在消費(fèi)品供應(yīng)鏈管理中，庫存問題就如同“魔咒”般的存在，由于市場變化太快，缺貨和積壓往往不期而至。積壓意味著高額的倉儲、調(diào)撥等費(fèi)用以及過期風(fēng)險，缺貨則可能丟失銷售機(jī)會，降低企業(yè)的市場競爭力。
面對復(fù)雜的直銷、經(jīng)銷商以及線上線下渠道，如何找到需求和供應(yīng)之間的庫存平衡點(diǎn)，合理進(jìn)行備貨補(bǔ)貨，是對供應(yīng)鏈的極大考驗(yàn)，也決定著企業(yè)能否成功打下營銷戰(zhàn)。
備貨補(bǔ)貨要考慮歷史數(shù)據(jù)、市場需求情況，還要考慮生產(chǎn)供應(yīng)情況以及倉儲配送能力等因素，是非常復(fù)雜的決策問題。傳統(tǒng)的庫存管理系統(tǒng)，可以及時記錄產(chǎn)品的出入庫、發(fā)貨、補(bǔ)貨等情況，但備貨補(bǔ)貨策略往往依賴人工決策，通常根據(jù)粗略的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)確定安全庫存、安全天數(shù)、補(bǔ)貨量等庫存指標(biāo)，具有較強(qiáng)的主觀性和片面性，導(dǎo)致難以及時精準(zhǔn)地配置貨品。
近年來，智能決策技術(shù)的發(fā)展，全面提升了大規(guī)模復(fù)雜決策問題的算法算力，為解決庫存管理問題帶來了新路徑。今天我們從企業(yè)庫存管理的根源問題出發(fā)，探析智能決策的破解之道。
消費(fèi)品供應(yīng)速度比拼加劇，備貨補(bǔ)貨需要更協(xié)同更敏捷
現(xiàn)代供應(yīng)鏈和數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，使得一件商品從原料商、生產(chǎn)商、渠道商到消費(fèi)者手中，供應(yīng)速度實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級遞增。但是為什么備貨補(bǔ)貨的問題卻越來越突出？因?yàn)闋I銷渠道越來越多，消費(fèi)者選擇性越來越多，對企業(yè)庫存周轉(zhuǎn)的速度提出了更高要求。
從需求端來看，由于市場不確定性因素太多，企業(yè)很難精準(zhǔn)地把握市場需求。早期品牌商的庫存?zhèn)湄浿饕蕾嚽郎痰男枨筇釄蠛蜌v史銷量數(shù)據(jù)，少報或多報難以控制，結(jié)果常常出現(xiàn)緊急要貨、壓貨竄貨問題，管理非常被動。現(xiàn)在很多大型企業(yè)采用“一盤貨”模式，不同零售門店、電商平臺、直播渠道等都從統(tǒng)一倉庫發(fā)貨，品牌商會借助數(shù)字化技術(shù)預(yù)測需求，但由于渠道太多、市場變化太快，企業(yè)在匹配需求和庫存時仍然存在很大差距。
從供應(yīng)端來看，備貨補(bǔ)貨還要考慮企業(yè)整體的生產(chǎn)、采購、倉儲能力等，如果忽視企業(yè)的供應(yīng)承接能力，也無法做到理想的備貨補(bǔ)貨。比如，即便計(jì)劃部門精準(zhǔn)預(yù)測了銷量，如果生產(chǎn)跟不上，或者采購預(yù)算有限，也無法保證足夠的備貨量。
庫存?zhèn)湄浹a(bǔ)貨是一項(xiàng)預(yù)見性的工作，核心目的是，用最小的庫存滿足最大的需求，本質(zhì)上是資源最優(yōu)分配利用問題。面對需求的不確定性和生產(chǎn)供應(yīng)的復(fù)雜性，品牌商要維持多級庫存的動態(tài)安全，必須實(shí)現(xiàn)庫存和銷售、供應(yīng)、生產(chǎn)、采購等不同環(huán)節(jié)的動態(tài)協(xié)同，而且要能夠?qū)⒏鱾€環(huán)節(jié)的不確定性進(jìn)行量化，這對企業(yè)的技術(shù)和業(yè)務(wù)模式都是很大的挑戰(zhàn)。
