L'algorithme de chaîne d'approvisionnement Hema en pratique

1. Introduction à la chaîne d'approvisionnement Hema

1. Modèle économique Hema

Hema est une entreprise technologiquement innovante et une entreprise axée sur la consommation qui revient à la valeur du consommateur : vous pouvez l'acheter , vous pouvez l'acheter bien, vous pouvez l'acheter facilement, vous pouvez l'acheter en toute confiance et vous pouvez l'acheter avec plaisir.

Hema inclut les modes Hema Fresh, Ma Xiansheng).

2. Introduction aux catégories commerciales d'Hema

Hema sélectionne des produits de qualité mondiale et recherche la fraîcheur ultime ; combinant les caractéristiques des catégories et les attentes de l'expérience d'achat des consommateurs, la sélection la plus efficace pour le modèle commercial de différentes catégories. Les ventes d'Hema Fresh représentent 60 à 70 %, ce qui en fait la catégorie principale. Cette catégorie se caractérise par la grande rapidité attendue par les utilisateurs et convient très bien aux entreprises comme Hema Fresh qui ouvrent des magasins à proximité des utilisateurs.

3. Coûts de logistique et d'inventaire des différents modèles de chaîne d'approvisionnement

Avant de déterminer le type de modèle de chaîne d'approvisionnement à utiliser, les coûts de logistique et les coûts d'inventaire doivent être équilibrés. Pour une même quantité de marchandises, le coût global de la logistique est bien inférieur à celui de la logistique des colis, et la différence de chaîne du froid est encore plus évidente (les délais de livraison et les effets d'échelle ne sont pas pris en compte pour l'instant). Au contraire, plus les stocks sont dispersés, plus la demande est incertaine. Si la demande des consommateurs ne peut pas être comprise avec précision, les stocks seront organisés à l'avance dans le magasin, ce qui entraînera des ruptures de stock et des pertes élevées. frais d'inventaire. 4. Réseau de chaîne d'approvisionnement Hema

Partagez autant que possible les réseaux principaux et les inventaires pour améliorer considérablement l'utilisation des ressources et améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.

2. Positionnement de l'algorithme de la chaîne d'approvisionnement

L'algorithme de la chaîne d'approvisionnement est essentiellement basé sur la méthode traditionnelle de la chaîne d'approvisionnement, utilisant la puissance des algorithmes et des données pour améliorer l'efficacité.

1. Positionnement de l'algorithme de la chaîne d'approvisionnement de l'industrie du commerce électronique

L'algorithme de l'industrie du commerce électronique est principalement divisé en algorithme de base et algorithme commercial. Les algorithmes de base incluent les images, la voix, le texte, etc. Les algorithmes commerciaux du commerce électronique sont intuitivement divisés en trois types. Premièrement, du point de vue du front-end (trafic, dimension utilisateur * produit), il n'est pas très différent des sites Web de vidéo et des sites Web d'information, en utilisant des méthodes de recherche, de publicité et de recommandation ; depuis le milieu de gamme (vente au détail, dimension des matières premières), y compris les algorithmes de prévision et de prise de décision sur les matières premières, les prix et les stocks ; troisièmement, depuis le back-end (logistique, dimension des commandes), y compris les algorithmes d'exécution, d'entreposage, de distribution et autres algorithmes d'optimisation. L'algorithme de la chaîne d'approvisionnement large inclut le milieu de gamme (prévisions et prise de décision en matière de vente au détail et de matières premières) et le back-end (logistique et optimisation des commandes), tandis que l'algorithme de la chaîne d'approvisionnement étroite n'inclut que l'algorithme du milieu de gamme.

2. Avantages de l'algorithme de supply chain du détaillant

L'effet coup de fouet fait référence à un phénomène d'amplification de la variation de la demande dans la supply chain, qui empêche la transmission du flux d'informations du client final au fournisseur d'origine. efficacement.La réalisation du partage d'informations provoque une distorsion et une amplification progressive de l'information, ce qui entraîne des fluctuations de plus en plus importantes de la demande d'informations. L'effet d'amplification de cette distorsion de l'information est graphiquement comme un coup de fouet, c'est pourquoi on l'appelle clairement « l'effet coup de fouet ». ".

Les détaillants sont les entreprises les plus proches des consommateurs, les mieux à même de détecter et d'appréhender les besoins des consommateurs et les plus capables de répondre aux fluctuations du marché grâce à des données et des algorithmes.

3. Logique de l'algorithme de la chaîne d'approvisionnement Hema

Le commerce de détail est essentiellement la mise en correspondance des personnes et des biens. Dans le fonctionnement quotidien de l'entreprise, l'entreprise lancera tout d'abord un plan et une stratégie de vente. Le plan de vente détermine l'approvisionnement, et la capacité d'approvisionnement détermine l'inventaire. La limite de vente à court terme est déterminée par l'inventaire et la capacité d'exécution. , régulant ainsi les ventes, et le prochain cycle de plan de vente. En référence aux informations historiques ci-dessus, une boucle fermée complète d'opération commerciale est réalisée.

