【B2C案例】1号店：套路满满的带你玩转“互联网+供应链”

纽海信息技术(上海)有限公司(以下简称1号店)是国内首家网上超市，自2008年成立以来，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。目前，1号店已成立一个约1000人的IT团队，独立开发了大量的供应链管理模型、技术和系统；并在中国申请了多项专利技术，获得了124个软件著作权，已成长为国内领先的B2C网上购物平台。电子商务的诞生颠覆了传统供应链体系，其本质就是缩减非增值环节，利用高效的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。可从实际过程中看，现阶段电子商务模式还未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。管理与优化1、SLC方案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。从电子商务的发展速度来看，尽管1号店目前已经拥有将近40万平方米的仓库，但是，商品的不断增加，使得现有的仓库根本无法满足日益增长的SKU和销售量，而SLC方案就是基于这种背景产生的。SLC的物流模式SLC实质的效果等于把大量的供应商集中到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。1号店通过SLC模式拉近了供应商和1号店仓库的距离，实质上就是拉近了供应商和消费端的距离，这样就可以利用较低的库存储备量，即较少的安全库存，从供应链的核心指标来看，就是库存周转率。(2)从本质上优化合作模式，提高收货效率。SLC利用第三方的角色，扮演了类似支付宝的角色，从库存验收上为1号店形成了风险共担。而SLC和1号店的合作实现了规模化效应。如以前1号店需要面对多家供应商，在SLC模式下，1号店只需要和SLC进行货物交接。但同样达到了多品类入库的目的。(3)提升库存保障能力，减少脱销的冲击。供应商围绕在消费端附近的另一个有点就是快速响应；电商零售业普遍会不定期形成促销活动，唤起消费者的关注。这样其实很容易造成脱销或者高库存。SLC的存在能使供应商和1号店建立快速响应的沟通渠道。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。当供应商送货时，可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，可提高90%的效率，降低50%的货品破损。托盘共用体系的运作模式1号店通过实践托盘共用体系，对供应商提供了如下价值：(1)预约时间：托盘共用体系形成后，装卸货速度大幅加快，效率可提高90%以上；随之带来的是有限卸货垛口作业压力被大大缓解。然而，占用时间减少，对于供应商来讲，往往会有更多的时间可以选择，安排更为灵活。(2)绿色通道：在收货通道安排上，对于带板运输货物给予优先，加快车辆的周转！这也是1号店为推进托盘共用体系所做的政策性引导。(3)搬运工具：1号店同时为带板运输货物提供搬运工具，供应商可以利用有限的人力(一般自行携带员工即可)；而如果是散货运输，供应商需要在物流中心租用临时劳工，该模式的试用降低供应商卸货成本。(4)验货方式：对于带板运输货物采取更加信任的方式，其中一个重要的方面就是托盘运输可以有效保障货物的完整性，减少破损。通过托盘共用中的机械化操作，可有利于保护产品，有效实现降低货损，减少产品丢失；并且加快收货的速度，为供应商节省时间，创造价值。当然，1号店也在其中获得了益处，例如：资源利用率的提高(装卸平台)，人力成本的节约(减少收货作业人员等)。3、一起送方案一起送是1号店又一个较为前端的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，一起送则突破了这种界限，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。1号店通过一起送模式取得了如下成果：(1)1号店和供应商的沟通成本：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SP系统。该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，从而能做到科学与精准。(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：对于直送1号店但规模不大的供应商而言，通过将货物移交物流商处理，物流商可以提供上门提货服务，这类供应商可以减少运输资源的持有，降低固定成本压力。另外，供应商还能减少和1号店预约，送货，排队等烦恼，以此形成规模效应。4、Cross Docking Logistics系统Cross Docking Logistics物流系统(以下简称CDL)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，其在西方发达国家已获得成功应用。与其他配送战略相比，CDL物流配送战略可以在时间、空间、成本上获得利益。实质上，CDL物流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。目前，1号店采用的CDL模式为终点站型，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；其特点是对到货的时间和欲发送的指定地点有严格要求；其核心优势是，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。成效与分析通过SLC、托盘公用、一起送、CDL等供应链创新模式的实施，1号店在以下方面取得了重大成效：(1)库存周转率：库存周转效率大幅提升，平均周转天数明显下降，从原先的48天下降到18天；而SLC的库存一般仅保持9天，对1号店的资金流也有很大贡献。(2)仓储缺货率：缺货率下降，从原先的16%下降到8%，Top商品的缺货率从原先的9%下降到了3%。(3)平均送货时间：供应商平均送货时间明显缩短，普通供应商的平均送货时间约为6天；SLC送货则为6小时；(4)装卸搬运效率：装卸货速度加快，以一个12.5米厢式卡车为例，散货运输时装卸时间约为3-4小时，托盘共用后装卸时间约为20-30分钟，装卸效率提高90%以上。(5)物流运作成本：仓库上架和拣货成本下降，CDL模式省去了需调拨到外地的货物的上架后，又拣货的人工成本。经验与借鉴1、合作性计划、预测与补货(CPFR)CPFR通过一系列合作伙伴认同的业务流程，制定共同的销售和运作计划，并通过电子化的交流与沟通合作修改销售计划和补给计划，从而提高了计划的前瞻性和准确性，有效减少了事后性修补带来的高成本。简单地说，1号店希望通过一些措施和供应商制定共同的商务计划，从而共同对市场的需求进行一些预测，从中识别销售预测中的例外事件。1号店处于电子商务高速发展的环境中，促销是经营过程中比较常见的商业行为，促销很容易带来不必要的供需错乱。电商促销的供需关系1号店需要和供应商建立高效的协作通道，从商务计划开始，将促销活动信息及时向上游输送，争取完成规律性的商业活动，同时对例外情况能和供应商同时分享信息。1号店通过建立SP系统和供应商在线信息共通，目前有5000多供应商参与该平台，下一步将更加完善系统的功能。另外，在1号店业务快速增长下，区域的多级库存矛盾也逐渐凸显。1号店的目标是前置仓库货物满足80%订单，20%需要靠大仓(上海、广州、北京)共享解决。但是，由于需求波动会造成较大比例订单拆分，而很多供应商不具备全国送货的能力，这就造成了1号店营运成本提高。这也是需要和供应商协同，利用先进供应链策略去解决的。2、大数据驱动供应链由互联网+时代带来的环境特征是高度的不确定性，目前，1号店既要面临不确定的市场，又要提供最好的客户体验，这就对供应链管理提出了深度挑战。目前，1号店拥有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：(1)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，如质量数据、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。(2)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。(3)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，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：(1)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。(2)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。(3)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。(4)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(如图所示)。2015供应链可视化平台规划来源：《中国供应链管理蓝皮书(2016)》

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