XX集团智慧库存营销服务通过基于阿里云数加平台的大数据分析和机器学习能力，进行高精度的销量预测，作为物流和供应链优化的前提；
精准的销量预测是合理控制库存、制定物流运输计划和整个供应链优化的前提；在阿里云大数据专家的指导下，项目团队逐步在摸索中学习和掌握了阿里云数加平台的大数据分析和机器学习平台的相关产品，通过借鉴阿里在PAI机器学习平台中对相应的机器学习处理流程图如右：

最终XX集团智慧库存营销项目的销量分析预测，在阿里云大数据专家的指导下，通过
借鉴阿里云在菜鸟和天猫等应用场景采用的传统预测方案，通过不断优化机器学习的深
度信念网络模型，使得小预测精度逐步稳定提高，目前总体的销量分析预测精度已经超
过85%，并在不断地优化迭代过程中，未来这一精度将会得到进一步的提高。

XX集团智慧库存营销项目的库存优化方法就是通过合理设置库存量，在保证服务水平的前提下降低库存量，提高库存周转率。
首先，在历史数据和销量预测数据的基础上，对库存进行分析和优化，包括多层ABC分析、库存周转率分析、库存仿真，最终确定各类商品合理的库存数量；

根据不同品类商品的销售量和销售频率，确定其类别（A/B/C），对于不同类别采用不同的库存策略。
通过阿里云高性能计算平台的仿真模拟计算，最终确定合适的库存量，使得：
1.在控制库存量的前提下，尽量避免缺货；
2.一旦预测到即将缺货，及时从就近仓库或网点调拨；
XX集团智慧库存营销项目的库存优化项目实施之后，经过三个月的运行调整，不断对模型进行优化，相较于项目实施之前的统计数据来看，集团库存整体下降了18.6%，缺货率保持在1.8%左右，同时预测精度提高到了87%，并在不断地优化迭代过程中，未来这一精度将会得到进一步的提高。

XX集团智慧库存营销项目在完成了销量预测和库存优化的基础上，综合考虑库存成本、
运输成本和服务水平，进一步通过大数据分析和机器学习平台对于集团的整个供应链
网络进行优化。
对各仓库、网点的负荷量进行分析，通过优化使得负荷平均分配。通过优化下列因素，
实现整个供应链网络的优化：

对每种商品的调拨策略进行优化，包括：
1.日常调拨：调拨频率和调拨量的设置
2.紧急调拨：发生缺货的调拨策略，包括从上级和平级仓库、网点调拨
通过上述每种商品的供应链网络进行合理布局，集团各个品类的商品的平均仓储物流
成本可以下降6%，随着未来供应链网络的进一步优化，平均仓储物流成本还有进一
步下降的空间。