1号店：大数据驱动供应链实施

　　书籍背景：

　　由著名经济学家吴敬琏、冯国经、樊纲、魏杰任学术顾问，由著名流通经济学家、物流与供应链资深专家丁俊发研究员任主编，由北京中物联物流规划研究院《丁俊发工作室》、浙江供应链协会、香港冯氏集团、青岛日日顺物流有限公司、华瀚（上海）数据科技股份有限公司、《现代物流报》共同策划，并组织国内知名高校、研究部门、知名企业参加编写的《中国供应链管理蓝皮书》，在2011年首次正式推出，每年一本，填补了国内空白，受到经济界、企业界、学术界，教育界的广泛关注与热烈欢迎，成为全面了解国际与中国供应链管理发展现状以及优秀企业供应链管理案例的必备读物。对政府经济部门、企业供应链管理部门、中外投资者、物流与供应链管理院校、研究机构和培训机构等都具有重要的参考价值和研究意义。

　　在总结2011年、2012年、2013年、2014年《蓝皮书》经验的基础上，2015年5月底，由中国财富出版社出版的《中国供应链管理蓝皮书（2015年）》有一些新的特色，比如由德国和日本专家参与理论编写，使《蓝皮书》进一步国际化与开放化。

　　新书目录：

　　《中国供应链管理蓝皮书（2015）》主要内容如下：

　　一、理论部分

　　第一篇 中国全球供应链体系战略研究（由丁俊发、王辉、董天胜撰稿）（本章可试读，昨日万联网官方微信wanlinkcn已分享）

　　第二篇 工业领域物流与供应链管理研究（贺登才、张晓东等撰稿）

　　第三篇 互联网金融商业模式研究（由胡跃飞、金晓龙、梁超杰等撰稿）

　　第四篇 中国商品批发市场供应链体系发展思考（由任兴洲、王微撰稿）

　　第五篇 用供应链思维构建国家经济和区域经济（由魏际刚、陈金晓撰稿）

　　第六篇 全球供应链——来自西方的视角对世界供应链解读（由德国专家雷马赫撰稿）

　　第七篇 日本城市共同配送的理论和实务（由日本专家丹下博文撰稿）

　　二、案例部分

　　案例一 上海安吉：海通物流“一体化”汽车物流供应链管理模式

　　案例二 深圳创捷：构造产业互联网+供应链金融生态圈的商业模式

　　案例三 1号店：大数据驱动供应链实施（详见今日万联网微信分享，见下文）

　　案例四 宏伟供应链：核电行业供应链管理的创新与应用

　　案例五 上海钢铁交易中心：钢铁电商供应链探索历程

　　案例六 九好集团：打造从供应商到客户三方共赢的供应链平台

　　案例七山东邮政速递：打造中国重汽生产供应链优化模式

　　案例八 京东商城：“自建物流体系”的供应链管理模式

　　案例九 锐特信息：与TCL速必达联手打造O2O供应链管理服务创新模式

　　案例十 苏州南环桥：农产品从田头到餐桌的供应链集成

　　案例十一 欧浦钢网：“实体物流与电子商务”双驱动供应链集成服务商

　　案例十二 余慈物流：用供应链思维打造化纤生产供应链升级版

　　案例十三 安徽商之都：数据分析模型优化供应链管理

　　案例十四 一达通：外贸综合服务平台——电商金融新业态

　　案例十五 太原钢运物流：与太钢深度融合的供应链物流服务实践

　　章节试读：

　　案例三 1号店：大数据驱动供应链实施

　　1号店董事长于刚在2014年全球供应链管理峰会上讲道： “零售不管前端是什么样的模式，通过什么形式展示商品，是在线上还是在线下，还是什么营销手段，但是它的实质是什么呢？它的实质就是把顾客想要的商品在他想要的时间和地点，保质保量的送到顾客手中，这是零售的实质，这一切不是靠前端完成的，最后还是要靠供应链管理，所以供应链管理应该是零售一个核心的竞争力。”

