随着居民收入水平不断增加,人们对高品质的生活质量也越来越重视,消费倾向中对节假日和纪念日仪式感的追求也越来越凸显。本文立足于习近平总书记在十九大报告中提出的以“一带一路”建设为契机,在中高端消费、现代供应链等领域培育新增长点、形成新动能的大环境,餐饮行业甚至整个快速消费行业都纷纷借助于互联网技术,涌现出很多新的销售模式,这些模式很大程度上颠覆了餐饮行业的传统零售模式,也迫使企业选择更有效的配送模式。本文采用文献法、经验总结法、定量分析法和数据预测法,通过实例研究AI企业的冷链配送的现状,寻找出O2O模式下冷链配送存在的问题,包括配送时间过长,成本高、缺货、货损严重等,针对这些问题进行详尽的分析并提出相应对策,同时通过研究国内外先进的冷链配送经验,结合企业实际情况分析后确定采用与多种第三方合作的形式进行分仓备货,也就是将O2O订单预测产品提前运输到消费者附近仓库的模式,并通过分仓逻辑和步骤建立分仓模型并通过实例验证其有效性。数据上主要收集AI企业在O2O平台上的历史销售件量、大型节日促销活动等相关数据进行预测,分析所需配送的产品和影响配送的因素,并结合第三方合作商提供的物流运力数据、分仓定级、分仓约定等资料,通过分仓算法测算出分仓数量、各仓所在城市、覆盖区域等。同时在第三方合作商未能覆盖到且AI企业门店超过5家的区域自建区域配送中心,并采用重心法进行选址测算。最后本文依托第三方合作商的系统监测库存情况,适时进行系统或者人工调拨管理,以尽可能解决缺货问题。冷链配送是涉及环节和时间节点等众多因素构成的复杂系统,本文着力于使冷链配送优化后可以更加切合企业实际情况,切实提高O2O订单配送效率,降低配送成本和解决配送时间过长,货损严重和经常缺货等问题,以此来提升客户的体验感,最终达到提高销售业绩的目的。对其它活跃在O2O平台上的连锁餐饮企业及以生鲜电商为主要客源的物流企业有一定的借鉴意义。