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title: DigiOS 智能调拨管理中心 · 门店调补货的算法调度中枢
description: 从需求预测到车辆安排的门店调补货闭环：分货比例加权归一、Demand 门店需求二次拆分、批次 FEFO 分批、托数容量排车，及服装鞋帽行业四大调拨场景
updated: 2026-11-03
tags: [产品, OMS, DigiOS, 库存, 调拨, 配货, 供应链]
related: [products/oms/index.md, products/oms/inventory.md, products/oms/fulfillment.md, products/scenario-matrix.md]
sources: [sources/_index.md, sources/knowledge-base/04-omnichannel/digios-1c737b6a.md]
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# DigiOS 智能调拨管理中心

门店调补货不是一个"把货送过去"的动作，而是一条有起点有终点的决策链：**这家店这一周该拿多少货、拿哪些批次、装几车、什么时候发出**。绝大多数品牌的这条链断在人工经验上——分货比例拍脑袋、需求手工拆分、批次靠仓管记忆、排车靠 Excel。DigiOS 智能调拨管理中心把这条链做成算法调度平台。

## 产品定位

面向多门店分销场景的**智能调拨中枢**：以门店调拨需求为起点，串联分货比例、调拨执行与报表复盘，让每一次调补货决策都由数据驱动。三个关键特征：

- **全链路不断点**：门店需求预测 → 分货比例 → 调拨总量 → 批次 → 车辆安排 → 报表复盘，六个环节一次打通
- **高度自动化**：17 项定时任务 + 事件队列异步执行，需求计划每周自动跑批，出库统计每日刷新
- **人机协同可追溯**：系统计算 + 人工修正双轨，任何修正都在强校验与留痕之下完成；60 张数据表沉淀全量调拨记录

## 功能架构：五环节业务闭环

| 环节 | 做什么 | 关键机制 |
|---|---|---|
| 门店调拨需求 | 需求预测与看板监控，生成门店调拨需求计划 | 每周自动跑批；月度预测量 + 周度节奏 + 门店明细三层视图 |
| 分货比例 | 按门店维护月度分货比例，比例即门店配额 | 近 7 个月出库量加权归一，人工可校准，100% 强校验 |
| 智能调拨 | 总量、批次与车辆安排一体化执行 | 四个生成器逐级联动：总量 → 批次 → 车辆 |
| 车辆安排 | 调拨批次到发运计划 | 托数、车型容量、出库日产能三方校验，超限即拦截 |
| 统计报表 | 调拨汇总与 DIO 统计，支持导出 | 历史 / 当月 / DIO 三类报表，口径与看板一致 |

## 四个核心能力

### 1. 分货比例：加权归一的配额算法

比例不是拍出来的，是从实际出库反推出来的：

- `avg_quantity = Σ 近 7 个月实际出库量 ÷ 月数`
- `比例 = 本店 avg_quantity ÷ 全店合计 × 100%`
- 勾选月份参与计算，新老品经**新旧替换映射**合并出库量后再算

人工校准在强校验下进行：开启人工定义后手动输入各门店比例，系统按月分组校验，任一月合计超 100% 即拦截提交；校验以「分转整数」精确比对，规避浮点累加误差。重算结果写入最新月份快照，Demand 门店需求拆分与调拨总量推导实时消费新比例——**每一次人工修正都能立刻反映到下一环节**。

### 2. Demand 门店调拨需求：二次拆分到店

需求计划生成后不是平均分配，而是按**门店组类别内比例二次拆分到门店**，再按周速率铺到 5 个周次：过去周以实际 PGI 回填，前序周超额从最后一周起倒扣。看板提供月度预测量、周度需求节奏与门店明细三层视角，需求支持人工修正且实时参与后续拆分。

### 3. 智能调拨：四个生成器逐级联动

| 生成器 | 输入 → 输出 | 算法要点 |
|---|---|---|
| 调拨总量 | 门店需求 × 可用库存 → 预估调拨量 | 四场景分析（极度缺货/缺货/平衡/充足）；可用库存 = On hand − Open SO − Open DO + Intra + Deploy |
| DIO 看板 | 库存 + 需求预测 → 可用 DIO / MTD | 周需求阶梯覆盖，不足一周按天折算 |
| 批次生成器 | 总量 + 批次库存 → 逐门店逐周批次计划 | 批次按入库顺序累加，首个覆盖累计需求的批次即当周 ending 批次；FEFO 顺序匹配，缺货自动标记，跨月自动识别 |
| 车辆生成器 | 批次计划 + 车型配置 → 车辆安排与路线 | 托数容量校验；三级路线优先级，老批优先调拨 |

