中國移動通信集團河南有限公司（以下簡稱河南移動）是河南客戶規(guī)模最大、服務體系最完善、綜合實力最強的基礎電信運營企業(yè)，扎根河南、服務中原，為河南經(jīng)濟發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型作出了積極貢獻。

1.黨和國家明確要求：做強做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟

習近平總書記在《不斷做強做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟》中指出，“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟意義重大，是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇”，“充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應用場景優(yōu)勢，促進數(shù)字技術和實體經(jīng)濟深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式”。

2. 數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟深化發(fā)展的核心引擎

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》提出，“充分釋放數(shù)據(jù)要素價值，激活數(shù)據(jù)要素潛能，以數(shù)據(jù)流促進生產(chǎn)、分配、流通、消費各個環(huán)節(jié)高效貫通，推動數(shù)據(jù)技術產(chǎn)品、應用范式、商業(yè)模式和體制機制協(xié)同創(chuàng)新”，“支持有條件的大型企業(yè)打造一體化數(shù)字平臺，全面整合企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)，強化全流程數(shù)據(jù)貫通，加快全價值鏈業(yè)務協(xié)同，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策能力，提升企業(yè)整體運行效率和產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同效率”。

3.提升企業(yè)資源管理能力是中國移動通信集團的重要命題

提升企業(yè)存貨的流動性和周轉(zhuǎn)率，是實現(xiàn)央企2022年工作目標的重要基礎，也是央企全民深化改革、提質(zhì)增效攻堅戰(zhàn)的核心基礎，是中國移動通信集團貫徹“一切成本皆可控”“勤儉辦企業(yè)”理念，開展降本增效專項行動的主要抓手。

（二）面臨的痛點

按照市場發(fā)展需要，每年要采購數(shù)十億元的存貨物資，包括光貓、機頂盒、WIFI、云視訊、攝像頭、定制終端，管理好存貨物資的使用效能，關系到公司降本增效、數(shù)智化發(fā)展轉(zhuǎn)型是否成功。

通過集團采購中心對標指引，河南移動向業(yè)界存貨管理水平先進的電商公司——京東進行對標。京東2020年存貨周轉(zhuǎn)達到31天，而河南移動存貨物資平均周轉(zhuǎn)期60~90天。相比標桿電商企業(yè)，存貨管理存在“庫存規(guī)模大、周轉(zhuǎn)速度慢”問題。根據(jù)全流程觀察，造成此類問題的表象原因是需求、管控、產(chǎn)業(yè)合作、成本管理這四個環(huán)節(jié)存在各類表面痛點；但通過深入分析、造成該問題的實質(zhì)原因是兩種類型企業(yè)的“決策基礎”“管理體系”和“產(chǎn)業(yè)協(xié)同模式”存在內(nèi)在差別（見圖1）。

企業(yè)存貨管理是典型的長流程、跨領域管理。河南移動遵循集團“創(chuàng)建世界一流科技信息服務科技創(chuàng)新公司”的指引，充分將信息技術和數(shù)據(jù)要素應用于存貨管理體系變革，建立“網(wǎng)絡化、平臺化、數(shù)驅(qū)型、創(chuàng)新型”為一體的“創(chuàng)新型數(shù)智化組織管理模式”。

（二）數(shù)智化全周期存貨管理體系實施架構圖

河南移動在集團供應鏈管理中心指導下，通過“強基礎”構建存貨管理數(shù)智化網(wǎng)絡；通過“筑智心”創(chuàng)新建立符合運營商特性的AI算法模型；通過“優(yōu)生態(tài)”將產(chǎn)業(yè)上下游單純采購關系上升為生態(tài)合作關系。通過這三個層面，河南移動探索出建立“數(shù)智化全周期存貨管理體系”的路徑圖（見圖2）。

（三）數(shù)智化全周期存貨管理體系實施舉措

1. 強基礎

(1) 拉通系統(tǒng)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)

首先要形成堅實的業(yè)務基礎與數(shù)據(jù)基礎，解決存貨物資全流程各業(yè)務線間數(shù)據(jù)規(guī)則統(tǒng)一問題。通過梳理各條線數(shù)據(jù)規(guī)則、數(shù)據(jù)定義，廣泛地拉通庫存管理內(nèi)外系統(tǒng)，實現(xiàn)存貨管理全流程、全周期的業(yè)務自動流轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)自動映射，在實現(xiàn)長鏈條業(yè)務順暢辦理的前提下，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的“前—需求”、“中—供給”、“后—裝維”的數(shù)據(jù)規(guī)則統(tǒng)一，使全周期海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)“同步生成、同步分析”，為后續(xù)實施大數(shù)據(jù)分析、AI算法預測奠定基礎。

