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    新零售門店物流系統(tǒng)盤點(diǎn):采購、倉儲(chǔ)、配送、調(diào)度

    晨晨Tmac 物流沙龍 2018-05-22 08:56:24

    在最后一公里終端形態(tài)發(fā)生深刻變化的新零售物流時(shí)代,頻頻冒出黑科技的物流硬件幾乎填滿了所有場(chǎng)景,無人機(jī)、無人車、快遞柜等終端層出不窮。與此同時(shí),物流軟件系統(tǒng)也給零售業(yè)態(tài)注入了新的動(dòng)能。

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    傳統(tǒng)門店物流系統(tǒng)

    我國的零售生態(tài)一直處在較為落后的狀態(tài),便利店、超市不僅數(shù)量少,商品的陳列也與需求漸行漸遠(yuǎn)。消費(fèi)者去門店購物,店主實(shí)現(xiàn)不知道消費(fèi)者的訴求,無法實(shí)現(xiàn)科學(xué)備貨,進(jìn)貨往往要經(jīng)廠商和批發(fā)商,再到代理商,最后才到零售商手里。

    由于供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng),批發(fā)商靜態(tài)發(fā)貨,過于死板,常常沒有規(guī)律,零售門店特別被動(dòng),無法及時(shí)補(bǔ)貨滿足客戶需求。

    關(guān)于訂貨有一個(gè)基本的公式可循,如下:

    基礎(chǔ)訂貨公式:訂貨量 = 前七天平均銷售X 到貨周期+滿陳列量- 門店現(xiàn)有庫存

    早前信息化不暢通時(shí),小作坊和夫妻店門店沒有科學(xué)的規(guī)劃,在產(chǎn)存銷等系統(tǒng)方面極其薄弱。一個(gè)便利店經(jīng)營除了要考慮門店前期銷售情況、到貨周期、貨架陳列量、門店目前庫存,還得對(duì)整個(gè)社區(qū)店的商圈、顧客群、天氣(晴雨、溫度)、節(jié)日、促銷、計(jì)劃(門店制定的銷售計(jì)劃)、可替代品等影響因素做全面的分析。

    在整個(gè)零售體系中,小門店的訂貨顯得異常被動(dòng),這是因?yàn)楣?yīng)商每一次的配貨是基于整個(gè)區(qū)域而執(zhí)行的,嚴(yán)重忽視個(gè)體店的特殊情況,小店在盤存完存貨以后,打電話問供應(yīng)商要貨,可如果急需,小門店只得去別的經(jīng)銷商拖貨,最終造成賬目混亂,缺貨成本增加。

    SKU的擴(kuò)大,催生了超級(jí)賣場(chǎng),連鎖超市自帶信息系統(tǒng),提高了訂單處理的生產(chǎn)力,信息系統(tǒng)功能涵蓋了單品資料維護(hù)、供應(yīng)商資料管理、促銷、調(diào)價(jià)功能、商品分類管理。

    下面筆者將對(duì)超市采購管理系統(tǒng)、倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)、配送管理系統(tǒng)等門店物流系統(tǒng)加以簡(jiǎn)析。

    采購管理系統(tǒng)

    該系統(tǒng)囊括供銷合同管理、登記商品的供銷合同管理、提供和供應(yīng)商給的銷售實(shí)績(jī)、采購員也分析管理、促銷商品的管理、自動(dòng)補(bǔ)貨系統(tǒng)諸多功能,采購集成了供應(yīng)商和商品的存在狀態(tài)和數(shù)據(jù)變化,初步實(shí)現(xiàn)了無紙化作業(yè)。

    倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)

    接到訂單后,倉儲(chǔ)系統(tǒng)立即啟動(dòng),盤存整個(gè)庫存商品,統(tǒng)計(jì)出入庫數(shù)量,且科學(xué)分析庫存時(shí)間、周轉(zhuǎn)率,安排貨物運(yùn)輸配送和退換貨交接,門店此階段關(guān)注大倉庫存是否滿足需求、供應(yīng)商是否按時(shí)配貨、商品到店時(shí)是否及時(shí)按計(jì)劃陳列。

