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看1號店如何進行供應鏈管理

來源:巨靈鳥軟件  作者:進銷存軟件  發布:2017/4/21  瀏覽次數:5122

目前,1號店已成立一個約1000人的IT團隊,獨立開發了大量的供應鏈管理模型、技術和系統;并在中國申請了多項專利技術,獲得了124個軟件著作權,已成長為國內領先的B2C網上購物平臺。

套路滿滿的1號店帶你玩轉“互聯網+供應鏈”

    電子商務的誕生顛覆了傳統供應鏈體系,其本質就是縮減非增值環節,利用高效的IT技術為支撐,形成既能快速響應,又能規模效應的供應鏈體系。

    可從實際過程中看,現階段電子商務模式還未達到以上的理想程度,這也正是以下案例中,1號店通過不斷努力來改變其中存在的問題,優化供應鏈模式。

管理與優化

    1 SLC方案

    SLC是為了實現對前端物流的整合(即供應商到1號店物流中心),由1號店協助管理,第三方提供操作,將供應商庫存管理納入1號店庫存管理體系的服務。

    從電子商務的發展速度來看,盡管1號店目前已經擁有將近40萬平方米的倉庫,但是,商品的不斷增加,使得現有的倉庫根本無法滿足日益增長的SKU和銷售量,而SLC方案就是基于這種背景產生的。

套路滿滿的1號店帶你玩轉“互聯網+供應鏈”SLC的物流模式

    SLC實質的效果等于把大量的供應商集中到1號店物流中心附近,這種改造可以達到如下目的:

    (1)提高庫存周轉率,降低庫存周轉天數。1號店通過SLC模式拉近了供應商和1號店倉庫的距離,實質上就是拉近了供應商和消費端的距離,這樣就可以利用較低的庫存儲備量,即較少的安全庫存,從供應鏈的核心指標來看,就是庫存周轉率。

    (2)從本質上優化合作模式,提高收貨效率。SLC利用第三方的角色,扮演了類似支付寶的角色,從庫存驗收上為1號店形成了風險共擔。而SLC和1號店的合作實現了規模化效應。如以前1號店需要面對多家供應商,在SLC模式下,1號店只需要和SLC進行貨物交接。但同樣達到了多品類入庫的目的。

    (3)提升庫存保障能力,減少脫銷的沖擊。供應商圍繞在消費端附近的另一個有點就是快速響應;電商零售業普遍會不定期形成促銷活動,喚起消費者的關注。這樣其實很容易造成脫銷或者高庫存。SLC的存在能使供應商和1號店建立快速響應的溝通渠道。

    2 托盤共用體系

    托盤公用項目(又稱帶板運輸項目)是指1號店與托盤供應商以及上游供應商聯合,優化作業模式,采取托盤共用的模式。當供應商送貨時,可直接將商品和托盤一同交接給下游,實現上下游標準化運作,可提高90%的效率,降低50%的貨品破損。

套路滿滿的1號店帶你玩轉“互聯網+供應鏈”托盤共用體系的運作模式

    1號店通過實踐托盤共用體系,對供應商提供了如下價值:

    (1)預約時間:托盤共用體系形成后,裝卸貨速度大幅加快,效率可提高90%以上;隨之帶來的是有限卸貨垛口作業壓力被大大緩解。然而,占用時間減少,對于供應商來講,往往會有更多的時間可以選擇,安排更為靈活。

    (2)綠色通道:在收貨通道安排上,對于帶板運輸貨物給予優先,加快車輛的周轉!這也是1號店為推進托盤共用體系所做的“政策性”引導。

    (3)搬運工具:1號店同時為帶板運輸貨物提供搬運工具,供應商可以利用有限的人力(一般自行攜帶員工即可);而如果是散貨運輸,供應商需要在物流中心租用臨時勞工,該模式的試用降低供應商卸貨成本。

    (4)驗貨方式:對于帶板運輸貨物采取更加信任的方式,其中一個重要的方面就是托盤運輸可以有效保障貨物的完整性,減少破損。通過托盤共用中的機械化操作,可有利于保護產品,有效實現降低貨損,減少產品丟失;并且加快收貨的速度,為供應商節省時間,創造價值。

