自动补货系统的方法有多种，建立在不同的物理和数学模型的基础上。一般我们都把库存作为一个整体。用成本的降低/库存周转率的提高作为物理模型来抽象数学算法，但是国外的不同零售企业都使用符合自己理念的模型体制，我们是否也可以从另外一个角度去尝试？
我们知道在卖场销售种大约有76%属于随机购买，所以我们都把卖场的布局和陈列规划作为商业零售企业的一个重要考量。关于自动补货的数学模型，不同的资料有不同的解释，不同的零售企业和零售理念也有不同的处理方法，看您队零售的概念理解如何了！
假如把陈列作为自动补货模型的基础，那么我们显然可以得到最大库存：满陈列量，最小库存：平均日销量和排面数的大者（比如某商品排面为6，平均销量为10则最小库存量为10）。一旦确定了库存的上下限，我们对库存周转率的追求可以转化为对补货周期的安排和设计上，至于补货量在这里变成一个容易计算的问题。这种设计以满足卖场为第一要务，自然不会出现断货和超货，合理的设计补货周期同样可以实现成本的控制。不过数学的模型不同了，管理思想也要不同，这里更多的强调门店的最优化，不知道对于多门店企业整体最优的追求是否容易实现。
这样的管理方式需要有精确的陈列管理--棚隔管理技术作基础，当然，如果棚隔系统可以支持自动补货的功能，自然可以进行有效率的陈列的量化管理监控--自动的调整商品陈列甚至商品的淘汰管理，减少对专业人员的依赖，实现真正的购销分离体制（由采购部门而非卖场理货人员确定采购项目）！
大家对这种模式有什么看法和建议？

我以为HOKI提出的模型建立在货架陈列（或称棚割表），对于便利店或小型超市而言具有一定的参考，但对于大卖场而言则值得商榷。我接触过美国和欧洲的一些软件产品，其中AC NIELSON又一个产品，另外英国TESCO公司也采用了欧洲一家软件商提供的产品，但我感觉不太实用。
另外，不同商品类型也会影响到自动补货的计算，比如音像制品，杂志等，在台湾7-11是由大智通进行主动配送，由于报纸杂志与新闻时事密切相关，造成这类商品（长期订阅除外）很难用普通的商品管理概念来对待。
对于门店数较多以及业态混杂的企业而言，其优化的工作量更大，而且往往优化只能是某个局部的优化。一般来说我认为系统或在管理上制定一个建议订货量的参考公式，然后根据实际做调整是目前正在操作且比较可行的方案。我们目前也在做这方面的测试，具体效果还很难说，另外自动补货还牵涉到一个业绩评估和责任界定的问题。

实际上我们也是尝试了很多办法和模型后对这种办法产生兴趣的，也和一些专家和大卖场进行了探讨，但是目前数学模型应该说已经完善，实用效果很难确定。
由于这些模型的基础是：卖场的陈列量缺省为合理，并以次作为计算的数据支持，所以我自己认为应该和商品的类型没有太大的关系--因为排面和陈列量的初始化是人工确定的。随着经验值的积累和产生，我们对商品陈列的调整依据也就存在，我们需要根据销售和营销需要对陈列进行调整，那么自动补货的补货点和补货量自然发生变化，同时强调了对畅销拼的保护、甚至对商品淘汰和排面减少的建议等等作用（比如：如果某商品在N个补货期间没有发生补货业务，说明应该减少排面，或者说明他的库存周转小于平均值，应该改变销售方式或者淘汰）。
由于这种情况下，对单个门店确定的补货周期应该是最优化值，那么对多个门店的补货周期的确定可能会有问题。
至于周期性商品可以通过设定特定时间段的补货系数确定。而时尚、即时性商品，我想只能依靠人来判断补货倍增系数，任何算法都无能为力。

HOKI，请问你是软件公司的吗？如果你们有专门的EOS系统，可否将产品说明E-MAIL给我:leo_xzm@21cn.com我们对此有兴趣，我是上海一家超市公司的。
从上述你对模型的描述中可看出，对于模型中的变量，你试图通过假定和自动学习的方式来将变量转变为常量，以提高模型的适应性，而某些因素则采用另外调整的方法。但以下几点我想和你探讨：
1 卖场陈列的合理性：由于众所周知的原因，卖场（尤其是大卖场）的陈列很难做倒合理，这一点在与宝洁公司做品类管理实验中体会很深，另外对新品如何做倒陈列的合理也难有一个定量的分析。但在便利店，我们倒做的不错。
2 商品在棚割表中的位置、排面是由销售、库存周转或商品贡献度等因素综合决定的，从这点上而言，以棚割表作为基础是合理的。
3 对于季节性商品，我们现在采用了季节因子来做一些预测，同时判断商品的季节相关强度，我想这两点对季节性商品利用模型计算补货量很有帮助。
4 如何考虑大卖场的后仓，是否定仓定位，后仓的仓储量如何在模型中考虑，还是仓储量也是根据棚割表中的陈列量乘倍数？后仓中存储商品的结构也很有讲究。
5我们现想在便利店中进行自动补货的测试，因为便利店发展过于迅速，人员的素质很难跟上，缺品项现象经常出现（我们现在加强对棚割表管理，起到一定的效果）。而大卖场则想提供辅助功能。