　　从战略思维上看，1号店和竞争对手有共同的看法，供应链管理将是任何零售电子商务的核心竞争力。但是，1号店作为以食品、百货为切入点的综合类电子商务零售企业，商品是大众所需，购买频次高，黏性强，获取顾客比较容易，而且都是一些忠实顾客。但从供应链角度，因为商品比较大，比较重，毛利不高，保质期短，易漏易损，各种各样的问题，所以1号店的供应链管理更为重要，也要求必须有自己的特点，这种突破将成为公司依赖的竞争壁垒。

　　综合以上因素：1号店一直将供应链体系建设作为公司发展的核心手段，并且取得了很好的成绩。例如，库存周转周转期初大概在60多天，后来逐渐改进到50多天，40多天，30多天，20多天，到现在已经到了18天，今年的目标是做到15天。而传统的零售大概需要30天左右。仓库内平均拣选一个DO的时间是50秒左右，但是平均每个DO的SKU约为10个。这个数据约为京东每个DO的6倍；而类似垂直电商基本每个SO约为1个SKU。这些背后就是我们对供应链管理工作进行深耕细作而取得的。以下我们可以详细解析其中的案例及其原理。

　　供应链管理的运作模式

　　对供应链管理而言，我们必须了解其组织原理以及其构成模型；在此基础上形成有效的理论优化思维，借助先进的IT智能以及相关设备技术，达到优化效果。一般情况下，供应链模型可以表示为下图：

　　从本图可以看出，商品从制造端流向客户过程中需要层层转移，而转移就意味着成本；上图仅表示最理想情况。事实上制造商和批发商、批发商和零售商又有可能有多级转运。转运过程中运输费用、物流装卸、进入库操作都会形成商品的成本构成。到零售端，零售商的店面租金、工作人员也形成商品的成本。这些成本将最终转嫁到消费者身上。其成本线和价值流相比，成本容易在价值传递过程中不断叠加，大量价值损耗在非增值工作项目上。

　　电子商务的诞生将颠覆类似传统的供应链体系，本质就是缩减非增值环节，利用高效IT技术为支撑，形成既能快速响应又能规模效应的供应链体系。电子商务供应链模式可以从下图表示：

　　通过对比，我们可以发现传统和电商的零售供应链体系中成本构成的区别。

　　当然，从实际过程中看，电子商务模式往往没有达到以上的理想程度。这也正是以下案例中，1号店通过不断努力，来改变其中存在的问题，优化供应链模式。

　　1、SLC

　　SLC是为了实现对前端物流的整合（即供应商到1号店物流中心），由1号店协助管理，第三方提供操作，将供应商库存管理纳入1号店库存管理体系的服务。其全称为供应商物流中心（supplier logisticcenter）。从目前电子商务发展速度来看，无论建多大的仓库，都无法满足日益增长的SKU和销售量。1号店目前已经拥有将近40万平方米的仓库，但是商品仍然不断增加。SLC的方案就是基于这种背景而产生。

　　SLC的物流模式表示为下图：

　　其实质的效果等于把大量的供应商集中到了1号店物流中心附近，这种改造可以达到如下目的：

　　1、提高库存周转率，降低库存周转天数

　　2、从本质上优化合作模式，提高收货效率。

　　3、提升库存保障能力，减少脱销的冲击。

　　2、托盘共用体系

　　托盘公用项目，又称带板运输项目，是指1号店与托盘供应商以及上游供应商联合，优化作业模式，采取托盘共用的模式，供应商送货时直接将商品和托盘一同交接给下游，实现上下游标准化运作，提高了90%的效率，降低了50%的货品破损。其原理就是本文开始论述的“渠道”内的作业成本。这部分成本在学术界称为非增值项目。托盘共用体系可以有效解决这一问题。一般来讲不同业务单元（例如供应商和中间商或1号店）进行货物交接会发生如下成本：货物装卸、货物清点或检验、货物入库、以及货物再转移。这些成本大多和作业单位相关，并呈线性关系。如果以箱为单位，那么成本和箱数线性相关，如果是托盘就是和托盘线性相关。而且托盘可以利用机械作业，节约人力。这就是托盘共用体系的本质所在。在1号店这种运作模式可以用如下进行图示：

