沉寂多年的國美，隨著掌舵人的回歸而開啟“復興”計劃，推出“自營+聯營”的全渠道供應鏈新戰略：計劃18個月，SKU突破50萬，力爭形成2000億規模，未來五年打造萬億規模供應鏈體系。相對于目標，如何滿足日活百萬、千萬級的消費者購買需求，如何將數百萬商品快速送達買家手中，才是對國美和品牌廠家供應鏈的最大考驗。
根據中國互聯網絡信息中心CNNIC前瞻產業研究院數據顯示， 2020年1-9月網上零售消費額達80065億元，同比增長9.7%，網絡零售市場獨特優勢進一步凸顯。隨著大數據、人工智能、云計算等一系列新興技術在零售行業的成功應用，以及疫情催化下用戶消費模式的轉變，商品的銷售渠道被全面拓展，消費者、商品以及交易場所這三者之間的關系被重塑，零售行業迎來新格局。眾多零售領頭企業開始嘗試利用創新技術提升用戶體驗、提高企業效率，例如知名糖巧品牌好麗友在疫情期間通過人工智能決策優化技術來解決供應鏈無法及時滿足訂單的需求。
在社交網絡日益完善的今天，新零售行業將迎來供應鏈的成熟度、創新度等方面的較量，零售企業之間的競爭也逐漸演變為供應鏈的競爭。
數字化供應鏈將成為企業市場競爭的主戰場
隨著數字化消費結構的深入，盡管打造數字化供應鏈已是國內零售企業共識，但是轉型之路仍存在諸多難題：
用戶需求預測難：伴隨“新零售”興起，消費者對商品外觀、質量和體驗愈加苛刻，SKU種類也隨之變多且產品生命周期變短，同時對缺貨容忍度降低已成為零售“新常態”。零售企業如何做到市場需求精準預測，打造“爆款”商品，成為企業進一步擴大市場份額的“捷徑”;
供應鏈敏捷度差：數字化時代，消費者對商品的“時效”要求愈加突顯，這種“時效性需求”需要零售商家倉庫布局無限貼近于消費者，這致使企業供應鏈網絡布局、尤其是倉庫布點難度加大;
上下游協同周期長：零售企業特別是大型傳統零售企業，并不具備經銷商及門店數據的可見度，許多企業內部不同渠道、不同區域間的數據也尚未打通，無法做到全局協同。
由此可見，數字化技術在結構復雜的業務場景中存在巨大的價值和優勢，而供應鏈將成為數字化技術應用最為重要的場景之一，也將是下一階段產業競爭的關鍵戰場，在企業運營及戰略體系中的重要性將得以快速上升。
從需求到供給，決策優化加速企業供應鏈數字化
基于以上業務難點，運用前沿科技，結合信息化系統和大數據，打造數字化供應鏈及精準營銷體系，打通預測、補貨、庫存、定價、營銷、銷售、物流的全鏈條，是零售企業應對不確定性持續增加的消費市場，提升從供應到銷售的敏捷性，業務實現持續高速增長的關鍵所在。
一、多層級需求預測，實現品效合一——面對數十萬SKU商品，結構的不合理，或者無效商品占用有限的陳列資源，都會對平臺造成品效過低的挑戰，由此對SKU促銷情況調查與分析及優化就顯得格外重要。目前，一些日化品牌的電商旗艦店已經通過數學規劃求解器為技術引擎(國內代表廠商杉數科技)，建立需求預測算法模型，結合企業內外部數據，挖掘商品屬性關系，組合定制高維數據特征，實現覆蓋日/周/月、SKU/品類/品牌、全國/線上/線下/KA等多層級的需求預測，從而做到以吸引消費者為導向，提升商品交易總額(GMV)的目的。
二、從生產到庫存，實現供需平衡——隨著人們的消費習慣向線上轉移，其選品范圍和渠道隨之拓展，消費者對生鮮類等不易保存和運輸的產品需求大幅提升。對此，零售企業可以根據產品特性及銷量實際情況運用決策優化技術設計差異化的安全庫存模型及補貨策略模型：兼顧服務水平和周轉效率等指標表現，實現智慧多級庫存計劃管理，同時針對倉端/門店的缺貨、積壓與銷量波動，生成日常補貨和調撥計劃，實現靈敏的執行層面優化，進而減少產品損耗成本和提升客戶粘性。
三、打造智能運輸，實現降本增效——在考慮多種業務約束條件下，零售企業想要實現所有資源的全局統籌規劃，盡可能降低運輸成本、提升資源利用率和業務響應速度，靈活、高效的智能運輸平臺打造必不可少。通過智能運輸平臺，使零售企業快速響應多種客戶類型的多種運輸場景需求，如訂單分級、車輛匹配、地點分析、費率優化等。目前國內已有智能決策優化公司通過運輸調度環節的數據化、標準化、透明化，成功幫助多家物流頭部企業部署智能運輸平臺，解決運輸成本高昂和傳統人工調度等難題。例如，杉數科技助力某大型冷鏈物流同城餐飲配送，實現平均每日用車數下降5.8%、平均節省行駛里程7%，每日調度時間由4小時下降至30分鐘，大幅提升運輸效率和降低運營成本。
隨著社區團購、直播帶貨等新銷售模式興起，類似國美的零售商、零售企業在大力開拓下沉市場以滿足更多客戶需求的同時，供應鏈管理方面也面臨著巨大挑戰。當下智能決策技術已經在企業供應鏈計劃、生產計劃、運輸優化等業務場景的決策方面擁有大量先行案例，已成為打造行業獨有競爭優勢的重要技術手段之一。
