通天晓胡若泓:物流转型的五大关键词

2018-12-11 09:14

  在胡若泓先生看来,商流的发展和转型,会推动物流的变化与升级,未来物流转型将围绕五大关键词展开:高频、碎片、可视、实时、协同性。

  新零售对物流的要求在不断提高,具体可分为五点看待:

  零售能力——从传统B2B模式转向B2C,甚至在单仓实现B2B和B2C结合

  弹性处理能力——作业方式的变化,订单结构的变化,海量订单的冲击能力

  自动化能力——自动化设备的运用,场景的切换

  云仓外包的3PL能力——临时仓储服务的外包切换,前置仓的网络化布局

  数据分析能力——多维度数据看板针对订单趋势和订单结构的实时分析

  胡若泓先生认为:未来随着新零售前置仓的发展,仓储的库存水平并不一定是越来越高,反而是越来越低的,更多地和供应链前后端协同,这也是未来在供应链软件方面的侧重点。

  

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  以下为演讲实录:

  大家好,我来自于通天晓,致力于仓储、物流、供应链集成研发的公司。我们是2011年创立,但始终和大家一起走在行业的前端,一直在看服装物流、新零售等等行业的变化。我今天带来的分享也是从软件视角来看一看服装供应链目前的趋势。

  我们刚过完双十一,双十一面临的都是最大单量的冲击。对于我们而言,我以前做实施出身的,可能更多地了解一些仓内的细节,软件的细节。

  从全国目前来看,单仓发货的能力已经到了极致的趋势。我们在仓内能做的优化已经差不多了。现在更多地是发现消费模式的转变,给我们带来更多的是零售端模式的变化,更多前置仓。刚刚大家也提到了网仓,今天我要讲的主题有很多是跟网仓相关的。

  一、商流推动物流转型

  这个是我们现在供应链的图谱,以前整个物流的环节,我们认为和前端的销售环节是稍微割裂的,比较独立。现在我们会发现,从销售行为的转变开始,会有越来越多的联动,这些联动,像刚才我们提到的前置仓、网仓,更多地是消费行为的变化而导致的。

  比如说今年我们有一些新签的客户,像网红类营销的,同样是做服装类品的。他们的仓库很有意思,从大促的角度来看,可能每件衣服只有那么一两件或者三件。但是从网红的营销行为来看,他没办法去准确地预测哪一款衣服卖得很好,或者哪个是爆款。经常发生什么问题?就是我的库存是由我的消费行为而决定的。如果哪个网红卖得好,或者哪一款衣服是爆款,这个时候才去通知他的生产厂商去生产。在这样的情况下,我们传统意义上的RDC布局,仓库布局很多都是大量的库存,是作为一个库存中心的存在。

  今年我看到很多客户,不仅仅是服装行业,他们的仓库已经越来越多不像是库存的中心,而变成库存转移的中心,或者周转的中心。就是货从工厂生产出来以后,或者供应商发出来以后,在仓内做一个很短的停留,甚至很多仓不入仓,直接根据订单需求就分拨了。

  在这种环境下,对于系统作业难度的要求和以前单点的方式已经完全不太一样了。我们总结了一些:像现在比较高频的数字变动,碎片化的订单需求,实时性和协同性都需要软件在这个层面上来充分的提供。

  

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  这个是全链路简单的图谱,全链路很多年就在谈了,最早京东做的比较好。全链路的信息从表面上看,虽然只是信息流的集中展现,能够为运营也好,或者是采购、生产也好,提供一定的数据分析,更多地还是在消费行为的满足上面,甚至为了消费者满意度提升上面。

  我们和杭州一家公司曾经联合开发过一款产品,这个产品做的是后端配送体系,特别是为现在的快递配送体系提供详细情况的跟踪。可以到什么程度?这个快递员今天的心情不好了,他所负责这个片区的投诉率是高的,他可以优选之后换其他的快递员。这是通过大数据的分析来影响整个系统,比如说快递的分配等等逻辑上面,其实和全链路的信息也是有一定关系的。

  前面讲到像全链路,像云仓的布局,更多的像这样一个模式,仓和运输公司,然后和品牌方,消费者的关系已经越来越紧密了。不仅仅是一个纯粹的库存中心,包括今年我们看到很多在服装领域运用比较成熟的一个案例就是快递前置仓的一个方案。

