Azure|一条数字化供应链的诞生：看杉数科技的上下求索

随着市场经济的繁荣发展，现代同类企业竞争已经进入到了白热化阶段，从传统的获客竞争逐渐演变成供应链的竞争，这一点在快消行业表现尤甚。年轻一代消费者越来越追求消费行为中的个性化表达，市场需求变得复杂多样，这致使企业产品生命周期的大大缩短。伴随着电商的兴起，以及新零售带来的多元渠道融合和信息互通，对于供应链管理提出了更高的要求和挑战。企业应当抓住产供销协同发展的机遇，提升供应链敏捷性和供应链快速决策能力，可以让企业在新的消费时代占得先机。

但当前环境下，快消品牌商面临的来自消费者和供应链的挑战还有很多：

1.库存优化困难

传统的Excel工具使用复杂且安全库存策略单一。如何借助算法的力量对未来一段时间库存水平及KPI进行效果预估、如何选择最优的安全库存策略以及计算最优的安全库存，均成为了难题。

2.促销定价难度大

企业如何在激烈的竞争中通过定价致胜、如何在高频的促销活动中分配资源并优化公司费用在促销和广告上的组合，这就需要有更系统更科学的促销优化引擎来做支撑。

3.预测补货不够精准

企业在补货时依靠店员凭经验手动填写提报补货订单，补货水平层次不齐，好的经验复制成本高且标准化程度低，在门店运营之外还需要投入大量时间。

4.仓储管理陈旧老化

很多企业仓库现有系统技术老化，运作效率的提升遭遇瓶颈，运作效率大打折扣。

在如此变幻莫测的市场上，企业更多要以实际的数据来做他们的运营计划，而不是仅仅靠人工预测。但很多企业不具备实现综合提升数据收集、数据分析、数据决策的能力，进而在发展过程中受到掣肘。在这种情况下，如何让企业有效利用现有的海量数据，打造数字化供应链方乃当务之急。

打造企业智慧大脑，让算法赋能企业运营决策

面对市场不断扩增的需求，作为中国领先的专注于人工智能决策技术的高新技术企业，杉数科技依托于世界领先的大规模优化求解和复杂决策建模能力，打造以中国首个商业求解器“Cardinal Optimizer”为核心，可真正实现从数据到决策端到端服务的决策产品平台，以完整的技术能力和高度模块化的产品结构灵活高效地为企业赋能，利用数据为企业带来收益及成本端的显著变化。其供应链端到端数智化解决方案，针对供应链中核心场景，做到了为企业带来经营指标的显著改善。

秉承“算法赋能企业运营决策”的理念，杉数科技为企业数智化转型保驾护航，确保企业升级的一致性和连续性。解决方案围绕“四大计划”进行设计，从需求-供应-履约-物流四部分，形成完整的数智化升级链条，从企业一致性需求确认，到生产调拨与最后的配送执行任务均得到有效保障，并采用了可视化工具，令使用者可以更加直观高效和便捷地操作。

独具特色的优势是该解决方案的成功之道。杉数科技通过高性能求解器，驱动建模决策技术，实现企业的商业变现。

●基于先进的运筹优化技术，提供端到端供应链解决方案

通过与多家零售行业龙头企业的深度合作，打造从业务资源到业务系统到智慧引擎的整合智慧供应链服务，和技术及业务两端强化的竞争优势。

●利用国产软件取代国外软件，打破关键领域的技术封锁

如通信、能源、军事、电网、航空等领域，保障国家重要数据安全的目的，具有自主知识产权的优化求解器，不仅具有极大的商业价值，更具有无可估量的社会价值。

授人以鱼不如授人以渔。供应链端到端数智化解决方案涵盖供应链的每一个环节，从能力搭建入手，本质上帮助企业创造自己的独特价值。

五载耕耘，杉数科技助力企业拥有数智化未来

他山之石，可以攻玉。5年来，许多企业利用杉数供应链端到端数智化解决方案，为自身带来收益及成本端的显著变化，拥有了定制最优化决策的能力。

某知名糖巧食品供应链库存优化

糖巧食品在面临用户体验差、产品覆盖度和实际应用有限的困境下，通过使用该解决方案，部署了一套更科学完善的库存计划天数管理工具，实现了数据清洗整合流程自动化、安全库存天数分季节产品优化、结果可视化及用户交互等功能。

