2022年，海信憑借其廣告語“中國第一，世界第二”在世界杯成功出圈，背后展示了其發(fā)力海外市場的決心，也折射出國內(nèi)家電行業(yè)現(xiàn)狀：后疫情時代地產(chǎn)需求驅(qū)動乏力，家電內(nèi)需疲軟。在此情況下，海外增長成為家電企業(yè)重要的發(fā)力點(diǎn)。

困境

疫情過去后，艱難的經(jīng)營環(huán)境和快速變化的風(fēng)險與機(jī)遇加劇了家電企業(yè)的挑戰(zhàn)和難題：

1)家電渠道較多，管理難度大。除了傳統(tǒng)線下經(jīng)銷渠道外，京東、天貓、抖音、小紅書等新興渠道層出不窮，渠道分散進(jìn)一步加快，且渠道間互通性較差，對企業(yè)準(zhǔn)確感知市場需求提出的更高要求。難以適應(yīng)如此變化的企業(yè)會疲于應(yīng)付劇烈變化的市場環(huán)境，增加經(jīng)營負(fù)擔(dān)；

2)供需信息斷層，供應(yīng)鏈協(xié)同差。不同渠道，不同區(qū)域的數(shù)據(jù)分離，使得企業(yè)內(nèi)部無法做到銷售，庫存、物流業(yè)務(wù)全局協(xié)同；企業(yè)本身與上下游供應(yīng)商協(xié)同效率低、信息延遲、反應(yīng)不及時，導(dǎo)致后端需求評審得不到有效保障，供給側(cè)與需求側(cè)的匹配度下降，影響整體運(yùn)營效率。

3)倉網(wǎng)布局不科學(xué)帶來高成本。隨著用戶對時效的要求越來越高，供應(yīng)鏈長度不斷縮短，涌現(xiàn)出了大量的前置倉、門店倉，增加了管理難度，大量倉庫間調(diào)撥使得企業(yè)物流成本居高不下；

4)商品布局及庫存結(jié)構(gòu)亟需優(yōu)化。一方面，企業(yè)需求預(yù)測、庫存調(diào)撥及補(bǔ)貨計(jì)劃往往缺少系統(tǒng)支撐，需求預(yù)測的不準(zhǔn)確會導(dǎo)致庫存積壓或短缺；另一方面，企業(yè)缺少科學(xué)的商品分類布局策略和多階庫存優(yōu)化計(jì)算方法，庫存結(jié)構(gòu)有待改善。

破局

海信為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，認(rèn)為必須大幅度提升供應(yīng)鏈決策能力。殊途同歸，行業(yè)內(nèi)各個先進(jìn)企業(yè)其實(shí)也在紛紛采取動作，與專業(yè)的合作伙伴共同展開供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型，提升供應(yīng)鏈能力。海信經(jīng)過審慎的評估和比較，最終決定使用SCATLAS供應(yīng)鏈決策平臺來支撐其決策能力的提升和轉(zhuǎn)型。

海信供應(yīng)鏈數(shù)字化能力結(jié)構(gòu)示意

在SCATLAS供應(yīng)鏈決策平臺的框架基礎(chǔ)上，結(jié)合海信的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，海信集團(tuán)數(shù)字化決策能力建設(shè)被拆分為了三個主要步驟：

Step1：建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值

Step2：建設(shè)業(yè)務(wù)決策五大基礎(chǔ)模型，應(yīng)對市場挑戰(zhàn)

Step3：培養(yǎng)供應(yīng)鏈數(shù)字化決策人才，持續(xù)產(chǎn)生價值

海信數(shù)字化決策能力建設(shè)三大要素

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

供應(yīng)鏈決策優(yōu)化的基礎(chǔ)決策模型需要可靠的數(shù)據(jù)輸入，好的數(shù)據(jù)通過科學(xué)的算法可以得到可靠的供應(yīng)鏈決策建議，差的數(shù)據(jù)只能得到不準(zhǔn)確的結(jié)果，可以說數(shù)據(jù)是供應(yīng)鏈數(shù)字化智能決策能力的基石。由于供應(yīng)鏈決策需要考慮各方面的業(yè)務(wù)情況，模型的數(shù)據(jù)來源于各種不同的業(yè)務(wù)執(zhí)行和計(jì)劃系統(tǒng)，這些系統(tǒng)因?yàn)榻ㄔO(shè)時間有先后，采用的系統(tǒng)供應(yīng)商各有不同，執(zhí)行的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也千差萬別，更不用說數(shù)據(jù)的質(zhì)量也是參差不齊的。所以說要想做好供應(yīng)鏈智能決策，首先要建立一個標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)體系，為數(shù)字化決策提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的途徑：標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品+標(biāo)準(zhǔn)化模型

