作者 | 高玉嫻

編者按

柔性供應鏈的概念最早始于 1990 年代末，但直到 2010 年左右，才在中國市場被關注和普及?；厮萜饋?，2010 年前后的確是一個比較特殊的時間點——電商迅速崛起，消費者開始在買賣交易中占據(jù)主導，同時，海外品牌大舉進入中國市場，國內競爭壓力驟升。

對于服裝品牌商來說，把商品企劃、設計、生產、銷售等環(huán)節(jié)拉長到以年為周期的傳統(tǒng)模式，在這一背景下逐漸失去競爭力。尤其是在“雙 11”這樣的電商大促活動中，傳統(tǒng)集中式的訂貨模式完全失效。于是，“柔性快反供應鏈”成為品牌商應對前端運營不確定性的產物，它強調服裝商品全生命周期、全鏈條各環(huán)節(jié)的一體化緊密協(xié)同，通常是以月或者周為單位做 PDCA 循環(huán) (即計劃 -Plan, 執(zhí)行 -Do, 檢查 -Check, 處理 -Act)。

但是，所謂“快反”，并不是盲目地“快”，背后要有數(shù)據(jù)作為依據(jù)和基礎，適應業(yè)務有計劃有策略的快。柔性快反供應鏈的打造，與數(shù)字化息息相關。

裂帛是國內的原創(chuàng)設計女裝品牌，也是最早的互聯(lián)網品牌之一。在 2012 年的“雙 11”中，裂帛更是拿下了當天天貓銷量的第一。作為“原生”的線上品牌，裂帛更早地遇到了訂單處理、倉庫發(fā)貨以及供應鏈管理上的瓶頸，因此，從 2010 年開始，裂帛就投入大量資源做 B2C 網站、電商 ERP、電商供應鏈等系統(tǒng)等自主技術研發(fā)。

據(jù)裂帛股份副總裁、現(xiàn)任新物云 CEO 的大麥（王浩宇）在最新一期的 InfoQ《超級連麥. 數(shù)智大腦》中介紹，2016 年起，這些技術積淀逐漸從裂帛孵化出來，通過新的科技公司新物云，目前已經向市場上 300 多個品牌實現(xiàn)了技術輸出。

本期 InfoQ《超級連麥. 數(shù)智大腦》，我們邀請到了裂帛股份副總裁、新物云 CEO 大麥（王浩宇），和極客邦科技創(chuàng)始人兼 CEO 霍太穩(wěn)（Kevin），InfoQ 極客傳媒數(shù)字化主編高玉嫻，一起聊聊“雙 11”背后的電商快反供應鏈是如何構建的。內容有刪減，感興趣的同學可進入“霍太穩(wěn)視頻號”或“InfoQ 視頻號”觀看直播回放。

前端運營的不確定因素，需要后端供應鏈去抵沖

在“雙 11”這樣的大促活動中，通常服裝行業(yè)的供應鏈會面臨哪些方面的挑戰(zhàn)？

大麥：現(xiàn)在的雙 11 實際上從 11 月 1 號已經開始了，節(jié)奏拉的比較長。最早的雙 11 是集中在一天，賭一天的銷售額，對品牌商來講押寶風險太大了。

舉個例子，以前很多互聯(lián)網品牌都會給自己設雙 11 的銷售目標，比如去年做了 1.5 個億，今年日常銷量增長了 2 到 3 倍，也就是大促要做到 4.5 個億，但為了完成當天 4.5 個億的銷售額，企業(yè)備的貨可能是 6 個億甚至更多。因為一個款式備了 1000 件，各個顏色尺碼不可能剛好全都賣完，電商企業(yè)可能有 200 個款，每個款都要備一定的庫存。

萬一雙 11 當天的情況跟預測的不一樣，比如氣溫比較高，企業(yè)準備的貨都是羽絨服、棉衣，就可能賣得不理想；或者流量沒有預期的那么高，留下來的貨都會變成庫存，可能整個冬天甚至第二年都賣不完。所以備多少貨是第一頭疼的問題。

怎么才能避免這種情況，實現(xiàn)高效協(xié)同、避免浪費？

大麥：這就要求品牌商實現(xiàn)更精細化的管理。面對雙 11 這種大促活動，企業(yè)不能再只做一次性大批量的采購，訂單采購被切割得越來越碎，要求企業(yè)能夠更懂市場。比如，需要盡可能去做精準預測、做試銷，通過數(shù)據(jù)分析等手段，了解市場趨勢。讓數(shù)據(jù)來指導商品的下單、生產的派單，而不是憑感覺和人脈關系。

