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无人零售商人员的供应链管理与物流协调策略培训汇报人:PPT可修改2024-01-23
CATALOGUE目录供应链与物流管理概述无人零售商供应链规划与设计物流网络布局与配送优化策略信息技术在无人零售供应链中应用合作伙伴关系建立与维护策略总结与展望
01供应链与物流管理概述
供应链定义供应链是围绕核心企业,通过对信息流、物流、资金流的控制,从采购原材料开始,制成中间产品以及最终产品,最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。物流定义物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中,根据实际需要,将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。供应链与物流关系供应链包含了物流,物流是供应链的重要组成部分。在供应链中,物流负责将原材料、零部件、产成品等从供应链的起点运送到终点,实现物品的空间转移和时间效用。供应链与物流定义及关系
无人零售商业环境下供应链特点需求不确定性高由于无人零售商业环境下消费者需求多样化且难以预测,导致供应链需求不确定性高。响应速度要求快无人零售商业环境下要求快速响应消费者需求,对供应链的响应速度提出了更高的要求。智能化和自动化程度高无人零售商业环境下借助先进的物联网、大数据等技术手段实现供应链的智能化和自动化管理。
通过物流协调,可以优化库存管理和运输路线规划,降低运营成本并提高运营效率。提高运营效率物流协调可以确保商品及时准确地送达顾客手中,提升顾客满意度和忠诚度。提升顾客体验在竞争激烈的无人零售市场中,通过物流协调可以缩短商品上市时间、降低缺货率等,从而增强企业的竞争优势。增强竞争优势物流协调在无人零售中重要性
02无人零售商供应链规划与设计
需求预测模型构建运用时间序列分析、回归分析、机器学习等预测方法,构建需求预测模型,实现对未来市场需求的准确预测。数据收集与整理通过销售数据、顾客行为数据、市场趋势等多维度信息的收集与整理,为市场需求分析提供数据基础。需求波动应对策略针对市场需求的波动性和不确定性,制定相应的应对策略,如建立安全库存、采用柔性供应链等。市场需求分析与预测方法
根据市场需求、消费者偏好和竞争态势,合理规划商品品类,确定各类商品的角色和定位。商品品类规划商品组合优化新品引入与淘汰运用数据分析工具,对商品组合进行深入分析,发现潜在的销售机会和改进空间,优化商品组合。建立新品引入机制和滞销品淘汰机制,保持商品品类的活力和竞争力。030201商品品类选择与优化策略
根据商品的销售特性、市场需求波动等因素,合理设定各类商品的库存水平。库存水平设定结合销售预测、库存状况、供应商交货期等信息,制定科学的补货计划,确保商品供应的连续性。补货计划制定通过提高商品周转率、降低库存成本等措施,优化库存结构,提高库存管理水平。库存周转优化库存控制及补货策略制定
03物流网络布局与配送优化策略
123通过收集和分析历史销售数据、交通状况、人口密度等信息,利用数学模型和算法确定配送中心的最佳位置。数据分析选址法邀请行业专家对候选地点进行评估,综合考虑地理位置、交通便利性、租金成本等因素,确定配送中心选址。专家评估法利用仿真技术对配送中心选址方案进行模拟,评估不同方案下的运营效率和成本,选择最优方案。仿真模拟法配送中心选址及布局规划方法
03蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为,利用正反馈机制搜索最优配送路线,适用于复杂、多变的配送环境。01节约里程法根据配送中心和客户的位置,以及每辆车的装载量,规划出总里程最短的配送路线。02遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制,不断优化配送路线,以达到总成本最低、时间最短等目标。配送路线优化算法介绍
众包配送智能快递柜无人机配送自动驾驶车辆配送最后一公里配送解决方案探助社会力量,将最后一公里配送任务众包给个人或小型企业,提高配送效率和灵活性。在客户集中的区域设置智能快递柜,客户可自助取件,降低配送成本和等待时间。利用无人机进行最后一公里配送,可快速穿越拥堵的城市交通,提高配送速度和准确性。使用自动驾驶车辆进行最后一公里配送,可降低人力成本,提高配送效率和安全性。
04信息技术在无人零售供应链中应用
通过大数据技术收集消费者行为、市场趋势、社交媒体等多源数据,进行整合和清洗,为需求预测提供全面、准确的数据基础。数据收集与整合利用机器学习、深度学习等算法构建需求预测模型,对历史数据进行训练和学习,实现对未来需求的精准预测。预测模型构建基于实时数据流对预测模型进行动态调整和优化,提高预测准确性和时效性。实时调整与优化大数据技术在需求预测中应用
资源池化通过云计算技术将计算、存储、网络等资源池化,实现资源的统一管理和调度。弹性伸缩根据业务需求的变化,云计算可自动调整资源
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