谢谢您的意见和指导：我们是一家刚刚进入这个领域的软件公司，由于我们的EOS系统正在两个卖场进行实验，我想到6月初可以把相关的资料给您。
1、新品的问题，我们一般把新品根据价格、品牌、包装等设定一个基本等级--也可以自动设定比如按照价格，然后系统可以建议一个较高等级的陈列模式（当然在同一个小类或者中类内），以供参考。当然主要看您对商品的评价和期望。
2、采用季节因子的办法和我们使用周期系数的概念是相同的（包含启动的条件--时间、销售变化等）
3、后仓的问题是我们根据对整个企业的周转作出计划和要求，然后分摊到不同门店的，主要是补货周期和企业计划。比如我们要求了一个周转率实际上确定了最大库存，分摊到不同门店一个最大库存（按照利润、销售量等标准），后仓确定必须依据最大库存，不能超出。也就是说，后仓的问题是根据企业管理和财务目标倒推的。
4、我们对这个系统的期望主要是把专家知识变成可以量化的东西，减少复制难度和对专家人员的依赖--您说的人员素质很难跟上，是不是也指人员的专业知识和能力哪？
5、还有就是我们的这个系统和卖场的陈列管理是集成在一起的（否则我们设计的自动补货就没有基础），连锁企业可以不需要很多很专的理货、陈列人才，便于进行远程的专家指导和购销分离（现在必须由理货--卖场销售人员进行采购决定）。
6、我们的麻烦是涉及了很多的专家参数需要设定和调整，不是一下子就可以实现和优化的。而这些专家参数不知道如何初始化和进行卖场人员的培训。
您有什么建议和指导？

要是软件公司都象老兄你这样就好了。
为什么许多软件高手却不愿意‘露一手’？
起码，可以避免象杨波他们那样的弯路。
自动补货确实是一个企业希望偷懒，寄托软件系统解决的问题，关键是合理的系数确定。

数学模型理论上建立起来容易，但实施执行是个大问题，如何维护大量的棚隔数据？新品、促销品、季节性商品、预淘汰商品的数据谁来维护？如何处理大小家电和生鲜商品？.......如何执行才能保证这些数据的及时性和准确性？
据我所知，目前国内没有哪家超市能做到这一点，哪怕是试验性的一个小分类
就拿最简单的ABC分析来说，真正能利用ABC分析来指导经营的超市又有几家？
所以管理流程、执行力度才是实行棚隔管理的关键
值得佩服的一件事是沃尔玛东莞店曾经有主管私自调整排面，总部很快就发现数据异常，第二天就打电话过来询问了。

樊先生的顾虑我们应该说是考虑到了，我们遇到的问题不是数据量的问题，也不是商品的多样化，而是系统初始化的缺省参数问题--用户很少可以自己确定，我们显然没有经验和能力。
至于您提到的总部很快发现排面被调整的问题--基本经营策略无法被有保障的执行，其实不是个纯粹的技术问题，是一种方案和流程问题，我们的用户已经可以基本作到。

HOKI,参数是否可以参照一些大的超市或便利店先设置初值，然后通过自动学习的方法解决

小弟对陈列管理不太懂，那位大虾可以介绍一下“棚隔管理”，或相关的网站。多谢！!

谢谢JACK的提醒，应该参照一些初试设置！
不过鄙人又有一个担心：不同的运营主管的思路和设计不同，这些初试设置如何能得到他们的认同？还有就是我们在和策划公司合作时，策划公司自然会有自己的方案，然后通过自动学习的方式漫漫达到优化，如果参照其他企业的设置，即使业态和规模相近，恐怕误差也会很大，我担心作为软件公司，没有机会被理解。
不知，樊昊先生有什么洋的看法？

这种软件是不需要初始化的.