    配送管理系統(tǒng)

    配送管理系統(tǒng)兼具收貨管理功能、貨位管理功能、揀選配送管理功能、理貨復(fù)核管理功能、路線規(guī)劃功能,車輛定位跟蹤功能,門店僅僅在停留執(zhí)行層面,而有關(guān)優(yōu)化的部分依舊沒有很大的提升。

    傳統(tǒng)零售門店的這些軟件系統(tǒng)從不同程度上給予了門店部分支持,可都只是停留在執(zhí)行層上,將部分人工管理系統(tǒng)化、無紙化,卻無法化解決策層和科學(xué)降本上的難題。

    隨著外賣的興起,餓了么、美團(tuán)外賣、百度外賣紛紛抓住移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的紅利,進(jìn)行了一場(chǎng)別開生面的外賣大仗,一方面各方企業(yè)融資對(duì)用戶瘋狂補(bǔ)貼,另一方面借用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù),科學(xué)規(guī)劃安排運(yùn)力,其中智能調(diào)度系統(tǒng),更是企業(yè)追捧的重要對(duì)象。

    O2O外賣智能調(diào)度

    移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),將傳統(tǒng)軟件包裹在門店的嚴(yán)實(shí)外衣一點(diǎn)點(diǎn)扒去,城市中生活的年輕人崇尚的快節(jié)奏選品,變成傳統(tǒng)門店奢侈的夢(mèng)想,看起來觸手可及,卻與現(xiàn)實(shí)遙不可及。

    大數(shù)據(jù)+移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用漸漸成為外賣平臺(tái)提高效率,縮短用戶等待時(shí)間的不二法門。

    美團(tuán)外賣的“超級(jí)大腦”

    在過去一年多時(shí)間里,美團(tuán)配送團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、仿真技術(shù)等方面,持續(xù)發(fā)力,深入研究,并針對(duì)即時(shí)配送場(chǎng)景特點(diǎn)將上述技術(shù)綜合運(yùn)用,推出了用于即時(shí)配送的“超級(jí)大腦”——O2O即時(shí)配送智能調(diào)度系統(tǒng)。

    系統(tǒng)首先通過優(yōu)化設(shè)定配送費(fèi)以及預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間來調(diào)整訂單結(jié)構(gòu);在接收訂單之后,考慮騎手位置、在途訂單情況、騎手能力、商家出餐、交付難度、天氣、地理路況、未來單量等因素,在正確的時(shí)間將訂單分配給最合適的騎手,并在騎手執(zhí)行過程中隨時(shí)預(yù)判訂單超時(shí)情況并動(dòng)態(tài)觸發(fā)改派操作,實(shí)現(xiàn)訂單和騎手的動(dòng)態(tài)最優(yōu)匹配。

    同時(shí),系統(tǒng)派單后,為騎手提示該商家的預(yù)計(jì)出餐時(shí)間和合理的配送線路,并通過語音方式和騎手實(shí)現(xiàn)高效交互;在騎手送完訂單后,系統(tǒng)根據(jù)訂單需求預(yù)測(cè)和運(yùn)力分布情況,告知騎手不同商圈的運(yùn)力需求情況,實(shí)現(xiàn)閑時(shí)的運(yùn)力調(diào)度。

    在這一套調(diào)度流程中會(huì)遇到一個(gè)關(guān)鍵問題——訂單分配,下面就方案架構(gòu)和關(guān)鍵要點(diǎn)來分析一下:

    外賣訂單的分配問題一般可建模為帶有若干復(fù)雜約束的DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem)問題。這類問題一般可表述為:有一定數(shù)量的騎手,每名騎手身上有若干訂單正在配送過程中,在過去一段時(shí)間(如1分鐘)內(nèi)產(chǎn)生了一批新訂單,已知騎手的行駛速度、任意兩點(diǎn)間的行駛距離、每個(gè)訂單的出餐時(shí)間和交付時(shí)間(騎手到達(dá)用戶所在地之后將訂單交付至用戶所需的時(shí)間),那么如何將這批新訂單在正確的時(shí)間分配至正確的騎手,使得用戶體驗(yàn)得到保證的同時(shí),騎手的配送效率最高。