在库存消耗情况预测与仿真方面，通过两个功能实现了让客户能够高效、快速测试不同参数设置的算法性能。

●库存预测：算法在DP预测数据的基础上构造未来的销量数据，在给定安全库存天数设定下，预测未来库存满足率和库存水平的变化。（构造的sales是基于DP预测值 + 波动性 + 结合历史的超低卖factor + 随机性）

●库存仿真：算法根据历史实际销售数据，在给定安全库存天数设定下，模拟历史上某一时间段的库存满足率和库存水平的变化。

而安全库存天数优化方面，为了降低库存成本同时保持原有的库存服务水平，根据历史销量波动情况，与历史真实销量和预测的超低卖关系，得到算法调整后的需求总体概率分布；并给定补货周期、提前期、品牌目标服务水平，计算得到可以覆盖补货期间销量的目标库存水平/目标库存天数。

通过该解决方案的帮助，实现了该糖巧品牌平均库存水平降低和库存满足率上升的两大诉求。

某知名日化用品天猫旗舰店智能促销优惠

Epsilon研究指出，64%的消费者认为价格是他们购物时的第一考虑因素。对于日化品这一价格敏感产品而言，执行团队很难在不确定性的环境中进行有效的定价决策。日化用品天猫旗舰店通过该解决方案进行有针对性的智能定价系统，效果显著。

首先，通过算法模型挖掘商品内在属性——获利能力，对问题产品和命星产品的价格走势进行分析并对症下药。其次，兼顾内外商品的相互关系，综合市场占有率 X 每日销量 X 价格变化 X 商品标签建立相关性矩阵。同时，对促销预测进行特殊后处理，不同于传统基于时序的预测模型，杉数将对一档完整促销事件进行预测，然后再通过AI技术将销量按权重拆分到日。最后，基于收益目标对促销方案进行优化。

最终在解决方案的帮助下，该日化用品天猫旗舰店实现：

●促销销售预测准确度提升15%

●电商平台收入GMV提升6%

●费效比提升8%

除此之外，杉数科技还为生产企业提供生产计划排程智能排产模块，综合多变量、多维度的限制条件，有效避免限制条件冲突导致计划完成效率损失，指导车间科学生产，提升物料、产能、模具利用率，进一步节约生产成本。

杉数X微软，在数智化舞台上上演双人舞

中国经济已经迈入数字化2.0时代，不同于以往借助人口红利、流量红利不断的跑马圈地，企业在新时代的工作重心需要转移到提升运营效率上。大数据时代要更好地实现数据驱动的智能决策，必须解决好数据获取、信息加工、产生洞察和柔性响应四个数据价值实现的步骤，所以，既需要拥有强大“数字底座”能力的微软Azure云平台，更离不开对运筹决策与洞察技术有深入理解和强大交付能力的杉数科技。

杉数科技高级副总裁钟华坤指出：

杉数科技通过创新性地将机器学习、深度学习与运筹优化技术相结合，与微软共同打造了一套基于Azure云的数据到决策的智慧解决方案。

在实际应用中，基于微软Azure云的杉数科技智能预测补货、智能收益管理、智能定价等行业解决方案已经获得了业界的广泛认可。杉数科技通过创新性地将机器学习、深度学习与运筹优化技术相结合，与微软共同打造了一套基于Azure云的数据到决策的智慧解决方案。在双方技术加持下，企业能够综合提升数据收集、分析和决策的能力，将数据转化为可执行、可落地、可解释的业务决策，更好地支撑其业务在供应链、营销端的良性运作，实现可持续发展。

作为中国智能决策优化技术领军企业，杉数科技坚持数据赋能企业数字化发展的道路，以决策优化技术助力企业撬动业务增长杠杆，和微软共同深耕供应链领域，一同高歌猛进，为更多企业和行业带来改写运营决策的新方式。