X5 Retail Group 成功在其门店及零售网络的配送中心实现了需求预测和商品补货计划的自动化，覆盖 "Перекресток" 与 "Карусель" 两大品牌。
据该公司介绍，为此其重构了物流、营销和商务领域的基础流程，并基于专用软件引入了全新的端到端供应链管理系统。
X5在门店中部署了JDA 9.2版本的Demand（需求预测）和Fulfillment（库存补货）模块。该系统已成为X5超市及大型超市进行需求预测与供应规划的核心工具。
得益于该解决方案的实施，预测准确率提升了17%，货架商品实际可得性提高5%，同时库存水平降低了13%。
“Перекресток”零售网络物流总监Денис Шульга 表示，这项创新推动了业务的根本性变革：
“结果，我们获得了一种全新的物流流程组织方法。我们对实施供应链管理系统后发生的变革非常满意，并看到了显著成效：项目投资的回报期仅为两个月，而非原计划的八个月。”他说。
在需求预测方面，该解决方案综合运用了公司过去两年的销售数据、营销活动信息及市场情报（包括自然灾害、大型活动等影响消费者行为和门店运营的事件）。系统通过对比分析这些数据，精准预测每家门店每种商品的销量，并据此制定补货计划，确保提前、足额满足需求。此外，系统支持灵活调整计算设置与逻辑，以适应不同商品的特性。
该软件还能管理从供应商到门店的全链路库存，分析缺货情况，根据实际销售自动执行促销订单与配送，并依据供应商条件自动调整订单。
系统的实施与上线历时24个月。JDA基础版本的规划与配置由国际咨询公司埃森哲的项目团队联合X5业务部门100多名专家共同完成。
未来，X5计划进一步精细化调整系统模块，以适配不同的商品类别、产品及门店。初期阶段，专家团队将详细录入门店参数（如卖场货架容量、深度、宽度及辅助区域面积），并对代表配送中心（РЦ）的各项指标进行数字化处理。
近日，“Магнит” 宣布已完成用于商品需求分析的神经网络测试，计划借此大幅提升收入。
测试显示，该神经网络能根据需求快速调整建议。程序分析了销售历史、促销计划、消费者季节性迁移、天气等多维数据，并在多个品类上验证了其有效性。
该连锁超市代表表示：“借助神经网络的分析结果，我们能够更精细地规划进货量，准确把握消费高峰。采用机器学习方法可将预测精度提升3%至5%。对于‘Магнит’这样规模的企业而言，这将有助于深入洞察消费者需求，带来显著的经济效益。”
据专家估计，该技术有望推动年收入增长约40亿卢布。同时，商店商品短缺率可降低约2%，过期商品报废金额预计减少高达5%（即每年约10亿卢布）。