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在消費品供應鏈管理中，庫存問題就如同“魔咒”般的存在，由于市場變化太快，缺貨和積壓往往不期而至。積壓意味著高額的倉儲、調撥等費用以及過期風險，缺貨則可能丟失銷售機會，降低企業的市場競爭力。

面對復雜的直銷、經銷商以及線上線下渠道，如何找到需求和供應之間的庫存平衡點，合理進行備貨補貨，是對供應鏈的極大考驗，也決定著企業能否成功打下營銷戰。

備貨補貨要考慮歷史數據、市場需求情況，還要考慮生產供應情況以及倉儲配送能力等因素，是非常復雜的決策問題。傳統的庫存管理系統，可以及時記錄產品的出入庫、發貨、補貨等情況，但備貨補貨策略往往依賴人工決策，通常根據粗略的數據和經驗確定安全庫存、安全天數、補貨量等庫存指標，具有較強的主觀性和片面性，導致難以及時精準地配置貨品。

近年來，智能決策技術的發展，全面提升了大規模復雜決策問題的算法算力，為解決庫存管理問題帶來了新路徑。今天我們從企業庫存管理的根源問題出發，探析智能決策的破解之道。

消費品供應速度比拼加劇，備貨補貨需要更協同更敏捷

現代供應鏈和數字技術的發展，使得一件商品從原料商、生產商、渠道商到消費者手中，供應速度實現了指數級遞增。但是為什么備貨補貨的問題卻越來越突出？因為營銷渠道越來越多，消費者選擇性越來越多，對企業庫存周轉的速度提出了更高要求。

從需求端來看，由于市場不確定性因素太多，企業很難精準地把握市場需求。早期品牌商的庫存備貨主要依賴渠道商的需求提報和歷史銷量數據，少報或多報難以控制，結果常常出現緊急要貨、壓貨竄貨問題，管理非常被動?，F在很多大型企業采用“一盤貨”模式，不同零售門店、電商平臺、直播渠道等都從統一倉庫發貨，品牌商會借助數字化技術預測需求，但由于渠道太多、市場變化太快，企業在匹配需求和庫存時仍然存在很大差距。

從供應端來看，備貨補貨還要考慮企業整體的生產、采購、倉儲能力等，如果忽視企業的供應承接能力，也無法做到理想的備貨補貨。比如，即便計劃部門精準預測了銷量，如果生產跟不上，或者采購預算有限，也無法保證足夠的備貨量。

庫存備貨補貨是一項預見性的工作，核心目的是，用最小的庫存滿足最大的需求，本質上是資源最優分配利用問題。面對需求的不確定性和生產供應的復雜性，品牌商要維持多級庫存的動態安全，必須實現庫存和銷售、供應、生產、采購等不同環節的動態協同，而且要能夠將各個環節的不確定性進行量化，這對企業的技術和業務模式都是很大的挑戰。

很多企業的供應鏈實現了數據打通，但如果缺貨和積壓還是同時存在，企業就要思考一下，是不是陷入了虛假協同陷阱。真正的協同，不止是簡單的數據共享，應該是從規劃到執行的全面同步。就庫存管理來說，如何將需求和供應端的數據，精準地投射到不同層級的庫存配置中，需要流程上的打通，更需要精細化的分類和計算。

從“一刀切”到差異化，是優化庫存管理的關鍵樞紐

企業在提到缺貨和積壓時，往往并不是所有商品或者地區及時間都缺貨。更常見的是，這里缺貨那里積壓，A商品缺貨B商品積壓等情況，這是因為每個細分維度和顆粒度的需求都有差異，如果用“一刀切”的方式分配貨品，顯然難以滿足市場的差異化需求。

具體來看，它包括很多層次和層級。企業的產品會有新品、波動品、季節品等不同類別，每個類別下有不同的產品和SKU，每個SKU備貨都要考慮年/月/日的需求，全國/省份/城市/區域的需求，不同維度的庫存配置精準度都會影響效率和效益。所以，備貨補貨的關鍵是，協同基礎上的差異化分配。

第一，區域備貨差異化。空間維度上，地域性特點會形成不同的消費習慣和需求。例如，同一款防曬霜，5月份在廣州地區需求已經非常旺盛，在東北地區還是長尾品。按照傳統一刀切的管理方式，會在這兩個地區的倉庫都放10天左右的安全庫存。如果在東北地區少放一些庫存，就可以提高整體庫存的周轉率。所以，同一個商品在不同的區域倉，其安全庫存水位和補貨策略是不一樣的。

第二，階段備貨差異化。時間維度上，每個季度/月度/周度/每天的需求可能都是不同的。以啤酒為例，同一地區在夏季的銷量遠遠高于其他季節，不同季節安全庫存怎么定？多久補一次貨？大促時如何補貨？假如常規是一周一補，在大促階段銷售波峰很高，而倉庫庫容有限，企業可能每天都需要補貨。

第三，渠道備貨差異化。新零售時代，營銷渠道日益多元化，線下門店、電商平臺、直播平臺、小程序等讓消費者有了更多選擇，每個渠道的營銷方式和銷量都有差異，不能用一刀切或平均分配的方式進行備貨。雖然不同渠道訂單可能從同一倉庫發貨，但在備貨補貨時，卻要提前計算不同渠道的需求，并為相應渠道準備足夠的貨品，最后再綜合不同渠道需求確定各倉庫層級/時間周期的備貨補貨量。

第四，庫存選品差異化。大型企業的倉網結構比較復雜，通常包括中心倉、區域倉、前置倉等多級倉網。不同層級的倉庫容量大小不同，產品品類也有差異，中心倉往往擁有幾乎全量的SKU，細分層級的倉庫品類相對較少，庫存的選品對履約成本和效率影響較大。比如，用戶在網上同時購買了一袋咖啡和一臺咖啡機，咖啡機第二天就到貨，咖啡卻在五天后才到。由于兩類商品不在同一倉庫，導致一個訂單被拆開發貨，讓消費體驗大打折扣，企業配送成本也相應增加。而通過優化庫存選品，可以降低履約成本、提升消費體驗。

