更新时间:2022-12-30
客户简介
❖ 供应链结构调整:产销一体化向产销分离体系转换,需要新增仓储网络衔接上下游;
❖ 工厂布局迎来新变化:随着新工厂陆续起用,未来对于仓库的需求和地理布局需要重新规划,迫在眉睫;
❖ 商品销量波动较大:基于新的销量预测和时效要求,旧的仓网结构已不再适应,需要重新规划;
❖ 工厂生产品类/供应商大调整:工厂生产品类将发生较大调整,或供应商出现较大调整,需要调整仓网结构;
项目详情
为了更好地迎接新的发展机遇与挑战,客户携手逗号科技C-ROS打造透明可视、智能化的物流决策平台,基于详细的生产供应、市场销售等业务数据分析,优化仓配网络的地理分布,使物流网络及供应链策略适应公司当前阶段以及未来持续的扩张和发展。
通过统计学与机器学习
实现需求预测
确保供应链网络中的安全库存
对补货点和补货量进行监测,在满足服务保证的前提下,最小化系统运营成本。可基于每一个产品品规进行精准的安全库存及补货策略优化。
提供不考虑库容约束与考虑库容约束的选址策略
客户可将仓库容量和进出仓能力约束加入模型,计算得到更加贴近实际的选址方案,通过与不考虑库容约束的理想选址方案进行总成本比较,可以实现物流总成本变化的可视化。
提供订单履约策略
可帮助企业在仓库出现动态压力,需要应对紧急订单或货物缺货时,快速考虑履约优先级,做出成本最优的配送选择。
项目应用价值
逗号科技C-ROS智能决策算法中台以客户现有工厂和末端客户的数据为基础,在现有发货仓和其他备选发货仓(已有仓库或拟建设仓库)中进行选址决策,综合考虑仓储成本、设备成本、人力成本以及运输成本,以达到整体成本最优化。
项目上线后,由系统自动计算得出库存调拨建议,避免人工每周、每月计划,效率得到极大提升;规则、约束、成本等皆可系统化、可视化,能力沉淀在系统内,降低对人员的依赖;基于运筹学模型的精确解算法,输出全局最优解,减少额外的运输成本、仓库操作成本,降低货损的风险;支持多种目标设定、灵活地输出成本最低、调拨量最小等各类方案,打破了人工固定思维逻辑的局限。
在仓库选址时,存在考虑维度多、决策难度大的问题,人工的时间和精力不允许对多套方案做充分的比较,无法保证决策结果最优。项目上线后,通过数学建模,同时考虑各类因素和约束;通过系统可视化,直观对比多套决策的优劣势,给决策层充分的支持;通过将需求、成本、约束量化,调用算法计算得到满足各类目标函数的最优解,提升决策质量。