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。

困境

疫情過去后，艱難的經(jīng)營環(huán)境和快速變化的風險與機遇加劇了家電企業(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，渠道分散進一步加快，且渠道間互通性較差，對企業(yè)準確感知市場需求提出的更高要求。難以適應如此變化的企業(yè)會疲于應付劇烈變化的市場環(huán)境，增加經(jīng)營負擔；

2)供需信息斷層，供應鏈協(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)務全局協(xié)同；企業(yè)本身與上下游供應商協(xié)同效率低、信息延遲、反應不及時，導致后端需求評審得不到有效保障，供給側與需求側的匹配度下降，影響整體運營效率。

3)倉網(wǎng)布局不科學帶來高成本。隨著用戶對時效的要求越來越高，供應鏈長度不斷縮短，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)商品布局及庫存結構亟需優(yōu)化。一方面，企業(yè)需求預測、庫存調(diào)撥及補貨計劃往往缺少系統(tǒng)支撐，需求預測的不準確會導致庫存積壓或短缺；另一方面，企業(yè)缺少科學的商品分類布局策略和多階庫存優(yōu)化計算方法，庫存結構有待改善。

破局

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

海信供應鏈數(shù)字化能力結構示意

在SCATLAS供應鏈決策平臺的框架基礎上，結合海信的業(yè)務現(xiàn)狀，海信集團數(shù)字化決策能力建設被拆分為了三個主要步驟：

Step1：建立數(shù)據(jù)標準，挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值

Step2：建設業(yè)務決策五大基礎模型，應對市場挑戰(zhàn)

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

海信數(shù)字化決策能力建設三大要素

數(shù)據(jù)標準化

供應鏈決策優(yōu)化的基礎決策模型需要可靠的數(shù)據(jù)輸入，好的數(shù)據(jù)通過科學的算法可以得到可靠的供應鏈決策建議，差的數(shù)據(jù)只能得到不準確的結果，可以說數(shù)據(jù)是供應鏈數(shù)字化智能決策能力的基石。由于供應鏈決策需要考慮各方面的業(yè)務情況，模型的數(shù)據(jù)來源于各種不同的業(yè)務執(zhí)行和計劃系統(tǒng)，這些系統(tǒng)因為建設時間有先后，采用的系統(tǒng)供應商各有不同，執(zhí)行的數(shù)據(jù)標準也千差萬別，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鏈智能決策，首先要建立一個標準化的數(shù)據(jù)體系，為數(shù)字化決策提供堅實的基礎。

實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化的途徑：標準化產(chǎn)品+標準化模型

輸入模型的標準化數(shù)據(jù)是復雜多樣的，不同應用場景下有些數(shù)據(jù)是共通的，另外一部分數(shù)據(jù)又是相異的。海信集團因其主營的產(chǎn)品不同劃分了不同的產(chǎn)品公司，這又給標準化數(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)。

海信集團以往的做法是由IT部門收集業(yè)務部門的需求，按照業(yè)務的要求進行數(shù)據(jù)的開發(fā)工作，這種方式在系統(tǒng)集成時難以應對上述的數(shù)據(jù)復雜度。藍幸軟件的SCATLAS平臺提供了一套標準化數(shù)據(jù)框架結構，將各產(chǎn)品公司、各業(yè)務場景的數(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)平臺進行數(shù)據(jù)轉化和對接，接入標準化數(shù)據(jù)模型，解決了IT團隊在梳理業(yè)務部門需求時會遇到的技術方面和業(yè)務方面的困難。同時，標準化數(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)務基礎模型

