标签：库存管理 用户 数据清洗 利用 shang 智能 基于 大数 检验
供应链管理对于电商企业是非常重要的一个环节。健全有保障的供应链系统能够为前线的渠道分销提供源源不断地货物，保证企业能够随时随地的满足客户的需 求。但是供应链作为一个庞大的系统，在管理上需要企业颇为一些脑筋。过于臃肿的供应系统不但会增加企业的人力成本和库存成本，还会影响企业及时的仓储调 动，降低管理效率。那么如何建立一条优秀的供应链保证企业商品有充足的造血能力？接下来，商刻导师就通过实例讲解，以京东为例，看看大公司是如何利用数据 管理供应链的。
1．销量预测
京东仓储设备
京东有118个大型仓库，占地面积230万，两千多个配送站，一千多个自提点，覆盖1855县区，合作伙伴六千家。
需求管理
在供应链和库存管理里面最最核心的就是需求管理。而需求管理在大数据需求下，需求预测成为大的核心。
通过大数据来做需求预测，能做到自动补货、自动调拨、整体库存分析、SKU备货等，做到在用户下单之前就将商品送到最近的仓库。
产品预测
通过大数据来确定：用户购买商品、采购商品、预算价格、过程中补货、和库存管理里面最最核心的就是需求管理。而需求管理在大数据需求下，需求预测成为
大的核心。通过大数据来做需求预测，能做到自动补货、自动调拨、整体库存分析、SKU备货等，做到在用户下单之前就将商品送到最近的仓库。
京东目前能做到：通过28天预测值，预测每一个sku未来量并驱动RDC与FDC的调拨和补货，保证商品量和限购率、人工智能来预测仓。
预测模型
由京东十几年的销售数据，再结合季节的变化、人均销售、促销因素来建立，同时再算法来预测未来的趋势，确定SKU的量及未来销售的量。
数据清洗
对于新品模型、保守模型、不动销模型、决策树模型、月均价格模型、市场需求回归模型等，均是由趋势跟随价格模型来预测整体销售情况。在这些过程中，必须要注意数据清洗。而在数据清洗的过程中凡是价格变动引起的因素，都需将整个模型进行清洗和过滤。
2．自动补货
补货模型
补货模型包括阶段性的补货与时间的匹配，保证库存不是一个最大的值而是一个最合理的值。
用补货点与安全库存点的逻辑关系来驱动整个补货效率的提升。
在补货的过程中纳入成本模型，只有在成本模型的驱动下，整个销售预测和模型才会更效。
3．健康库存
库存健康系统
库存健康模拟产品未来的一个的时间点，提前做出滞销、降价、退货等处理。补货模型包括阶段性的补货与时间的匹配，保证库存不是一个最大的值而是一个最合理的值。用补货点与安全库存点的逻辑关系来驱动整个补货效率的提升。
在补货的过程中纳入成本模型，只有在成本模型的驱动下，整个销售预测和模型才会更效。
4．供应商罗盘
供应链及供应商
供应链能力：与供应商沟通，将京东的补货建议、库存建议发给供应商，一起做得更好。
供应商罗盘：告诉供应商在哪个结点应该降价，配合降价应该做的补货，商品未来周期的分析并参与京东的促销和补货。
5．智慧选品
选品模型
商品未来的采购量是根据大数据下的行业报告、行业分析、用户模型和价值来预测的，并在未来某个时间点上，按照一些商品在整个过程中的定位，来做选品的工作。在大数据驱动下，友商商品数据、京东商品数据、行业报告数据、基于大数据预知处消费者的趋势和采购量。
6．智慧定价
定价的过程考虑最大利润化、限货和库存周转过程、以及库存和处理滞销过程。
采销可以根据定价看到商品毛利率，价格变动后的流量变化，库存周转情况以及风控平台来检验价格定位是否准确。
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