多点DMALL自主研发的基于AI销量预测的自动补货系统，通过“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”一体化，帮助国内某大型超市准确地预测市场需求，实现供应链提质增效。该项目获评CCFA2021年度零售业供应链最佳实践案例
获评CCFA2021年度零售业供应链最佳实践案例
自动补货驱动供应链提质增效的核心要点
“牛鞭效应”是供应链管理中普遍存在的现象，由于需求预测受多重因素影响，零售很难准确把握市场需求，致使库存积压、供应链运作效率低下。多点Dmall自主研发的基于AI销量预测的自动补货系统，通过“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”一体化，帮助国内某大型超市准确地预测市场需求，实现供应链提质增效。该项目获评CCFA2021年度零售业供应链最佳实践案例。
随着零售行业线上线下一体化进程加速，其供应链正在经历数字化重构与升级。补货作为零售供应链核心环节，效率和质量至关重要。作为直接与消费者交互的零售终端，面临以下挑战：
1、需求预测越来越难。消费者的选择越来越多，订单越来越碎片化。
2、畅销品缺货、滞销品高库存问题并行。损失潜在销售机会、严重影响库存和资金周转，导致线下坪效低下，线上营销资源浪费。
3、补货不准确、人效低。不同门店在规模、客群和销售策略上存在差异，补货影响因素多、业务链条长、高度依赖补货员个人经验，人员经验参差不齐，造成决策质量差、效率低。
4、组织管理难度大。权限下放到门店自采时易出现管理盲区，亟需改变“人治”乱象。
针对上述痛点，国内某大型超市携手多点Dmall，打造了“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”的完整解决方案，彻底颠覆该超市传统的手工补货方式，实现基于大数据的预测能力提升，在降低缺货率的同时实现了库存的快速周转。
大数据保障预测的稳定与准确。“销售预测”受多重因素综合影响，一直是个备受行业关注的复杂难题。多点Dmall利用千万级店品的综合销售数据积累，运用行业先进的机器学习和神经网络模型、完善的数据加工流程，全面考虑商圈特点、销售周期性、定价和促销、天气等外部环境因素，根据商品类别（长尾品、新品、畅销品、促销品等）构建了不同精度（人工智能模型、简单预测模型、综合预测模型）的补货预测模型。打造了能够灵活适配大卖场、标超、便利店等多业态多场景的销量预测平台。
目前，店品销量预测每天的相对误差平均控制在25%以内，较纯人工判断或简单计算实现了大幅提升，覆盖常规品、促销品、新品等，支持近3周的预测输出，满足日常补货工作场景。
紧密结合业务的智能补货。收到销量预测需求后，自动补货系统会结合当前商品库存、未来到货情况、商品陈列、损耗、安全库存、备货周期等，自动计算补货量。参数无需补货人员手工配置，最大化释放人效。
针对补货失败和补货量过高两类常见问题，系统配备了严密的风控策略。系统对供应商是否可下单、供应商行程异常等问题自动校验，通过统计规则和业务经验模型对异常值进行预警，再进一步结合人工审核和修改，为自动补货提供坚实的安全保障。
此外，系统支持专家干预流程，综合算法预测与专家经验的优势，得到更高质量的补货决策。最后，系统会进行多维度订单汇总，保证同类订单高效聚合，减少订单数量，提升线下物流的作业效率。
依托业务数据化的订单可视。系统提供自动补货计算日志使计算过程可见、可追溯，并提供历史销售、季节性、周期性等决定销量的核心因素作为参考，辅助人工判断补货决策是否合理。同时，每日计算缺货率、高库存等核心业绩指标，报警高库存、售罄等急需人工关注的重点商品，帮助快速了解业务变化、快速做出业务决策，实现“业务数据化、数据业务化”的闭环。
基于数据共享的零供高效协同。多点配套提供零供协同工具，面向供应商展示全链路库存情况、提供全链路库存计划和管控，帮助零供充分实现信息共享、流程在线，提升订货效率、降低订货成本。
截至目前，多点Dmall自动补货系统已成功在国内某大型超市全门店推广使用，带来了显著效益：
经济效益增长显著。通过精准高效的预测与补货，门店缺货率全面降低，周转率加快。试点门店缺货率由最高时7%降至2%以内、库存周转天数由最高时35天降低到普遍21天以内。通过零供协同，供应商可提前掌握预测数据，按需计划生产，大幅提高了该超市供应链的经济效益。
补货人效大幅提升。30人覆盖管理近千家门店，节约门店人力成本约5000万/年。自动补货系统降低了补货员能力门槛，减小了新店扩张的人员配置难度。
组织管理更加规范。清晰高效的补货流程降低了内部组织管理成本，总部和门店分工明确、高效协作，总部的商品策略能得到有效保障，而门店把精力放在销售和服务上，提升客户满意度。
助力实现全链条数字化。自动补货系统的持续迭代升级，增强了和选品、陈列、物流等其他系统打通形成智能业务闭环的可拓展性，为供应链全链条数字化转型奠定了基础，提升零售商的核心竞争力。
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