  今年顺丰也主推这样的方式,比如说有个客户,像new balance仓面临的调配已经不是单个时间点、单个难度的增加。需要更多外部的服装商去做协同。这个时候我们传统意义上WMS也不是纯粹管单仓的系统,会涉及到前面提到的前置仓。

  这个时候我们发现,需要和快递系统做频度非常高的联动,顺丰可以得到指令。当货物的尾款支付了以后,他要在前置仓里面把这个货物先发出去,过程中面单都提前打好了,并且贴在软包装上了,这样的情况下,联动越来越多,已经不是我们以前单点,单个系统的思考。

  二、新零售物流的能力要求

  我们总结一下目前行业带来的一些变革,像更精准、更快速,也提到了对于系统方面的要求,特别是云仓、外包仓能力的提升。前面提到服装的、汽配、生鲜,现在长沙比较火的社区团购,他们都有个共性,RDC或者是前置仓,库存水平并不一定是越来越高,反而是越来越低的,更多地和供应链前后端协同,这个是未来在供应链软件方面的侧重点。

  

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  如果我们还是按照以前的思维去极致地优化仓内的作业,把物流行业看成了割裂的过程,那么可能会被现在的这个时代所抛弃。

  刚刚讲到系统,因为我们是一家系统提供商,这个是咱们经常常见传统企业的架构,比如说ERP为核心的架构。这是以前的系统架构,有一个特点,以商流为核心,更多地以订单驱动,还有一个核心以财务的视角来看待整个供应链环节的。

  我们说的SCM只是整个ERP里面一个小模块,但是对未来而言,在现在的供应链需求里面。我们会发现供应链端不再是像以前,比如说从财务这个角度来看了,我们更多地是从库存的视角,刚刚提到了共享库存这个概念。这个话题之前提过,并且现在有越来越多的,特别是服装领域的客户在做这个事情,而且做共享库存这个事情,服装领域还是走在比较前面的,从我目前了解到行业来看,我们接触到比较多的三方客户。

  在现在我们这个架构里面,突出的是以物流为核心,我们致力于做WMS和物流供应链的公司。一开始最早的产品是仓内的系统,后来发现已经越来越难满足客户的需求。后来OMS开始延伸,作为核心的平台去建设。

  在这个过程中,以前财务视角的ERP和现在我们所说供应链视角的中台,它是处于平级的机构,不再是老的架构里面只是其中一个附属模块或者老的一部分。在这个平台里面产生了更多的要求,包括我们说的一盘货管理,甚至还有更多地和企业ERP的协同,再往前是和采购端的协同。我们现在发现很多生产的需求由订单来拉动,不像以前推动式的模式,要求中台越来越迅速。

  

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  在云仓体系下,面临和以前不一样的挑战,仓是单点,特别是以前老的合同制的,不同的仓用不同的系统,甚至不同版本的系统。对于云仓这样的客户来讲,未来更多地是在一套系统中间实现不同层级仓的管控。一方面仓与仓之间是有层级关系的,可能在一些做配件的行业里面会比较常见。

  整个系统的架构体系里面,我们会发现要同时支持复杂的,同时也要支持非常简单的作业流程,对传统的软件来讲改变很大的。更多地是基于互联网思维去支持这样的模式。这是为方太服务的一个图谱,下面有RDC、中心仓以及网点的布局。

  

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  他们整个配件体系的库存是自己的,并不是分给底下经销商,在最终形成维修、安装等等这样的业务的时候,才会形成买卖关系。在这个之前过程全部是属于自己,它其实要去控的是降低整个供应链体系的库存量,这个是其核心要做的一件事情。

  它首先是通过整个一套系统把底下所有仓的结构全部管理起来,包括最终的网点,未来可以做统一的调配。根据产品的生命周期、维修率的高低,反推采购环节,某一些产品在采购环节中的品质可能是有问题的,这样的体系是我们现在碰到越来越多的。

  这是另外一套产品,叫可视化的产品,目前有一些大的品牌在用。大数据视角来看待整个供应链的集成,首先是数据的采集,无论通过底下的WMS、IT这样的系统协同,包括中台统一系统模式的流转。

  

