20xx年po采購及門店調(diào)撥系統(tǒng)技術(shù)報(bào)告-資料下載頁
2025-05-21 21:55本頁面
【導(dǎo)讀】目前預(yù)測算法運(yùn)送步驟及流程。周轉(zhuǎn)天數(shù)較高、財(cái)務(wù)不結(jié)算。門店調(diào)撥不均衡，但實(shí)際并不是完全銷售。庫存信息不夠準(zhǔn)確。公司內(nèi)部物流運(yùn)營系統(tǒng)。自動(dòng)po、調(diào)撥、返調(diào)撥、負(fù)po. 物流收貨+系統(tǒng)入庫。物流系統(tǒng)自動(dòng)輪詢出庫、自動(dòng)批量。物流分區(qū)配貨、裝箱。第三方物流運(yùn)輸?shù)降?。–減少人工工作量和提高效率；已基本解決一個(gè)：日配、均衡出單。學(xué)術(shù)界與企業(yè)界研究的重點(diǎn)：牛鞭效應(yīng)。引入供應(yīng)商管理模塊；VMI管理；不同的在途時(shí)間；–但不會(huì)造成滯銷；新品變動(dòng)太快，系統(tǒng)無法及時(shí)跟蹤，因?yàn)闀?huì)帶來滯銷的風(fēng)險(xiǎn)。供應(yīng)商在途天數(shù)的變化。采購算法考慮因素。系統(tǒng)將停止po、手工禁止po. -1時(shí)將自動(dòng)將正常經(jīng)營的sku調(diào)整為”停產(chǎn)-清場”，不允許po、調(diào)撥。目錄發(fā)行日期確定下，提前進(jìn)行備貨和調(diào)撥。B類商品僅設(shè)一條限即可。A類商品，“限”會(huì)自動(dòng)調(diào)整。安全庫存也稱安全存儲(chǔ)量，是指為了防止臨時(shí)用量增加或。交貨誤期等特殊原因而預(yù)計(jì)的保險(xiǎn)儲(chǔ)備量。
【正文】 含了停產(chǎn)的商品，但未出庫的 sku刪除； ? 關(guān)閉已無庫存的負(fù) po； ? 根據(jù)商品狀態(tài)來下返調(diào)撥及負(fù) po； – 每天檢查昨日修改狀態(tài)為“停產(chǎn) 退貨”和“停產(chǎn) 清場”的 sku，然后按店下返調(diào)撥單； – 每周一檢查過去 30天之內(nèi)狀態(tài)修改為“停產(chǎn) 退貨”和“停產(chǎn) 清場”的 sku，只有有庫存且大于返調(diào)撥在途，則按店下返調(diào)撥單； – 每周一在大庫檢查狀態(tài)為“停產(chǎn) 退貨”的 sku，只要有庫存且大于 po在途，則下負(fù) po； ? 按輪詢規(guī)則自動(dòng)出庫、自動(dòng)批量； 23 其他 Q amp。 A ? 新品 – 前期按陳列調(diào)撥，到第二周以后，因?yàn)榭紤]本周每日均銷與 8周每日均銷，如果本周值大于 8周值的 2倍及以上，則將基準(zhǔn)值提高 2倍做調(diào)撥； ? 長期斷貨商品 – 補(bǔ)齊陳列，再按照新品規(guī)則調(diào)撥 ? 短期促銷對(duì)調(diào)撥的影響 – 因?yàn)閿?shù)據(jù)處理的時(shí)候會(huì)將波峰和波谷過濾掉，所以短期影響不大 ? 是否拆零的規(guī)則 – 平均單店單品銷售達(dá)到箱規(guī)，則整箱調(diào)撥，目前北京僅 78個(gè) sku ? 系統(tǒng)進(jìn)一步優(yōu)化 – 智能性方向，目前單純是按需補(bǔ)貨，智能算法應(yīng)該是提供決策 24 改進(jìn)效果 ? 數(shù)據(jù)展示 ? 效果總表 ? 系統(tǒng)調(diào)撥與手工調(diào)撥對(duì)比 ? 津缺貨較大原因： – 地采、天津經(jīng)營商品北京不經(jīng)營 對(duì)比時(shí)間 銷售額 增長 75% 門店數(shù) 增加 20家 庫存周轉(zhuǎn) (天 ) 80 61 食品品類 (天 ) 100 41 系統(tǒng) po占比 70% 系統(tǒng)調(diào)撥占比 8090% 缺貨率 (京 ) 2% 缺貨率 (津 ) 6% 25 謝謝！ 26 門店基準(zhǔn)值 ? if stdavg:標(biāo)準(zhǔn)偏差已經(jīng)大于平均值 ? if (arr[0]+arr[1]+arr[2]+arr[3])=avg*8*:上 4周占比不到 10%是否應(yīng)該跟停產(chǎn)關(guān)聯(lián)起來 ? arr_new=arr ? arr_new=arr_del_special(arr_new) filter(arr_filter,arr_new) ? basic=arr_avg(arr_new) ? std2=arr_std(arr_new,basic) ? elif (arr[0]+arr[1]+arr[2]+arr[3])=avg*8*: 上 4周占比 90% ? basic=(arr[0]+arr[1]+arr[2]+arr[3])/ ? arr_new=arr ? arr_new=arr_del_special(arr_new) ? std2=arr_std(arr_new,basic) ? else: ? arr_new=arr ? arr_new=arr_del_special(arr_new) ? basic=arr_avg(arr_new) ? std2=arr_std(arr_new,basic) ? else: ? basic=basic2
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