联合利华（Unilever）是一家全球性的跨国消费品公司，总部位于英国伦敦和荷兰鹿特丹。联合利华是世界上最大的消费品公司之一，经营范围涵盖食品、饮料、个人护理产品和清洁用品。联合利华运营着近40个知名品牌，包括多芬、力士、清扬等，为中国1.5亿消费者家庭提供生活日用产品和服务。联合利华在全球范围内享有声誉，包括在可持续发展、创新、品质和社会责任等方面的认可。
联合利华作为全球领先的消费品公司，拥有一个覆盖全国的复杂多级库存网络。其主要主要诉求是在满足各地用户需求的同时，降低整体库存水平，提升运营效率。这要求为每一级DC的每个SKU设计出合理的安全库存方案，不仅要确保充足的供应，还需有效控制库存成本，避免库存积压和资源浪费。
在维持高服务水平的前提下，优化库存结构以最大限度地减少整个供应链网络中的库存量，是联合利华面临的主要挑战。实现这一目标需要更合理的需求预测方法、有效的生产发运策略、先进的库存优化算法、以及能够验证安全库存合理性的仿真工具。高效的库存管理不仅能够显著降低库存持有成本，还能提高资金流动性，增强企业的灵活性和市场竞争力。
积兆科技为联合利华提供了一套基于Algoflow预测引擎和产销协同计划模型的综合解决方案，旨在从需求预测、库存优化到全局生产发运决策提供全面支持。通过先进的算法，我们帮助联合利华实现了以下几方面的突破：
1.更合理的需求预测
Algoflow算法能够有效处理联合利华复杂的产品线和多样化的市场需求，基于智能分析选择合适的预测模型。不同于常用的针对期望的需求预测，Algoflow算法对需求的分布进行预测，更准确地预估未来需求的可能范围。避免在库存优化时，因为对需求分布的不准确假设，导致效果不符合预期。这为库存优化提供了更准确的数据基础，确保在不增加风险的前提下，更精准地优化库存结构。
2.全局生产发运决策优化
通过采用基于多周期时空网络模型的生产发运优化算法，替代传统的基于规则的生产和发运计划，积兆科技实现了更合理的生产发运策略优化。该算法通过全局优化供应链资源，有效触发调拨、补货、生产及采购决策，确保在固定库存策略的场景下，最大化满足需求并降低供应链成本。
3.仿真优化与策略评估
基于以上的需求分布预测和全局生产发运优化决策，我们通过仿真优化对不同的库存策略和参数进行了验证和选择，确保客户能够在各种场景下灵活调整库存政策，找到最佳解决方案。这一方法还可以提前评估不同库存策略的运营效果，为企业提供数据支持，使其在库存策略选择上更加科学和有依据。
在仿真测试中，积兆科技的解决方案显示出显著成效。在维持同等服务水平的基础上，整体库存水位降低超过10%。这一结果证明了Algoflow算法和相关库存优化方法的有效性，也展示了积兆科技在供应链优化领域的强大实力。通过减少库存持有成本和提升客户满意度，帮助联合利华能够在竞争激烈的市场中更加灵活和有效地运作。
