國內領先的餐飲企業,旗下有多家知名連鎖餐飲品牌,目前在全國經營餐廳數量超過萬家。
龐大的多層級供應網絡,快速的門店增長計劃,複雜的數據體系,要求供應鏈團隊通過數字化手段與管理流程升級,實現精細化運營,幫助企業持續的降本增效。
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國內領先的餐飲企業,旗下有多家知名連鎖餐飲品牌,目前在全國經營餐廳數量超過萬家。
龐大的多層級供應網絡,快速的門店增長計劃,複雜的數據體系,要求供應鏈團隊通過數字化手段與管理流程升級,實現精細化運營,幫助企業持續的降本增效。
門店覆蓋關係有待優化。客戶當前的網絡覆蓋關係受市場導向的行政區劃影響,往往是省內的配送中心覆蓋省內的門店需求,隨着業務拓展、門店數量增加,會存在許多“捨近求遠”的情況,導致末端配送成本偏高。
現有網絡極爲複雜。隨着門店數量和倉庫密度不斷增長,依靠人工估算和經驗已經不能滿足客戶對於更加精細化管理的需要,供應鏈韌性和抗風險性也面臨挑戰。
數據規模與質量問題。數據規模達到上億級別,由於各環節數據來自不同系統,存在許多系統數據統計口徑不一致的情況。
項目團隊綜合考慮距離、運輸費率、倉庫成本,作業能力等因素,建立優化模型,重新審視網絡覆蓋關係的合理性,選擇機會最大的區域進行優化調整,並協助客戶推進方案執行落地。
項目團隊使用河圖產品,在精細顆粒度上進行建模,並通過what-if分析比較多版本方案差異。同時,通過知識轉移提高客戶供應鏈團隊解決方案能力,滿足客戶對於供應鏈精細化運營和持續優化的需要。
項目團隊使用Python、SQL等對數據進行清洗、校驗和分析。針對缺失或質量較差的數據,及時與客戶溝通,確認關鍵假設。同時,項⽬團隊在實施期間清洗定義數據質量問題與改善動作,助⼒客戶業務與IT團隊進行數據治理優化。
通過數字化解決方案,以更加精細的顆粒度,優化客戶供應鏈網絡關係,預計可以幫助客戶節降末端配送成本數百萬元。同時,客戶團隊可以持續使用數字化模型應對未來業務的動態變化,真正幫助客戶不斷降本增效,實現業務高質量增長。