海信業(yè)務決策模型與供應鏈計劃職能模塊間的關系

五大模型分別為：

1)指導倉網(wǎng)布局的倉網(wǎng)模型，由物流部承接使用

2)指導庫存策略的庫存模型，由產(chǎn)品公司供應鏈計劃團隊承接使用

3)指導產(chǎn)能布局和供應計劃的產(chǎn)能模型，由產(chǎn)品公司生產(chǎn)運營計劃團隊承接使用

4)指導需求預測的預測模型，由產(chǎn)品公司供應鏈計劃團隊承接使用

5)指導補調(diào)貨計劃的補貨模型，由產(chǎn)品公司供應鏈計劃團隊承接使用

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

a)倉網(wǎng)模型

倉網(wǎng)模型用于指導全國乃至全球的物流網(wǎng)絡規(guī)劃。通過分析歷史運輸記錄，結合未來重點發(fā)展的市場區(qū)域和業(yè)務模式，得出最適合的倉網(wǎng)結構、倉庫數(shù)量、倉庫位置等結果，同時結合運輸、倉儲、裝卸等成本項，確定倉庫-客戶之間的覆蓋關系，工廠-倉庫之間以及倉庫-倉庫之間的補貨和調(diào)撥關系，以實現(xiàn)在滿足客戶服務時效水平條件下的物流成本最優(yōu)。

除了得出指導物流配送的標準規(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系規(guī)則、為補貨模型提供補貨路徑規(guī)則等，深刻地影響著供應鏈計劃和日常運營的方方面面。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

庫存模型用于指導各倉庫的庫存策略。通過分析產(chǎn)品需求和供應特征，結合產(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（目標庫存天數(shù)），在滿足合理的倉庫有貨率要求下實現(xiàn)庫存水位和金額最優(yōu)。

庫存策略的輸出結果直接指導著兩方面業(yè)務活動：

①指導需求計劃。目標庫存天數(shù)結合需求預測和銷售單位的需求提報，在需求計劃中得出凈需求量；

②指導補調(diào)貨計劃。目標庫存天數(shù)輸入進補調(diào)模型，計算得出各分倉分貨量、補調(diào)貨路徑及補調(diào)貨貨量。

同時，庫存策略作為供應鏈運營的“變速箱”，對供應鏈其他業(yè)務模塊也有著間接影響。例如，庫存水位與供應策略有密切聯(lián)系，因此庫存模型幫助計劃團隊與生產(chǎn)運營團隊共同制定供應和補貨策略，如提高生產(chǎn)/補貨頻率以降低周轉庫存水位、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)絡和發(fā)運規(guī)則也息息相關，同樣也幫助計劃團隊與物流團隊共同決策物流網(wǎng)絡和發(fā)運規(guī)則，如縮短供應鏈路長度以降低在途庫存水位，允許采用更小車型發(fā)運以降低湊車天數(shù)，從而降低周轉庫存等。

不同商品布局策略和不同供應策略下的目標庫存水位和目標庫存天數(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一年或幾年時間長度下全球產(chǎn)能配置。結合未來市場的發(fā)展趨勢，綜合考慮生產(chǎn)成本、物料采購成本、運輸成本、關稅、開啟/關閉產(chǎn)線一次性投入、模具復制一次性投入等成本項的全局最優(yōu)，確定未來各工廠應當具備哪些產(chǎn)品的生產(chǎn)能力、應當配備多少產(chǎn)能、應當供應多大的區(qū)域范圍等決策項。

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，結合當前市場需求變化情況滾動刷新，考慮當前工廠產(chǎn)能可利用情況、產(chǎn)線產(chǎn)能均衡性、有限物料供應量等限制因素，同時考慮生產(chǎn)成本、物料采購成本、運輸成本、進出口關稅等端到端供應鏈路成本最優(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，原物料供應缺口的情況下怎樣實現(xiàn)生產(chǎn)齊套最大化。

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

d)預測模型

預測模型提供基線需求預測，用以支持需求計劃工作。通過對歷史銷量的統(tǒng)計特征、時間特征、產(chǎn)品特征和歷史銷量表現(xiàn)的學習，結合節(jié)日促銷活動、價格調(diào)整、銷售任務等影響因子的歷史情況和未來計劃，機器學習算法自學習得出未來每個SKU、每個分倉、每個時點的高準確率銷量預測。

預測模型除了得出基線需求預測結果外，還可以輔助需求計劃團隊通過分析預測結果的過程，通過對模型預測因子使用權重的分析和解讀，深入理解影響銷量的各項因子，輔助市場團隊制定更高效的市場策略和促銷策略。

