经过一段时间选取部分品类品牌SKU“无人驾驶”下智能补货后,如何评估,智能补货的供应链上的效果?
直接看各周的预测MAPE
对比:仿真全自动模式 vs 历史手工模式:e.g.对于补货周期为3周、品牌补货上限周数为6周的SKU,认为第1/4/7/10周的周一,都有6周预测量的期初库存;第1天~第20天的库存水平,随着“真实的每天的销量”变化。第21天的库存量又从6周预测量,作为期初开始扣减。
从采销业务人员的“人均在售SKU个数”观察。“智能补货”成熟之后,可以有效分担采购人员在补货决策、补货跟进上的工作量,从而支持到了企业的“长尾商品”、“商品丰富度”方面的战略,因为在不增加人的情况下增加了商品的丰富度。
那么在仿真的时候,使用什么指标来度量供应链效果呢?
•指标一,断货率:
•每个SKU_RDC每周断货率:分子:当周扣减销量后库存<=0的天数;分母:7;
•四周断货率:分子是四周断货天数,分母28;6周/8周断货率以次类推。
•品类品牌每周断货率:分子:该品类品牌下断货的SKU_RDC_天数之和,分母:7*品类品牌下所有SKU_RDC个数
•指标二,过剩率:
•对于每个SKU_RDC,度量每周的周日23:59时候期末库存:如果大于前12周销量,则视为过剩,超出部分为过剩数量;
•品类品牌每周过剩率:分子:当周日被标记为过剩的SKU_RDC个数,分母:该品类品牌下所有SKU_RDC个数;
•指标三,周转:
•每周周转:平均库存/平均周销量
在统计口径上要注意:
lSKU规划状态:剔除当周周一的规划状态表中状态为“预下市/下市”的SKU。理由:1)下市不允许再补货;而且业务也不考核预下市/下市SKU的断货率;2)仿真的目的是为了“全自动补货”第一梯队品牌/SKU优选,下市SKU不属于优选考虑范围
l注意销售渠道,剔除“企业批发”这类没有包含在销量预测中的渠道的销量。
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