新冠疫情打破了所有企业的原定市场计划，各行各业都受到了不小冲击。“生活可以被疫情影响，但我们决不能被疫情打败“，这句话是雷军在2月13日小米线上发布会上提出的。小米10系列作为小米十周年的梦幻之作，热度口碑双收，在疫情困难的时期，其依然可以稳稳站住市场，源于小米优秀的供应链协同计划与渠道分货计划。

去年，杉数科技助力小米进行了渠道分货仿真POC测试，优化了产供销统筹协调体系，可以协调上游的不同供应线，进行跨地区库存调拨，所以疫情之下，即使库存安全水平和需求差异较大时，小米也可以及时响应订单，满足客户需求。

2020年是小米成立10周年，也是小米对自己期待的一年。除了用新品发布吹响十周年号角外，小米还正式开启了与杉数科技之间的合作，作为“新十年”的开路的先锋。

过去，小米的分货流程主要由两个阶段组成：工厂提供的货品首先进行一级分货，分给小米之家、电商、经销商、直营店等十余个销售渠道；然后进行二级分货，即各个渠道再进行细分，例如小米之家分到各个具体的门店。随着业务不断拓展，小米商品品类与货量的不断增加，人工分货的难度越来越大。面临疫情，小米的现货是有限的，如何在人员、机器、原料、工序、配送等资源匮乏的情况下，做好各渠道分货策略，满足线上发布会热度下强烈的订单需求十分关键。

杉数科技在供应链领域有着成熟的解决方案，其智慧零售产品系统最核心的优势，在于对包括商品组合、定价、促销策略、货物调拨以及配送管理在内的销售决策链条进行全局优化，有效提升如订单满足率、销售收入、销售毛利润等关键业绩指标，同时帮助零售企业在管理过程中摆脱对于人工经验的高度依赖，实现基于前端需求快速和动态地调整销售策略。 

双方合作正式启动之后，杉数科技CEO罗小渠表示：“ 杉数科技将全面对接小米需求，打造需求预测引擎、分货决策引擎、库存仿真引擎三大引擎，通过杉数分货流程仿真方案和智能分货优化方案，为小米分货流程提供更真实的场景模拟，以及更智能的分货策略优化，帮助小米相关部门在线下渠道分货的过程中避免缺货现象，提高总体出货量。”

首先，需求预测引擎。随着小米发展规模不断扩大，需要管理的商品品类也在不断增加。杉数需求预测引擎可通过数据分析、数据清理，分析SKU需求量的概率分布，其依据小米之家、授权店、直供专营店等销量数据，来预测补货需求，及时分发门店所需的商品。

其次，分货决策引擎。杉数分货决策引擎将小米的分货问题抽象为数据问题，建立运筹学模型，求出最优解。该引擎的KPI综合考虑了现货率、物流成本、门店对大仓的偏好，希望能够做到现货率越高越好、物流成本（补货次数）越低越好，且尽可能从门店偏好的大仓发货，从而实现最优分货决策。

第三，库存仿真引擎。简单来讲，就是提前模拟小米分货的场景，输出KPI预测结果。杉数的库存仿真引擎可以做到模拟小米不同分货策略的结果，仿真的KPI包含出货量、现货率、补货频率和库存周转天数等，根据仿真结果再输出分货建议，可以较为全面地改善小米门店的缺货现象。

人工智能时代，数学规划求解器是各种算法优化不可或缺的重要工具。在杉数与小米的合作中，还包含求解器的部署服务。“杉数优化求解器（COPT）”是杉数科技自主研发的一款针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件，也是我国第一个自主研发的商业级别求解器，在此之前，国内有求解器需求的企业必须高价购买海外求解器的使用许可才能获取使用权。小米部署“杉数优化求解器（COPT）”，可以说实现了对算法核心关键技术的整体自主控制，不仅可以灵活调整小米供应链需求，还能量化供应链决策和精细化运营，实现降本增效。

杉数科技重磅打造的智能分货仿真模型，旨在为小米提供一个供应链全局的统筹规划解决方案。比如通过分货模拟算法，预测疫情之后小米门店需求量，进行分货推演，合理分配库存，防止下一步出现产品紧缺的恐慌和无序调动。同时，在制定过程中需充分结合复杂的预测模型，将小米门店需求历史订单数据与预测估算数据相结合，加入诸多业务约束条件后，进行模拟分货，最终生成可落地、可执行、有实际效用的供应链计划。这一系统不但可以帮助小米处理靠人力及经验难以应对的复杂分货问题，赋予其怡然应对大量订货和分货插单的能力，还可以减少“疫后“不必要的时间浪费，在需求及供给均具有高度不确定性的情形下有序恢复生产，最大限度减少疫情影响。