預測是整個供應鏈鏈路的起點和開端，高質(zhì)量、可解釋的預測結果可以對整個供應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)，更準確的預測結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，從而提高供應鏈效率，減少庫存分布不均的情況，減少站點間調(diào)撥和冗余庫存，同時輸入補貨模型從而獲得更準確的補貨計劃；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測作為指導，因此作為產(chǎn)能模型的輸入也可以獲得更準確的生產(chǎn)供應計劃。

月度預測準確率對比

預測因子權重占比分析

e)補貨模型

補貨模型用于支持補貨計劃工作。通過分析各倉各分公司計劃需求量、各倉現(xiàn)有及在途庫存水位和各倉的目標庫存水位，結合工廠生產(chǎn)計劃，基地倉期初庫存，海信RDC期初庫存，物流運費報價及單車、湊車規(guī)則，各倉裝卸費，倉庫-客戶覆蓋關系，工廠-倉庫以及倉庫-倉庫的補貨和調(diào)撥關系，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)補貨路徑、發(fā)運產(chǎn)品、發(fā)運量以及車型方量建議，以實現(xiàn)在滿足各倉需求均衡下的物流成本最優(yōu)。

補貨計劃承擔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、預測模型等其他的輸入，補貨模型同樣可以對其他計劃層面給出建議和支持。例如，物流運費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輸車隊簽訂較高的起運方量規(guī)則，補貨模型可以在充分利用現(xiàn)有運費價格規(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，以進一步降低物流成本。

五大模型之間的價值承接關系

五大業(yè)務決策模型基于各自的業(yè)務模塊，相互之間也有著密切的承接關系。從決策范圍和時間周期來說存在著戰(zhàn)略層模型指導戰(zhàn)術執(zhí)行層模型，戰(zhàn)術層模型落地戰(zhàn)略層模型部分規(guī)劃價值，自上而下逐層規(guī)范，逐層承接價值的關系。正因為這樣，五大業(yè)務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)術執(zhí)行層模型。戰(zhàn)術執(zhí)行層模型需要戰(zhàn)略層模型輸入高階業(yè)務規(guī)則，戰(zhàn)略層模型輸出的優(yōu)化規(guī)則也需要戰(zhàn)術執(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)補貨路徑，需要補貨模型考慮實時需求量和現(xiàn)貨庫存等實時因素，得出當前情況下最優(yōu)的補貨路徑、發(fā)運量和車型方量建議；而補貨模型則需要倉網(wǎng)模型中得出的各方量下最優(yōu)補貨路徑和車型作為規(guī)則輸入和物流部門的運力資源儲備，才有條件在補貨測算中使用對應補貨路徑和車型。

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)術執(zhí)行層模型只能小修小補，無法實現(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隊的一兩個項目，這些項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)務當前所面臨的挑戰(zhàn)匹配？

這些問題無法依靠外部團隊解決，此時如果企業(yè)自身數(shù)字化人才建設跟不上，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)擴大價值的重要保障。

結語

海信的數(shù)字化能力建設還在轟轟烈烈的進行，隨著其海外業(yè)務的不斷增長，其供應鏈將變得更加復雜。供應鏈變革及人才培養(yǎng)是一個長期且緩慢的過程，未來企業(yè)的競爭就是供應鏈的競爭，誰提前布局，誰就取得先機。中國企業(yè)經(jīng)過二十余年的信息化和數(shù)字化建設，積累了大量的運營數(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，形成自己的護城河。專家團隊為海信設計的從框架，到功能，再到思維和行動方向的指導方案，為其數(shù)字化決策能力構建出一套完整、高效、靈活敏捷的邏輯閉環(huán)，源源不斷地為業(yè)務變革提供創(chuàng)新動力。

供應鏈決策平臺介紹

藍幸SCATLAS供應鏈決策平臺，近年來在國內(nèi)收到很大關注，其團隊來自于國際領先的供應鏈優(yōu)化軟件公司，是國內(nèi)最早一批從事供應鏈優(yōu)化的專家，曾幫助超過100家《財富》500強企業(yè)優(yōu)化其供應鏈?；谄湄S富的實戰(zhàn)經(jīng)驗，他們將供應鏈“元素”抽象出來并打造了標準化產(chǎn)品，使用高度配置化的方式快速搭建供應鏈模型，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、運輸?shù)浇桓堵募s的端到端供應鏈決策問題。