輸入模型的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)是復(fù)雜多樣的，不同應(yīng)用場景下有些數(shù)據(jù)是共通的，另外一部分?jǐn)?shù)據(jù)又是相異的。海信集團(tuán)因其主營的產(chǎn)品不同劃分了不同的產(chǎn)品公司，這又給標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)體系整理提出了另一個挑戰(zhàn)：不同產(chǎn)品公司的數(shù)據(jù)框架又有共通和差異，容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)二異性問題，即相同性質(zhì)的數(shù)據(jù)在不同產(chǎn)品公司有不同的字段名稱，也可能有相同字段名稱代表著不同類型的數(shù)據(jù)。

海信集團(tuán)以往的做法是由IT部門收集業(yè)務(wù)部門的需求，按照業(yè)務(wù)的要求進(jìn)行數(shù)據(jù)的開發(fā)工作，這種方式在系統(tǒng)集成時難以應(yīng)對上述的數(shù)據(jù)復(fù)雜度。藍(lán)幸軟件的SCATLAS平臺提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)框架結(jié)構(gòu)，將各產(chǎn)品公司、各業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)規(guī)范成一套統(tǒng)一的數(shù)據(jù)邏輯，再由海信的大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和對接，接入標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型，解決了IT團(tuán)隊(duì)在梳理業(yè)務(wù)部門需求時會遇到的技術(shù)方面和業(yè)務(wù)方面的困難。同時，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)框架也幫助海信發(fā)現(xiàn)IT數(shù)據(jù)治理的缺失環(huán)節(jié)，幫助海信提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

五大業(yè)務(wù)基礎(chǔ)模型

海信業(yè)務(wù)決策模型與供應(yīng)鏈計(jì)劃職能模塊間的關(guān)系

五大模型分別為：

1)指導(dǎo)倉網(wǎng)布局的倉網(wǎng)模型，由物流部承接使用

2)指導(dǎo)庫存策略的庫存模型，由產(chǎn)品公司供應(yīng)鏈計(jì)劃團(tuán)隊(duì)承接使用

3)指導(dǎo)產(chǎn)能布局和供應(yīng)計(jì)劃的產(chǎn)能模型，由產(chǎn)品公司生產(chǎn)運(yùn)營計(jì)劃團(tuán)隊(duì)承接使用

4)指導(dǎo)需求預(yù)測的預(yù)測模型，由產(chǎn)品公司供應(yīng)鏈計(jì)劃團(tuán)隊(duì)承接使用

5)指導(dǎo)補(bǔ)調(diào)貨計(jì)劃的補(bǔ)貨模型，由產(chǎn)品公司供應(yīng)鏈計(jì)劃團(tuán)隊(duì)承接使用

得益于海信長久以來的數(shù)字化建設(shè)，業(yè)務(wù)部門各自均有一套基本完善的基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的計(jì)劃或執(zhí)行系統(tǒng)。供應(yīng)鏈決策能力建設(shè)中的核心部分包含五大業(yè)務(wù)決策模型，將現(xiàn)有系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)模型，通過模型和算法進(jìn)行智能決策運(yùn)算，再將運(yùn)算結(jié)果輸出回到海信原有計(jì)劃和執(zhí)行系統(tǒng)中，指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。

a)倉網(wǎng)模型

倉網(wǎng)模型用于指導(dǎo)全國乃至全球的物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。通過分析歷史運(yùn)輸記錄，結(jié)合未來重點(diǎn)發(fā)展的市場區(qū)域和業(yè)務(wù)模式，得出最適合的倉網(wǎng)結(jié)構(gòu)、倉庫數(shù)量、倉庫位置等結(jié)果，同時結(jié)合運(yùn)輸、倉儲、裝卸等成本項(xiàng)，確定倉庫-客戶之間的覆蓋關(guān)系，工廠-倉庫之間以及倉庫-倉庫之間的補(bǔ)貨和調(diào)撥關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)在滿足客戶服務(wù)時效水平條件下的物流成本最優(yōu)。

