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零售-方案概述:应用场景

零售-方案概述:应用场景

时间：2025-02-12 14:53:05

零售

应用场景

Planiverse计划宇宙是一款以AI算法为基座的供应链端到端分析、分析与决策平台（支持Saas或私有化）。本平台不限行业，适用于例如食品饮料、美妆日化、鞋服、医药、制造等行业，覆盖供应链的需求计划、库存计划、补货计划、供应及生产计划、S&OP计划端到端全链条，依托于机器学习与运筹学算法的AI能力，集成算法优化结果，辅助企业进行相关的供应链计划制定、发布、执行跟踪。帮助企业更好的实现数据整合洞察、提高数据透明度、提高计划效率、增强部门协作，提高计划KPI与客户服务水平等。总体包含Demand.ai、Inventory.ai、Supply.ai、Insight.ai等套件，对应需求计划、库存/补货计划、生产计划、控制塔等业务方向。

主要应用在如下业务场景：

需求预测：主要解决客户数据来源多样，口径不同，人工分析门槛高；活动与供应事件多样，信息不同步以及销售、市场等参与部门人员多、难协同的痛点问题；
安全库存模拟：主要解决商品繁多，安全库存策略一刀切导致不合理库存以及安全库存设置，无法预知结果，决策高度依赖经验的痛点问题；
补货计划：主要解决门店与仓网结构复杂，补货计划难制定；补货频率与参数设置不合理带来成本增加以及缺货问题导致销售机会流失的痛点问题；
主生产计划：主要解决生产主计划约束复杂，难以兼顾需求、BOM约束、产线产能等限制，无法最大化产能利用率带来的的痛点问题；
S&OP计划：主要解决企业内部参与部门多，缺少流程管理与记录；数据的可视化不够，分析缺少深度以及针对关键场景制作多版计划难度高、效果差的痛点问题。

本实践介绍如何通过杉数科技供应链智慧决策平台对供应链进行优化决策，实现：

计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比；协同多部门之间的数据信息壁垒，高效配合；
灵活可配置的分类与高效运筹优化算法；自动的模拟流程，对策略高效验证；
灵活可配置的高效补货优化算法；灵活可变的业务约束均可加入算法；
数据、流程与决策方案透明展示；高效仿真优化引擎实时计算，实现多情景仿真对比

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