備貨補貨過程中，企業要考慮的不是單一因素，往往需要具體到產品*區域/渠道*倉庫*時間周期等，不同維度的影響因子交叉組合后，計算量非常龐大，已經超越了人工計算的范疇。

智能決策賦能庫存管理：全局視角下的差異化尋優

通過以上分析可以看到，高效能的庫存管理是協同決策下的精細化和差異化運營。在技術上，它涉及多層級數據的拆分組合及預測、復雜場景的算法建模，以及大規模數據的計算求解，智能決策技術在這些方面彌補了人工決策和傳統數字化系統的不足。

以杉數科技的庫存優化方案為例，基于智能算法和運籌優化技術，其可以將紛繁復雜的多級倉網庫存問題轉化為數學問題進行求解優化，按照產品類別、區域、渠道、時間等維度，構建自下而上和自上而下的多層級庫存計劃，為庫存管理的規劃和執行提供多維參考和指導。

備貨補貨的源頭是，對需求的差異化了解。這要求企業在做需求計劃時，就能夠從不同維度進行精細化和精準化預測。借助智能決策解決方案，企業從需求開始，就可以圍繞產品、區域、渠道、時間周期等不同維度，了解多層次的差異化需求，再結合企業的生產、采購、財務計劃，得到精準科學的需求計劃。

安全庫存作為庫存配置的基線，是影響備貨補貨的關鍵因素。安全庫存越大，出現缺貨的可能性越小，但庫存越大，庫存積壓的可能性也越大。智能決策方案基于需求數據、庫存數據以及客戶服務水平參數，可以自動進行產品分類，并根據結果自動設定差異化的庫存策略，輸出差異化的最優安全庫存，在保證客戶滿足率的同時，最小化庫存積壓。

杉數計劃宇宙產品庫存計劃系統示意圖

有了精準的需求數據和安全庫存參考，庫存計劃員就可以綜合考慮銷量預測數據及安全庫存，給出目標庫存建議，最后輸出精確可執行的庫存計劃，包括未來一段時間內某個商品在某個地點的計劃庫存量、安全庫存上下限等。同時，結合現有的供應網絡配置，制定詳細到到月/周/天級別的補貨計劃，包括某個商品在未來某個時間點，需要從哪個Sourcing補貨多少數量，及對應的運輸方式。

杉數計劃宇宙產品補貨計劃系統示意圖

需要指出的是，針對庫存計劃單元上的產品、地點、時間等維度，系統均可配置對應的樹狀層級結構，計劃可按層級進行向上匯總和向下分拆，從而實現宏觀到微觀層面的統一，將決策優化深入到庫存管理的每一個毛細血管中，真正做到庫存管理的協同化和差異化。同時，系統也可以基于訂單、成本和收益情況，對不同的庫存選品進行組合優化。

打造敏捷精準的庫存調配能力，釋放供應鏈長效價值

備貨補貨永遠發生在銷售之前，無論多精密的庫存管理系統，也無法100%滿足未來市場變化，企業能做的是盡可能縮小備貨量和實際需求的差異。在實際庫存管理過程中，難免出現緊急補貨、臨時調貨的情況，智能決策支持的庫存優化方案，還可以基于計劃進行后續跟蹤監控，實時反饋庫存水位、補貨完成情況，以應對緊急性庫存調撥和計劃調整。

例如，某種產品按照正常的銷售計劃，提前儲備了足夠數量，但是由于一場直播意外爆火，庫存臨時告急。常規的做法是，要么從附近倉庫調貨，要么從工廠調貨，對于品牌商來說，無論從哪里調貨，都會影響整體庫存配置，因為調走了工廠或附近倉庫的貨品，就會對其他區域的營銷有所影響。如何安排補貨，才能實現效率和成本更優化？利用智能決策的模擬仿真技術，基于實時庫存數據，企業可以通過相關參數調整，計算不同情況下的訂單滿足率、物流成本等數據，通過多版本對比，來確定最優的調貨補貨方案。

而且，對未來可能發生的風險情況，也可以借助模擬仿真技術進行預判和感知。例如，通過調整需求預測、目標庫存、補貨間隔等參數，來測算相應的訂單滿足率、物流成本等指標，對比歷史人工實際進行的預測、補貨、滿足率等數據，進一步預判可能發生的情況并提供決策建議，當突發狀況時就可以從容應對。

在產供銷整個鏈路上，庫存一方面受到供需兩側的影響，同時也是平衡供需的杠桿。通過科學的庫存規劃管理，將商品數合理控制在一定范圍內，構建庫存蓄水池，可以動態調整供需兩側的運作。基于智能決策的備貨補貨計劃，不僅能夠幫助企業實現庫存的最大化利用，也讓企業的庫存補貨更加可控和靈活。這種敏捷精準的調控能力，是柔性供應鏈的必備條件，將為企業帶來長期價值。

由于發展階段和模式不同，各企業遇到的庫存問題和關注重點也不同，比如，有的企業更關注新品上市或者促銷階段的備貨，有的企業比較關注線上渠道的補貨等。只要確定了核心問題和目標，都可以借助智能決策方案進行自由配置。在杉數科技提供的庫存優化方案中，企業可以根據具體業務場景，針對庫存計劃、補貨計劃、分銷計劃等，設置不同的計劃單元、指標、參數等前置模塊，然后通過對相應數據的拆分組合、算法建模和求解優化，實現相應場景的更有庫存計劃和補貨計劃。

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