    美團(tuán)外賣每天產(chǎn)生巨量的訂單配送日志、行駛軌跡數(shù)據(jù)。通過對(duì)配送大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘,會(huì)得到每個(gè)用戶、樓宇、商家、騎手、地理區(qū)域的個(gè)性化信息,以及有關(guān)各地理區(qū)塊騎行路徑的有效數(shù)據(jù),那么訂單智能分配系統(tǒng)的目標(biāo)就是基于大數(shù)據(jù)平臺(tái),根據(jù)訂單的配送需求、地理環(huán)境以及每名騎手的個(gè)性化特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)訂單與騎手的高效動(dòng)態(tài)最優(yōu)匹配,從而為每個(gè)用戶和商家提供最佳的配送服務(wù),并降低配送成本。

    即時(shí)配送訂單分配問題的優(yōu)化目標(biāo)一般包括希望用戶的單均配送時(shí)長(zhǎng)盡量短、騎手付出的勞動(dòng)盡量少、超時(shí)率盡量低,等等。一般可表達(dá)為:

    除了要考慮時(shí)間、地段等約束外,有時(shí)還需要考慮部分訂單只能由具備某些特點(diǎn)的騎手來配送(例如火鍋訂單只能交給攜帶專門裝備的騎手等)、載具的容量限制等。

    即時(shí)配送大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)騎手軌跡數(shù)據(jù)、配送業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)的全面管理和監(jiān)控,并通過模型平臺(tái)、特征平臺(tái)支持相關(guān)算法策略的快速迭代和優(yōu)化。

    機(jī)器學(xué)習(xí)模塊負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)中尋求規(guī)律和知識(shí),例如對(duì)商家的出餐時(shí)間、到用戶所在樓宇上下樓的時(shí)間、未來的訂單、騎行速度、紅綠燈耗時(shí)、騎行導(dǎo)航路徑等因素進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)估,為調(diào)度決策提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)信息;而運(yùn)籌優(yōu)化模塊則在即時(shí)配送大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,采用最優(yōu)化理論、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等優(yōu)化策略進(jìn)行計(jì)算,做出全局最優(yōu)的分配決策,并和騎手高效互動(dòng),處理執(zhí)行過程中的問題,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)最優(yōu)化。

    達(dá)達(dá)-京東到家——路徑規(guī)劃和派單算法

    在10.22號(hào)舉辦的《中國python開發(fā)者大會(huì)》上,新達(dá)達(dá)配送算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人廖瑞奇首次分享了達(dá)達(dá)-京東到家在路徑規(guī)劃和派單算法方面的一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

    1)路徑規(guī)劃

    在達(dá)達(dá)平臺(tái)上,一個(gè)騎士可能會(huì)同時(shí)配送多個(gè)訂單,如何規(guī)劃騎士的配送路線,使得騎手的送貨距離最短,優(yōu)化騎士的配送效率,是平臺(tái)要解決的一個(gè)核心問題。

    對(duì)于單個(gè)騎手的路徑規(guī)劃問題,是一個(gè)典型的TSP問題:

    由于TSP是一個(gè)NP-hard問題,沒有多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)的確切解法。為了解決這個(gè)問題,新達(dá)達(dá)使用了啟發(fā)式算法中的遺傳算法,來快速獲取騎士的較短配送路線,并且能夠同時(shí)得到規(guī)劃后的路線的最終配送距離。在待規(guī)劃點(diǎn)超過10個(gè)以上的情況下,算法的運(yùn)行時(shí)間也能保持在幾毫秒,同時(shí)保證極高的準(zhǔn)確性。

    有了這個(gè)基礎(chǔ)算法,新達(dá)達(dá)就可以判斷訂單間的順路情況,以及某個(gè)訂單是否適合由某個(gè)騎士來配送。

    2)訂單指派

    在新達(dá)達(dá)平臺(tái)上,同時(shí)有訂單的搶單和派單機(jī)制,來實(shí)現(xiàn)合理的訂單分配。

    在訂單分配的過程中,不僅需要考慮順路情況、配送效率等,也要考慮騎士的接單偏好、配送能力、活躍狀況,以及訂單分配的公平性等因素。

    簡(jiǎn)單來說,訂單指派是一個(gè)有限制的多目標(biāo)優(yōu)化問題,不僅需要考慮平臺(tái)效率,也要考慮騎手的心理因素、運(yùn)營的穩(wěn)定性等。

