導讀：當電商沖擊線下零售的時候，生鮮是個無法征服的品類。對于零售門店來說生鮮類別不僅是吸引客流的關鍵引擎，也是差異化的核心戰場。然而，正是這一領域的特殊性質，使其成為了零售運營管理的"天花板"，一個考驗零售商運營能力極限的領域。先進數字化平臺和AI技術是否可以解決這個世紀難題？
生鮮產品的獨特性首先體現在其短暫的生命周期上。與常溫商品不同，從農場到餐桌的每一刻都在與時間賽跑。鮮果的酥脆度、蔬菜的新鮮感、海鮮的品質，都在離開產地后開始不可逆地衰減。這種本質特性使傳統的庫存管理面臨挑戰。如行業數據顯示，生鮮管理中需要在保持高達94%的商品可得性的同時，還要應對20%左右的損耗風險。
更復雜的是，生鮮需求受多重因素的影響程度遠超其他品類。季節性變化、天氣波動、假期效應、促銷活動，甚至社交媒體上的飲食趨勢，都能在短時間內顯著改變消費者行為。這些因素相互交織，形成了需求預測的"完美風暴"。傳統的基于歷史數據的線性預測模型在這里顯得力不從心。
在這個背景下，生鮮供應鏈管理的核心矛盾變得清晰：如何在確保產品新鮮度和可得性的同時，最小化庫存和浪費？傳統上，零售商往往被迫在這兩端之間做出痛苦的取舍。
一家來自芬蘭的科技公司RELEX公司，使用先進數字化平臺和AI技術正在從根本上改變零售商的運營方式。這些創新不僅僅是工具的升級，而是思維模式的革命——從被動響應轉向主動預測，從經驗決策轉向數據驅動，從孤立優化轉向整體協同。
需求到訂單的整體集成決策平臺零售供應鏈管理的復雜度，最為根本的挑戰在于組織孤島。在典型零售企業中，商品、供應鏈和門店運營三大核心部門往往采用不同系統，遵循不同目標，形成獨立王國。商品團隊專注于銷售增長和毛利率，供應鏈團隊聚焦庫存優化和運營效率，而門店運營則關注客戶體驗和人員成本控制。這種割裂狀態導致數據不一致、溝通障礙和次優決策，最終體現為缺貨、過度庫存和浪費增加。
"我們的預測團隊和采購部門甚至無法就同一個產品的基本銷售數據達成共識。"一位零售商的供應鏈總監如此描述。這種數據分歧不僅導致預測偏差和庫存失衡，更造成了巨大的隱形成本。研究表明，數據孤島每年可能導致零售商損失收入的2-3%，同時增加5-7%的庫存持有成本。
領先零售商已意識到，真正的變革不是優化各個獨立系統，而是建立一個統一、集成的平臺，連接所有供應鏈決策點。這種方法不僅僅是技術升級，更是一種全新的經營哲學。
統一平臺的核心在于打破傳統零售運營中普遍存在的部門壁壘。它提供一個共享數據和流程的環境，使規劃者能夠清晰了解不同決策之間的相互影響。例如，促銷決策如何影響庫存水平和補貨需求，或供應鏈的產能限制如何制約門店運營計劃。這種跨職能可見性是做出真正優化決策的基礎。
統一平臺的一個關鍵支柱是單一數據基礎與數字孿生技術。在這一架構下，所有規劃功能使用一致、準確的數據源，并利用數字孿生技術為供應鏈所有環節建模。這使企業能夠模擬不同決策場景的影響，例如測試新的補貨策略或評估促銷活動對庫存和銷售的潛在效果，從而在實際執行前做出更明智的選擇。
最重要的是，統一平臺將規劃從被動反應轉變為主動預測。傳統上，零售規劃主要關注"發生了什么"，而AI驅動的平臺則聚焦"將要發生什么"并提出"應該做什么"的建議。這種范式轉變使零售商能夠提前幾天甚至幾周識別并解決潛在問題，而非僅在問題出現后亡羊補牢。
數據+AI驅動生鮮供應鏈優化現代生鮮供應鏈的基石是超精細粒度的需求預測能力。傳統預測往往停留在周度或品類層面，而今天的領先系統能夠精確到"天-商品-地點"的維度。如圖所述，RELEX的AI預測引擎能夠分析數百個潛在的需求驅動因素，包括歷史銷售數據、季節性變化、促銷活動、價格調整、特殊事件（如節假日）、天氣影響、銷售點數據、渠道特定行為以及其他本地市場因素。這種復雜性的管理遠超人類認知能力的極限，正是AI算法的理想應用場景。
