【制造】联想智能供应链解决方案v1.0-刘成龙-20191010

2019LenovoInternal.Allrightsreserved.联想智能供应链解决方案联想中国解决方案中心2341目录2019LenovoInternal.Allrightsreserved.567方案整体介绍库存优化解决方案收益管理解决方案生产计划及排程解决方案仓储优化解决方案运输优化解决方案联想集团介绍2019LenovoInternal.Allrightsreserved.以技术中台+业务系统的结构满足客户多种需求以企业信息系统为起点，从数据管理，基础分析及预测，面向产业链核心业务场景的决策模型组件，直到CardinalSolver求解器，以高度模块化的方式完成从数据到决策的完整技术构架，在输出高质量业务决策的同时，大幅度降低使用门槛典型场景-业务系统运输调度生产调度收益管理…网络优化\选址经典运筹学模型决策模型及算法优化算法机器学习深度学习增强学习自有数据全网数据TMS运输管理系统WMS仓储管理系统ERP企业资源计划企业内部数据…数据采集数据清洗数据入库数据管理及分析分布式运算开发预处理CardinalSolver数学规划算法求解器运筹学运用算法平台高复杂度决策问题计算输出最优决策仓储/库存管理2019LenovoInternal.Allrightsreserved.致力于为零售、物流、制造等行业提供全链条技术服务，利用运筹学模型与机器学习将实际问题转化为数学模型求解，解决生产、仓储、配送、销售等一系列业务场景中的优化问题，完成从数据到决策的转化产品：行业应用产品模块：轻量级API算法：定制化解决方案运输优化系统|库存/仓储管理系统|智能定价系统|智能选址系统可拆卸、可组合的轻量级API套组，快速灵活地适用于不同于业务场景为大型企业复杂场景准备的定制化打包解决方案，为企业内部智能化赋能金字塔式技术解决框架通过服务+赋能帮助企业进行供应链升级转型2341目录2019LenovoInternal.Allrightsreserved.567方案整体介绍库存优化解决方案收益管理解决方案生产计划及排程解决方案仓储优化解决方案运输优化解决方案联想集团介绍以人工智能驱动的需求预测技术和针对不同商品品类的补货策略为基础，提供补货点、补货量及促销情景下的备货方案，帮助仓库和门店做出更明智的采购和补货决策，解决企业面临的预测和库存计划问题。通过为企业定制智能补货方案，真正实现需求驱动的供应链管理与供应链计划智能化，提升供应链柔性，降本增效。InventoryManagement2019LenovoInternal.Allrightsreserved.库存优化为客户带来的关键价值库存优化的不同层级战略层优化：分仓网络设计战术层优化：需求计划与库存管理中央仓大区域仓大区域仓消费者小区域仓门店小区域仓小区域仓小区域仓门店门店运营层优化：门店配补货优化先进的需求预测引擎提供丰富的预测模型，覆盖时间序列、机器学习和深度学习等功能，模型可以定期重新自动调参和迭代，实时滚动更新发布最新预测结果，并提供丰富的报表与KPI展示，快速精准捕捉市场波动。需求驱动的智能补货决策在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和商品特性，我们均可为企业提供定制化的智能补货策略，包含动态安全库存补货、长尾品补货、易腐品补货、促销活动补货等，帮助企业在提升服务水平的同时降低库存积压。更精准快速的销量预测更低的库存占用成本更高的库存周转率更有效的部门间协同计划2019LenovoInternal.Allrightsreserved.库存优化界面展示商品数据管理商品销量预测智能补货看板补货计划管理库存仿真规则设置库存仿真任务查看2019LenovoInternal.Allrightsreserved.