比如說，基于以往銷售的情況以及對未來市場的預測，我們做了 100 個款，其中，一些款式的銷量預測更高，就要多備一點貨，其它的普通款式就可以少備一點。當然，這么多的成衣也不是一次性都做出來的。例如某款高銷量產品預計能賣 2000 件，可能只是先做 1000 件成衣，另外 1000 件先做原材料備料，如果短時間內的銷量確實如我們預計，那就可以基于供應鏈快反能力快速生產，如果預測有偏差，那也可以減少庫存風險。

換句話說，前端銷售運營的不確定因素，企業(yè)需要用后端供應鏈去實現(xiàn)抵沖，防止這些不確定性因素給企業(yè)造成致命的傷害，在這個過程中，關鍵要把供應鏈變成快反的、柔性的。

供應鏈數(shù)字化的價值，是透過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和解決問題

裂帛是如何打造這種柔性快反的供應鏈的？

大麥：供應鏈的管理，信息化是第一步。比如說從款式設計、工藝技術到 BOM（物料清單），從原材料的選擇到工廠的選擇，必須把整個基礎的業(yè)務流程都在信息系統(tǒng)中落地，規(guī)范流程提高效率，讓數(shù)據(jù)沉淀，這是第一步。

得到這些數(shù)據(jù)以后，還要做好內部外部的協(xié)同，比如品牌方、原材料供應商、生產工廠的三方協(xié)同。比如，我要做一萬件成衣，但是供應商的材料只夠做 5000 件，這時候就要留出備料的時間；另一方面，我還要知道合作的工廠有沒有這個產能，如果這個工廠任務排滿滿的，我的訂單只能一周后開工，那也不行，這時候就要快速去找到供應鏈中其它具有產能的工廠合作。

這方面比較典型的案例是豐田的 JIT（即時生產方式），也叫做無庫存生產方式。比如，車廠什么時候、需要多少數(shù)量的輪子，供應商只需要根據(jù)這個需求，即時在流水線上組裝，生產出對應數(shù)量的輪子，按照約定時間送到指定地方就可以。在服裝行業(yè)也類似，品牌方在什么時間、需要多少原材料，可以通過系統(tǒng)給供應商發(fā)送指令，雙方進行協(xié)同。

但是服裝行業(yè)的一個難點在于柔性制造。通常來說，工業(yè)品生產所需的零件數(shù)量是相對標準的，經過裝配，冗余不會太多。而服裝的生產需要裁剪，這個動作受人工的影響比較大，同樣一塊 1000 米的布，有的人能裁出 1100 件，有的人只能裁出 900 件，這跟他的排料裁剪技術能力有關。所以，品牌方經常需要實時去追蹤和掌握原材料的發(fā)料、收料、用料和庫存情況，與最終的生產數(shù)量目標做比對，及時決定是否要增加原材料采購等等，這個數(shù)據(jù)是不斷變化的。

過去，在沒有系統(tǒng)支持的情況下，很多決策是盲目的，要不停打電話催；現(xiàn)在，銷售端和供應鏈的數(shù)據(jù)充分聯(lián)動起來，運營人員就可以快速決策。之前我們用戶碰到過這樣的情況，在大促前計劃對一個貨品補單 2000 件，但是原材料現(xiàn)貨只有 1000 米，這時候工廠會等到原材料全部到位后才開始生產，因為他們不想在產線開工后期間出現(xiàn)中斷，造成產能浪費。但是，對于品牌方來說，這中間等于浪費了原材料等待的時間。如果我們能及時掌握原材料數(shù)量，運營人員就可以決定直接只做 1000 件，賣完后就推別的款式。這就是從銷售端、運營端到供應鏈端信息互通，給企業(yè)帶來價值的。

企業(yè)采用這種“無庫存生產方式”，在面對疫情這樣的特殊情況時，會不會對經營造成影響？

大麥：其實不是完全不備庫存，而是要合理地儲備現(xiàn)貨的庫存以及原材料的庫存。

打個形象的比方，上游的面料庫存就像個蓄水池，在不同的季節(jié)，蓄水池里的水位高低可能不一樣，但是任何時候想要取原材料，這里面都是有的。當然，另一方面，蓄水池里的水也不是超出需求的，它應該根據(jù)市場的變化動態(tài)地去設置。

