 【直报网北京1月12日讯】(无限极)企业信息化是对企业管理和运营中的流程和数据进行标准化和自动化的过程。过去几十年，ERP、WMS、CRM等就是企业信息化落地实践的代表，但是信息化并没有让企业的主营业务和商业模式发生根本性的变化。2021年，国家对数字化发展做出系统布局，提出迎接数字时代，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式改革。当前，数字化转型已成为实体企业实现高质量发展的必答题。在数字化转型的道路上，最有价值的，便是供应链的数字化。 菜鸟聚合阿里巴巴20余年的供应链生态能力，为企业创设多端、跨场景运营的数字供应链基础，掀起各行各业的数字化、智能化转型，一大批企业正借此迎来数字化变革，实现业绩超预期增长。 在这个过程中，对于企业的供应链数字化转型，菜鸟形成了以下判断，同时也是大多数企业当前面临的困难： 1、企业的数字化转型关键要看供应链的数字化转型; 2、供应链数字化转型是企业的一号位工程，必须是供应链负责人或CEO挂帅; 3、供应链数字化转型不会一蹴而就，必须经历信息化、数字化、智能化的过程; 4、IoT是供应链数字化转型最重要的基础设施之一; 5、供应链控制塔是供应链数字化转型非常有效的抓手。 供应链转型的最终目标是为客户创造价值，更好、更高效地满足需求，助推企业建立决定性的竞争优势。 “无限极作为一家直销企业，在管理着国内、国外，B端/C端的复杂渠道网络的同时，更要建立和维护横跨健康食品、护肤、日化、家居用品等截然不同的供应链类型，没有数字化的加持，将很难在日趋激烈的市场竞争中胜出。”无限极产品供应总经理刘耀军说。 无限极作为追求极致客户体验的公司，高质量的客户交付能力是供应链部门的追求目标之一。无限极要服务近7000家专卖店以及庞大的电商业务群体，此前固定区域发货的模式，导致仓库之间的库存互相没有被打通，成为一个个“孤岛”。同时，成品计划从B端走向B+C端混合领域，计划品仓矩阵涉及4000+个，品仓决策相对简单，大多RDC全品铺货策略, 手工数据处理量大，无法做到周全且精准的考虑，不能保证全局最优化供给运作;横跨五个品类，七大品牌，200余款产品，自营工厂+外协工厂的制造模式，不同供应链之间的计划安排/制造工艺/生产过程所形成的复杂的供应链体系;无限极在信息化进程中，从流程及特定应用场景的角度，引入或者建设了解决特定业务领域问题的多套垂直的IT系统或套件，但是业务能力和系统不互通、不共享，形成了一个个“系统烟囱”和“数据孤岛”。 基于无限极现状，菜鸟通过打造无限极供应链履约中台，做到了共享库存，仓与仓之间、仓库与门店之间可以调拨、共享，形成全国库存“一盘货”。同时，让专卖店库存加入了整个履约网络，拉宽整体货品的SKU宽度，快速响应终端消费者的多变需求，降低全渠道的库存量，也极大地降低了物流成本，真正为企业做到了降本增效。“门店对库存是不感知的，当门店接到100件订单时，可能对应的区域仓里只有90件货，在以前就出现了缺货。但现在通过菜鸟的履约中台，就能看到其他仓有富余的库存可以周转，这个过程不需要人工介入，就能实现智能调拨，提高客户的高质量的交付能力。”菜鸟物流科技产技负责人毕江华说。 据悉，全国库存“一盘货”让无限极的供应链更加“聪明”。一个典型例子是，目前无限极每个月增加了400多万的订单销售机会，这部分增加的订单，正是履约中台让计划和库存更精准之后，“富余”出来可供周转销售的库存。 同时，菜鸟帮助无限极重塑了成品需求预测制定和调整的流程，并把算法引入到供应链计划平台中，输出了智慧供应链计划及智能补货调拨的解决方案，可以快速发现问题并制定针对性策略。 针对需求计划，菜鸟对无限极历史销量中的噪点进行分析识别，并提供噪点剔除/填充配置，系统将根据完成噪点处理后的历史销量生成基线销量。同时设计了多种算法模型用于计算基线预测，支持预测算法的训练和选择，并将根据所选择的算法模型结合基线销量产出基线预测。还设计了分仓比推荐和维护功能，用于将全国需求预测进行分仓维度分解，同时支持人工进行调整功能。 针对智能补货与调拨，菜鸟通过算法能力解决了以往人工大量处理数据问题，尤其是在补调的参数制定、补货量凑整车等复杂操作方面，这种线下向线上的计划运作方式转移，不仅提升了人效，而且通过大数据的萃取分析，使得数据更加精准，保证供应链供给运作全局最优解。 “无限极与菜鸟在数字供应链转型的合作中，使无限极从更高的智能化纬度，审视、设计、重组端到端的供应链，并为实现供应链生态圈领先竞争力而打好基础。”无限极产品供应总经理刘耀军说。
在完善了交付环节的数字化能力建设后，下一步无限极将对生产制造端数字化进行投资。未来，菜鸟和无限极将继续携手在供应链数字化及企业数字化的更多领域进行突破，共同把握数字化发展机遇，扎实推动数字化转型。 (原标题：菜鸟与无限极联手打造数字供应链，共迎数字时代) 责任编辑：蓝莓 【特别声明：部分文字及图片来源于网络，仅供学习和交流使用，不具有任何商业用途，其目的在于传递更多的信息，并不代表本平台赞同其观点。版权归原作者所有，如涉版权或来源标注有误，请及时和我们取得联系，我们将迅速处理，谢谢!】 解读新闻热点、呈现敏感事件、更多独家分析，尽在以下微信公号，扫描二维码免费阅读。
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