除了得出指導(dǎo)物流配送的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則之外，倉網(wǎng)模型還為其他各模型提供規(guī)則支持。例如，為庫存模型提供倉庫覆蓋關(guān)系規(guī)則、為補(bǔ)貨模型提供補(bǔ)貨路徑規(guī)則等，深刻地影響著供應(yīng)鏈計(jì)劃和日常運(yùn)營的方方面面。由于其影響范圍廣，不宜經(jīng)常改動規(guī)則，因此倉網(wǎng)模型的常規(guī)刷新周期為一年。

b)庫存模型

庫存模型用于指導(dǎo)各倉庫的庫存策略。通過分析產(chǎn)品需求和供應(yīng)特征，結(jié)合產(chǎn)品市場策略，得出產(chǎn)品在各倉的庫存廣度（是否備貨）和庫存深度（目標(biāo)庫存天數(shù)），在滿足合理的倉庫有貨率要求下實(shí)現(xiàn)庫存水位和金額最優(yōu)。

庫存策略的輸出結(jié)果直接指導(dǎo)著兩方面業(yè)務(wù)活動：

①指導(dǎo)需求計(jì)劃。目標(biāo)庫存天數(shù)結(jié)合需求預(yù)測和銷售單位的需求提報，在需求計(jì)劃中得出凈需求量；

②指導(dǎo)補(bǔ)調(diào)貨計(jì)劃。目標(biāo)庫存天數(shù)輸入進(jìn)補(bǔ)調(diào)模型，計(jì)算得出各分倉分貨量、補(bǔ)調(diào)貨路徑及補(bǔ)調(diào)貨貨量。

同時，庫存策略作為供應(yīng)鏈運(yùn)營的“變速箱”，對供應(yīng)鏈其他業(yè)務(wù)模塊也有著間接影響。例如，庫存水位與供應(yīng)策略有密切聯(lián)系，因此庫存模型幫助計(jì)劃團(tuán)隊(duì)與生產(chǎn)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)共同制定供應(yīng)和補(bǔ)貨策略，如提高生產(chǎn)/補(bǔ)貨頻率以降低周轉(zhuǎn)庫存水位、縮短生產(chǎn)鎖定期以降低安全庫存水位等；再者，庫存水位與物流網(wǎng)絡(luò)和發(fā)運(yùn)規(guī)則也息息相關(guān)，同樣也幫助計(jì)劃團(tuán)隊(duì)與物流團(tuán)隊(duì)共同決策物流網(wǎng)絡(luò)和發(fā)運(yùn)規(guī)則，如縮短供應(yīng)鏈路長度以降低在途庫存水位，允許采用更小車型發(fā)運(yùn)以降低湊車天數(shù)，從而降低周轉(zhuǎn)庫存等。

不同商品布局策略和不同供應(yīng)策略下的目標(biāo)庫存水位和目標(biāo)庫存天數(shù)

c)產(chǎn)能模型

產(chǎn)能模型可劃分為長周期產(chǎn)能模型和短周期產(chǎn)能模型。

長周期產(chǎn)能模型主要用于指導(dǎo)一年或幾年時間長度下全球產(chǎn)能配置。結(jié)合未來市場的發(fā)展趨勢，綜合考慮生產(chǎn)成本、物料采購成本、運(yùn)輸成本、關(guān)稅、開啟/關(guān)閉產(chǎn)線一次性投入、模具復(fù)制一次性投入等成本項(xiàng)的全局最優(yōu)，確定未來各工廠應(yīng)當(dāng)具備哪些產(chǎn)品的生產(chǎn)能力、應(yīng)當(dāng)配備多少產(chǎn)能、應(yīng)當(dāng)供應(yīng)多大的區(qū)域范圍等決策項(xiàng)。

短周期產(chǎn)能模型是在長周期產(chǎn)能模型所確定的規(guī)則框架內(nèi)，以月度和周度為時間長度，結(jié)合當(dāng)前市場需求變化情況滾動刷新，考慮當(dāng)前工廠產(chǎn)能可利用情況、產(chǎn)線產(chǎn)能均衡性、有限物料供應(yīng)量等限制因素，同時考慮生產(chǎn)成本、物料采購成本、運(yùn)輸成本、進(jìn)出口關(guān)稅等端到端供應(yīng)鏈路成本最優(yōu)，確定未來一段時間各工廠生產(chǎn)量、向各區(qū)域的供應(yīng)量，同時幫助決策產(chǎn)能缺口的情況下優(yōu)先滿足哪些需求，原物料供應(yīng)缺口的情況下怎樣實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)齊套最大化。

