供应链管理系统包含了计划、选品、采购、生产、分配发货、售卖退货等供应链全环节，能够将供应链中的管理工具、管理对象及供应链管理决策数字化，在消费品行业中，具有广泛的应用场景。智慧供应链能够通过AI需求预测，整合数据准备、预测策略建立、AI模型、对需求预测结果监控和迭代这四步，达成一个可持续优化的预测闭环。
智慧供应链有哪些实践应用场景？
1销售预测
在销售预测过程中，首先要识别有用的数据源，对数据进行收集清洗和质量检查使之标准化，生成具有预测能力的变量。然后探索需求的分布规律，找出主导需求变化的关键因素和变量，确定需求预测的维度、目标于时间跨度。从模型库中选择最合适的算法，对模型效果进行评估，利用反馈数据不断迭代模型
2门店补货
门店补货这个业务场景存在普遍的痛点：由于人工要货，补货的质量度取决于店长参差不齐的水平；补货的报损率高、缺货率高等等。智慧供应链系统能够利用预测+优化的模型，通过科学量化地做决策将货物损耗率降低23%，断货率降低7%左右还可以根据SKU销售等级设定损失惩罚程度，为门店提供最优订货量。
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3库存优化
在企业门店库存管理的业务场景中存在着多个不确定性因素，例如需求的不确定性、补货周期的不确定性等，对库存管理的优化能够大大影响服务水平即有货率，智慧供应链能够补平这一短板，将种种因素综合考虑，达到库存管理的最优解。
4路径优化
在企业配送路径设置上要考虑配送车辆的载重量限制，配送车辆的最大行驶距离限制，门店配送优先级限制等影响因素，供应链管理系统能够智能综合多种业务约束条件，在保证服务水平前提下，减少前置仓配送成本，并提升配送效率。达到路程最短，时间最少，使用车辆最少、费用最少的优化目标。
5采购支出优化
智慧供应链能够在各个维度上（部门、产品、供应商等）查看支出的分布以及与历史同期的差异，全方位了解采购支出，便于进行根因分析。对供应商支出占比进行分析，防止对头部供应商过度依赖，分散风险。
通过分析供应商的付款条约和合同中的隐藏折扣，提供与供应商谈判的策略，优化供应商结构，防止提前付款或者逾期付款，发现降低成本的机会。
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