库存优化功能概览服务水平优化需求预测补货计划促销优化多级库存优化帮助权衡更高的服务水平与额外库存成本的关系，通过敏感性分析指导企业在指定库存需求的情况下达到最合理的服务水平，找到最佳的经营模式结合传统时间序列与AI算法，充分利用企业内外部数据，为多种类别的商品提供更精准的需求预测，同时也将新品、促销等特殊场景纳入考量，对补货及库存优化提供支持基于需求预测对常规品、长尾品、易腐品、促销品等不同类别的商品采用针对性的补货建议，在保证满足率的情况下降低库存水平为了应对节假日、促销事件、新品上市或旧品退市等重要的事件导致的销量“异常”波动，我们会针对客户场景定制化建立异常识别机制与异常事件处理机制，保证促销期间预测补货稳定性通过建立多级分仓网络，企业可以把热销货品前置到区域仓，并通过调拨实现总仓和前置仓之间的货物分配，使货物集中运输，降低运输成本，同时提高货品的运输时效，提升用户体验功能概览库存管理解决方案2019LenovoInternal.Allrightsreserved.库存优化典型客户及案例介绍（需求预测类案例）某大型跨国快消品牌商需求计划基于对历史数据的挖掘与分析，并充分考虑未来各种影响因素，输出多维度的需求预测结果。提供需求预测管理平台，最终发布一致性需求计划。某国际汽车品牌售后零备件需求预测10%+预测准确率平均提升80%-90%高频高量备件预测准确率区间通过机器学习的技术预测月度零备件来自经销商的需求。通过更合理的采购补货来加快库存周转，减少资金占用某领军型物流企业件量预测结合经典的时间序列与最新的深度学习模型，我们提供细至波次粒度（每30分钟一次）下高精度的实时预测解决方案2x原有准确率误差率10%之内占比高达39.76%，较原模型提升一倍30分钟滚动预测，原模型无法实现月+仓库平均预测准确率从65%提升到75%周+仓库平均预测准确率提升了15%2019LenovoInternal.Allrightsreserved.库存优化典型客户及案例介绍（补货类案例）20%库存周转天数降低5%重点商品现货率提高某旗舰型电商采配退一体化库存管理1%~5%订单满足率提升10%库存金额降低帮助企业设计一套多级仓储体系下的补货、调拨、退货一体策略，帮助其建立更加柔性敏捷的库存网络。在提高现货率的同时，降低周转天数和库存成本。某领军型物流企业第三方多级库存管理10%-20%货主分仓成本降低百万量级单货主年运输成本下降/元结合运筹与数据能力，将商家的前端供给、终端仓配以及末端需求合理结合，通过分仓网络布局与合理调拨策略，为商家提供运输时效与成本协调最优的“性价比”最高的仓配服务。唯品会闪购模式库存管理闪购网站常采取大进大出的库存策略，使得各个仓库有大量的库存积压导致爆仓。通过机器学习预测方法去及二阶段的鲁棒优化策略解决以上难点，大幅提升库存管理水平。70%~80%原有仓库库存积压降低10+%整体利润提升*整体利润提升与货品回收价值（残值）相关，在残值分别为85%，90%，95%时，整体利润提升对应为80%，42%，18%2341目录2019LenovoInternal.Allrightsreserved.567方案整体介绍库存优化解决方案收益管理解决方案生产计划及排程解决方案仓储优化解决方案运输优化解决方案联想集团介绍解决企业动态定价、促销定价、清仓定价、大客户定价、捆绑定价等一系列问题，通过对海量数据进行精准分析，并结合不同定价驱动因素和目标，自动输出销量、利润等关键变动指标，灵活调整定价策略，帮助零售、物流等多个行业企业建立数据驱动的动态智能定价体系。RevenueManagement2019LenovoInternal.Allrightsreserved.科学定价为企业带来快速可视的收益提升科学定价的整体方案思路线上产品定价在快速变化的电商经营环境中，及时捕捉流量、价格对产品销量的影响，实现销售和利润的增长我们的产出•流量及转换率分析•购物篮分析•商品动态定价策略线下多层级收益管理从总部的销售费用决策优化(提升ROI)，到渠道画像，区域网络分析，以及渠道价格管理，再到零售端的定价和促销策略，为企业体统全方位的收益管理建议。