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  通过什么样的方式展现出来,还是通过可视化的方式展现出来。今年某世界顶级化妆品集团在苏州指挥中心里面看到的就是这个大屏,他们知道所有订单趋势是什么样的,配送的情况是什么样的。这个不仅仅是全局的,或者是高层数据的展现,从另外一个视角是包含了底下所有详细的作业数据,仓内的数据、运输数据,通过这些数据不同维度的展现,对整个供应链环节进行实时的把控,同时提供一些决策上的分析。

  三、通天晓的解决方案

  提到了库存部署层级,提到一盘货,从软件层面怎么实现一盘货呢?在我们现在的产品里面,我们会有一个中台,在中台层面我们把库存进行分割,我们形成这样的物理库存和商流库存的切片。

  物理库存这个是仓库内实物的库存,商流库存可能会包含很多在途的量、虚拟的量,甚至提交给你供应商或者是生产商他们所要预计和生产采购的量,可能都在商流库存里面。多渠道共用一盘货,它从商流的水平线去共用。

  从商流端进行切割以后,然后最终回到物流来,在物流端里面,我们仓配的作业会显得更加单纯。其实不用再管这个货专门销售给哪个渠道的,只要有指令进来,仓库去执行就好了,具体的对应关系全部由商流去解决就好了。这是软件解决的思路。

  举一个案例,渠道怎样去铺货,如何去铺的做法。前面讲策略的思路,从高层往底下讲的,从仓配的角度来讲,除了云仓以外,我们还发现仓的功能已经不是以前单纯的只做RDC的业务,这个仓还做前置仓的业务。现在很多客户是一个仓里面承担多个职能,既可以把订单发给前置仓,也可以发给终端客户。甚至有一些紧急情况下面,要做一个格外的处理。

  比如说前两天去聊过一个做汽配的客户,汽配行业我们有很多成熟的案例,汽配行业竞争蛮激烈的。对于配件体系而言,比如说汽修厂,它要负责的对汽修厂而言,有时候非常急,10分钟之内就要发出去,这个可能跟仓库的地点有关系,仓库到汽修厂可以最快的响应。

  现在客户的消费习惯已经被互联网,包括整个供应链行业的提升带动起来了,客户消费的要求也是越来越高,客户是不愿意等的,在这个过程中,你可能说我要两个小时的时间,那我就找其他家,或者投诉就出来了。

  在正常的作业过程中,如果碰到紧急单,仓库的人先去处理掉这个订单出库,这个对于仓内的整体作业而言,不是单纯的职能划分的形式了。对于仓内作业系统的要求,不像以前只要发大货,需要有很多模式,甚至在很多模式下面能快速地作业,甚至主动地提醒仓内的作业员主动做什么事情,这也是对仓配系统层面作业的提升,仓库作业以系统来指导人员和设备。

  自动分拣机以前经常用的场景,特别是我们以前在服装行业,一般是给门店做配货,做散货用的。今年在new balance那个仓里面,在双十一用来做电商的分拣,提升整个电商的效率。

  以前电商的作业模式是按批次,按照订单的重合度等等之类,这是我们之前提到老话题。但由于批次大小,一个人可能拣二十单、三十单。当我们把这个优化以后,可以最大地提高效率,一个波次里面应该至少是几万订单,它的分拣机有296个道口,相当于一个批次执行200种任务,以这样高度的计算来尽量减少我们作业的流程,然后再做前面人工很难分的大货分流的方式,极大地优化仓配的效率,这是对于单点如何优化的过程。

  要做这样的优化,还是要有一些数据的支撑,有可能根据之前情况做出的方案,这些会体现在各个层面的数据体系判断上,在不同的环节体现的是不同维度的信息。

  比如说从客服的角度、运营角度来讲,关心的是订单的信息。但对于仓内拣选组来讲,他关心的是每个拣选区域内的效率问题,是否效率低、是否匹配不上等等这样的问题。这个是仓配的针对各个环节点数据提升的方式。另外配合一些仓内拣选,其他流程性的优化。

  前面从软件的角度讲了一下,我们所理解的现在新的供应链,包括云仓的布局带来软件方面的变化。最后想介绍一下通天晓,现在我们核心产品是WMS和OMS,仓储软件和中间的中台,而且有很多成熟的案例,同时也有TMS、BMS这样的,在这个层面之上是决策和支持层,供应链可视化的软件以及供应链金融软件。底下供应链开发平台这个是我们自主研发的,并且经过多年的验证,现在是一个成熟的底层框架,我们现在的产品线就是基于这样的底层框架而做的。

  谢谢大家!

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