系統不再局限于簡單地識別歷史模式，而是理解變量之間的復雜關聯關系。例如，促銷活動不僅影響目標產品，還會對同類替代品和互補品產生"漣漪效應"；天氣變化不僅影響當天銷售，還會通過消費者行為模式的改變影響未來數天的需求。這種對復雜系統的建模能力，是AI驅動預測相比傳統方法的根本優勢。
在庫存管理層面，生鮮產品需要全新的思維框架。對于高價值、低替代性的生鮮產品（如優質牛排），系統可能推薦92%的訂單滿足率，將損耗率控制在0.5%；而對于利潤較低、可替代性強的產品，則可能接受94%的滿足率和10%的損耗率。這種基于產品戰略價值的差異化庫存策略，遠比一刀切的庫存標準更符合商業邏輯。
批次管理是生鮮供應鏈的另一個關鍵維度。不同于常規商品，相同的生鮮產品因批次不同而具有完全不同的價值和處理策略?，F代系統能夠跟蹤每批次的剩余保質期，并基于此做出智能決策。例如，當檢測到批次001和002的庫存分別剩余8天和9天保質期時，系統會主動觸發分配決策，確保產品在價值最大化的渠道和時間點售出。
人工智能在生鮮管理中的應用正在走向更加復雜的領域。例如，系統可以識別促銷活動對未來常規銷售的"透支"效應，以及對替代品的"蠶食"效應，從而計算促銷的真實ROI。這種深度分析能力讓零售商對傳統上被視為"藝術"的促銷管理有了科學的理解和把控。
全渠道庫存與門店運營優化全渠道庫存協同代表了生鮮供應鏈管理的前沿課題。隨著線上線下邊界的模糊，零售商需要一個更具戰略性的庫存視角。在傳統模式下，多渠道零售商往往為不同銷售渠道維護單獨的庫存池，導致總體庫存效率低下。RELEX的創新在于重新構想了庫存作為一種流動資產的角色，而非靜態存量。
考慮這樣一個場景：某超市集團的線上訂單突然激增，而實體門店銷售則略有下降。傳統上，這可能導致線上缺貨與門店積壓的雙重困境。然而，通過"虛擬庫存圈護"（virtual ringfencing）技術，配送中心可以動態地為線上渠道預留適量庫存，確保高價值訂單得到滿足，即使實體門店庫存暫時緊張。這種智能分配不僅優化了整體庫存水平，更顯著提升了供應鏈的響應速度和韌性。
勞動力計劃與供應鏈計劃的整合代表了零售運營優化的新前沿。AI驅動的工作量預測利用多種數據源（包括需求預測、POS銷售數據、補貨計劃、客流量數據等）來預測未來特定時間段內所需的各項任務工作量。這種預測可以精確到非常細的時間粒度，例如每15分鐘，為制定準確的排班計劃提供數據基礎。
傳統上，零售商采用基于固定崗位或班次的排班方式。創新方法轉向基于任務的排班優化，確保在需要執行特定任務（如卸貨、上架、促銷準備、客戶服務）的時間點，有具備相應技能的員工在崗，并且數量與預測的工作量相匹配。Coop V?rmland通過這種方法將人員成本降低6%，同時提供了更均衡、更可預測的工作負荷。
零售生鮮供應鏈的未來隨著數字化供應鏈的成熟，我們看到零售供應鏈管理正從反應式轉向預測式。未來的領先零售商將不僅能夠應對當前挑戰，還能預測并防范潛在問題。
生鮮管理將更加精準和自動化，系統能夠根據商品狀態、天氣預報和銷售趨勢，主動調整價格和促銷，最大化銷售同時最小化損耗。全渠道庫存將實現真正的無縫整合，顧客無論選擇哪種購物方式，都能獲得一致的產品可得性體驗。
更為根本的是，生鮮供應鏈將從成本中心轉變為戰略差異化源泉和增長引擎。在利潤率持續承壓的零售環境中，供應鏈效率將成為市場領導者的關鍵標志。
這一轉變需要零售高管重新思考供應鏈在組織中的角色。供應鏈領導者需要直接參與業務戰略討論，而非僅作為執行者。同時，商品和營銷決策必須考慮供應鏈影響，實現真正的端到端優化。
零售業的未來屬于那些能夠將商品洞察、顧客理解和卓越執行力無縫整合的企業。數字化供應鏈是實現這一整合的關鍵平臺，使零售商能夠在保障商品可得性的同時，最小化成本和浪費，提供卓越的顧客體驗。
