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실제 Hema 공급망 알고리즘

1. 헤마 공급망 소개

1. 헤마 비즈니스 모델

헤마는 기술 혁신 기업이자 소비자 가치로 환원하는 소비 중심 기업입니다. ,잘 사셔도 되고, 편하게 사셔도 되고, 안심하고 사셔도 되고, 즐겁게 사셔도 됩니다.

Hema에는 Hema Fresh, X Member Store, Hema Super Cloud, Hema Neighborhood 및 기타 비즈니스 모델이 포함됩니다. 핵심 비즈니스 모델은 온라인과 오프라인의 통합입니다.

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2. Hema의 비즈니스 카테고리 소개

Hema는 카테고리 특성과 소비자 쇼핑 경험 기대치를 결합하여 최고의 신선도를 추구합니다. 이는 다양한 카테고리 비즈니스 모델에 가장 효율적인 선택입니다. 헤마프레시 매출이 60~70%를 차지하는 핵심 카테고리로, 사용자가 기대하는 적시성이 높은 것이 특징으로, 사용자 근처에 매장을 오픈하는 헤마프레시와 같은 기업에 매우 적합합니다.

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3. 다양한 공급망 모델의 물류 및 재고 비용

어떤 종류의 공급망 모델을 사용할지 고려하기 전에 물류 비용과 재고 비용의 균형이 필요합니다. 동일한 수량의 상품에 대해 전체 물류비용은 택배물류에 비해 훨씬 저렴하며, 콜드체인의 차이는 더욱 분명합니다(당분간 배송 적시성 및 규모 효과는 고려되지 않음). 반대로, 재고가 분산되어 있을수록 수요의 불확실성은 커진다. 소비자의 수요를 정확히 파악하지 못하면 매장에 미리 재고가 배치되기 때문에 품절률이 높고 손실률도 높다. 재고 비용.

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4. Hema 공급망 네트워크

효율적인 공급 및 수요 매칭을 달성하려면 여러 비즈니스 모델에 공급망 지원 지원이 필요하며 Hema의 여러 비즈니스 모델에는 백엔드 통합이 있습니다. . 트렁크 네트워크와 재고를 최대한 공유하여 자원 활용도를 크게 높이고 공급망 효율성을 향상시킵니다.

2. 공급망 알고리즘 포지셔닝

공급망 알고리즘은 본질적으로 전통적인 공급망 방법을 기반으로 하며, 알고리즘과 데이터의 힘을 사용하여 효율성을 향상시킵니다.

1. 전자상거래 산업 공급망 알고리즘 포지셔닝

전자상거래 산업 알고리즘은 크게 기본 알고리즘과 비즈니스 알고리즘으로 나누어집니다. 기본 알고리즘에는 이미지, 음성, 텍스트 등이 포함됩니다. 전자상거래 비즈니스 알고리즘은 직관적으로 세 가지 유형으로 구분됩니다. 첫째, 프런트엔드(트래픽, 사용자 * 제품 차원)에서 검색, 광고, 추천 방법을 사용한다는 점에서 동영상 웹사이트 및 정보 웹사이트와 크게 다르지 않습니다. 상품, 가격 및 재고 예측과 의사결정 알고리즘을 포함한 중간 엔드(소매, 상품 차원), 셋째, 이행, 창고 보관, 유통 및 기타 최적화 알고리즘을 포함한 백엔드(물류, 주문 차원)입니다. 광범위한 공급망 알고리즘에는 중간단(소매 및 상품 예측 및 의사결정)과 백엔드(물류 및 주문 최적화)가 포함되는 반면, 좁은 공급망 알고리즘에는 중간단 알고리즘만 포함됩니다.

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2. 소매업체 공급망 알고리즘의 장점

채찍 효과는 공급망에서 수요 변동이 증폭되는 현상을 말하며, 이로 인해 최종 고객에서 원래 공급업체로 정보 흐름이 전달되지 않습니다. 사실상 정보 공유가 실현되면 정보가 왜곡되고 점차 증폭되어 수요 정보의 변동이 점점 커지게 됩니다. 이러한 정보 왜곡의 증폭 효과는 그래픽적으로 채찍 효과와 유사하므로 이를 생생하게 표현합니다. ".

소매업체는 소비자와 가장 가까운 기업으로, 소비자의 요구를 가장 잘 감지하고 파악할 수 있으며, 데이터와 알고리즘을 통해 시장 변동에 가장 잘 대응할 수 있습니다.

