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绫致集团:AI助力供应链智能的决策.pdf
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2023-07-31
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AI 助力供应链智能的决策
本文由 CIO 发展中心根据绫致时装信息技术总监郭江在 CIO 发展中心
联合举办的“数造未来•智慧成长”品牌零售行业数字化高峰论坛暨红星
美凯龙第二届数据大会上的演讲整理
绫致时装(bestseller)是一家丹麦的时装集团,成立于 1975 年,全球
拥有 20 多个品牌,在 35 个国家开展业务。绫致时装于 1996 年进入中
国市场,开拓了 6 个服装品牌,有男装、女装、童装,还有滑雪、高尔
夫等专业服装。同时还开拓了一个家居品牌——HAY,目前有北京、杭
州、重庆三家门店。绫致在过去 20 多年时间里边深耕中国市场,在国
内拥有 8000 多家门店。
绫致时装供应链发展历程
2014 年,建设O2O模式。到目前有 5000 多家门店支持着线上业务,
O2O模式实现了库存在不同渠道的共享,同时减轻了仓库发货压力,
给客户提供更好的购物体验,进而促成销售达成。
2015 年,区域物流中心网络变革,实现从全国物流中心到门店的直接
触达;借力 O2O 模式的布局,全国线下已拥有众多前置仓,对区域物
流中心的需求越来越少;集团以化零为整的思路裁撤了 46 个区域物流
中心,实现所有库存的整合。
2016 年,全国物流中心自动化建设。2016 年之前在天津和上海有两大
物流中心,裁撤了区域物流中心后,在华南又建了一个全国性的物流中
心。为配合物流中心与门店的扁平化网络变革,集团加大物流中心的自
动化赋能。天津的全自动化仓库,每天业务吞吐量能达到进厂 10 万出
厂 30 万左右,双 11 的 260 万订单量通过整个物流中心限定 6 个班次三
天完成所有发货。与 14 年 O2O 模式打通线上线下相比,16 年实现的
全渠道库存共享在业务方面取消了电商团队单独订货,所有库存在实际
业务发生过程中在门店都是共享的,同时仓库的库存也共享。
2017 年,智能分货和智能调拨。该项目经历了从 2014 年开始筹划到
2017 年最终落地的漫长过程。当时全国 5 个品牌,所有货品团队 900
人,不是说通过 AI 或大数据建设去完全取代人工工作,而是通过 AI 要
提升全国平均水平,以前所有人的能力是从 60 到 110 分位,通过大数
据建设,把平均水平拉到 80 分位,将能力较强的团队水平维持在 110
分位,通过持续性 2.0 版本或 3.0 版本逐步提高其他团队水平,从 60 到
80 的过程相对容易,但从 80 到 90 则需要一步一个脚印得去做。
2018 年,智能追单。零售前端货品的设计和生产周期一般为 3-6 个
月,像羽绒服、棉服这些厚重款,生产周期会更长。随着市场流行趋势
的瞬息万变,尤其近几年女装领域推崇款多量少的模式,提前 3-6 个月
很难预测某款产品会成为爆款,如何减少呆滞库存的产生?在这个阶段
一般会以遍地开花去的模式去布局不同款式,基于市场的实际反映去决
定哪个款需要追单。
行业背景
鞋服行业供应链痛点
零售行业离不开人、货、场。零售行业面临最大的挑战是 SKU 数量特别
多,而且服装行业的 SKU 没有重复性,绫致一年 SKU 有 20 万左右,如
何去记录这些数据,如何去做数据分析,将是比较大的挑战。场即门
店,分布在全国各地,货品运作需要去考虑装修风格、陈列、所处的温
区、气候等因素去决定每个门店适合什么样的货品,绫致从货品和门店
整合的角度通过 AI 技术去赋能供应链。
在分货过程中,服装的季节属性特别强,如何保证同一家门店一季产品
的连贯性,以及不同品类货品的均衡,如何保障在款多量少的情况下,
把库存深度特别薄的货品分配到不同门店去,这些都是需要考虑的因
素。
服装虽然不像食品有特别严格的保质期,其生命周期最多 6-13 周,但
随着时间的推移,其价值也在不断打折扣,每年折扣季促销时,通过供
应链的智能决策去帮助商家做一些改善。
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woisking2
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