鲜品配送的智能化创新方案分析案例解析.docx

鲜品配送的智能化创新方案分析案例【案例背景】引言鲜品指超市或连锁店经营的保质期特别短的商品,如鲜蛋糕面包、冷藏品、蔬果、鱼肉等。鲜品的配送是连锁超市和供应商的操作难题。由于保质期短,销售的随机波动很大,库存策略很难把握:库存多可能卖不出,引起退货,造成大的损失;库存少又会失去销售机会,难以做大规模。很多连锁超市为鲜品的配送尝试过多种管理模式和方法。但普遍对结果不满意,却没有很好的解决办法。最后的结果一般是重点关注退货,采用简单的保守的方式处理,也不知这种方式到底好还是不好。我们用智能化创新较好的解决了这一问题。方案及评价一个鲜品配送的方案涉及供方和零售点两方。方案要考虑:谁来要货,要多少,是否准予退货,不退货如何处理,等等一系列问题。常见的解决方案有:以零售点要货为主的方案零售点根据销售和库存情况,上报补货数量。按照谁要货谁负责的原则,为避免退货风险,不容许退货。因为承担了风险,一般零售点要货会趋于保守,要量少,甚至不要。因为抱怨大都来自零售点,而且一般认为零售点处在第一线,对商圈最熟悉,很多超市采纳的是这种方式。以总部(或供方)配货为主的方案总部根据零售点的销售和库存情况,决定零售点的补货数量。由于是总部决定数量,零售点不会承担退货风险,因此要容许退货。因为承担了风险,一般总部或者供方也会趋于保守,退货是重点考虑的因素。在零售点数目较大和商品品种较多时,决定零售点的补货数量是总部非常大的负担。以总部配货为主的方案有时也会考虑用电脑来辅助计算配货量。人工参考销售情况来决定上下限,由电脑根据上下限和库存等其它因素来计算配送量。不过由于人的素质,数据质量和工作量的问题,这种方案鲜有成功的案例。比起一般商品的上下限设置,鲜品有着更加特殊的地方,保质期和对鲜度的要求,使得日常正确地决定上下成为一件几乎不可逾越的难题。零售点和总部(或供方)结合的方案还有的连锁店用零售点和总部相结合的方式来弥补上面两个方案的不足。例如,由零售点先要货,再由总部对零售点的要货进行修改,或者由总部出参考值,由零售点确认。不过具备最终决定权的一方来承担后果的原则仍然左右了基本结果:不客观的保守。从看到的一些案例分析,上述的方案普遍存在一些问题:机制引发的不客观决定配送量的一方如果承担过期的损失,因为鲜品过期损失会很大(几乎是100%),则他会趋于保守,会尽量少配货;决定配送量的一方如果不承担过期的损失,则他会趋于冒险,会尽量多配货。机制决定了人很难客观的作出选择。过分依赖个人素质要货量和上下限设置依赖操作者的态度和水平,依靠经验往往靠不住。又因为鲜品的保质期短和销售波动大的特点突出,用人脑来思考,短时间决策诸多关键数据,这又超出了人的能力范围。往往最终还是会选择简单和保守的方式来处理。评价标准有偏差因为退货的损失大,因此退货率基本上作为了主要的评价指标,鲜品基本的管理思想成为:确保退货率不大于某一个限度。至于潜在市场的损失,因无法测量,往往被小视而放弃。因此,这些解决方案跟踪和适应市场的能力是较弱的。智能化创新用一种客观理智的和科学的方法来解决鲜品配送的问题,最终的出路还是要依赖电脑,虽然在这之前用电脑配送使很多人大伤脑筋,敬而远之。“无法测量就无法改进”。按照系统工程的思想,鲜品的配送应该考虑多个目标方向:既要考虑当前的效益,也要考虑如何扩大和市场需求及变化配送量陈列量陈列目标对销售的估计销售情况退货情况鲜度情况目标达成统计综合目标控制策略抓住市场。要综合销售毛利,退货损失,还要突出“鲜”这个特点。因此,我们按照多目标决策的思想,在前期综合几大要素定义了可以测量的陈列商品的鲜度、过期退品的退货率和对市场需求可能的捕获率这三个指标。以此为控制目标,设计了具有自适应和自优化能力的鲜品智能化配送计划系统:鲜品智能化配送计划系统框架自适应能力自适应能力指自动探测和跟踪市场需求,并且根据需求配置陈列数量,“捕获”市场需求的能力。在商圈环境变化时,自适应系统能够捕捉到市场的变化,自动的进行跟踪。以数据挖掘为基础的预测模型,配合以对策模型以及反馈环机制是实现自适应的主要环节。自优化能力自优化能力指根据用户对鲜度、退货率和捕获率控制的要求,根据系统目标的达成情况来控制系统的行为,让系统在适应市场需鲜品智能化配送计划系统模拟客户和门店运作情况真实历史数据模拟生成数据系统的反馈系统运作效果评价模拟干扰求变化的基础上,进一步优化输出指标的能力。在捕捉市场的变化的同时系统还能够完成控制指标。以鲜品智能化配送计划系统为支撑,可以采用总部(或供方)配送,容许退货的模式来操作。由系统出配送单,后台不需要用户维护上下限,既简单又可控。总部可以控制零售点商品的鲜度、退货率和捕获率。零售点只需一门心事做好陈列和销售。数据仿真再好的设计和再漂亮的模型,要想得到实用价值和用户的信任都是非常不容易的