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3. 헤마 공급망 알고리즘 로직

소매업은 본질적으로 사람과 상품의 매칭입니다. 회사의 일상적인 운영에서는 우선 판매 계획과 전략을 시작합니다. 판매 계획에 따라 공급이 결정되고, 공급 능력에 따라 재고 및 이행이 결정됩니다. 위의 기록 정보를 참조하여 판매를 규제하고 다음 단계의 판매 계획을 수립하여 상업적 운영의 완전한 폐쇄 루프를 달성합니다.

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3. 신선식품 자동보충 시스템

1. 헤마 신선식품 자동보충 배경

고품질 제품은 헤마의 끊임없는 추구입니다. 고객의 궁극적인 신선함 경험을 만족시키기 위해 Hema 제품은 유통기한이 매우 짧으며 심지어 우유, 야채, 육류 및 가금류 등 일상 소비자 카테고리를 포괄하여 매일 필요에 맞는 일일 신선 제품 시리즈를 제공합니다. ., 업계 리더가 되었습니다. 즉석 신선식품 서비스는 소비자 수요와 매우 일치하지만 공급망에 대한 수요도 높습니다.

판매 기간이 짧을수록 품절이나 손실이 발생할 가능성이 높습니다. 이에 헤마의 공급망 알고리즘은 날씨, 계절성, 휴일, 제품 대체성, 마케팅 등을 고려합니다. 신선 식품 소매 활동, 온라인 및 오프라인 디스플레이 및 기타 요소를 고려하여 Hema 특성을 갖춘 일련의 고정밀 수요 예측 모델을 구축하고 시뮬레이션 시스템을 통해 재고를 최적화하며 고도로 자동화된 주문 시스템을 실현하여 인건비를 대폭 절감했습니다. 재고 지표 최적화.

2. 헤마프레시 자동 보충 시스템 알고리즘 모듈

헤마프레시 보충 시스템에는 수요 예측, 재고 모델 및 동적 제어의 세 가지 모듈이 포함됩니다. 수요 예측 부분은 많은 양의 데이터와 복잡한 기능 처리로 인해 가장 큰 작업량을 차지합니다. 재고 모델의 주요 목적은 사용자 요구와 재고 비용의 균형을 유지하여 혜택을 극대화하는 것입니다. 판매 기대치를 충족시키지 못하며 흐름 제어, 재고 수준 감소, 회전율 및 손실 최적화.

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3. 헤마프레시 자동 보충 시스템의 주요 성과

기술적 깊이와 혁신 측면에서 시공간 이종 그래프 신경망 모델을 제품 판매 예측 요구 사항에 성공적으로 도입하여 해결합니다. 복잡한 마케팅 활동에서 발생하는 과도한 정보 손실 문제를 개선하고 예측 정확도를 대폭 향상시킵니다.

알고리즘 효과 측면에서 Hema 예측 알고리즘은 전체적으로 높은 정확도와 강력한 다양성으로 Alibaba 그룹 시계열 예측 대회의 주요 데이터 세트에서 1위와 2위를 차지했습니다.

사업실적으로 보면 신선식품 주문 시스템 알고리즘 추천 도입률이 96% 이상으로 안정되었고, 주문 효율성이 70% 증가했으며, 손실률은 30% 감소했으며, 품절률도 25% 감소했습니다.

업계 영향력 측면에서 예측, 재고, 가격 및 제어를 통합하는 Hema의 알고리즘 솔루션은 2022 Franz Edelman Outstanding Achievement Award Finals 최종 후보에 올랐습니다.

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4. 헤마 매출 예측 알고리즘 반복 경로

헤마 매출 예측 알고리즘 반복 경로는 단순 모델, 기계 학습 모델, 심층 시계열 모델, 시공간 그래프 네트워크 모델의 4단계로 구분됩니다. . 단순 모델은 비즈니스 이해에 가깝고 모든 SKU의 적용 범위를 보장합니다. 기계 학습 모델은 상대적으로 안정적이고 이상값이 적지만 기능 엔지니어링에 크게 의존하고 타이밍 확장성이 낮습니다. 기능 팩토리에 의존하지 않습니다. 원본 타이밍 정보 누락이 적고 타이밍 확장성이 뛰어납니다. 시공간 그래프 네트워크 모델은 상품 간의 상관관계와 샘플 간의 영향을 고려합니다.