    目前,使用派單和搶單結(jié)合的方式,達(dá)達(dá)平臺(tái)上絕大多數(shù)的訂單,都能在發(fā)出后1分鐘以內(nèi)實(shí)現(xiàn)訂單的合理分配。

    科學(xué)的調(diào)度系統(tǒng)的確優(yōu)化了運(yùn)力安排,在資源配置的供需上達(dá)到了高度的協(xié)調(diào),可門店缺貨和爆倉的癥結(jié)等依舊纏繞著線下,嚴(yán)重阻礙著坪效的提升。

    智能門店系統(tǒng)

    新零售時(shí)代,為了提高門店倉儲(chǔ)物流能力,智能門店系統(tǒng)應(yīng)聲落地。

    首先解決第一個(gè)問題,新零售新物流到底是什么,是不是說店倉一體,有了懸掛鏈就行?其實(shí)這只能算表面理解,新應(yīng)該是基于大數(shù)據(jù),基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)LBS的分析。

    此外,品類的安排更加精細(xì)化。原來是一單一送,像生鮮外賣,雖然用戶體驗(yàn)很好,可是沒有考慮成本,商業(yè)化上并不成功。而基于線路、時(shí)序、客戶需求、溫層、區(qū)塊以及整個(gè)POI的智能履約集單算法則實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)的訂單履約成本。算法的優(yōu)化,和架構(gòu)的重新搭建,有利于門店實(shí)現(xiàn)多單配送。

    智能店倉作業(yè)系統(tǒng)

    店倉模式,意味著門店不單單只賦有店的屬性,它其實(shí)更像一個(gè)物流中心。在過去,傳統(tǒng)的門店不管貨位,庫存也做不到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),智能的店倉作業(yè)系統(tǒng),不僅知道貨位在哪里,任務(wù)怎么派,并且還能對(duì)不同工種之間進(jìn)行調(diào)動(dòng)。

    智能訂貨庫存分配系統(tǒng)

    銷量的預(yù)測(cè)歷來都是特別門店頭疼的問題,智能訂貨庫存分配系統(tǒng)是基于銷量的后臺(tái)數(shù)據(jù)而衡量商品體量的。

    以盒馬為例,一方面,盒馬是基于全品類對(duì)標(biāo)品做精選,縮小全品類的SKU數(shù)。另一方面,盒馬會(huì)根據(jù)自己的歷史數(shù)據(jù)和阿里的大數(shù)據(jù),去做智能的訂貨和庫存分配。達(dá)到庫存周轉(zhuǎn)、銷售和顧客需求滿足的最大化。

    再根據(jù)每個(gè)門店周邊盒馬會(huì)員的需求,做智能化的商品選品和庫存分配(理論上盒馬APP可以做到千店千面),進(jìn)一步提升庫存周轉(zhuǎn)和商品動(dòng)銷。

    所以,這才是盒馬門店既發(fā)揮大倉作用,又不是簡(jiǎn)單替代大倉,又實(shí)質(zhì)以智能化驅(qū)動(dòng)門店作為物流中心的全部秘密。

    結(jié)合目前行業(yè)的趨勢(shì)和有限的公開消息,筆者對(duì)門店物流系統(tǒng)做出些許大膽的預(yù)測(cè)和結(jié)論。門店已經(jīng)不再是一個(gè)單一的終端銷售體,它肩負(fù)了商業(yè)模式、商品結(jié)構(gòu)、供應(yīng)鏈的再造的任務(wù),未來的倉庫將離消費(fèi)者越來越近,云倉和線下店的融合,必然離不開數(shù)字化系統(tǒng)工具。如何極速同步好倉儲(chǔ)、配送、銷量預(yù)測(cè),將成為門店物流系統(tǒng)升級(jí)的重要一關(guān)。

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