在服裝行業(yè)，要從銷售端倒推到供應鏈端和的生產端，現(xiàn)貨庫存?zhèn)涠嗌?、原材料庫存?zhèn)涠嗌佟⒃牧系脑牧蟼涠嗌?，每個行業(yè)、每個企業(yè)、每個不同季節(jié)都是不一樣的。

數(shù)字化技術如何在這個過程中發(fā)揮作用？

大麥：除了通過基礎的供應鏈管理系統(tǒng)，在技術層面，我們還會去建商品的數(shù)據(jù)中臺，把供應鏈的數(shù)據(jù)、銷售端到數(shù)據(jù)全都拉進來，這樣一來，就可以從商品運營的角度去更好地做計劃，把企劃做得越來越精準，并且指導后端供應鏈的動作。

比如，目前已經銷售的貨品，消費者評價如何，退換貨率怎么樣？如果有客戶評價說尺碼不對，那是不是工藝技術的問題；如果衣服掉色，是不是原料商的問題；如果衣服掉線，是加工廠的問題，還是包裝的問題等等。只有當各個環(huán)節(jié)所有的數(shù)據(jù)都打通之后，才能迅速定位找到問題的根源在哪里。

并且在這個過程中，我們還可以嵌入供應商評價模型，把各種關鍵指標放到一起，給每個供應商打分，評估后就會發(fā)現(xiàn)，哪些是優(yōu)質的供應商、哪些供應商是有問題的、或者它以往表現(xiàn)還可以但是這次表現(xiàn)很差，所有信息一目了然。

也就是說，供應鏈數(shù)字化的價值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的利用上，通過對采購價格、貨期、質量、供應商評分、財務應付的分析，發(fā)現(xiàn)問題并做出改進。決策依據(jù)數(shù)據(jù)，而不是憑感覺。

裂帛數(shù)字化走過的彎路，是被業(yè)務帶著跑

作為電商品牌，裂帛當初為什么會投入巨大資源上系統(tǒng)、做自主技術研發(fā)？是遇到了什么業(yè)務瓶頸嗎？

大麥：品牌方想把生意做好，那么設計的款式就要比較精準，對這盤貨流程把控度也要更高，才能更快更準地響應市場需要，這背后歸根結底是服裝品牌的三大核心競爭力：產品研發(fā)能力、供應鏈能力、及商品運營能力。

當初裂帛遇到的第一個瓶頸是訂單處理和倉庫發(fā)貨。比如，十年前的雙 11，當天的訂單量是 90 多萬，在 3、4 天內完成發(fā)貨，平均每天要發(fā)出去大概 20 幾萬單，這需要我們在倉庫里配備 500 個人員 24 小時不停地運轉。

第二個瓶頸就是商品供應。比如在雙 11 大促的時候，到底要準備什么樣的一盤貨，多大規(guī)模，是什么樣的貨品，如何確保這些貨品保質保量地生產出來，按時放到貨倉里？同時，還要考慮采購成本，好賣的產品不會斷貨、不好賣的不會變成滯銷的庫存。這對供應鏈來說是巨大的挑戰(zhàn)。

在電商之前，傳統(tǒng)品牌一般是提前一年做貨，提前半年開始訂貨，然后用半年時間慢慢生產，其中一次性生產的貨品也比較多。但是，電商銷售依靠快反，款式比較多，多個批次的貨款匯同時下單、采購、生產以及預售補單。隨著電商雙 11 的興起，更多不確定因素就出現(xiàn)了，比如，每年雙 11 的氣溫不一樣，流量無法確定，消費者的偏好也變得越來越多樣化，所以企業(yè)就不能一次性押寶一盤貨，更多的是先采購一部分試銷一下，如果有一些貨品賣得好，就快速再調貨，這樣就可以降低庫存積壓的風險。而這背后，就需要整個供應鏈條上各個環(huán)節(jié)有統(tǒng)一的共識，有靈活的能力，才能實現(xiàn)原材料快速補給，工廠快速反單，物流快速發(fā)貨——這是未來商業(yè)的理想狀態(tài)。