快速见效的收益提升精细化、可落地的价格策略价格推荐动态更新辅助业务决策的消费者画像关联分析：分析产品之间、品牌之间、客群之间、产品与竞品的相关性等商业智能消费者画像渠道分类产品分析业绩跟踪管理部门经销渠道销售终端价格弹性：分析不同客群对不同商品的价格敏感程度价格政策经销商聚类区域协同分析差异化定价组合管理优化需求价格拟合：反映不同产品对不同客群在不同价格设定下的需求预估促销优化促销选品促销机制选择促销定价清仓优化清仓计划清仓选品清仓定价定价优化商品定价动态调价非标品报价2019LenovoInternal.Allrightsreserved.收益管理解决方案概览功能概览费用优化价格诊断动态定价促销优化渠道定价根据对不同品牌、品类、地区和系统的投入产出分析，辅助建立费用分配模型，辅助品牌商实现最优费用投入组合结合不同的业务目标，分析商品的价格敏感性以及业务目标的置换效率，输出差异化的定价策略实时创建价格优化策略，动态高频输出价格调整建议，结合业务规则和AI算法，自动适应不断变化的零售环境覆盖线上和线下场景，挖掘促销活动中的产品相关性、销售环境影响和消费者购买行为，辅助促销规划，优化促销策略针对不同销售系统和渠道进行精准分类，把握各个销售系统的投资转化率，优化渠道出货价格和返点政策收益管理解决方案2019LenovoInternal.Allrightsreserved.收益管理解决方案客户及典型案例某旗舰型电商动态定价帮助国内某旗舰型电商建立动态定价框架，根据不同的产品定位和业务目标，确定针对性的定价策略。通过自动化的定价建议，帮助采销实现对数量较多的长尾品高效的定价管理。某物流巨头定价系统优化对客户10万＋线路两年的庞大数据，以及竞争对手价格时效信息等维度的分析，先后输出价格问题诊断、大客户定价模型、公布价模型（包括区域以及旺淡季影响）模块内容，并协助客户将各部分定价引擎嵌入至业务系统中。3%GMV提升（四期测试结果）14%GP提升（四期测试结果）60%-70%平台sku使用自动定价系统18%试点区域利润提升4%试点区域收入提升2341目录2019LenovoInternal.Allrightsreserved.567方案整体介绍库存优化解决方案收益管理解决方案生产计划及排程解决方案仓储优化解决方案运输优化解决方案联想集团介绍在保证各种复杂约束和优先级的条件下，根据企业自有系统及问题复杂度，提供算法驱动的智能排产、模拟仿真、分析预警、急插单处理等一系列功能，确保计划可执行的同时降低各项生产成本，提升团队响应时效，显著提升多部门协同工作效率Planning&SchedulingManagement2019LenovoInternal.Allrightsreserved.智能排产排程解决方案的关键优势当业务流程及生产场景复杂度不断提升，确保计划可执行的同时降低各项生产成本，优质的功能与丰富的场景支持，正是企业所需要的能够带来显著效益端改善的解决方案。本解决方案可帮企业实现：多工厂协同，打通供应链信息，实现全局透明化管理计划排产一体化，日/周/长期计划完全掌握最小化总成本，保证订单交付满足率（平均提升15%）可实现复杂生产要求支持更多元的生产模式更加智能的处理急单插单（响应速度提升3倍）支持多场景模拟，提供多种决策建议智能推送订单交付报告与采购建议排产计划产能规划生产上线信息化建设生产建模Gap1：忽视企业自身数据需求及质量与生产建模的满足性关系结果：导致建模结果输出与实际考虑逻辑差异大，输出计划与实际执行差异大Gap2：生产建模与实际业务规则及复杂度不匹配，复杂业务场景无法考虑结果：导致建模结果输出范围有限（如多工厂、复杂物料规则等）Gap3：隔离式的排产计划未协同/充分考虑物料/产能的实际情况及约束结果：排产计划沟通成本未能有效降低，输出结果执行率低Gap4：缺乏MES系统或实际执行的生产反馈环节，或者实时性响应效率低结果：造成生产问题的积压，进一步影响计划执行率综合提升整体生产环节的制造柔性为企业提供定制化、多场