優(yōu)原則,如何實現(xiàn)精確補貨下單,如何確保庫存處于健康狀態(tài),如何優(yōu)化采購建議,如何最終實現(xiàn)庫存成本的總體控制等等。

        現(xiàn)貨率、庫存量、庫存周轉天數(shù)是檢測庫存健康情況的三個核心指標。在人工補貨時代,即使是最有經(jīng)驗的管理者,也不一定能夠準確預測庫存的未來需求和變化,預測后也難以做出最優(yōu)決策。

        從實際情況來看,企業(yè)普遍存在兩大問題:

        在采購時間上,操作點遲于最優(yōu)點——人工決定調(diào)整補貨量的時間點常遲于庫存數(shù)據(jù)揭示的時間點。

        在采購量上,操作量在最優(yōu)量上下波動劇烈。人們的操作往往受到情緒影響,尤其常見的一種情況是,因為沒有及時預判到需要補貨,企業(yè)在增加采購量時過量采購,導致后期庫存大量積壓。

        “我們的產(chǎn)品邏輯是圍繞目前電商的實際情況來展開的,人工智能產(chǎn)品要走到萬千企業(yè)主身邊,就需要令企業(yè)主放心、省心、舒心?!碑a(chǎn)品開發(fā)者、杉數(shù)科技CPO王曦告訴創(chuàng)業(yè)邦(微信搜索:ichuangyebang)。

        StockGo庫存狗從基礎數(shù)據(jù)維護、庫存健康檢測、智能庫存管理及促銷信息管理等四個維度入手提供服務,系統(tǒng)開發(fā)過程中運用了運籌學理論和優(yōu)化算法,但是以效果直觀、操作簡便的工具形式呈現(xiàn)給企業(yè)。

        據(jù)杉數(shù)科技CTO王子卓介紹,StockGo庫存狗的核心算法是優(yōu)先考慮現(xiàn)貨率,保障庫存始終處于不缺貨的狀態(tài),免除企業(yè)主的擔憂。

        “缺貨和積壓是人工處理庫存時所遭遇困境的一體兩面。良好運營要求企業(yè)不缺貨,因為一旦缺貨,電商的流量損失是難以估量的,并且缺貨問題高發(fā)于為店鋪拉動流量的爆款。過量采購導致的庫存積壓是導致70%以上電商無法盈利的罪魁禍首,其中很多電商年流水非??捎^。”王子卓補充道。

        其次,StockGo庫存狗充分圍繞電商的使用習慣,做到“能看”“能用”。

        所謂“看”,即讓商家清楚“看”到庫存狀況,而不是只給出簡單的基本數(shù)據(jù)實時反饋——StockGo庫存狗會將庫存、銷量、采購、訂單、促銷等全方位歷史數(shù)據(jù)導入優(yōu)化算法模型,全面分析后自動生成庫存健康檢測報告。

        好處是,商家不需要再像過去那樣根據(jù)自己的經(jīng)驗為庫存狀況“把脈問診”,而是讓StockGo庫存狗充當庫存的“電子醫(yī)生”,一鍵生成各項數(shù)據(jù)與分析報告。

        “看”清楚后,還要切實去“用”。縱觀之前市場上的智能庫存軟件,會發(fā)現(xiàn)它們大多止步于對庫存情況的實時統(tǒng)計、匯報與可視化。而StockGo庫存狗將過去庫存管理中的繁復步驟和所采用的人海戰(zhàn)術簡化為“什么時間該補多少貨”的確切結論,一個人、一臺電腦就可以處理。

        多模型提升預測及智能決策的準確性

        杉數(shù)科技的StockGo庫存狗充分發(fā)揮運籌算法和人工智能算法能力,結合團隊服務國內(nèi)大型電商時所積累的行業(yè)經(jīng)驗,針對電商庫存數(shù)據(jù)進行深度挖掘、處理和優(yōu)化,為電商企業(yè)提供最直接的決策建議——不是上升或者下降的模糊判斷,而是精準到SKU的具體采購量。

        StockGo庫存狗的核心競爭力體現(xiàn)在預測及智能決策的準確性上,它可以基于消費者行為預測、供應商供貨時間波動、市場需求等多個模型為庫存開出“藥方”。

        數(shù)據(jù)顯示,使用StockGo庫存狗后,商家?guī)齑娴默F(xiàn)貨率提升了5.8%,同時,庫存周轉天數(shù)和庫存成本分別下降了20%和18.8%,在最大程度保障現(xiàn)貨率的基礎上,減少了庫存占用資金和運營維護的人力成本。

        此外,StockGo庫存狗還具有極高的靈活度和可操作性。

        在促銷或推廣期,StockGo庫存狗可以根據(jù)企業(yè)的實際推廣活動規(guī)劃,智能化建議推廣期間的采購數(shù)量,讓采購和推廣緊密配合。StockGo庫存狗功能的實現(xiàn),主要依托于產(chǎn)品內(nèi)部架構中的預測和優(yōu)化兩大模塊。

        杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO羅小渠在采訪中這樣解釋預測與優(yōu)化之間的關系:

        “天氣預報準確地預測了天氣,比如降水的可能性有60%,那么接下來人們關心的是自己到底應該穿多少衣服,要不要帶傘。在企業(yè)運營中,這才是核心問題——知道了規(guī)律后,應該怎樣去應對、決策呢?這就是運籌學核心優(yōu)化算法發(fā)揮的空間?!?/p>

        據(jù)了解,StockGo庫存狗的預測和優(yōu)化模塊分別利用了機器學習、時間序列和運籌學方法,目前預測失誤率控制在10%以內(nèi),而美國類似產(chǎn)品的行業(yè)均值達40%。在應用上,StockGo庫存狗可適用于日化、圖書、食品、家居、彩妝、母嬰、3C、家電、鞋帽等領域。目前公司已經(jīng)與圖書品牌“葫蘆弟弟”、寵物食品品牌“金多樂”、家居燈飾品牌“維瑪”、知名電商ERP提供商E店寶達成合作伙伴關系。

        杉數(shù)科技表示,使用StockGo庫存狗的企業(yè)只需要正常運營一季度以上并積累相關數(shù)據(jù),就可以見到成果。StockGo庫存狗的核心價值在于幫助企業(yè)在庫存數(shù)據(jù)、定價數(shù)據(jù)及促銷數(shù)據(jù)之間建立聯(lián)系,在數(shù)據(jù)基礎上建立決策模型,從而打造出完整、動態(tài)的商品經(jīng)銷決策鏈條,最終目的是為企業(yè)降低成本、提升利潤。

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