从统计学角度,根据长期趋势、季节性波动、短期样本和历史数据预测未来需求量;
通过机器学习,综合大量特征数据,兼顾SKU关联性,预测未来销量。
基于商品销量,计算最优补货点和补货批量,在保证履约的前提下,最小化运营成本;
可基于每一个产品品规持续动态地进行安全库存及补货策略优化。
考虑工厂产能、仓库约束、物流成本等要素,计算更加贴近实际的综合最优选址方案;
支持仓库各类固定与变动费用、库容约束、运输阶梯报价、多承运商多车型报价、不同客户不同品类的服务时效要求等,计算全局最优的仓库布局方案。
当商品存在于多个仓库,算法自动根据订单货量、要货客户位置、仓库库存水平时效要求等要素,自动计算最优履约路由;
支持按时间顺序履约,同时支持订单优先级;支持由多个仓库分拆履约,也支持设定齐套履约策略;
支持仓库补货、仓间调拨的运输决策。