　　1号店通过实践托盘共用体系，单对供应商而言，提供了如下价值：

　　1、更宽松的预约时间

　　2、绿色通道

　　3、搬运工具

　　4、验货方式

　　3、一起送

　　一起送是1号店又一个为前端物流整合而形成的方案。对照托盘体系项目来看，托盘一般是指在某个供应商合作形成，一起送突破了这种界限，将难以形成规模的供应商集中起来，1号店负责采购或推荐一批具有可靠质量的物流商，来做集中货物的工作，并运输到1号店物流中心。回到最开始的图解，类似完成了如下过程改变：

　　这种模式的诞生可以为以下两种供应商带来价值：

　　1）直送1号店但规模不大

　　2）通过转运送货至1号店

　　1号店通过这种模式取得如下成果：

　　1、1号店和供应商的沟通成本：

　　供应商约物流商送货通过邮件预约，物流商与1号店仓库预约也是通过邮件，这种邮件交流往往会形成遗漏或者反馈不及时的问题。1号店通过自身强大的系统研发平台，专门设计了与之匹配的系统（supplierportal简称SP）。1号店的系统通过将线下资源数据化，形成了供应商/物流商与1号店的实时反馈。并且这种反馈机制一般由系统完成，完全不需要人工干预。且能做到科学、精准。1号店在预约系统的优化上已经多达30多次优化，就是为了让系统能最大化减少人力工作。这个系统时供应商、物流商免费使用，和1号店交互的平台。

　　2、对采购订单的实时状态反馈

　　供应商没有系统查询自身发出订单的作业进度，同时，1号店也无法知道供应商是否及时响应了采购订单。1号店每天有大量的采购单发出，靠人工监控订单的执行情况基本是不可能的。在SP平台上，这些信息都可以随时更新，并提供给决策人员查询。

　　3、送货和仓库预约的矛盾化解

　　在该模式未形成前，供应商预约送货时间都是线下人工管理，供应商不愿意学习登陆1号店的SP系统，仓库提前不知道物流商送货以及他们要送达的货物量，或者需要依靠物流商邮件后才能知道货物的具体物流信息，因此物流商经常在固定预约时间内无法预约到合适的送货请求，而1号店无法判断预约的条件。如供应商预约半天时间是否合理。

　　4、规模效应形成（上文已经论述）

　　4、Cross Dock

　　CDL物流英语全称CrossDockingLogistics，简称：CDL。物流因沃尔玛而出名，作为一种先进的物流配送战略和运作模式在西方发达国家已获得成功应用，与其他配送战略比较，CDL物流配送战略可以在时间、空间和成本上获得利益。“CDL物流实质上是在收货和发货之间直接地运送商品，取消了商品储存和选择的步骤。在发货区域，商品经过一个传送带直接流向每个拖车；在收货区域，产品从卡车上直接移到CDL物流传送系统。”

　　一般认为，在CDL物流系统中，仓库充当库存的协调点而不是库存的储存点。在典型的CDL物流系统中，商品从制造商达到仓库，然后转移到零售商的车辆上，进而尽可能快地运送给零售商。商品在仓库中停留的时间很短，通常不超过12个小时。1号店目前采用的CDL模式为终点站型。终点站型CDL物流(terminalcross—dockingLogistics)，即根据即将离开的运货卡车对订单进行分类和合并。这种类型的CDL物流要求从两个或多个制造商或分销商收到的订单能够同时发送到另外一个地点。终点站型CDL物流的特点是对到货的时间和欲发送的指定地点有严格要求。

　　一般来讲，1号店多以上海、广州为中心，将终点站设为武汉、泉州、成都等前置仓库。CDL模式的益处相对简单，其在1号店的效果也体现出了其核心优势：即供应商送来的货品不经过入库，直接送往发货区域或送至目的地的车辆上。但是1号店的CDL模式也有很多不同，主要是基于1号店内部的运作具体环境而言。例如这种CDL模式使用条件、考虑因素、相关团队如何配合的问题。