3. Système de réapprovisionnement automatique des aliments frais

1. Fond de réapprovisionnement automatique des aliments frais Hema

Les produits de haute qualité sont la poursuite constante d'Hema. Afin de satisfaire l'expérience de fraîcheur ultime des clients, les produits Hema ont une durée de conservation très courte et fournissent même une série d'une journée seulement de produits frais quotidiens qui répondent uniquement aux besoins quotidiens, couvrant des catégories de consommation quotidienne telles que le lait, les légumes, la viande et volaille, etc., devenant un leader de l'industrie. Le service de produits frais instantanés répond parfaitement à la demande des consommateurs, mais il impose également des exigences élevées à la chaîne d'approvisionnement.

Une période de vente plus courte signifie que des ruptures de stock ou des pertes sont plus susceptibles de se produire. À cet égard, l'algorithme de la chaîne d'approvisionnement d'Hema prend en compte la météo, la saisonnalité, les vacances, la substituabilité des produits et le marketing en fonction des caractéristiques de. vente au détail de produits frais. Activités, affichages en ligne et hors ligne et d'autres facteurs, nous avons construit une série de modèles de prévision de la demande de haute précision avec des caractéristiques Hema, optimisé les stocks grâce au système de simulation et réalisé un système de commande hautement automatisé, réduisant considérablement les coûts de main-d'œuvre tout en optimisation des indicateurs de stocks.

2. Module d'algorithme du système de réapprovisionnement automatique Hema Fresh

Le système de réapprovisionnement Hema Fresh comprend trois modules : prévision de la demande, modèle d'inventaire et contrôle dynamique. La partie prévision de la demande représente la charge de travail la plus importante en raison de la grande quantité de données et du traitement complexe des fonctionnalités ; l'objectif principal du modèle d'inventaire est d'équilibrer les besoins des utilisateurs et les coûts d'inventaire afin de maximiser les avantages et de générer automatiquement des activités de marketing pour les produits qui le font ; ne pas répondre aux attentes de ventes Et contrôler les flux, réduire les niveaux de stocks, optimiser le chiffre d'affaires et les pertes.

3. Principales réalisations du système de réapprovisionnement automatique Hema Fresh

En termes de profondeur technique et d'innovation, il a introduit avec succès le modèle de réseau neuronal à graphique hétérogène spatio-temporel dans les besoins de prévision des ventes de produits, résolvant ainsi le problème de la perte excessive d'informations dans les activités de marketing complexes et améliore considérablement la précision des prévisions.

En termes d'effet d'algorithme, l'algorithme de prédiction Hema a remporté la première et la deuxième place dans l'ensemble de données principal du concours de prédiction de séries chronologiques du groupe Alibaba. Il présente une précision globale élevée et une forte polyvalence.

En termes de résultats commerciaux, le taux d'adoption des recommandations d'algorithmes pour le système de commande de produits frais s'est stabilisé à plus de 96 %, l'efficacité des commandes a augmenté de 70 %, le taux de perte a été réduit de 30 %, et le taux de rupture de stock a été réduit de 25 %.

En termes d'influence sur l'industrie, la solution algorithmique d'Hema intégrant les prévisions, les stocks, les prix et le contrôle a été sélectionnée avec succès pour la finale du Franz Edelman Outstanding Achievement Award 2022.

4. Chemin d'itération de l'algorithme de prévision des ventes Hema

Le chemin d'itération de l'algorithme de prévision des ventes Hema est divisé en quatre étapes : modèle simple, modèle d'apprentissage automatique, modèle de série chronologique approfondie et modèle de réseau graphique spatio-temporel. . Le modèle simple est proche de la compréhension commerciale et garantit la couverture de tous les SKU ; le modèle d'apprentissage automatique est relativement stable et comporte moins de valeurs aberrantes, mais s'appuie fortement sur l'ingénierie des fonctionnalités et a une faible évolutivité temporelle ; il manque moins d'informations temporelles originales et a une forte évolutivité temporelle. Le modèle de réseau graphique spatio-temporel prend en compte la corrélation entre les produits et l'influence entre les échantillons.