很多企業(yè)的供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)打通，但如果缺貨和積壓還是同時存在，企業(yè)就要思考一下，是不是陷入了虛假協(xié)同陷阱。真正的協(xié)同，不止是簡單的數(shù)據(jù)共享，應(yīng)該是從規(guī)劃到執(zhí)行的全面同步。就庫存管理來說，如何將需求和供應(yīng)端的數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)地投射到不同層級的庫存配置中，需要流程上的打通，更需要精細(xì)化的分類和計(jì)算。
從“一刀切”到差異化，是優(yōu)化庫存管理的關(guān)鍵樞紐
企業(yè)在提到缺貨和積壓時，往往并不是所有商品或者地區(qū)及時間都缺貨。更常見的是，這里缺貨那里積壓，A商品缺貨B商品積壓等情況，這是因?yàn)槊總€細(xì)分維度和顆粒度的需求都有差異，如果用“一刀切”的方式分配貨品，顯然難以滿足市場的差異化需求。
具體來看，它包括很多層次和層級。企業(yè)的產(chǎn)品會有新品、波動品、季節(jié)品等不同類別，每個類別下有不同的產(chǎn)品和SKU，每個SKU備貨都要考慮年/月/日的需求，全國/省份/城市/區(qū)域的需求，不同維度的庫存配置精準(zhǔn)度都會影響效率和效益。所以，備貨補(bǔ)貨的關(guān)鍵是，協(xié)同基礎(chǔ)上的差異化分配。
第一，區(qū)域備貨差異化。空間維度上，地域性特點(diǎn)會形成不同的消費(fèi)習(xí)慣和需求。例如，同一款防曬霜，5月份在廣州地區(qū)需求已經(jīng)非常旺盛，在東北地區(qū)還是長尾品。按照傳統(tǒng)一刀切的管理方式，會在這兩個地區(qū)的倉庫都放10天左右的安全庫存。如果在東北地區(qū)少放一些庫存，就可以提高整體庫存的周轉(zhuǎn)率。所以，同一個商品在不同的區(qū)域倉，其安全庫存水位和補(bǔ)貨策略是不一樣的。
第二，階段備貨差異化。時間維度上，每個季度/月度/周度/每天的需求可能都是不同的。以啤酒為例，同一地區(qū)在夏季的銷量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他季節(jié)，不同季節(jié)安全庫存怎么定？多久補(bǔ)一次貨？大促時如何補(bǔ)貨？假如常規(guī)是一周一補(bǔ)，在大促階段銷售波峰很高，而倉庫庫容有限，企業(yè)可能每天都需要補(bǔ)貨。
第三，渠道備貨差異化。新零售時代，營銷渠道日益多元化，線下門店、電商平臺、直播平臺、小程序等讓消費(fèi)者有了更多選擇，每個渠道的營銷方式和銷量都有差異，不能用一刀切或平均分配的方式進(jìn)行備貨。雖然不同渠道訂單可能從同一倉庫發(fā)貨，但在備貨補(bǔ)貨時，卻要提前計(jì)算不同渠道的需求，并為相應(yīng)渠道準(zhǔn)備足夠的貨品，最后再綜合不同渠道需求確定各倉庫層級/時間周期的備貨補(bǔ)貨量。
第四，庫存選品差異化。大型企業(yè)的倉網(wǎng)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，通常包括中心倉、區(qū)域倉、前置倉等多級倉網(wǎng)。不同層級的倉庫容量大小不同，產(chǎn)品品類也有差異，中心倉往往擁有幾乎全量的SKU，細(xì)分層級的倉庫品類相對較少，庫存的選品對履約成本和效率影響較大。比如，用戶在網(wǎng)上同時購買了一袋咖啡和一臺咖啡機(jī)，咖啡機(jī)第二天就到貨，咖啡卻在五天后才到。由于兩類商品不在同一倉庫，導(dǎo)致一個訂單被拆開發(fā)貨，讓消費(fèi)體驗(yàn)大打折扣，企業(yè)配送成本也相應(yīng)增加。而通過優(yōu)化庫存選品，可以降低履約成本、提升消費(fèi)體驗(yàn)。