對于裂帛來說，當時也調研了一下國內外的一些技術產品，但市場上幾乎還沒有比較成熟的支持服裝快反的系統(tǒng)。所以裂帛從經營企劃、商品企劃、采購預算、備料計劃、產能規(guī)劃、下單計劃、鋪貨計劃、補貨翻單等部署了整個商品流管理的全鏈條，后續(xù)還建設了電商運營管理系統(tǒng)，把電商運營相關的流程、業(yè)務操作都集中到系統(tǒng)中，實現(xiàn)了總控全局。

裂帛的供應鏈系統(tǒng)背后的設計思路是什么樣的？在建設過程中我們有沒有走過彎路？

大麥：裂帛的供應鏈系統(tǒng)最初是根據(jù)業(yè)務痛點布局的，思路是從銷售發(fā)貨開始倒推生產、產前、下單、開發(fā)、設計、企劃。

在這個過程中我們其實踩過一些人為的“坑”。舉個例子，在裂帛業(yè)務的發(fā)展過程中，業(yè)務往往會給技術提出大量的開發(fā)需求，它們有可能是真需求，也有可能是偽需求。最后我們發(fā)現(xiàn)，當這個業(yè)務人員離職之后，很多功能就廢掉了。也就是說，我們早期其實是被業(yè)務人員帶著跑的。

這造成的結果是技術很難基于完整的需求設計合理的技術架構，把商品流管理、商品企劃和供應商協(xié)同流程串聯(lián)起來，導致后來我們不得不對系統(tǒng)進行重構，重新梳理業(yè)務流程和邏輯，再推導底層技術架構和性能。

對于企業(yè)來說，要解決這個問題沒有別的辦法，只有技術人員不斷地跟業(yè)務打交道，親身研究業(yè)務，掌握了足夠的知識之后，對方才可能聽你的?，F(xiàn)在，我們已經從中受益，可以帶著業(yè)務人員一起走，一起坐下來對等地交流。如果你只是一味地站在技術的視角看問題，可能根本解決不了對方的核心問題，更沒法幫他們優(yōu)化業(yè)務。

展望一下，未來十年服裝供應鏈數(shù)字化，大概能做到什么樣的程度？

大麥：過去十年是消費互聯(lián)網快速發(fā)展的十年，而未來的十年，是產業(yè)互聯(lián)網的時代。在這個背景下，供應鏈會做到什么樣的程度？比如，現(xiàn)在我們買衣服，無論是現(xiàn)貨還是預售，作為消費者你并不清楚賣家的倉庫里有多少貨品；比如我們去超市買東西，并不知道每個商品的供應鏈源頭是哪里、經過了什么處理。未來，服裝從設計研發(fā)到生產的全過程，一定會全程在線。

當然，這個目的不一定是實現(xiàn)可視化，而是說所有環(huán)節(jié)一定會高度互聯(lián)互通，就像我們現(xiàn)在要打車，只要打開 APP，就能找到最近的空車一樣。產業(yè)互聯(lián)網會改變很多東西，可能會加速行業(yè)洗牌，會讓資源會流向更有需求的地方，上下游的協(xié)同效率會更高，浪費會更少。

復合型人才培養(yǎng)，需要企業(yè)內部積累和知識傳承

對企業(yè)來說，要找一個既懂業(yè)務又懂技術的人還是比較難的，我們是怎么解決這個問題的？

大麥：確實，要找到復合型的人才是非常難的，對企業(yè)來說，不要指望能從市場上招到現(xiàn)成的。這是一個在企業(yè)內部的積累和知識傳承的過程。

通常來說，業(yè)務人員只關心自己的“一畝三分地”，只能看到公司業(yè)務的局部。雖然 IT 技術人員能看到公司的全局，比如從最初的技術建檔、訂單構建到訂單結束，中間經過了多少部門、有多少狀態(tài)、出現(xiàn)了多少種異常情況等等，他們是能看見的，但是，過去這些技術人員又是不懂業(yè)務的。

所以，關鍵在于如何把雙方欠缺的能力培養(yǎng)起來。對于我們來說，主要是通過培訓，包括給員工提要求、定計劃，比如我們的產品顧問，他會去培養(yǎng)一個小組，通過不斷地做項目，給小組成員進行實踐講解、錄視頻、演練，培養(yǎng)一個小團隊出來，讓大家對業(yè)務和系統(tǒng)越來越熟悉。