    當然,1號店也在其中獲得了益處,例如:資源利用率的提高(裝卸平臺),人力成本的節約(減少收貨作業人員等)。

    3 一起送方案

    一起送是1號店又一個較為前端的物流整合而形成的方案。對照托盤體系項目來看,托盤一般是指在某個供應商合作形成,一起送則突破了這種界限,將難以形成規模的供應商集中起來,1號店負責采購或推薦一批具有可靠質量的物流商,來做集中貨物的工作,并運輸到1號店物流中心。

    1號店通過一起送模式取得了如下成果:

    (1)1號店和供應商的溝通成本:1號店通過自身強大的系統研發平臺,專門設計了與之匹配的SP系統。該系統通過將線下資源數據化,形成了供應商/物流商與1號店的實時反饋,并且這種反饋機制一般由系統完成,完全不需要人工干預,從而能做到科學與精準。

    (2)對采購訂單的實時狀態反饋:供應商沒有系統查詢自身發出訂單的作業進度,同時,1號店也無法知道供應商是否及時響應了采購訂單。1號店每天有大量的采購單發出,靠人工監控訂單的執行情況基本是不可能的。在SP平臺上,這些信息都可以隨時更新,并提供給決策人員查詢。

    (3)送貨和倉庫預約的矛盾化解:在該模式未形成前,供應商預約送貨時間都是線下人工管理,供應商不愿意學習登陸1號店的SP系統,倉庫提前不知道物流商送貨以及他們要送達的貨物量,或者需要依靠物流商郵件后才能知道貨物的具體物流信息,因此物流商經常在固定預約時間內無法預約到合適的送貨請求,而1號店無法判斷預約的條件。如供應商預約半天時間是否合理。

    (4)規模效應形成:對于直送1號店但規模不大的供應商而言,通過將貨物移交物流商處理,物流商可以提供上門提貨服務,這類供應商可以減少運輸資源的持有,降低固定成本壓力。另外,供應商還能減少和1號店預約,送貨,排隊等煩惱,以此形成規模效應。

4 Cross Docking Logistics 系統

    Cross Docking Logistics 物流系統(以下簡稱“CDL”)因沃爾瑪而出名,作為一種先進的物流配送戰略和運作模式,其在西方發達國家已獲得成功應用。與其他配送戰略相比,CDL物流配送戰略可以在時間、空間、成本上獲得利益。

    實質上,CDL物流是在收貨和發貨之間直接地運送商品,取消了商品儲存和選擇的步驟。在發貨區域,商品經過一個傳送帶直接流向每個拖車;在收貨區域,產品從卡車上直接移到CDL物流傳送系統。

    目前,1號店采用的CDL模式為終點站型,即根據即將離開的運貨卡車對訂單進行分類和合并。這種類型的CDL物流要求從兩個或多個制造商或分銷商收到的訂單能夠同時發送到另外一個地點;其特點是對到貨的時間和欲發送的指定地點有嚴格要求;其核心優勢是,供應商送來的貨品不經過入庫,直接送往發貨區域或送至目的地的車輛上。

成效與分析

    通過SLC、托盤公用、一起送、CDL等供應鏈創新模式的實施,1號店在以下方面取得了重大成效:

    (1)庫存周轉率:庫存周轉效率大幅提升,平均周轉天數明顯下降,從原先的48天下降到18天;而SLC的庫存一般僅保持9天,對1號店的資金流也有很大貢獻。

    (2)倉儲缺貨率:缺貨率下降,從原先的16%下降到8%,Top商品的缺貨率從原先的9%下降到了3%。

    (3)平均送貨時間:供應商平均送貨時間明顯縮短,普通供應商的平均送貨時間約為6天;SLC送貨則為6小時;

    (4)裝卸搬運效率:裝卸貨速度加快,以一個12.5米廂式卡車為例,散貨運輸時裝卸時間約為3-4小時,托盤共用后裝卸時間約為20-30分鐘,裝卸效率提高90%以上。