備貨補(bǔ)貨過程中，企業(yè)要考慮的不是單一因素，往往需要具體到產(chǎn)品*區(qū)域/渠道*倉庫*時間周期等，不同維度的影響因子交叉組合后，計(jì)算量非常龐大，已經(jīng)超越了人工計(jì)算的范疇。
智能決策賦能庫存管理：全局視角下的差異化尋優(yōu)
通過以上分析可以看到，高效能的庫存管理是協(xié)同決策下的精細(xì)化和差異化運(yùn)營。在技術(shù)上，它涉及多層級數(shù)據(jù)的拆分組合及預(yù)測、復(fù)雜場景的算法建模，以及大規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算求解，智能決策技術(shù)在這些方面彌補(bǔ)了人工決策和傳統(tǒng)數(shù)字化系統(tǒng)的不足。
以杉數(shù)科技的庫存優(yōu)化方案為例，基于智能算法和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)，其可以將紛繁復(fù)雜的多級倉網(wǎng)庫存問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題進(jìn)行求解優(yōu)化，按照產(chǎn)品類別、區(qū)域、渠道、時間等維度，構(gòu)建自下而上和自上而下的多層級庫存計(jì)劃，為庫存管理的規(guī)劃和執(zhí)行提供多維參考和指導(dǎo)。
備貨補(bǔ)貨的源頭是，對需求的差異化了解。這要求企業(yè)在做需求計(jì)劃時，就能夠從不同維度進(jìn)行精細(xì)化和精準(zhǔn)化預(yù)測。借助智能決策解決方案，企業(yè)從需求開始，就可以圍繞產(chǎn)品、區(qū)域、渠道、時間周期等不同維度，了解多層次的差異化需求，再結(jié)合企業(yè)的生產(chǎn)、采購、財(cái)務(wù)計(jì)劃，得到精準(zhǔn)科學(xué)的需求計(jì)劃。
安全庫存作為庫存配置的基線，是影響備貨補(bǔ)貨的關(guān)鍵因素。安全庫存越大，出現(xiàn)缺貨的可能性越小，但庫存越大，庫存積壓的可能性也越大。智能決策方案基于需求數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)水平參數(shù)，可以自動進(jìn)行產(chǎn)品分類，并根據(jù)結(jié)果自動設(shè)定差異化的庫存策略，輸出差異化的最優(yōu)安全庫存，在保證客戶滿足率的同時，最小化庫存積壓。
杉數(shù)計(jì)劃宇宙產(chǎn)品庫存計(jì)劃系統(tǒng)示意圖
有了精準(zhǔn)的需求數(shù)據(jù)和安全庫存參考，庫存計(jì)劃員就可以綜合考慮銷量預(yù)測數(shù)據(jù)及安全庫存，給出目標(biāo)庫存建議，最后輸出精確可執(zhí)行的庫存計(jì)劃，包括未來一段時間內(nèi)某個商品在某個地點(diǎn)的計(jì)劃庫存量、安全庫存上下限等。同時，結(jié)合現(xiàn)有的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)配置，制定詳細(xì)到到月/周/天級別的補(bǔ)貨計(jì)劃，包括某個商品在未來某個時間點(diǎn)，需要從哪個Sourcing補(bǔ)貨多少數(shù)量，及對應(yīng)的運(yùn)輸方式。
杉數(shù)計(jì)劃宇宙產(chǎn)品補(bǔ)貨計(jì)劃系統(tǒng)示意圖
需要指出的是，針對庫存計(jì)劃單元上的產(chǎn)品、地點(diǎn)、時間等維度，系統(tǒng)均可配置對應(yīng)的樹狀層級結(jié)構(gòu)，計(jì)劃可按層級進(jìn)行向上匯總和向下分拆，從而實(shí)現(xiàn)宏觀到微觀層面的統(tǒng)一，將決策優(yōu)化深入到庫存管理的每一個毛細(xì)血管中，真正做到庫存管理的協(xié)同化和差異化。同時，系統(tǒng)也可以基于訂單、成本和收益情況，對不同的庫存選品進(jìn)行組合優(yōu)化。