(2) 精細管理、跨域同步

河南移動以縱橫到邊、到底的管理思路，對河南省存貨實現(xiàn)全方位、同步式管理，以“市場、供應鏈、網(wǎng)絡、財務”聯(lián)合管控機制實現(xiàn)“以存訂購”“庫有不采”的剛性管控；以終端串號全流程跟蹤管理為依托，將管理深入至裝維班組一線；以供應鏈與ERP自動出庫為抓手，實現(xiàn)業(yè)務發(fā)展與成本體系的一體化、自動化。通過上述措施，實現(xiàn)存貨“管理無死角、業(yè)財一體化”，至此完成存貨管理的數(shù)智化、自動化。

2. 筑智心

(1) AI算法銷量預測替代主觀經(jīng)驗判斷

數(shù)據(jù)規(guī)則的統(tǒng)一與管理的同步僅能實現(xiàn)存貨管理的數(shù)智化、自動化，若要達到業(yè)界標桿，必須實現(xiàn)業(yè)務管理的智能化。河南移動與北京大學大數(shù)據(jù)分析與應用技術國家工程實驗室強強聯(lián)合、產(chǎn)學研聯(lián)合，攻關解決存貨管理智能化需求預測、調(diào)撥預測的核心難題。聯(lián)合團隊通過業(yè)務分析、數(shù)據(jù)建模、算法實踐迭代與創(chuàng)新，創(chuàng)立出存貨高精度需求算法模型與調(diào)撥算法模型，構筑起全周期存貨管理的數(shù)智核心。

(2) AI算法主動資源調(diào)配代替人為、被動資源調(diào)整

以全方位的管理能力為依托，將AI算法能力下沉至網(wǎng)格，對各層級單位的庫存周轉(zhuǎn)、庫存水位實施AI算法動態(tài)監(jiān)控，將被動的物資調(diào)撥轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥馁Y源分布均衡調(diào)整。

3. 優(yōu)生態(tài)

(1) 共享AI預測、短期單據(jù)合作變革為長期預測合作

以集群部署的銷量預測為基礎，需求方與供應商共享預測信息，供應商安排產(chǎn)能保障、需求方按月下達發(fā)貨指令，并實行“AI預測需求共享+上游產(chǎn)能保障+按月指令發(fā)貨”模式，改變以往因需求預測不準、管理無序?qū)е碌摹靶枨箅S機、超大訂單、擠占產(chǎn)能”等傳統(tǒng)合作模式的弊端。以集群部署的銷量預測為基礎，需求方與供應商共享預測信息，供應商安排產(chǎn)能保障、需求方按月下達發(fā)貨指令，并實行“以收結(jié)算”（見圖3）。

(2) 優(yōu)化合作模式、加速資金周轉(zhuǎn)、促進產(chǎn)業(yè)雙贏

通過共享預測發(fā)展計劃、獲取上游準確信息，實施對上游芯片、器件產(chǎn)能監(jiān)控，實施“上游+需求+安全庫存”的三級監(jiān)控機制，將傳統(tǒng)一次性、大規(guī)模招標采購化解為小批量、高頻次的“班車式采購”。

4. 成體系

上述舉措的實施，消除了運營商與標桿電商在存貨管理中的“決策基礎”“管理體系”“產(chǎn)業(yè)協(xié)同模式”三大本質(zhì)差別，形成了富有運營商特點的“信息產(chǎn)業(yè)數(shù)智化生態(tài)合作體系”。

（四）數(shù)智化全周期存貨管理體系創(chuàng)新點

“數(shù)智化全周期存貨管理體系”是河南移動整體數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級、踐行集團“上云用數(shù)賦智”專項行動的一次成功實踐。實現(xiàn)了變單一場景為權重組合場景的算法模型創(chuàng)新，實現(xiàn)了以算法指導需求與資源調(diào)配的管理模式創(chuàng)新，實現(xiàn)了算力上云與末梢透明管控相結(jié)合的業(yè)務管控能力創(chuàng)新。

1.算法、管控、模式三方面創(chuàng)新概要

(1) 算法模型創(chuàng)新

創(chuàng)新算法：傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)智能算法單一，預測數(shù)據(jù)準確率低，聯(lián)合北京大學創(chuàng)新AI高精度自適應算法。神經(jīng)網(wǎng)絡預測：LSTM預測算法能夠滿足80%預測場景的高精度預測，對于少數(shù)規(guī)律性不強的預測場景，則利用多種算法進行權重組合分配預測，高效提升算法準確度。

(2) 管控能力創(chuàng)新

算力上云：算力上云、集群部署，實現(xiàn)144個縣集群部署。

管理下沉、激活基層：將庫存監(jiān)控能力下沉到裝維末梢組織，管理更透明化；利用銷售預測數(shù)據(jù)指導末梢組織庫存周轉(zhuǎn)，激活基層管理。

人治轉(zhuǎn)數(shù)治：利用往年進銷存數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)AI機器學習算法，預測銷售；利用銷售預測數(shù)據(jù)指導采購、庫存、調(diào)撥。