　　1号店的CDL主要是围绕PMS为指令中枢，任何作业团队接受PMS系统命令，完成任务。下面以武汉为终点站为例，解释智能IT技术在1号店CDL模式下的使用过程。首先，1号店采购人员或系统发出采购需求，这个采购需求可能有多个供应商可以满足，PMS首先需要根据系统内的相关数据选择采购对象。综合成本，到货期等因素，假如选择上海某供应商作为采购对象，那么PMS还需要根据调货时效以及车辆配置因素判断是否走CDL模式；例如进口食品为核心商品，走CDL时效过长，偏向于直接调拨。然后，PMS如果经过大量计算，确定本次采购采用CDL模式，本次采购类型就会有对应的标识，这种标识会同时传给WMS系统，WMS人员将从系统中体现本次订单收货的特殊性（只接受、不入库）；同时TMS接受到运输任务，可以根据计划做运输资源配置。最后：TMS可以发出在途过程信息，这个信息也会给PMS并展示到采购负责人员，如果中间出现异常，可以进行临时干预。

　　由此我们看到，1号店实施CDL模式是应用了大量IT技术支持，否则CDL也可能带来大量库存（供应商提前期是增加的）或者缺货成本的上升。这种模式最大化实现了集中采购，同时减少了直接从上海仓库调拨的业务模式。为上海仓库降低了压力。全局上压缩了成本。

　　1号店利用大数据驱动供应链

　　互联网时代带来了环境特征就是高度的不确定性，自从2009年以来，每年双11演绎着新型的“曲棍球棒”效应。今年双12又被市场所开发……。1号店目标是面临这个不确定的市场提供最好的客户体验，这就是对供应链的深度挑战。

　　1号店目前拥有40万平米的仓储物流中心，可以提供300万SKU供约7000万用户选择。1号店的供应链工作人员需要对这些商品的采购、库存、零售、送货、退货等等进行管理，这每件看似独立的事件又在内部有很多关联因素。这对1号店的供应链人员提出巨大的挑战：

　　挑战一：数据大而杂，供应链人员很难分辨海量数据的重要性排序。管理人员会拥有很多的报表，很多的质量数据、效率数据；业务愈加精细管理，就会收集越多的数据；最后造成大量、复杂数据中，失去焦点，甚至忽略重点、舍本逐末。

　　挑战二：由于供应链本身的复杂性，工作人员面对的数据基本是从局部获得；很难得出决策信息。管理人员往往从某些点或者局部取得了数据，但很难得到结论，例如效率要和成本综合看，自己的效率要和同行对比才能看出优劣。

　　挑战三：数据没有有效的对比分析，工作人员无法决策是否要有专门的行动以应对。例如，对1号店来讲有些数据是合理的，例如10%左右的拆单现象。有些是暂时的，同时；有可能是采取行动马上见效的，如我们发现仓库存货有一定比例的高库龄商品，如果能知道这个比例已经大大超过历史水平，就说明需要采取行动。

　　面对这些挑战，以及每天形成的海量供应链相关数据，这些数据从流程时效的，到作业成本，到质量描述，又包括了不同的作业单位。1号店将以大数据的思维去驱动供应链创造高绩效。为此，1号店成立了专门的供应链大数据分析平台，这个大数据平台的主要目标是：第一：把供应链的海量数据进行萃取、组合；从视觉上图形化，让管理人员快速、并作出正确的决策。第二：利用大数据相关性思维挖掘供应链各因素之间的管理关系，每个变量的值和相关变量的相关情况，给决策者全面的、系统的思维。第三：利用强大的数据实时监控功能，对供应链活动的战情实时可视反馈，及时控制正在糟糕的活动继续发展。第四：综合评估供应链改善过程中所实时的策略，数据说话，导向下一步提高（如：2015供应链可视化平台规划）。