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5. 헤마 매출 예측의 상위 10가지 어려움

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6. 시공간 이종 그래프 신경망 매출 예측 모델 프레임워크

초점 예측의 정보는 제품 판매이며, 활동이 제품 판매에 영향을 미친다는 점을 고려하여 제품과 활동 간의 그래프 관계를 구축할 수 있습니다. 또한 제품 판매에 영향을 미치는 다른 요소도 그래프 모델에 포함될 수 있습니다. 이 모델의 경우 각 A 시간 창에서 제품 판매 및 다양한 특성에 대한 이질적인 그림이 형성됩니다. 계산 과정에서 먼저 GraphSage 및 GATNE와 같은 알고리즘을 사용하여 각 타임 슬라이스에 대한 그래프 정보를 추출하여 포인트의 업데이트 정보를 얻은 다음 이를 전달하여 전체 시계열 정보를 얻습니다. 실제 응용에서 그래프 정보는 보조 정보이고 주요 정보는 여전히 타이밍 정보입니다. 타이밍 모델은 다양한 시나리오에 따라 다른 타이밍 모델로 대체될 수 있습니다.

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7. 시뮬레이션 기반 재고 모델

재고 모델은 크게 두 부분으로 나누어집니다. 첫 번째는 단일 SKU의 재고이고, 두 번째는 여러 창고의 요약 볼륨입니다. . 신규 소매업체의 고유한 시나리오는 온라인과 오프라인이 재고를 공유하는 경우를 의미하며, 온라인 고객이 먼저 주문한 다음 실제 품목을 가져가는 반면, 오프라인 고객은 실제 품목을 먼저 가져간 다음 온라인으로 주문하는 경우 문제가 발생합니다. 온라인 고객이 먼저 주문한 상품을 오프라인 고객이 빼앗아가면서 온라인 주문이 이행되지 못하는 현상이다. 따라서 이러한 경우에는 재고가 일정 수준 미만일 경우 제때에 배송되지 못할 위험을 방지하기 위해 온라인으로 판매가 이루어지지 않도록 매개 변수를 제어해야 합니다.

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8. 재고 알고리즘 시스템 아키텍처

주문 수량 결정에는 세 가지 주요 단계가 있습니다. 첫 번째는 비즈니스 목표를 분할하고 비즈니스 목표의 차이를 기반으로 특정 제품을 결정하는 것입니다. 두 번째 단계는 재고 배치를 추론하는 것입니다. 예를 들어 창고에 10개의 품목이 있는데 그 중 5개가 만료되는 제품입니다. 만료되는 제품의 만료로 인해 품절이 발생할 수 있으므로 재고 배치 추론을 수행해야 합니다. 세 번째 단계는 주문 수량 추정을 위한 다양한 모델을 지원하는 최적 주문 수량 계산입니다.

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9. 재고 동적 관리 시스템

신선한 제품의 유통기한이 짧기 때문에 판매 예측 및 재고 모델이 모델의 성능을 극대화하더라도 여전히 소량의 제품이 넘어가는 상황이 있습니다. -주문량이 적거나, 특히 주문 시에는 큰 손실을 입게 되는 경우가 많습니다. 따라서 동적 재고관리 시스템을 구축하여 매출을 실시간으로 모니터링하고 예측 결과를 업데이트하며, 재고 경고를 실시하고, 온라인 프로모션, APP 트래픽 기울기, 오프라인 매장 할인 등을 통해 재고를 조정하여 재고 잔고로 인한 손실을 방지할 수 있도록 노력합니다. . 이 시스템의 어려움은 흐름과 가격의 공동 규제에 있으며, 이를 위해서는 고주파수 흐름 결정과 저주파 가격 결정의 전체적인 최적화가 필요합니다.

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IV. 질의응답 세션

Q1: 예측 평가 기준은 무엇인가요?

A1: 업계에서는 일반적으로 가중치 MAPE를 사용합니다. 즉, 정확도 = 1-(제품 풀의 총 오류/총 실제 판매량)*100%입니다. 예를 들어, 특정 제품의 실제 판매량이 클 경우에는 이 오류에 가중치가 부여되며, 이는 오류도 크고 글로벌 오류에 대한 기여도도 커지며 이는 비즈니스 이해와 일치합니다.

Q2: 시공간 이질 모눈종이 링크?

A2: 주로 이종 그래프를 사용하여 자체 장면과 결합된 이 시공간 동형 그래프 용지의 아이디어를 참조합니다. Huang Y, Bi H K, Li Z, et al. STGAT: 인간 궤적 예측을 위한 시공간 상호작용 모델링[C]//IEEE International Conference on Computer Vision 2019: 6272-6281.