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80%
需求预测准确率
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15天
库存周转天数40天
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7%
库存资金占用率
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5%
现货率
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8%
运输成本
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10%
车辆装载率
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智能销量预测
最大化收益
基于历史销量数据沉淀，洞察市场需求规律，拉动供应链运营，适用于门店&各级仓库等场景
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智能配补货
防止缺货损失
释放门店计划员生产力，海量SKU&物料精准补货，可应用于补货及采购业务
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库存健康优化
降低资金占用
基于业务规则，监控库存水位，实时掌握核心运营指标
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流失挽回预警
及时止损
企业80%的利润来自于20%的核心用户，利用算法模型识别出会员池的高价值用户并预测其流失时间，及时采取行动降低流失率
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某生活日用百货巨头门店配补货项目
30%单店日均销售提升15天库存周转天数缩减7%门店日均库存金额降低2%Top300缺货率下降7%Top300营收占比提升某生活日用百货巨头的门店补货场景，过往应用业务规则经验进行补货，云徙利用需求驱动的智能补货+库存健康诊断，在对的门店、时间、商品、数量 给到精准建议，单店日均销售额提升约30%，Top300门店缺货率下降2%，Top300门店营收占比提升了7%，门店日均库存金额降低7%，库存周转天数由原来的56天缩减到41天。
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某全球TOP连锁百货集团库存健康诊断
及装载路径优化项目36%卡板库存数量降低60%活动ROI增加1%退板数降低76%借板数降低某全球TOP连锁百货集团一直面临仓库种类数量多覆盖面广，内部仓库暂未打通等痛点，本着寻求卡板供需最佳平衡和车次、装载车型、路径运输成本最佳平衡两大目标，云徙为其构建库存健康诊断模型和装载路径优化算法引擎优化，最终实现卡板库存 数量降低36%，调拨数提升98%，借板数降低76%，退板数降低1%。
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云徙科技官方公众号 -
88号实验室
应用数据智能技术为企业提供库存健康诊断、库存优化、仓内优化、运输优化、需求预测等系列灵活高效的决策优化服务，帮助企业优化商品结构、保持库存健康水平同时降低缺货率提高利润率
业务价值
方案架构
特点：
1、云原生动态扩容，海量数据处理能力
2、基于业界领先供应链计划方法的专利应用
3、自适应、自感知、自优化、自学习、自决策的供应链计划与执行的闭环
赋能场景
最佳实践
