内蒙古蒙牛乳业（集团）股份有限公司是中国发展速度最快的乳品企业之一，2017年实现收入601.56亿元，位列全球乳业第10位，与2016年同比收入增长12%。随着业务的迅速发展，蒙牛也和其他国际领先的乳业公司一样，面临着商品销售费用迅速增加、利润摊薄等问题。如何通过改善内部运营效率、降低经销成本，是蒙牛目前面临的重要挑战之一。
乳品快消行业销量波动频繁、保鲜要求度高、产线供给复杂、物流网络庞大，因而内部成本控制的复杂度非常高。智能数字化为蒙牛的效率提升和成本改善提供了有效的途径。在阿里云技术支撑下，蒙牛希望从销售、排产、物流等几个方面深入进行智能化改造，从而实现成本的显著降低和效率提升。
1. 销售预测与市场洞察
乳制品销量波动频繁，天气、促销、舆情等各类因素都会对销量产生影响。销售人员如果单纯根据订单历史和经验，对下个月的销售额做出人为判断，会出现预测颗粒度不够、准确度不高的问题——一方面直接影响排产计划准确度，另一方面会导致产品与订单需求不完全匹配。此外，依赖各级经销商平台收集的线下经销数据也往往不能完全反应市场真实需求。
图1多因素影响乳品行业的产销运营
基于阿里云Maxcompute大数据平台，蒙牛在自有CRM等系统之上集成品牌线上实际销售、线下直营经销商实际销售等数据，结合背景环境因子进行销量建模，致力于将“基于订单历史的人工预测”改变为“基于实际销量的智能预测”，提升预测准确度。
在未来数据生态逐渐建立的情况下，蒙牛还可以将该预测结果反向输出给下游经销商和零售商指导其订单发布，实现经销链条的成本最大节约和共赢。
2. 排产优化
鲜奶等乳制品对于保质期要求极高，这就需要生产企业根据销售预测进行精确的排产，否则极易产生大量库存浪费。人工排产一方面无法做到快速应对市场变化（只能做到按月排产，不能做到按月、按天），另一方面就每次排产计划、与销售部门之间产生大量的沟通和人工录入、修正，也成为排产效率的瓶颈。
在精准预测的基础上，蒙牛针对企业内部机制打造的定制化智能排产解决方案，可以在销量预测结果上，根据实际订单对排产计划进行实时迭代，排产周期因此可以缩短一倍以上。智能订单系统可以结合产能规划、库存信息等进行建模和计算，自动将订单分解并派送至相应工厂，取代了人工匹配订单，提升了企业运营效率。
3. 物流网络优化
物流成本是乳品快消企业最主要的成本之一。蒙牛目前在国内拥有多家工厂和奶品配送中心，日平均运输量在千吨以上。随着市场、销量增长，商品宽度的增加，如何根据市场需求的变化进行包括产线布局、仓储布局、奶源供应商管理等在内的物流网络的优化，提升物流满载率，快速响应渠道需求，是企业需要迫切考虑的问题。
通过大数据分析，根据模型计算结果，蒙牛可以实现对营销资源布局、工厂生产资源布局、配送资源布局的通盘考虑，实现物流网络的最优建设；同时，从全链路角度，以数字化的方式为企业为企业1-5年资源规划提供建议，协助企业实现“去产能，去产线，去品相，优布局”的优化目标。
在通过智能数字化手段提升运营效率、降低成本的基础上，蒙牛还将致力于建设自己的品牌数据链，在增进终端客户了解、产业及数据拉通上持续发力，形成依托在商业生态之上的数据生态，彻底实现数字智能化的转型。
