智能补货/全自动补货的效果评估

经过一段时间选取部分品类品牌SKU“无人驾驶”下智能补货后，如何评估，智能补货的供应链上的效果？

1.  直接看各周的预测MAPE

2. 对比：仿真全自动模式 vs 历史手工模式：e.g.对于补货周期为3周、品牌补货上限周数为6周的SKU，认为第1/4/7/10周的周一，都有6周预测量的期初库存；第1天~第20天的库存水平，随着“真实的每天的销量”变化。第21天的库存量又从6周预测量，作为期初开始扣减。

3. 从采销业务人员的“人均在售SKU个数”观察。“智能补货”成熟之后，可以有效分担采购人员在补货决策、补货跟进上的工作量，从而支持到了企业的“长尾商品”、“商品丰富度”方面的战略，因为在不增加人的情况下增加了商品的丰富度。

那么在仿真的时候，使用什么指标来度量供应链效果呢？

•指标一，断货率：

        •每个SKU_RDC每周断货率：分子：当周扣减销量后库存<=0的天数；分母：7；

        •四周断货率：分子是四周断货天数，分母28；6周/8周断货率以次类推。

        •品类品牌每周断货率：分子：该品类品牌下断货的SKU_RDC_天数之和，分母：7*品类品牌下所有SKU_RDC个数

•指标二，过剩率：

        •对于每个SKU_RDC，度量每周的周日23:59时候期末库存：如果大于前12周销量，则视为过剩，超出部分为过剩数量；

        •品类品牌每周过剩率：分子：当周日被标记为过剩的SKU_RDC个数，分母：该品类品牌下所有SKU_RDC个数；

•指标三，周转：

        •每周周转：平均库存/平均周销量

在统计口径上要注意：

lSKU规划状态：剔除当周周一的规划状态表中状态为“预下市/下市”的SKU。理由：1）下市不允许再补货；而且业务也不考核预下市/下市SKU的断货率；2）仿真的目的是为了“全自动补货”第一梯队品牌/SKU优选，下市SKU不属于优选考虑范围

l注意销售渠道，剔除“企业批发”这类没有包含在销量预测中的渠道的销量。