5. Dix difficultés majeures dans le cadre du modèle de prévision des ventes de réseaux neuronaux Hema

6. objectif principal de prévision Les informations sont les ventes de produits. Étant donné que les activités ont un impact sur les ventes de produits, une relation graphique peut être établie entre les produits et les activités. De plus, d'autres facteurs qui ont un impact sur les ventes de produits peuvent également être inclus dans le modèle graphique. Pour ce modèle, dans chaque fenêtre temporelle, une image hétérogène des ventes de produits et de diverses caractéristiques se forme. Au cours du processus de calcul, des algorithmes tels que GraphSage et GATNE sont d'abord utilisés pour extraire les informations graphiques sur chaque tranche de temps, obtenant ainsi les informations de mise à jour des points, puis les transmettant pour obtenir les informations de l'ensemble de la série chronologique. Dans les applications pratiques, les informations graphiques sont des informations auxiliaires, et les informations principales sont toujours des informations de synchronisation, en même temps, les modèles de synchronisation peuvent être remplacés par différents modèles de synchronisation selon différents scénarios ;

7. Modèle d'inventaire basé sur la simulation

Le modèle d'inventaire est principalement divisé en deux parties. La première est l'inventaire d'un seul SKU et la seconde est le volume récapitulatif de plusieurs entrepôts. . Un scénario unique pour le nouveau commerce de détail.La réserve de sécurité fait référence au moment où les clients en ligne passent d'abord des commandes, puis prennent les articles physiques, tandis que les clients hors ligne prennent d'abord les articles physiques, puis passent des commandes en ligne. est que les produits commandés en premier par les clients en ligne sont emportés par les utilisateurs hors ligne, ce qui empêche les commandes en ligne d'être honorées. Par conséquent, dans un tel scénario, il est nécessaire de contrôler les paramètres. Lorsque le stock est inférieur à une certaine valeur, les ventes ne seront pas effectuées en ligne pour éviter le risque de ne pas pouvoir expédier à temps.

8. Architecture du système d'algorithme d'inventaire

Il y a trois étapes principales lors de la prise de décisions sur la quantité de commande. La première consiste à diviser les objectifs commerciaux et à déterminer un certain produit en fonction des différences dans les objectifs commerciaux. et des scénarios. Devons-nous nous concentrer sur la protection contre les pénuries ou les pertes ? La deuxième étape consiste à déduire des lots de stock. Par exemple, il y a 10 articles dans notre entrepôt, dont 5 sont des produits expirés. peut être dû à l'expiration des produits expirés. Une rupture de stock se produit, donc l'inférence des lots d'inventaire doit être effectuée ; la troisième étape est le calcul optimal de la quantité de commande, qui prend en charge divers modèles d'estimation de la quantité de commande ;

9. Système de contrôle dynamique des stocks

En raison de la courte durée de conservation des produits frais, bien que les prévisions de ventes et le modèle d'inventaire maximisent les performances du modèle, il existe encore des situations où une petite quantité de marchandises est épuisée. -commandé ou sous-commandé, surtout lors de la commande Dans de nombreux cas, cela entraînera de grosses pertes. Par conséquent, en établissant un système de contrôle dynamique des stocks, nous pouvons surveiller les ventes en temps réel et mettre à jour les résultats des prévisions, émettre des avertissements d'inventaire et ajuster les stocks via des promotions en ligne, l'inclinaison du trafic APP et les remises des magasins hors ligne pour tenter d'éviter les pertes causées par le retard des stocks. . La difficulté de ce système réside dans la régulation conjointe des flux et des prix, qui nécessite une optimisation globale des décisions de flux à haute fréquence et des décisions de prix à basse fréquence.

IV. Séance de questions et réponses

Q1 : Quels sont les critères d'évaluation des prédictions ?

A1 : L'industrie utilise généralement un MAPE pondéré, c'est-à-dire une précision = 1- (erreur totale du pool de produits/ventes réelles totales)*100 %. Cette erreur est pondérée.Par exemple, si le volume réel des ventes d'un certain produit est important, l'erreur sera importante et la contribution à l'erreur globale sera importante, ce qui est conforme à la compréhension commerciale.

Q2 : Lien papier millimétré hétérogène espace-temps ?

A2 : Faisant principalement référence à l'idée de​​ce papier millimétré isomorphe espace-temps, combiné à sa propre scène, utilisant des graphiques hétérogènes. Huang Y, Bi H K, Li Z, et al. : Modélisation des interactions spatio-temporelles pour la prédiction de la trajectoire humaine[C]//Actes de la Conférence internationale de l'IEEE sur la vision par ordinateur 2019 : 6272-6281.

Q3. :Quel modèle simple est utilisé ? Sera-t-il utilisé comme référence pour d’autres modèles et sera-t-il considéré comme une valeur ajoutée ?

A3 : Ce n'est pas la clé d'utiliser un modèle simple, l'essentiel est qu'il puisse couvrir tous les SKU et être utilisé pour des stratégies d'empochage. Les méthodes courantes incluent la méthode de moyenne mobile simple, la même période la semaine dernière, etc.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!