數據·智慧云 供應鏈智能應用數據智能技術為企業提供庫存健康診斷、庫存優化、倉內優化、運輸優化、需求預測等系列靈活高效的決策優化服務，幫助企業優化商品結構、保持庫存健康水平同時降低缺貨率提高利潤率
業務困境
供應鏈遇瓶頸，資源斷層
創業初期，企業從野蠻擴張占據一定市場規模后，轉向持續精細化運營階段，發現供應鏈人才、能力、經驗、資源的缺失，導致后端供應鏈無法高效、低成本支撐前端業務
供應鏈條職能和管理流程割裂
大型企業已經具備一定的供應鏈基礎，但是供應鏈條上各部門、各環節割裂，缺乏聯動的數據智能驅動供應鏈運營及協調，無法形成柔性供應鏈
暢銷品斷貨，滯銷品庫存積壓
倉庫、門店等場景暢銷品經常缺貨，而失去銷售機會；滯銷品常積壓，導致庫存成本居高不下，資金機會成本高
庫存周轉慢，現金流轉失衡
整個供應鏈條無法快速高效運轉，前端需求不能及時拉動后端供應，庫存周轉慢，最終可能導致大量資金被庫存占用，現金流易出現失衡
解決方案
核心優勢
業務價值
典型案例
某生活日用百貨巨頭門店補貨項目
30%單店日均銷售提升
37% 門店日均庫存金額降低
2% Top300缺貨率下降
15天 庫存周轉天數縮減
7% Top300營收占比提升
國內生活日用百貨巨頭的門店補貨場景，過往應用業務規則經驗進行補貨，云徙利用需求驅動的智能補貨+庫存健康診斷，在對的門店、時間、商品、數量 給到精準建議，單店日均銷售額提升約30%，Top300門店缺貨率下降2%，Top300門店營收占比提升了7%，門店日均庫存金額降低7%，庫存周轉天數由原來的56天縮減到41天。
某全球TOP連鎖百貨集團庫存及配送優化項目
退板數 降低1%
借板數 降低 76%
調撥數提升98%
卡板庫存數量 降低 36%
某全球TOP連鎖百貨集團一直面臨倉庫種類數量多覆蓋面廣，內部倉庫暫未打通等痛點，本著尋求卡板供需最佳平衡和車次、裝載車型、路徑運輸成本最佳平衡兩大目標，云徙為其構建庫存健康診斷模型和裝載路徑優化算法引擎優化，最終實現卡板庫存 數量降低36%，調撥數提升98%，借板數降低76%，退板數降低1%。