產(chǎn)能模型作為供應(yīng)端計(jì)劃決策的核心中樞，對整個供應(yīng)鏈規(guī)劃、計(jì)劃層都有著不可忽視的影響。長周期模型承擔(dān)著未來幾年產(chǎn)能資源布局的決策輔助工作，其結(jié)果基本上可以影響到整個供應(yīng)鏈上至倉網(wǎng)，下至補(bǔ)貨計(jì)劃的方方面面。短周期模型上接需求計(jì)劃作為輸入，運(yùn)算后的輸出通過供應(yīng)計(jì)劃的制定和執(zhí)行，間接成為補(bǔ)調(diào)貨計(jì)劃中未來可用貨量的輸入。

d)預(yù)測模型

預(yù)測模型提供基線需求預(yù)測，用以支持需求計(jì)劃工作。通過對歷史銷量的統(tǒng)計(jì)特征、時間特征、產(chǎn)品特征和歷史銷量表現(xiàn)的學(xué)習(xí)，結(jié)合節(jié)日促銷活動、價格調(diào)整、銷售任務(wù)等影響因子的歷史情況和未來計(jì)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)算法自學(xué)習(xí)得出未來每個SKU、每個分倉、每個時點(diǎn)的高準(zhǔn)確率銷量預(yù)測。

預(yù)測模型除了得出基線需求預(yù)測結(jié)果外，還可以輔助需求計(jì)劃團(tuán)隊(duì)通過分析預(yù)測結(jié)果的過程，通過對模型預(yù)測因子使用權(quán)重的分析和解讀，深入理解影響銷量的各項(xiàng)因子，輔助市場團(tuán)隊(duì)制定更高效的市場策略和促銷策略。

預(yù)測是整個供應(yīng)鏈鏈路的起點(diǎn)和開端，高質(zhì)量、可解釋的預(yù)測結(jié)果可以對整個供應(yīng)鏈的績效改善都帶來影響。例如，對于未來可售賣的庫存天數(shù)，更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果有利于在正確的時間放置更正確的庫存品類和庫存數(shù)量，從而提高供應(yīng)鏈效率，減少庫存分布不均的情況，減少站點(diǎn)間調(diào)撥和冗余庫存，同時輸入補(bǔ)貨模型從而獲得更準(zhǔn)確的補(bǔ)貨計(jì)劃；再者，對于未來工廠排產(chǎn)的具體品類和數(shù)量，也需要未來的銷量預(yù)測作為指導(dǎo)，因此作為產(chǎn)能模型的輸入也可以獲得更準(zhǔn)確的生產(chǎn)供應(yīng)計(jì)劃。

月度預(yù)測準(zhǔn)確率對比

預(yù)測因子權(quán)重占比分析

e)補(bǔ)貨模型

補(bǔ)貨模型用于支持補(bǔ)貨計(jì)劃工作。通過分析各倉各分公司計(jì)劃需求量、各倉現(xiàn)有及在途庫存水位和各倉的目標(biāo)庫存水位，結(jié)合工廠生產(chǎn)計(jì)劃，基地倉期初庫存，海信RDC期初庫存，物流運(yùn)費(fèi)報價及單車、湊車規(guī)則，各倉裝卸費(fèi)，倉庫-客戶覆蓋關(guān)系，工廠-倉庫以及倉庫-倉庫的補(bǔ)貨和調(diào)撥關(guān)系，得出周維度基地倉-海信RDC、基地倉-商家倉、海信RDC-商家倉的最優(yōu)補(bǔ)貨路徑、發(fā)運(yùn)產(chǎn)品、發(fā)運(yùn)量以及車型方量建議，以實(shí)現(xiàn)在滿足各倉需求均衡下的物流成本最優(yōu)。

補(bǔ)貨計(jì)劃承擔(dān)著保障商品向客戶做交付的最終工作，除了承接庫存模型、產(chǎn)能模型、預(yù)測模型等其他的輸入，補(bǔ)貨模型同樣可以對其他計(jì)劃層面給出建議和支持。例如，物流運(yùn)費(fèi)詢價時通常為體系化詢價，同時為了追求最大化折扣而與運(yùn)輸車隊(duì)簽訂較高的起運(yùn)方量規(guī)則，補(bǔ)貨模型可以在充分利用現(xiàn)有運(yùn)費(fèi)價格規(guī)則的同時，找出難以湊車的分倉或線路，此時可以有針對性的調(diào)整和詢價，以進(jìn)一步降低物流成本。

五大模型之間的價值承接關(guān)系

五大業(yè)務(wù)決策模型基于各自的業(yè)務(wù)模塊，相互之間也有著密切的承接關(guān)系。從決策范圍和時間周期來說存在著戰(zhàn)略層模型指導(dǎo)戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行層模型，戰(zhàn)術(shù)層模型落地戰(zhàn)略層模型部分規(guī)劃價值，自上而下逐層規(guī)范，逐層承接價值的關(guān)系。正因?yàn)檫@樣，五大業(yè)務(wù)決策模型中既需要包含戰(zhàn)略層決策模型，也需要包含戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行層模型。戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行層模型需要戰(zhàn)略層模型輸入高階業(yè)務(wù)規(guī)則，戰(zhàn)略層模型輸出的優(yōu)化規(guī)則也需要戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行層模型來落地。

