电商O2O供应链系统实操记录

电商、O2O行业的产品线中，后端的业务支持系统占据了很大的比重，本文就简单介绍一下电商、O2O领域的供应链后台系统中，会有哪一些较为常见的数据统计分析功能。

电商、O2O领域的供应链系统，其核心价值有两点：一是管理，通过规范化的流程、库存和成本规则，将公司的资产（货和钱）算清楚；二是数据，通过各项业务数据的统计分析和智能计算，提高库存流转的效率和准确率。

作为业务方的供应链部门，数据的统计分析是他们的日常工作。仓管和采购的很多决策和管理，都需要依照数据进行。如果系统只有基础的业务流程操作，那么业务方只能手工导出明细，来人肉计算各项业务数据。这样的话：

第一，他们会在统计数据上花费大量的时间，数据不一定准，不同部门之间的数据口径会存在不一致。并且当数据量越来越大，导出明细这件事情会越来越困难；

第二，作为后台产品，准确、即时、智能的价值无法体现出来，一些实时的数据变化靠人工不一定能统计到。

所以，在基本的业务流程之外，提供一些数据统计分析方向的功能，包括核心业务数据的统计报表，和一些数据的智能计算，是供应链系统能为公司实际业务带来的价值。

数据对业务驱动的几个阶段

不同于基础流程和业务功能，数据统计部分不是一上来就有的，而是会在迭代的过程中，先通过业务操作积累基础数据，再将统计功能逐个上线。从产品迭代的角度来看，数据对业务的作用，大致会经过三个阶段：

（1）基础数据积累

在产品上线的早期，先通过实现各项业务流程，完成业务各环节基础数据的收集、积累，保证数据正确，不遗漏。通常这个时候的系统还是处于补全各业务模块的阶段，业务方的数据分析工作，先通过实现明细记录的查看、导出功能，保证数据能够被下载下来即可。

（2）数据统计报表展现

核心业务流程已经运转起来之后，在保证数据本身正确的前提下，可以逐步实现各项核心业务数据的统计和展现。

统计报表的价值：第一，在于提升了业务方的统计效率和准确度，不用手工计算；第二，通过系统实现统一的数据计算规则和查询出口，避免各个部门间数据各自算数据、口径不一致的情况；

（3）业务流转半自动化

当业务成熟后，可以借助基础数据，智能计算各项业务数据，实现供应链系统的半自动化。

智能计算的价值同样有两点：

第一，系统计算肯定比人工准，可以提升业务决策的准确率，避免库存缺货或者浪费；

第二，发挥系统的即时性，对库存情况进行实时调配和数据更新，这一点仅靠人工无法实现。一些电商领域的大公司比如京东等，靠的就是全自动化计算实现的高效供应链体系，因此这是供应链后台产品大的价值所在。

拿我接触过的供应链系统中采购模块举个例子：

在第一阶段，上线整个采购的标准流程，借助采购、发货、收货、入库等各环节的操作，把采购申请量、供应商发货量、质检合格量等过程数据收集起来。同时做一些采购入库明细的导出功能，先满足早期的数据统计需求。

第二阶段，借助基础数据完成一些业务方需要的统计报表功能，比如采购成本统计、供应商良品率统计、供应商满足率统计等，让采购部门能够直观地通过数据，对采购的成本支出，和供应商的质量做管理。

第三阶段，系统结合当前库存、库存需求预测量、供应商良品率等数据，在每次采购时，通过公式计算需要采购的数量，给到业务方合适的采购方案。

当然以上的三个阶段不是要整个系统严格按照次序进行，要分不同模块、不同类型需求来看。有些比较关键的数据计算，比如安全库存，可以在系统上线的早期就实现。

几种常见的业务数据统计功能

本节从供应链业务的目标方向入手，简单介绍几种比较常见的数据统计报表功能。从产品角度而言，这几项数据需求相当于上一节写的第二阶段。不过供应链数据统计的业务，不同公司的业务形式、数据计算规则会有差别，不能生搬硬套，我分享下我接触过的业务数据，仅供参考。

仓库效率分析方向

仓管人员日常会对仓库的库存效率进行统计以及考核，需要分析库存的流动性是否足够强，库存呆滞、损坏的损耗是否足够低，发货效率是否足够高等等。

常见功能：

1）库存周转率/库存周转天数统计

库存周转率/天数是个比较常见的仓库考核指标，指得是某一时段内货物周转的次数，它能从财务的角度反应供应链的流动性、资金占用情况。库存周转需要控制在一个合理的范围内，一般来说，周转率高说明流动性强，存货占用水平低。

计算规则：

库存周转率（次）=该期间内库存消耗金额/[(期初库存金额+期末库存金额)/2]