我們發(fā)現(xiàn)，當技術人員能夠把自己變成非常精通業(yè)務的角色之后，就會開始樂在其中，這個過程我們是深有感觸的。

在早期，我們被業(yè)務部門“折磨”了四五年，整天加班改需求，業(yè)務的人可能換了一輪又一輪，不同的人又會提不同的需求。后來，我們在對外輸出技術的時候，又會發(fā)現(xiàn)，行業(yè)里的模式千差萬別，拿原材料來說，可能是自己采購，也可能指定原材料由生產商去采購，還有一種是工廠包工包料，品牌方不指定原材料，只要大貨經過檢驗就能過關。

所有的這些經驗都要靠慢慢積累，只有我們自己把業(yè)務邏輯搞清楚，自信心才會提升，在面對客戶的時候，才能更有把握地提供建議，培養(yǎng)雙方信任感。

極客邦致力于數(shù)字人才培養(yǎng)，對于企業(yè)加快數(shù)字化、加快業(yè)務和技術融合這件事您有什么建議？

霍太穩(wěn)：極客邦科技雙數(shù)研究院對數(shù)字化人才進行了簡單的劃分，發(fā)布了“數(shù)字人才糧倉模型”。從上到下，“數(shù)字人才糧倉模型”把數(shù)字人才分成了五層：

最上面一層是數(shù)字思維管理者，他們是決定整個企業(yè)數(shù)字化轉型成敗與否的關鍵；第二層是數(shù)字思維業(yè)務人才，包括很多銷售、運營、營銷、財務、市場、品牌、產品設計等等；第三層是業(yè)務架構人才，他們是業(yè)務的架構師，扮演的是業(yè)務和技術連接者的角色；第四層是技術架構人才，通常橫跨多個技術領域，具有技術側的全局思維；最下面一層是專項技術人才，這部分人才需要具備兩類能力，一類是軟件工程能力，知道開發(fā)體系怎么運轉，另一類是專項技術能力，包括人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等。

但在做數(shù)字化布局時，首先，企業(yè)一定要認識到，數(shù)字化轉型是一把手工程，一定要有一把手的支持；然后，再去考慮具體用什么樣的工具，什么樣的方法論，需要用到什么樣的咨詢公司；再往下，才需要考慮什么情況下會用到什么類型的人才，然后有針對性地去培養(yǎng)。

所以，我們現(xiàn)在無論討論企業(yè)數(shù)字化轉型還是數(shù)字化人才培養(yǎng)，都會強調不同體量的公司做法不一樣，大家一定要具體問題具體分析，千萬別照辦硬套。假設，市場上已經有比較成熟的工具和解決方案，那企業(yè)可能就沒有必要自己花成本、花時間去建一個自己的數(shù)字化團隊，去自研數(shù)字化系統(tǒng)；如果市場上的產品滿足不了自己的需求，帶頭人又知道如何多快好省的構建一個系統(tǒng)，有了這樣的條件，再去考慮自建。這個事情大家一定要充分想清楚。

嘉賓介紹

大麥（王浩宇），新物云 CEO。計算機碩士，專注品牌數(shù)字化、供應鏈管理方向。國際信息系統(tǒng)審計師 CISA 資質，中國時尚行業(yè) CIO 聯(lián)盟理事，江蘇省產業(yè)教授，寧波 3315 引進科技創(chuàng)業(yè)人才；2010-2020 年在裂帛股份負責企業(yè)信息化，熟悉服裝電商及供應鏈業(yè)務，帶隊開發(fā)的軟件產品已服務 300 多個品牌；2020 年與團隊一起創(chuàng)立新物云，專攻供應鏈 SaaS 方向，2021 年獲得上市公司天使輪投資，2022 年獲得藍江資本 Pre-A 輪投資。

霍太穩(wěn)，極客邦科技創(chuàng)始人兼 CEO，InfoQ 中國創(chuàng)始人，極客時間創(chuàng)始人，TGO 鯤鵬會發(fā)起人。2007 年創(chuàng)立 InfoQ 中國，2014 年創(chuàng)立極客邦科技，2015 年發(fā)起 TGO 鯤鵬會，2017 年創(chuàng)立在線職業(yè)教育學習品牌極客時間，2019 年開創(chuàng)極客時間企業(yè)版，拓展企業(yè)服務市場。

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