在消费品供应链管理中，库存问题就如同“魔咒”般的存在，由于市场变化太快，缺货和积压往往不期而至。积压意味着高额的仓储、调拨等费用以及过期风险，缺货则可能丢失销售机会，降低企业的市场竞争力。
面对复杂的直销、经销商以及线上线下渠道，如何找到需求和供应之间的库存平衡点，合理进行备货补货，是对供应链的极大考验，也决定着企业能否成功打下营销战。
备货补货要考虑历史数据、市场需求情况，还要考虑生产供应情况以及仓储配送能力等因素，是非常复杂的决策问题。传统的库存管理系统，可以及时记录产品的出入库、发货、补货等情况，但备货补货策略往往依赖人工决策，通常根据粗略的数据和经验确定安全库存、安全天数、补货量等库存指标，具有较强的主观性和片面性，导致难以及时精准地配置货品。
近年来，智能决策技术的发展，全面提升了大规模复杂决策问题的算法算力，为解决库存管理问题带来了新路径。今天我们从企业库存管理的根源问题出发，探析智能决策的破解之道。
消费品供应速度比拼加剧，备货补货需要更协同更敏捷
现代供应链和数字技术的发展，使得一件商品从原料商、生产商、渠道商到消费者手中，供应速度实现了指数级递增。但是为什么备货补货的问题却越来越突出？因为营销渠道越来越多，消费者选择性越来越多，对企业库存周转的速度提出了更高要求。
从需求端来看，由于市场不确定性因素太多，企业很难精准地把握市场需求。早期品牌商的库存备货主要依赖渠道商的需求提报和历史销量数据，少报或多报难以控制，结果常常出现紧急要货、压货窜货问题，管理非常被动。现在很多大型企业采用“一盘货”模式，不同零售门店、电商平台、直播渠道等都从统一仓库发货，品牌商会借助数字化技术预测需求，但由于渠道太多、市场变化太快，企业在匹配需求和库存时仍然存在很大差距。
从供应端来看，备货补货还要考虑企业整体的生产、采购、仓储能力等，如果忽视企业的供应承接能力，也无法做到理想的备货补货。比如，即便计划部门精准预测了销量，如果生产跟不上，或者采购预算有限，也无法保证足够的备货量。
库存备货补货是一项预见性的工作，核心目的是，用最小的库存满足最大的需求，本质上是资源最优分配利用问题。面对需求的不确定性和生产供应的复杂性，品牌商要维持多级库存的动态安全，必须实现库存和销售、供应、生产、采购等不同环节的动态协同，而且要能够将各个环节的不确定性进行量化，这对企业的技术和业务模式都是很大的挑战。
很多企业的供应链实现了数据打通，但如果缺货和积压还是同时存在，企业就要思考一下，是不是陷入了虚假协同陷阱。真正的协同，不止是简单的数据共享，应该是从规划到执行的全面同步。就库存管理来说，如何将需求和供应端的数据，精准地投射到不同层级的库存配置中，需要流程上的打通，更需要精细化的分类和计算。
从“一刀切”到差异化，是优化库存管理的关键枢纽
企业在提到缺货和积压时，往往并不是所有商品或者地区及时间都缺货。更常见的是，这里缺货那里积压，A商品缺货B商品积压等情况，这是因为每个细分维度和颗粒度的需求都有差异，如果用“一刀切”的方式分配货品，显然难以满足市场的差异化需求。
具体来看，它包括很多层次和层级。企业的产品会有新品、波动品、季节品等不同类别，每个类别下有不同的产品和SKU，每个SKU备货都要考虑年/月/日的需求，全国/省份/城市/区域的需求，不同维度的库存配置精准度都会影响效率和效益。所以，备货补货的关键是，协同基础上的差异化分配。
第一，区域备货差异化。空间维度上，地域性特点会形成不同的消费习惯和需求。例如，同一款防晒霜，5月份在广州地区需求已经非常旺盛，在东北地区还是长尾品。按照传统一刀切的管理方式，会在这两个地区的仓库都放10天左右的安全库存。如果在东北地区少放一些库存，就可以提高整体库存的周转率。所以，同一个商品在不同的区域仓，其安全库存水位和补货策略是不一样的。
第二，阶段备货差异化。时间维度上，每个季度/月度/周度/每天的需求可能都是不同的。以啤酒为例，同一地区在夏季的销量远远高于其他季节，不同季节安全库存怎么定？多久补一次货？大促时如何补货？假如常规是一周一补，在大促阶段销售波峰很高，而仓库库容有限，企业可能每天都需要补货。
第三，渠道备货差异化。新零售时代，营销渠道日益多元化，线下门店、电商平台、直播平台、小程序等让消费者有了更多选择，每个渠道的营销方式和销量都有差异，不能用一刀切或平均分配的方式进行备货。虽然不同渠道订单可能从同一仓库发货，但在备货补货时，却要提前计算不同渠道的需求，并为相应渠道准备足够的货品，最后再综合不同渠道需求确定各仓库层级/时间周期的备货补货量。
第四，库存选品差异化。大型企业的仓网结构比较复杂，通常包括中心仓、区域仓、前置仓等多级仓网。不同层级的仓库容量大小不同，产品品类也有差异，中心仓往往拥有几乎全量的SKU，细分层级的仓库品类相对较少，库存的选品对履约成本和效率影响较大。比如，用户在网上同时购买了一袋咖啡和一台咖啡机，咖啡机第二天就到货，咖啡却在五天后才到。由于两类商品不在同一仓库，导致一个订单被拆开发货，让消费体验大打折扣，企业配送成本也相应增加。而通过优化库存选品，可以降低履约成本、提升消费体验。
