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营销是最近十年来变化最快的领域之一。从传统的线下门店销售，到网上销售，再到线上线下的融合，包括今年以来受疫情的影响而大热的直播带货，都是这个领域快速变化的实际体现。营销方式和推广渠道的变化，给众多的企业尤其是传统行业造成了巨大的冲击和挑战。

在激烈市场竞争中，企业要提升销售业绩和盈利能力，就需要在客户满意度、毛利水平把控、物流效率提升和成本控制等各方面进行优化提升。而要解决以上难题，需要对市场需求进行准确预测，并在预测的基础上合理优化库存结构和库存数量，从而实现在满足销售需求的前提下库存和物流成本最低的目标。

以下是永洪科技的需求预测和库存优化解决方案简介。

1.需求预测

需求预测影响到包括销售计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作以及采购库存管理等内容，对企业的业绩达成和盈利能力有重大影响。需求预测以往通常由业务部门根据历史销售情况进行主观判断，缺少科学依据，准确度低。

科学的需求预测可以为企业带来两方面的提升：

从运营的角度来看，可以为企业制订短、中、长期目标，企业可以以销定产，合理地安排生产计划，避免产品积压，有效对库存进行管理，对生产进度的安排具有指导意义，同时可以指导销售人员完成销售额，实现使用价值向价值转变；

从长期发展的角度看，可以帮助企业优化产品结构，从新产品的研发规划、产品定位和定价策略等各个层面提供决策支持，提升产品对市场的匹配度。

作为新一代增强型BI平台，永洪科技的Z-Suite产品融合了BigData + AI + BI的全栈能力，将大量的数学预测模型软件化，并通过易用的界面使商业用户无需掌握深奥的数学计算模型即可以构建对企业有价值的预测模型。预测模型来自计量经济学发展形成的大量成熟的模型，模型的共同特点是基于市场的历史数据来推演未来需求，在分析过程中能够发现影响市场需求的关键因素，并在未来预测中加入关键因素，进一步提升预测准确度。

需求预测需要考虑的常见影响因素如下：

➤永洪科技的需求导向型预测模型具有以下特点：

通过该模型可以实现：

• 按地域层级（省、市、县）进行交叉预测和调和

• 按品线、品类、型号进行销售量复合预测

• 促销因素影响下的需求预测

• 各层级预测值自调节、实现各级预测的统一

• 自动优化分解销售指标

以某石化企业的油品需求预测项目为例，永洪的预测方案最终预测准确度能够接近92%，为产供销计划和协同提供了科学的决策依据，通过以销定产，有效帮助该企业实现了提升履约率、降低成本、提升利润水平等方面的经营目标。

2.库存优化

有了准确的需求预测，企业可以相应的制定短、中、长期的目标并相应的制定生产计划。那么如何保障生产和销售活动的顺利进行呢，这就需要供给侧的有力支持，也就是要保障原材料和产成品库存的安全供应。库存是企业的主要成本构成之一，降低库存提升库存周转率是企业实现降本增效、保障盈利能力的重要手段和目标。

库存优化的目的就是选择恰当的技术和方法，建立合适的库存模型，确定最优的订购时间和订货量使得库存成本在满足约束条件下达到最小。虽然一些企业的ERP或者WMS系统提供基本的库存补货计算和建议，但是通常效果都不理想。

永洪科技的多层级库存优化计算模型融入最前沿的模拟随机优化算法，能为复杂业务规则下的大规模供应链网络快速测算出最佳的多级库存模式，可以帮助企业降低5%~15%的库存成本。

从分类看，库存包括原料库存、在制品以及产成品，从库存状态来看，包括在库库存和在途库存。库存成本包括持有成本（货物成本、保存成本等）、订购成本（订单成本、物流成本等）以及惩罚成本（延期交货导致的惩罚、紧急发货增加的成本等）。所以库存优化需要基于服务等级、订单提前期、经济批量、运输成本等约束条件测算最佳库存水平和模式，并根据需求预测，动态计算库存控制水平、补货数量和补货时间点。

➤永洪科技库存优化方案的总体架构如下：

企业通常采用定量订货或者定期订货两种不同的订货模式：

1、针对定量订货，我们需要计算出经济订货批量和再订货时间点；

2、对于定期订货，需要实现订货量的准确计算。

以某汽车集团项目为例，在永洪库存优化模型的帮助下，在同等服务水平下降低了17.4%的库存。

作为一家以客户成功为目标的BI厂商，永洪科技立足于通过产品的持续优化和数据应用方案的积累完善为客户提供数据化转型的全方位支持。永洪科技已经形成了包括制造、金融、零售、电力能源、交通、教育、政府在内的众多行业解决方案，以及财务、供应链、营销、代理商、采购、库存等多个领域解决方案。

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