打造敏捷精準(zhǔn)的庫存調(diào)配能力，釋放供應(yīng)鏈長效價值
備貨補(bǔ)貨永遠(yuǎn)發(fā)生在銷售之前，無論多精密的庫存管理系統(tǒng)，也無法100%滿足未來市場變化，企業(yè)能做的是盡可能縮小備貨量和實(shí)際需求的差異。在實(shí)際庫存管理過程中，難免出現(xiàn)緊急補(bǔ)貨、臨時調(diào)貨的情況，智能決策支持的庫存優(yōu)化方案，還可以基于計(jì)劃進(jìn)行后續(xù)跟蹤監(jiān)控，實(shí)時反饋庫存水位、補(bǔ)貨完成情況，以應(yīng)對緊急性庫存調(diào)撥和計(jì)劃調(diào)整。
例如，某種產(chǎn)品按照正常的銷售計(jì)劃，提前儲備了足夠數(shù)量，但是由于一場直播意外爆火，庫存臨時告急。常規(guī)的做法是，要么從附近倉庫調(diào)貨，要么從工廠調(diào)貨，對于品牌商來說，無論從哪里調(diào)貨，都會影響整體庫存配置，因?yàn)檎{(diào)走了工廠或附近倉庫的貨品，就會對其他區(qū)域的營銷有所影響。如何安排補(bǔ)貨，才能實(shí)現(xiàn)效率和成本更優(yōu)化？利用智能決策的模擬仿真技術(shù)，基于實(shí)時庫存數(shù)據(jù)，企業(yè)可以通過相關(guān)參數(shù)調(diào)整，計(jì)算不同情況下的訂單滿足率、物流成本等數(shù)據(jù)，通過多版本對比，來確定最優(yōu)的調(diào)貨補(bǔ)貨方案。
而且，對未來可能發(fā)生的風(fēng)險情況，也可以借助模擬仿真技術(shù)進(jìn)行預(yù)判和感知。例如，通過調(diào)整需求預(yù)測、目標(biāo)庫存、補(bǔ)貨間隔等參數(shù)，來測算相應(yīng)的訂單滿足率、物流成本等指標(biāo)，對比歷史人工實(shí)際進(jìn)行的預(yù)測、補(bǔ)貨、滿足率等數(shù)據(jù)，進(jìn)一步預(yù)判可能發(fā)生的情況并提供決策建議，當(dāng)突發(fā)狀況時就可以從容應(yīng)對。
在產(chǎn)供銷整個鏈路上，庫存一方面受到供需兩側(cè)的影響，同時也是平衡供需的杠桿。通過科學(xué)的庫存規(guī)劃管理，將商品數(shù)合理控制在一定范圍內(nèi)，構(gòu)建庫存蓄水池，可以動態(tài)調(diào)整供需兩側(cè)的運(yùn)作。基于智能決策的備貨補(bǔ)貨計(jì)劃，不僅能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)庫存的最大化利用，也讓企業(yè)的庫存補(bǔ)貨更加可控和靈活。這種敏捷精準(zhǔn)的調(diào)控能力，是柔性供應(yīng)鏈的必備條件，將為企業(yè)帶來長期價值。
由于發(fā)展階段和模式不同，各企業(yè)遇到的庫存問題和關(guān)注重點(diǎn)也不同，比如，有的企業(yè)更關(guān)注新品上市或者促銷階段的備貨，有的企業(yè)比較關(guān)注線上渠道的補(bǔ)貨等。只要確定了核心問題和目標(biāo)，都可以借助智能決策方案進(jìn)行自由配置。在杉數(shù)科技提供的庫存優(yōu)化方案中，企業(yè)可以根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景，針對庫存計(jì)劃、補(bǔ)貨計(jì)劃、分銷計(jì)劃等，設(shè)置不同的計(jì)劃單元、指標(biāo)、參數(shù)等前置模塊，然后通過對相應(yīng)數(shù)據(jù)的拆分組合、算法建模和求解優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)場景的更有庫存計(jì)劃和補(bǔ)貨計(jì)劃。
