制約連鎖門店發展的5個供應鏈問題，答案在這！

作者繫上海歐睿供應鏈管理有限公司創始人 高峻峻

作為企業的命脈，供應鏈有著舉足輕重的意義。但在需求與供應變化迅速加劇的當下，現有的供應鏈管理模式顯得越來越不適用。

具體的挑戰包括 ：

1、更短的產品生命周期、更多的產品定製化、越來越小的利潤空間；

2、客戶個性化的需求複雜度，導致零售商壓力越來越大；

3、低成本、高質量的同業競爭帶來降價壓力；

4、零售業的精細化管理程度要求越來越高；

5、信息化在零售業中發展趨勢已經由基礎設施朝著決策應用邁進。

以上的挑戰，使得現有模式必須轉變成

需求驅動的快速響應供應鏈管理模式

。未來的信息技術是企業運營管理的核心基礎，下面的五個重要趨勢都將對信息技術在連鎖企業運營的應用產生深遠的影響。

一、海量的即時數據產生

當下，連鎖門店可以獲得的實時數據已經迅速增加，數據的質量、獲取成本、獲取深度與廣度和之前相比都有了很大的改善，並且零售的多種場景化營銷也拉開序幕，而實時數據對於分析一手消費者需求，進而驅動後端供應鏈各個環節都有重要的意義，而不是像以前總是滯後於消費者和市場的真實需求。

從消費者的行為、表情和情緒數據，到快遞的運動軌跡；從天氣數據、交通數據，到行業動態數據；從自己的數據，到經銷商以及各種渠道的進銷存數據，更不用說傳統ERP系統中的歷史銷售數據、庫存數據、採購數據等，而如何利用海量的實時數據，則成了未來信息技術在供應鏈中應用的一個立身之本。

二、演算法驅動的時代來臨

隨著大數據技術的快速發展，我們正在進入「演算法驅動時代」。

演算法每天都會對展示在我們眼前的信息進行分類、聚類、篩選、預測、決策。我們看到的百度上的搜索結果、淘寶上個性化的購買建議、微信上顯示的朋友圈信息、京東的智慧供應鏈體系等等，這些都是演算法的結果。

隨著數據量的大幅增加，演算法的重要性也在日益凸顯，統計技術、智能優化、機器學習中的各種演算法，如分類、聚類、邏輯回歸、時間序列、相關分析、偏差分析、遺傳演算法、優化演算法等，在供應鏈管理如供應鏈戰略的制定、未來銷售預測、物流網路優化、供應鏈計劃制定、庫存策略制定等都起到重要作用。

一方面是對演算法的研究和開發，另一方面則是演算法和業務場景以及相關大數據結合建立模型，同時模型參數的調整和配置也是非常的關鍵。

三、軟體即服務（SaaS）迅速發展

SaaS被界定為擁有、交付和管理的軟體。根據Gartner的報告，截止2017年，SaaS佔全球軟體銷售的份額超過20%。SaaS軟體的供應商往往起點較低，並且與傳統的在線部署應用軟體相比，它的維護成本、硬體投入、人力投入等相對更低。對於中國的廣大中小型企業來說，這些因素都是至關重要的，並且傳統的軟體企業如SAP、Oracle等都在往SaaS方向進行快速轉型。

四、按需定製的需求迅猛增長

本土連鎖門店發展迅速、市場變化莫測、消費者需求也難以琢磨，這樣就讓每個連鎖門店的業態、自身模式、競爭策略等都有自己鮮明的特色和獨到之處，因此對於供應鏈管理軟體的需求也各不相同。

軟體提供商要能夠按中國企業的需求定製相應的方案套件，並不是一開始就使用整套方案，而是先通過基礎模塊的使用，跑通模式，並且可在短短數周之內完成並投入運行，然後再逐步進行推廣。美國商業調研公司AMR認為，導入按需定製解決方案的趨勢在未來幾年內將可能增強，因為製造商需要「沒有多餘功能」的解決方案。

五、精準預測和快速反應結合

儘管消費者需求變化莫測，但憑藉著海量的歷史數據、即時數據、行業數據等，還是可以對消費者的行為、需求和走勢進行一定的預判，而且隨著演算法的精進，預測的精準度也在不斷提高，無限地逼近精準的極限，人起的作用更加趨向於去判斷和干預。

同時，要認識到對消費者需求的100%精準預測其實也是一種運氣，所以在複雜的環境之中，大量的不確定性存在的情況下，迅速做出反應來彌補一定的預測偏差，這些也變得越來越重要，因此連鎖門店需要採用前後都能兼顧的系統加以應對。

前述這些趨勢性的變化，其實瞄準的是目前零售企業管理層最關注的5個供應鏈問題——多變的需求預測準確性，端到端供應鏈業務流程同步，端到端鏈條的可視化和智能化程度，供應鏈網路的複雜化，企業內部各部門的協同性。

這5個問題制約了很多零售企業朝著更高階層邁進和發展，企業只有順應這些趨勢，相關問題才能得到真正的解決。

編輯：梅庄

責編：徐麗玉

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