备货补货过程中，企业要考虑的不是单一因素，往往需要具体到产品*区域/渠道*仓库*时间周期等，不同维度的影响因子交叉组合后，计算量非常庞大，已经超越了人工计算的范畴。
智能决策赋能库存管理：全局视角下的差异化寻优
通过以上分析可以看到，高效能的库存管理是协同决策下的精细化和差异化运营。在技术上，它涉及多层级数据的拆分组合及预测、复杂场景的算法建模，以及大规模数据的计算求解，智能决策技术在这些方面弥补了人工决策和传统数字化系统的不足。
以杉数科技的库存优化方案为例，基于智能算法和运筹优化技术，其可以将纷繁复杂的多级仓网库存问题转化为数学问题进行求解优化，按照产品类别、区域、渠道、时间等维度，构建自下而上和自上而下的多层级库存计划，为库存管理的规划和执行提供多维参考和指导。
备货补货的源头是，对需求的差异化了解。这要求企业在做需求计划时，就能够从不同维度进行精细化和精准化预测。借助智能决策解决方案，企业从需求开始，就可以围绕产品、区域、渠道、时间周期等不同维度，了解多层次的差异化需求，再结合企业的生产、采购、财务计划，得到精准科学的需求计划。
安全库存作为库存配置的基线，是影响备货补货的关键因素。安全库存越大，出现缺货的可能性越小，但库存越大，库存积压的可能性也越大。智能决策方案基于需求数据、库存数据以及客户服务水平参数，可以自动进行产品分类，并根据结果自动设定差异化的库存策略，输出差异化的最优安全库存，在保证客户满足率的同时，最小化库存积压。
杉数计划宇宙产品库存计划系统示意图有了精准的需求数据和安全库存参考，库存计划员就可以综合考虑销量预测数据及安全库存，给出目标库存建议，最后输出精确可执行的库存计划，包括未来一段时间内某个商品在某个地点的计划库存量、安全库存上下限等。同时，结合现有的供应网络配置，制定详细到到月/周/天级别的补货计划，包括某个商品在未来某个时间点，需要从哪个Sourcing补货多少数量，及对应的运输方式。
杉数计划宇宙产品补货计划系统示意图需要指出的是，针对库存计划单元上的产品、地点、时间等维度，系统均可配置对应的树状层级结构，计划可按层级进行向上汇总和向下分拆，从而实现宏观到微观层面的统一，将决策优化深入到库存管理的每一个毛细血管中，真正做到库存管理的协同化和差异化。同时，系统也可以基于订单、成本和收益情况，对不同的库存选品进行组合优化。
打造敏捷精准的库存调配能力，释放供应链长效价值
备货补货永远发生在销售之前，无论多精密的库存管理系统，也无法100%满足未来市场变化，企业能做的是尽可能缩小备货量和实际需求的差异。在实际库存管理过程中，难免出现紧急补货、临时调货的情况，智能决策支持的库存优化方案，还可以基于计划进行后续跟踪监控，实时反馈库存水位、补货完成情况，以应对紧急性库存调拨和计划调整。
例如，某种产品按照正常的销售计划，提前储备了足够数量，但是由于一场直播意外爆火，库存临时告急。常规的做法是，要么从附近仓库调货，要么从工厂调货，对于品牌商来说，无论从哪里调货，都会影响整体库存配置，因为调走了工厂或附近仓库的货品，就会对其他区域的营销有所影响。如何安排补货，才能实现效率和成本更优化？利用智能决策的模拟仿真技术，基于实时库存数据，企业可以通过相关参数调整，计算不同情况下的订单满足率、物流成本等数据，通过多版本对比，来确定最优的调货补货方案。
而且，对未来可能发生的风险情况，也可以借助模拟仿真技术进行预判和感知。例如，通过调整需求预测、目标库存、补货间隔等参数，来测算相应的订单满足率、物流成本等指标，对比历史人工实际进行的预测、补货、满足率等数据，进一步预判可能发生的情况并提供决策建议，当突发状况时就可以从容应对。
在产供销整个链路上，库存一方面受到供需两侧的影响，同时也是平衡供需的杠杆。通过科学的库存规划管理，将商品数合理控制在一定范围内，构建库存蓄水池，可以动态调整供需两侧的运作。基于智能决策的备货补货计划，不仅能够帮助企业实现库存的最大化利用，也让企业的库存补货更加可控和灵活。这种敏捷精准的调控能力，是柔性供应链的必备条件，将为企业带来长期价值。
由于发展阶段和模式不同，各企业遇到的库存问题和关注重点也不同，比如，有的企业更关注新品上市或者促销阶段的备货，有的企业比较关注线上渠道的补货等。只要确定了核心问题和目标，都可以借助智能决策方案进行自由配置。在杉数科技提供的库存优化方案中，企业可以根据具体业务场景，针对库存计划、补货计划、分销计划等，设置不同的计划单元、指标、参数等前置模块，然后通过对相应数据的拆分组合、算法建模和求解优化，实现相应场景的更有库存计划和补货计划。
（来源：News快报）