任一环节均可人工复核后放行——**算法给建议，人做决策，系统留痕**。

### 4. 车辆安排：托数、容量、产能三方校验

- 排车输入：主仓 7 天可调拨出库量（托数）、库间调拨数据统计（调出仓 / 调入仓 / 待排车总托数 / 剩余托数）、车型与车次（车容量、总托数、总空余、是否满载）
- 批量指定出库日期与车型；出库产能超出自动预警（仓库 / 日期 / 预警类型 / 超出托数），校验不通过不允许落单
- 箱数与托数双向换算；一个调拨批次可拆成多个车次并行

### 5. 异常处理与经营复盘

- **批次平衡看板**自动识别三种不平衡：批次倒置（发货仓与门店当前批次差 ≥ 15 天）、连续跨月（W0–W9 连续两周 ending 批次跨月不一致）、月末跨月
- **批次消耗甘特图**按周呈现批次消耗轨迹，浅色列标记月末周，缺货批次置顶
- **手工调拨**：单选商品/车辆/箱规创建，系统自动完成容量与批次校验；偏离系统建议量时强制校验可用库存，按托/箱换算后半箱取整落库，全程留痕可逆
- **报表**：历史调拨汇总（门店 / 店群 / 品类透视）、当月执行进度与完成率、门店周 DIO 统计（断码与滞销识别的数据底座）

## 服装鞋帽行业适配：四大场景

调拨引擎与行业无关，行业语言由配比与拆分规则配置承载：

1. **季节性调补**：首铺按销售预测与店铺容量铺货，上市后按动销滚动追单与季中补货，季末控制库存占比。系统承载：Demand 按周速率铺量，分货比例随出库统计滚动更新，需求与比例共用一套口径
2. **换季新旧品替换**：新品导入与旧品退市并行，长青款跨季延续。系统承载：**以批次承载新旧切换**——新品批次按画像首铺，旧品批次按比例回撤，同一次调拨内并行处理
3. **差异化门店调拨**：A/B/C/D 分级店铺画像（旗舰店做形象与新品、常规店走量、奥莱店承接旧品回笼资金）。系统承载：门店组 1 / 2 分列，类别内比例二次拆分到门店，**店群差异在配额阶段就写进每一家门店**
4. **滞销商品替换**：以动销率与售罄率识别滞销款与断码款，抢在季末高峰前调往折扣渠道。系统承载：滞销识别后发起**反向调拨**，按目标店群重新分配并走同一套比例与校验

商品画像 × 调拨动作的对应关系：畅销款优先补货追单、平销款按节奏维持、长青款跨季延续、滞销款反向调拨至奥莱、断码款尺码补齐集中。

## 平台规模（生产级底座）

| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 前端页面 | 36 |
| 后端接口 | 88 |
| 定时任务 | 17 |
| 数据表 | 60 |

## 适用判断

- **适用**：多门店分销、季节性强的零售业态（服装鞋帽最典型），门店调补货依赖人工经验、批次与效期需严格管控、旺季发运产能需要提前校验的品牌
- **与 OMS 的关系**：调拨中心解决的是**仓到店的货品分配与发运**决策；订单履约（仓到消费者的拆单寻源发货）由 [DigiOS OMS 履约中心](/products/oms/fulfillment.md) 承担，库存账本与可用量由 [库存中心（IVM）](/products/oms/inventory.md) 统一供给——三者共用同一套库存口径，不各算一套账

## 成熟度说明

产品化 V1.0，已在 UAT 环境完成界面级交付与验证（分货比例、Demand 看板、车辆安排、智能调拨均按真实界面运行）。生产上线需结合客户的门店分组口径、批次与效期规则、车辆产能配置做实例化。

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**信息来源**：[DigiOS智能调拨管理中心产品介绍](/sources/knowledge-base/04-omnichannel/digios-1c737b6a.md)（产品材料原文）、[DigiOS OMS 总览](/products/oms/index.md)