(3) 管理模式創(chuàng)新

長效措施：以數(shù)據(jù)要素為核心，形成數(shù)據(jù)要素、AI算力、管理措施互動的良性機制。

AI換人：以算法為基礎，通過算法迭代升級，以AI替換人工的需求預測與調(diào)配處置。

資源算力控制網(wǎng)絡：將資源管理從人工管理逐步向AI算法管理演進，不斷增強覆蓋深度、廣度，形成算力網(wǎng)絡。

2.模型創(chuàng)新、精準預測

通過長達2年的團隊磨合、業(yè)務梳理、數(shù)據(jù)清理、邏輯再造，創(chuàng)新發(fā)明出存貨銷量預測與調(diào)撥預測模型。

團隊使用改良神經(jīng)網(wǎng)絡預測LSTM算法適應80%以上場景，對于少數(shù)（20%以下）場景則創(chuàng)新使用多算法（LSTM、SVR、ARIMA等）進行AHP-熵權法進行預測，使各單項預測模型有機結(jié)合、相互補充、充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，模型預測準確度達95%，較業(yè)界通行的單算法預測準確率提升158%。

3.能力創(chuàng)新、管算互促

基于真實業(yè)務的算法模型，除了可以預測存貨資源物資的發(fā)展趨勢，也能發(fā)現(xiàn)基層管理存在的問題。在“AI高精度權重組合預測”中三種算法都不能取得較好效果時，可以判定該地區(qū)管理存在“較嚴重的人為業(yè)務干預”情況，各管理部門聯(lián)合團隊快速開展實地調(diào)研、解決管理隱憂。

4.模式創(chuàng)新、人治轉(zhuǎn)數(shù)治

以“AI高精度權重組合預測方法”為核心，將存貨資源管理從“個人經(jīng)驗管理為主的模式”，升級為“以數(shù)據(jù)為主、以AI算法為主的數(shù)智化管理模式”，實現(xiàn)存貨資源類物資全周期資源管理的“需求準、供應穩(wěn)、管理精”，實現(xiàn)資源人工管理向AI資源算力網(wǎng)絡管理迭代進化。

形成跨專業(yè)融合同步管理、縱橫到底、業(yè)財一體的資源數(shù)智化管理能力。體系管理、縱橫到底，打通縣營業(yè)部——鐵通裝維班組管理末梢，建成144：3750對應管理體系透明管理體系；統(tǒng)籌管理、盤活整體，統(tǒng)籌調(diào)整各級庫存結(jié)構，助力快速發(fā)展；業(yè)財一體、同步管理，實現(xiàn)“BOSS、裝維、供應鏈、ERP”業(yè)務進度與財務成本“業(yè)財一體”同步管理。

（二）AI算法預測推動降本增效——消除運營商與電商決策差別

AI算法模型形成智慧管理核心、降本成果顯著。目前AI算法模型已經(jīng)集群部署河南移動全部地市、全部營業(yè)部，實現(xiàn)業(yè)務的7天、14天、21天至84天銷量常態(tài)化預測。河南省平均預測準確度已達95%以上，可消除長期困擾企業(yè)發(fā)展預測不準導致的呆滯庫存成本壓力，按照最小降低5%的偏差，同比測算年度可降低6000萬元。

以強化管理能力、預測能力為基礎，河南省平均庫存周期可降為1個月，達到全國領先電商水平，計算全省年降低光貓機頂盒采購資金占用1億元。

（三）產(chǎn)業(yè)生態(tài)合作推動保障升級——消除運營商與電商合作模式差別

以部署AI算法為基礎、需求預測共享、確保需求與備料更精準；以“上游+需求+各級水位”三級聯(lián)動存量監(jiān)控，以全面資金周轉(zhuǎn)加速，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)雙贏，保障發(fā)展安全。

（四）創(chuàng)造高速發(fā)展與低成本運行和諧共促的新局面

2022年末營銷資源總規(guī)模較2022年峰值降低某億元，年度降幅64%，截止2023年6月底存貨規(guī)模降為某億元。大幅降低營銷資源成本占用，實現(xiàn)營銷資源周轉(zhuǎn)、利用率有效提升，周轉(zhuǎn)天數(shù)從接近90天降低至27天。深化挖潛增效，2022年地市間盤活光貓機頂盒產(chǎn)品60萬臺，價值9800萬元。

（五）存貨管理自動化、AI算法中臺化、能力提升快速化

據(jù)了解，目前AI高精度權重組合預測算法模型在集團內(nèi)屬于空白領域，經(jīng)國家級數(shù)字實驗室評判，該成果在國內(nèi)也屬于“頭部電商企業(yè)提高資源管理效率算法的核心競爭力、核心商密”。本項目具有核心自主知識產(chǎn)權，可根據(jù)中國移動通信集團中臺戰(zhàn)略，形成資源銷量預測、調(diào)撥預測的中臺能力，快速推廣至中國移動全國各省級公司，推動全國存量類資源管理快速達到頭部電商先進水平，提升集團資源利用率水平。