引言

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产品、规模和供应链成为零售、餐饮、快消品行业的壁垒和护城河，作为一家赚钱的、拥有7千家门店的茶饮连锁企业，通过SAC Planning结合算法，成功实现到门店和单品粒度的精准销售预测。在成功将销售预测误差控制在最大误差小于10%，平均误差低于5%的基础上，进一步通过SAP SAC+BW+ERP的黄金组合，根据销售预测生成销售计划，销售计划通过BOM拆解形成门店和原材料采购计划，最终达成产供销大闭环的数字化整体战略部署。

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我们都知道销售预测对于企业运营的重要性，如果能实现精准销售预测，可以进行合理的资源匹配和优化、可以提升供应链效率和柔性、可以提高库存和资金周转率、可以有效指导采购计划和补货。然而销售预测的重要性和不准确性却都众所周知，在案例企业成功获取销售预测密码之后来看，销售预测有如方程式中的X，难解的不在于不准本身，而在于通过固有的BI或AI思维，很难找到洞察变化的钥匙。

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本案例中的茶饮企业估值过百亿，门店超过七千家，除了产品有特色、规模扩张迅速之外，还有一个重要的标签“能盈利的隐形冠军”，在同行业普遍采用牺牲盈利换规模时，该企业能实现效益和规模并举，一方面得益于选择SAP构建供应链“大管家”，打通前后台业务链和数据链，实现物流运输 、产品研发及品控、原材料采购、货物仓储及库存管理等的数据化能力。另一方面也得益于拥有专业的IT管理团队和数据化规划，选择专业的产品和团队共建，实现用数据创新推动业务发展。

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销售预测难，饮品销售预测更难，行业属性决定了销量很大程度上会受到天气、地域、社会舆情、人为因素等的影响，呈现出季节性、周期性、趋势性和随机性，情况较为复杂和特殊，销售预测需要有客观因素的分析能力和主观因素的考量调整能力。

本方案的亮点也在于，开拓性的将BI和AI进行深度结合，充分发挥SAC Planning的计划模拟和人工智能算法预测学习的特性，早于同行业获取销售预测密码，最终达到预测销量与实际销量误差值最大误差小于10%，平均误差低于5%的理想结果。

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一、技术架构

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本案例以SAP BW为核心构建内外部数据处理和分析能力，通过Python基于海量数据、经济学模型和机器学习模型，并充分考虑历史数据、节假日天气、区域经济人口等，快速计算出未来1-8周所有门店和单品的销售预测。预测数据在SAC Planning中进行二次计算和不确定性加工

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二、算法

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本案例所应用的销售预测模型包括经济学的泊松过程模型，机器学习的贝叶斯推断，以及时间序列的马尔科夫链模型、人工神经网络模型、决策树等其他模型。通过对多种销售模型进行定量比较，结果显示泊松过程在基本固定型的销售中预测精度较好，贝叶斯一元回归方法更适用于流程趋势。本案例不仅利用了算法的预测数，还加入了基于经验和判断等的不确定性对冲，实现客观因素和主观因素充分结合。

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2.1经济学模型：泊松过程

Poisson过程（Poisson process，大陆译泊松过程、普阿松过程等，台译卜瓦松过程、布瓦松过程、布阿松过程、波以松过程、卜氏过程等），是以法国数学家泊松（1781 - 1840）的名字命名的。泊松过程是随机过程的一种，是以事件的发生时间来定义的。

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泊松过程广泛应用于销售预测、保险理赔预测、赛事结果预测等场景。eBay采用泊松分布和泊松回归预测单品销量，也推导出价格与预期的销量成负线性关系的同时，当运费超过10美元时，人们对价格变动会更加敏感。

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2.2机器学习模型：贝叶斯推断

贝叶斯推断（英语：Bayesian inference）是推论统计的一种方法。这种方法使用贝叶斯定理，在有更多证据及信息时，更新特定假设的概率。贝叶斯推断是统计学（特别是数理统计学）中很重要的技巧之一。

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本案例采用贝叶斯一元回归方法,借助贝叶斯极大似然估计的优势,并结合时间序列移动平均法构建了销售量预测模型。该模型首先引入客流量的概念,以此作为销售预测的中间转化量,采用时间序列的移动平均法构建季节因子,屏蔽季节影响因素,用以预测客流量；然后依据客流量预测值通过贝叶斯一元回归方法预测门店和单品销售量；最后利用案例验证了贝叶斯回归销售量预测的有效性和准确性。

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三、算法效果评估

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销售预测是一个找到钥匙并打磨钥匙的过程，本案例在实际运行三个月后可以看出预测量的预实对比趋势状态趋向良好，算法模型和调优有效且相对合理。

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四、在SAC Planning中展示销量预测的预实对比

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五、案例思考：BI+AI，数据的未来

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数据的未来，企业战略基于数字决策、运营基于数字创新、生产基于数字柔性、增长基于数字推动。类似的案例还有很多，比如某液晶面板企业的良率分析、某起重机头部企业的毛利率变动分析、某千亿应收PC制造商的生产执行计划管理及质量追溯、某头部医疗企业的物料齐套性（供应链缺料）分析。都是数据还原业务，通过BI+AI发现业务规律、解决业务问题、促进业务创新发展。

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以智扬信达多年服务各行业头部企业的经验来看，随着数字化转型的深入，数据应用的场景正在以契合PDCA理论的方向发展，借助人工智能算法实现从发现到行动的变革。

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数据深化应用的同时，数据架构也不可避免的日趋复杂化。企业一方面使用数据湖为人工智能场景服务，另一方面需要通过数据仓库来支持业务分析和商务智能。实际应用中，很多企业正在准备构建这种湖仓一体的大数据平台，也有很多企业正在受到复杂架构的挑战而淡忘了大数据平台建设的初衷和梦想。

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数据平台建设，资金、时间和信任带来的试错成本巨大，导致企业不得不做，却又不敢做错。本案例依托专业的产品和团队，在数据分析、商业智能和人工智能的深度结合上给出了参考，希望给更多的企业和IT团队一些成功的借鉴和思考。

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