고급 계획 및 최적화 제 6 부:할당/보충

·매개 변수 및 방법-할당 수량 개발을 위한 기반 검토 및 정의:매장 계획 및 매장 클러스터 업데이트;데이터 요구 사항 및 시간대 정의;매개 변수 및 알고리즘 업데이트;매장 위치 선택;특별 매장 상황 포함;; 특별 구매 및 임시 할당이 해결됩니다. 경우에 따라 초기 할당이 실행되고 매개 변수,알고리즘 등의 수정과 함께 검토됩니다. 필요에 따라.
·할당 수량-정의 된 알고리즘(예:공개 배송 등)이 실행되고 저장소 별 할당 수량이 결정됩니다. 초기 할당의 경우 최신 구색 계획이 고려됩니다. 저장소 예측을 실행하여 저장소 계획을 업데이트합니다. 보류,신규/좋아요 항목,좌표 그룹,계절 항목,광고 항목 등과 같은 다양한 요소 해결. 할당 수량은 필요에 따라 검토 및 수정됩니다. 참고:경우에 따라 할당 매개 변수 및 알고리즘이 수정되고 할당이 다시 실행될 수 있습니다.
·검토,수정 및 실행-클래스 또는 부서별 모든 할당에 대한 최종 검토는 매장 수준에서 영향을 정의하고 전체 구색 계획을 고려하기 위해 수행됩니다. 필요에 따라,수량들이 조정될 수 있고 및/또는 수정된 파라미터들 및 알고리즘들이 새로운 할당들을 생성하는데 사용될 수 있다. 그런 다음 할당이 실행되고 상품이 매장으로 배송됩니다. 할당 프로세스의 효율성을 주기적으로 검토하고 할당 설정 및 실행에 대한 향후 조정을 제안합니다.
주요 보충 프로세스 기능은 아래에 설명되어 있습니다:
·검토 및 분석-첫 번째 단계는 창고 및 매장 결과 모두에 대한 검토 및 분석을 고려합니다. 과거 판매,영수증,발송물 및 재고 수준(주)은 현재 구색의 효과뿐만 아니라 고려됩니다. 문제와 문제를 포함하여 정의된다:오버 주식;품절;광고/프로모션 지원의 부족;공급 업체 성능 등. 현재 보충되는 항목이 검토되고 변경 사항이 정의됩니다.
·매개 변수 및 방법-주문 수량의 개발에 사용되는 다양한 매개 변수를 포함하여 필요에 따라 검토 및 수정:리드 타임;검토 시간;주문주기;고객 서비스 수준;안전 재고;예측 오류 등 활용 된 다양한 방법을 포함하여 간주됩니다:주문 포인트;주문-최대;최소-최대 및 예측. 최신 어소트먼트 계획(기본 및 계절 품목)에 따라 보충을 위해 정의 된 품목이 조정됩니다. 보충 방법을 정의 할 때,결코 아웃,코어 및 프린지(좋은 것)를 포함하여 품목의 중요성에 대해서도 고려해야합니다.
·주문 수량 개발-보충은 상점 및 공급 업체 주문 수량을 모두 개발하기 위해 위에 정의 된 매개 변수 및 방법을 사용하여 예정대로 수행됩니다. 계절성,시즌 종료,프로모션,광고 항목 및 제품 특성과 같은 기타 요소가 보충 방식에 영향을 줄 수 있습니다.
·보충 실행-주문 수량이 결정되면 실행 단계가 시작됩니다. 매장 보충을 위해 주문 수량은 매장으로 배송되는 기준입니다. 창고 보충을 위해 주문 수량은 공급 업체 최소,수량 할인,배송 요구 사항 등에 관한 적절한 입력으로 공급 업체 주문을 정의합니다.
기타 고려 사항:저장 풀 드 중앙 집중식 환경
위에서 설명한 할당 및 보충 프로세스는 저장”푸시”또는 중앙 집중식 접근 방식을 고려했다. 어떤 경우에는 중앙 집중식 상점 환경이 가능하여 상점이 중앙 및 상점 입력의 조합을 기반으로 창고,직류 또는 공급 업체에서 상품을”끌어 올”수 있습니다. 상점 보충을 위해 상점을위한 창고 또는 공급 업체 주문이 작성되고 상점 관리자는 선택한 항목을 주문하거나 주문하지 않으려는 입력이 있습니다. 마찬가지로 할당을 위해 상점에 대한 제안 된”푸시”가 생성되고 상점 관리자가 선택한 전체 구색에 대한 입력을 갖습니다.
데이터 무결성,데이터 정확성 및 데이터 정리에 대한 참고 사항
계획 및 구색을 만드는 데 사용되는 모든 고급 계획 기능은 사용되는 정보의 정확성과 일정에 따라 달라집니다. 이 사실은 매개 변수,알고리즘 및 다양한 데이터 소스가 결합되어 매장 출하,창고 주문 등을 자동으로 생성하는 할당 및 보충에서 특히 그렇습니다. 잘못된 데이터,잘못된 데이터 및/또는 누락 된 데이터는 이러한 프로세스에 의해 생성 된 중요한 출력에 영향을 미치는 매우 부정확 한 결과를 유발할 수 있습니다. 지원 시스템 내의 데이터 무결성 및 잘못된 데이터 또는 누락 된 데이터를 완화하기위한 데이터 정리는 결과의 정확성과 유용성을 보장하는 데 필수적입니다.
조직 및 타이밍
효과적인 할당은 종종 프로세스를 완료하기 위해 함께 작업 기획자,상인 및 할당과 팀 접근 방식을 필요로한다. 할당자는 할당 수량에 대한 책임이 있지만 계획자와 판매자는 검토 프로세스 및 할당 효과에 대한 책임이 있습니다. 자동화된 할당이 매장 어소트먼트에서 중요한 역할을 하는 경우,전체 할당 프로세스의 효율성을 결정하고 모든 매장 어소트먼트 문제를 해결하기 위해 매장 분석가의 역할이 종종 필요합니다.
보충은 종종 저장 및 창고 기능을 모두 해결하기 위해 재 구매 또는 재고 관리 활동에 의해 지원됩니다. 매장 보충을 위해 지원 기능은 주문 기능뿐만 아니라 사용되는 매개 변수와 방법의 원활한 작동을 해결합니다. 창고 보충을 위해 공급 업체 주문 프로세스에 대한 지원을 추가하여 거의 동일한 작업이 필요합니다.
보충은 다양한 리드 타임 및 기타 매개 변수를 기반으로 정의 된 검토 및 처리 일정을 가진 지속적인 활동입니다. 할당은 초기 할당과 함께”어소트먼트 시즌”의 시작을 고려한 다음 정기적으로,일반적으로 매월 정의되는 지속적인 할당을 고려합니다. 할당 시간대는 또한 수신 타이밍의 영향을 받습니다.
자동화된 지원 및 인터페이스

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