例如，倉網(wǎng)模型通過優(yōu)化測算得出的最優(yōu)補(bǔ)貨路徑，需要補(bǔ)貨模型考慮實(shí)時需求量和現(xiàn)貨庫存等實(shí)時因素，得出當(dāng)前情況下最優(yōu)的補(bǔ)貨路徑、發(fā)運(yùn)量和車型方量建議；而補(bǔ)貨模型則需要倉網(wǎng)模型中得出的各方量下最優(yōu)補(bǔ)貨路徑和車型作為規(guī)則輸入和物流部門的運(yùn)力資源儲備，才有條件在補(bǔ)貨測算中使用對應(yīng)補(bǔ)貨路徑和車型。

因此可以說，兩部分模型是相輔相成、缺一不可的。缺少戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行層模型，則戰(zhàn)略層模型規(guī)劃的宏大變革策略無從落地，缺少戰(zhàn)略層模型，則戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行層模型只能小修小補(bǔ)，無法實(shí)現(xiàn)根本性變革。

數(shù)字化人才

大多數(shù)企業(yè)的數(shù)字化變革起始于外部團(tuán)隊(duì)的一兩個項(xiàng)目，這些項(xiàng)目的成功僅能算作數(shù)字化變革的開始。隨著數(shù)字化變革的深化，會遇到諸多問題要求企業(yè)自身的數(shù)字化人才介入，例如：

如何持續(xù)提升數(shù)字化變革所需數(shù)據(jù)的質(zhì)量？

如何有效落地智能決策模型給出的建議？

如何保持決策模型始終與業(yè)務(wù)當(dāng)前所面臨的挑戰(zhàn)匹配？

這些問題無法依靠外部團(tuán)隊(duì)解決，此時如果企業(yè)自身數(shù)字化人才建設(shè)跟不上，數(shù)字化變革往往會高開低走，逐漸艱難。數(shù)字化變革的瓶頸需要企業(yè)自身去突破，門檻需要企業(yè)自己的數(shù)字化人才帶領(lǐng)大家邁過。因此，數(shù)字化決策人才的培養(yǎng)，是鞏固數(shù)字化變革為企業(yè)持續(xù)帶來價值，持續(xù)擴(kuò)大價值的重要保障。

結(jié)語

海信的數(shù)字化能力建設(shè)還在轟轟烈烈的進(jìn)行，隨著其海外業(yè)務(wù)的不斷增長，其供應(yīng)鏈將變得更加復(fù)雜。供應(yīng)鏈變革及人才培養(yǎng)是一個長期且緩慢的過程，未來企業(yè)的競爭就是供應(yīng)鏈的競爭，誰提前布局，誰就取得先機(jī)。中國企業(yè)經(jīng)過二十余年的信息化和數(shù)字化建設(shè)，積累了大量的運(yùn)營數(shù)據(jù)和一定的數(shù)字化能力，急需持續(xù)深化數(shù)字化變革、深挖數(shù)據(jù)價值，在日益競爭激烈的市場環(huán)境和尤其追求利潤的后疫情時代特征下，建立企業(yè)數(shù)字化競爭優(yōu)勢，形成自己的護(hù)城河。專家團(tuán)隊(duì)為海信設(shè)計(jì)的從框架，到功能，再到思維和行動方向的指導(dǎo)方案，為其數(shù)字化決策能力構(gòu)建出一套完整、高效、靈活敏捷的邏輯閉環(huán)，源源不斷地為業(yè)務(wù)變革提供創(chuàng)新動力。

供應(yīng)鏈決策平臺介紹

藍(lán)幸SCATLAS供應(yīng)鏈決策平臺，近年來在國內(nèi)收到很大關(guān)注，其團(tuán)隊(duì)來自于國際領(lǐng)先的供應(yīng)鏈優(yōu)化軟件公司，是國內(nèi)最早一批從事供應(yīng)鏈優(yōu)化的專家，曾幫助超過100家《財富》500強(qiáng)企業(yè)優(yōu)化其供應(yīng)鏈?；谄湄S富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，他們將供應(yīng)鏈“元素”抽象出來并打造了標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，使用高度配置化的方式快速搭建供應(yīng)鏈模型，讓企業(yè)能快速建立數(shù)字化決策場景，回答從采購、生產(chǎn)、倉儲、運(yùn)輸?shù)浇桓堵募s的端到端供應(yīng)鏈決策問題。