这有一家英国专门作品类管理及卖场陈列公司产品介绍http://www.aecho.com/galleria/support/download.htm

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谢先生和LISA所谈的几个问题是比较现实的，我个人认为进行棚隔管理的难度是相当大的，特别对于大卖场。因为在实际运作过程中，卖场的陈列是需要不断的进行调整的，不仅仅是为了给顾客带来新鲜感，还会因为需要根据消费习惯的改变调整商品结构和商品陈列，

商品销售预测其相关的因素是相当多的，想借助棚隔管理作为自动补货的基础是很难的。需要一个完善的数学模型，而如果想建立一个比较完整的数学模型，工作量是相当大的，在目前的情况下是不现实的。数学模型不完整，还不如不用。

不同的商圈，不同的业态有不同的定位，因此作为软件不应该去设置初始参数，否则要高级的经理人来干吗？软件不可能把所有的问题都解决的。

断断续续谈了一些观点，与各位交流！

HVN您好，谢谢您的建议！
我们也在考虑是否和如何设置初始化数据的问题，本人同意您提到的有专业人士来设定初始化数据，系统自学习和建议应该可以减少专业人员的工作随意性，更加发挥他的优势--把注意力集中在思考和设计！特别对于连锁和大卖场应该实用性更强，因为这些地方人的随意性也最大。
有一点我们必须清楚，在任何的细节作业上，人的精细度都比计算机高，但是在一个规模作业方面人的随意性就非常大（精力决定）并且无法检查（你不能确定使用其他办法是否会更好或者更差）。您不能因为某一个具体的计算数据不如人的合理（主管认为）就否定自动计算的价值，因为没有可能进行比较（在比较长的一段时间内的经营效果应该有参考意义）
数学模型的问题是不断修正的问题，难道非要老外把算法印刷在书上我们再去讨论和赞美？并且，那些传统的算法实际上已经不适合现在和环境和现状--那家国内企业真正用的好哪？
我没有要反驳的意思，只是把我的观点说出来，措辞不当之处大家见谅！

LISA，您好！
1、我们说初始化的问题是因为，在使用这套系统的开始，我们无法确定由于商圈因素造成的商品结构的不同，就是您说的品类的基本分布和权重，这些是需要专业人士来做第一次的判断，并把判断的结果输入系统，然后系统会自动的进行学习和调整参数优化人的判断结果。
2、我们说的初始化过程是第一次的数据决定在于人。
3、促销/买断空间/陈列步调/淘汰品/限制排面等问题，我们是把不同的货位分成不同的性质来区分的，比如端头就是特殊监控的对象。同时也设置了排面上限确定--但是我们一般不建议使用，因为我们的系统是根据调整后总分类（或者本座货架）商品销售毛利/额度的变化来确定排面调整的成败的，如果增加后这些都提高了，我们没有理由限制的。
4、所有显示都会有很特殊和非常规的东西的，比如季节、促销等，尽管我们设置了季节系数，但具体的可能还是需要人来进行审核。当然这并不说明系统无用，相反是系统让人有机会更大的发挥。
其他的在楼上的帖子里面也有表达了，期待大家的讨论！

各位，
我是JDA软件公司的首席代表，在JDA众多解决方案中， 应用极广的品类/空间管理系统：Intactix,已经在沃尔玛, Tesco, Jusco, Sears, 易初莲花等零售企业应用，同时在宝洁、J&J，箭牌，可口可乐，等共3600多个用户应用。是所有品类管理/空间管理软件中，用户最多、应用最广的工具。

整个系统分为：Pro/sortment: 品类管理；Pro/space: 单个货架管理； Pro/floor: 店面布局计划； Pro/fusion: 数据库管理。

有意请回电或email:
田冠勇 139 161 37111， 021 6270 2222 转300/351
guan_yong.tian@jda.com

JDA的品类/空间管理系统Intactix 和JDA的主商品系统或客户的主商品系统内的主商品数据和补货参数集成：主商品系统的信息：促销、邮报、热销等信息可以通过Intactix 的数据库（Pro/fusion)反映到货架图的排面大小、库存量， 同时， 货架图上的信息有反馈到补货系统中的最大/最小。

货架图的效用只有在战略合作供货商的一致合作时，才能发挥最大效益。

田先生，你们上海的电话怎么总是没有人？
您的手机也不通，从去年到现在，不会忙的顾不过来了吧？

好象所有的系统软件都不解决供应商直配卖场的商品自动补货的问题？

你所指直配的定义是什么? 是指配送方式还是销售方式(经销/代销等)? 如果是仅仅是指物流路径由供应商直送卖场的化,则和其他商品无区别,都向总部订单中心自动定货,如果是其他意义,则可考虑VMI.

系统软件都不解决供应商直配卖场的商品自动补货

我觉得这个想法在目前难实现。除非操作电脑的人像玩游戏一样直接决定卖场补货。