库存周转天数（天）=该期间的天数/库存周转率

库存周转天数通常会按月或按年统计。按月统计，该期间的天数即为30，按年统计即为360。

其中，库存消耗金额、期初库存金额和期末库存金额是基础数据。期初和期末库存金额指的是某个时间点的实时库存情况，系统需要在某些固定时刻（比如每月1日0点）保存下库存明细快照，再提取数据用于统计。

形式：业务方需要每个月的库存周转数据，并对比变化趋势。因此我们时间维度上提供按月查看的选项，并显示逐月的趋势图用于直观对比。

界面大致如下：

2）呆滞库存数量和占比统计

呆滞库存，指的是一件货品入库后，留在仓库中超过一定时间没有出库的情况。如果有库存长时间没有出库，会造成库存积压，对流动性和成本产生影响。因此呆滞库存数量越低越好。

计算规则：

呆滞库存数量=入库时间超过N天的库存数量（N为呆滞定义的天数）
每个库存的入库时间为基础数据。

成本分析

供应链的采购和仓储业务，都和公司的财务强相关。成本相关的统计，会被用于采购对供应商价格的管控，仓库对库存金额的统计，和财务对公司资产的成本计算，有些公司老板也会亲自看部分库存的成本。

常见功能：

采购成本统计

采购成本统计是根据每个时间段内所有批次的采购结算业务，来计算每个SKU在各个供应商的采购成本。它能体现当前实时的市场价格，和一段时间内的价格趋势变化。

采购成本会被公司的采购、财务部门用于做与供应商的财务结算管控。此外，很多公司核算库存成本时，会直接取采购的结算价作为库存成本，或者参照当前实时的市场价，因此采购成本统计也会被用于仓库计算成本。

计算规则：选定时间范围和供应商，某SKU平均成本=采购结算总金额/采购入库总数量。

形式：业务方需要当前（当月）的实时价格，以及之前每个月的价格变化趋势。因此界面上提供时间、供应商维度的筛选，以及按月的趋势图。

供应商质量分析方向

在采购业务中，采购人员会对供应商的质量进行分析，包括各家供应商采购的需求是否能满足，质量合格率是否够高，到货时间是否及时等，并根据各项分析的结果进行后续采购业务的供应商调整，以及采购数量分配。

常见功能：

1）供应商发货满足率

向供应商下采购单后，供应商可能会出现缺货，或者到货不及时的情况，采购发货的满足率体现了各家供应商多大程度能满足我们的需求，业务方需要实时统计每个采购批次的到货情况，以便做调整，以及作为供应商评价的依据。

计算规则：

一段时间内，某供应商发货满足率=采购收货总数量/采购订单总数量；

时间维度上，还可以选取几个时间点（当天、一天内、两天内），实时统计当前进行中的采购批次的满足率。

2）供应商质检合格率

向供应商采购商品后，公司的质检团队会对这批货品进行质检，质量不合格的需要退回去。商品质检的合格率体现了各家供应商的商品质量，供应商的评价，以及采购数量的制定，都需要参考合格率数据。

计算规则：

一段时间内，某供应商商品合格率=质检合格入库数量/采购收货总数量

几种常见的数据智能计算功能

本节简单介绍几种比较常见的数据智能计算功能。从产品的角度而言，这几项数据需求发挥后台产品的特点，将数据挖掘出价值，反过来提升业务本身，提高供应链实际业务决策的准确性、即时性。

具体的方向，可以简单地概括为计算过去，管控当下，预测未来。通过过去库存消耗情况的统计，进行当前实时库存的管控，和未来库存需求量的预测，并根据需求量智能计算订货、采购最优的方案，给到业务方参考。以上这些需求的价值在于尽可能优化库存成本，减少库存积压、浪费的损失，避免缺货的情况发生。

我对供应链业务流转半自动化的定义，是系统能智能给出以上数据的计算和调配方案，给到业务方辅助决策。供应链系统再高一层是自动化，即不用人工操作，达到这个标准的都是成熟的大公司。

下面列举几种常见的数据功能，由于不同公司的业务形式有差别，而且各项数据计算的规则跟业务的相关性更大，因此以下内容仅供参考。

（1）库存消耗情况统计

（2）安全库存计算

（3）库存预计消耗情况统计

（4）需求预测

（5）订货计划数量计算

（6）采购计划数量计算

半自动化的供应链系统，除了以上的数据计算之外，还有库存的智能调度、分配、缺货实时跟踪方向的事项。那一块的规则涉及到比较复杂的策略算法，本文不再深入了。

分享标题：电商O2O供应链系统实操记录
转载来源：https://www.cdcxhl.com/news6/98256.html

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