供應鏈管理對於電商企業是非常重要的一個環節。健全有保障的供應鏈系統能夠為前線的渠道分銷提供源源不斷地貨物，保證企業能夠隨時隨地的滿足客戶的需 求。但是供應鏈作為一個龐大的系統，在管理上需要企業頗為一些腦筋。過於臃腫的供應系統不但會增加企業的人力成本和庫存成本，還會影響企業及時的倉儲調 動，降低管理效率。那么如何建立一條優秀的供應鏈保證企業商品有充足的造血能力？接下來，商刻導師就通過實例講解，以京東為例，看看大公司是如何利用數據 管理供應鏈的。
1．銷量預測
京東倉儲設備
京東有118個大型倉庫，占地面積230萬，兩千多個配送站，一千多個自提點，覆蓋1855縣區，合作伙伴六千家。
需求管理
在供應鏈和庫存管理里面最最核心的就是需求管理。而需求管理在大數據需求下，需求預測成為大的核心。
通過大數據來做需求預測，能做到自動補貨、自動調撥、整體庫存分析、SKU備貨等，做到在用戶下單之前就將商品送到最近的倉庫。
產品預測
通過大數據來確定：用戶購買商品、采購商品、預算價格、過程中補貨、和庫存管理里面最最核心的就是需求管理。而需求管理在大數據需求下，需求預測成為 大的核心。通過大數據來做需求預測，能做到自動補貨、自動調撥、整體庫存分析、SKU備貨等，做到在用戶下單之前就將商品送到最近的倉庫。
京東目前能做到：通過28天預測值，預測每一個sku未來量並驅動RDC與FDC的調撥和補貨，保證商品量和限購率、人工智能來預測倉。
預測模型
由京東十幾年的銷售數據，再結合季節的變化、人均銷售、促銷因素來建立，同時再算法來預測未來的趨勢，確定SKU的量及未來銷售的量。
數據清洗
對於新品模型、保守模型、不動銷模型、決策樹模型、月均價格模型、市場需求回歸模型等，均是由趨勢跟隨價格模型來預測整體銷售情況。在這些過程中，必須要注意數據清洗。而在數據清洗的過程中凡是價格變動引起的因素，都需將整個模型進行清洗和過濾。
2．自動補貨
補貨模型
補貨模型包括階段性的補貨與時間的匹配，保證庫存不是一個最大的值而是一個最合理的值。
用補貨點與安全庫存點的邏輯關系來驅動整個補貨效率的提升。
在補貨的過程中納入成本模型，只有在成本模型的驅動下，整個銷售預測和模型才會更效。
3．健康庫存
庫存健康系統
庫存健康模擬產品未來的一個的時間點，提前做出滯銷、降價、退貨等處理。補貨模型包括階段性的補貨與時間的匹配，保證庫存不是一個最大的值而是一個最合理的值。用補貨點與安全庫存點的邏輯關系來驅動整個補貨效率的提升。
在補貨的過程中納入成本模型，只有在成本模型的驅動下，整個銷售預測和模型才會更效。
4．供應商羅盤
供應鏈及供應商
供應鏈能力：與供應商溝通，將京東的補貨建議、庫存建議發給供應商，一起做得更好。
供應商羅盤：告訴供應商在哪個結點應該降價，配合降價應該做的補貨，商品未來周期的分析並參與京東的促銷和補貨。
5．智慧選品
選品模型
商品未來的采購量是根據大數據下的行業報告、行業分析、用戶模型和價值來預測的，並在未來某個時間點上，按照一些商品在整個過程中的定位，來做選品的工作。在大數據驅動下，友商商品數據、京東商品數據、行業報告數據、基於大數據預知處消費者的趨勢和采購量。
6．智慧定價
定價的過程考慮最大利潤化、限貨和庫存周轉過程、以及庫存和處理滯銷過程。
采銷可以根據定價看到商品毛利率，價格變動后的流量變化，庫存周轉情況以及風控平台來檢驗價格定位是否准確。