    (5)物流運作成本:倉庫上架和揀貨成本下降,CDL模式省去了需調撥到外地的貨物的上架后,又揀貨的人工成本。

經驗與借鑒

    1 合作性計劃、預測與補貨(CPFR)

    CPFR通過一系列合作伙伴認同的業務流程,制定共同的銷售和運作計劃,并通過電子化的交流與溝通合作修改銷售計劃和補給計劃,從而提高了計劃的前瞻性和準確性,有效減少了事后性修補帶來的高成本。

    簡單地說,1號店希望通過一些措施和供應商制定共同的商務計劃,從而共同對市場的需求進行一些預測,從中識別銷售預測中的例外事件。

    1號店處于電子商務高速發展的環境中,促銷是經營過程中比較常見的商業行為,促銷很容易帶來不必要的供需錯亂。

套路滿滿的1號店帶你玩轉“互聯網+供應鏈”電商促銷的供需關系

    1號店需要和供應商建立高效的協作通道,從商務計劃開始,將促銷活動信息及時向上游輸送,爭取完成規律性的商業活動,同時對例外情況能和供應商同時分享信息。1號店通過建立SP系統和供應商在線信息共通,目前有5000多供應商參與該平臺,下一步將更加完善系統的功能。

    另外,在1號店業務快速增長下,區域的多級庫存矛盾也逐漸凸顯。1號店的目標是前置倉庫貨物滿足80%訂單,20%需要靠大倉(上海、廣州、北京)共享解決。但是,由于需求波動會造成較大比例訂單拆分,而很多供應商不具備全國送貨的能力,這就造成了1號店營運成本提高。這也是需要和供應商協同,利用先進供應鏈策略去解決的。

    2 大數據驅動供應鏈

    由“互聯網+”時代帶來的環境特征是高度的不確定性,目前,1號店既要面臨不確定的市場,又要提供最好的客戶體驗,這就對供應鏈管理提出了深度挑戰。

    目前,1號店擁有40萬平米的倉儲物流中心,可以提供300萬SKU供約7000萬用戶選擇。1號店的供應鏈工作人員需要對這些商品的采購、庫存、零售、送貨、退貨等等進行管理,這每件看似獨立的事件又在內部有很多關聯因素,這對1號店的供應鏈人員提出巨大的挑戰:

    (1)挑戰一:數據大而雜,供應鏈人員很難分辨海量數據的重要性排序。管理人員會擁有很多的報表,如質量數據、效率數據;業務愈加精細管理,就會收集越多的數據;最后造成大量、復雜數據中,失去焦點,甚至忽略重點、舍本逐末。

    (2)挑戰二:由于供應鏈本身的復雜性,工作人員面對的數據基本是從局部獲得;很難得出決策信息。管理人員往往從某些點或者局部取得了數據,但很難得到結論,例如效率要和成本綜合看,自己的效率要和同行對比才能看出優劣。

    (3)挑戰三:數據沒有有效的對比分析,工作人員無法決策是否要有專門的行動以應對。例如,對1號店來講,有些數據是合理的,有些是暫時的,同時;有可能是采取行動馬上見效的,如我們發現倉庫存貨有一定比例的高庫齡商品,如果能知道這個比例已經大大超過歷史水平,就說明需要采取行動。

    面對這些挑戰,以及每天形成的海量供應鏈相關數據,這些數據從流程時效的,到作業成本,到質量描述,又包括了不同的作業單位。1號店將以大數據的思維去驅動供應鏈創造高績效。為此,1號店成立了專門的供應鏈大數據分析平臺,這個大數據平臺的主要目標是:

    (1)第一:把供應鏈的海量數據進行萃取、組合;從視覺上圖形化,讓管理人員快速、并作出正確的決策。

    (2)第二:利用大數據相關性思維挖掘供應鏈各因素之間的管理關系,每個變量的值和相關變量的相關情況,給決策者全面的、系統的思維。

    (3)第三:利用強大的數據實時監控功能,對供應鏈活動的戰情實時可視反饋,及時控制正在糟糕的活動繼續發展。

    (4)第四:綜合評估供應鏈改善過程中所實時的策略,數據說話,導向下一步提高(如圖所示)。

圖1 實施策略

圖1 實施策略

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