零售业─科技如何协助零售供应链

在新冠病毒大流行时期,科技在提升应变能力方面发挥了重要作用,但它也遇到了对手(绝不仅仅是卫生纸供不应求)。

文/Sharon Goldman 译/Kururu


我们现在都亲眼目睹了,在基本、量大之家用必需品需求突然急遽增加时(不管是出于真实或想像的理由)所可能发生的状况。像这次疫情,每当商场补货时,购物者都会抢购Charmin卫生纸和Cottonelle卫生纸;再加上持续供应短缺的谣言和网路疯传的囤积照,更助长了愈演愈烈的恐慌性抢购风潮。

但专家们表示,卫生纸问题只是零售商在COVID-19危机时期所已然面临之基本供应链挑战中最引人注目的明显例子。事实上,许多与冠状病毒相关的零售业者挑战都与供应链问题有关,根据芝加哥电子商务市场研究公司 Digital Commerce 360 的最新调查指出。

这是许多零售供应链所无法规划因应的『黑天鹅事件』,」Ferrari Consulting and Research 顾问服务公司董事总经理 Bob Ferrari 指出:「某些商品的需求量甚至达到3个月、6个月甚或12个月之多的正常供应量,这么大量的供应商品甚至在几天内就抢购一空。」【Black Swan event─极不可能发生,实际上却又发生的事件。】

通常,在「大量採购」(Pantry Loading)促销后,好比说,当某一商品开始销售时,购物者会暂时不会再採买该商品。但是,在长期居家隔离的时期里,出于对供应短缺的担忧,以及家庭消费确实上升等因素,消费者的购买行为持续不断,专为零售业及民生消费性用品(CPG)公司提供AI导向分析服务的Fractal公司合伙人兼战略分析实务负责人 Lana Klein 指出。「孩子们都被迫待在家里,并且吃的更多,致使某些商品的总消费量也在增加,这实在很不寻常,」她表示。

在供应面上,还出现了「长鞭效应」(Bullwhip Effect),Ferrari补充指出。也就是消费者需求的大幅波动冲击着整个供应链,零售商、经销商、批发商和製造商因而订购更多商品,进而造成骨牌效应,导致物资短缺或市场失效的状况。

这是当前企业所共同面临的複杂挑战,」AI决策平台供应商 Symphony AI 行销长 Kevin Sterneckert 表示:「当今大多数供需预测系统都是围绕着触发感测器构建的,这些触发感测器有助于了解消费者的行为,并对可能的需求量提供相关的洞察见解,甚至提供能弄清楚如何达到最佳供应量结果的方法。」然而,现在在各种类别中都有巨大的需求,因此要满足这些需求确实需要付出很大的心力。

专门研究零售和CPG供应链问题的谘询公司Cognizant协理 Siva Venkataramani 表示,从历史上来看,感恩节和圣诞节一直被视为终极需求场景。「这一刻,一切都被打破了,」他表示,虽然它确实创建了可以在未来使用的新资料点(Data Point)。

大型零售商大力支持供应链技术

近年来,大型零售商投资现代技术来支援其供应链,包括基于云端的全通路(Omnichannel)平台、AI人工智慧导向分析和物联网(IoT)感测器,这些当代技术能降低预测误差、提供机器功能即时洞见,并追蹤整个供应链资产及实现订单的準确性。

从2012年到2014年,这些技术的採用已成为库存管理、需求规划、供应商管理/开发以及销售与经销等领域的主流,以因应包括通晓科技且追求便利性的消费者对零售购物体验之需求不断增加的宏观趋势。如今,像是「当日到货」(Same-day delivery)、「线上购买+店内取货」(Buy Online, Pick up in Store, BOPIS)和其他功能已然成为大多数零售商的筹码。

许多大卖场零售商(Big-box Retailer)都已经做好了充分的技术準备,尤其是沃尔玛(Walmart)、Target和数位原生(Digital-Born)的亚马逊(Amazon),」Venkataramani指出:「从营运效率的角度来看,这些公司大多都已经準备就绪。」

Sterneckert也认为,已经展开数位化转型之旅的公司现在确实拥有明显的优势,但他补充表示,在1-5的数位化成熟度中,大多数零售商都处于中间位置。他指出:「那些较早进入市场的企业较有优势,因为他们可以透过几近即时的更新,开始了解自己的库存状况以及每个销售点的供需情况。」他进一步解释说,基于AI的系统允许公司标记特殊的高需求事件,以便在事件结束时将其恢复为正常模型,如此一来之后便不会出现商品供过于求的状况。

零售谘询公司 The Navio Group 董事总经理 Carlos Castelán 表示,那些拥有数位技术来支援诸如配送到店(Ship-to-Store)、订单取货(Order Pickup)和店舖配送(Ship-from-Store)等弹性履约选项的零售商,也将在激烈的市场竞争中处于领先地位。「假如你也许在国内某个地方有库存,而在另一地区出现需求时,那么零售商可以发货给这些客户,但仍以全价出售商品;他们不必打折,也不会承受利润的损失,」他表示。

但是,现在的问题是,当代供应链管理以及背后支援的技术主要集中在「即时」(Just-in-Time, JIT)和精实生产(Lean Production)上,亦即「即时」生产和配送成品以供销售。「那些效率最高、库存最低、供应链整合度最高的公司受到的冲击反而最大,」Klein表示。

此外,儘管先进多层式库存管理系统可以提高供应链上下游的可见度,但大多数公司仍然存在断链的状况,也缺乏从货架到生产的端到端供需可见度。

他们可能对一级供应商或主要商品供应商有良好的可见度与了解,但却对较低级别供应商(如商品组成元件供应商)视而不见,Ferrari表示。

就以一家流行的洗手液品牌为例,其包括了实际商品、包装用的玻璃瓶或分装瓶,以及美国食品药物管理局(FDA)要求用于密封瓶子的铝盖。据Ferrari指出,儘管这家品牌商最近曾表示,由于需求量激增,他们因而全天候 24×7 不间断作业以弥补製造上的差异,但他们的铝盖已然用尽,这让它们停下了脚步。「他们不得不改用不需要密封的喷雾式瓶盖,这让他们必须展开供应商争夺战不可,」他表示。

此外,通常利润率较低的大多数地区性与小型家庭式杂货(Mom-and-Pop)零售商都没有钱投资于当今可以解决许多供应链问题的先进云端数位技术。「大型民生消费性用品(CPG)品牌可能还有更大的迴旋余地,因此像是宝侨(Procter & Gamble, P&G)和雀巢(Nestle)之类的公司能够达成那样的目标,至于设备製造商等利润较高的企业则有更多的资金可供投资,」Ferrari表示:「当较小的零售商缺货时,他们会依赖所有供应商来获得这些能力。」

科技能为零售商做些什么及其极限为何

目前,销售高需求量商品的零售商将不得不承认,他们现今模型可能非常不準确,而且异常值侦测(Outlier Detection)技术可能无法接收到必要的讯号。「我认为,未来技术肯定会帮助更多的零售商,但是现在如果你是根据当前的促销活动来进行价格敏感度模型预测的话,那就行不通了,」Klein指出:「除非零售商拥有複杂精细的AI系统,否则他们将需要手动进行干预。

Steneckert表示,如果可能的话,零售商现在就应该为明天投资新软体,以确保他们能开始对销售量成长最快商品的真实需求有所了解。「在一个典型的杂货店里,多半会有一份销售额成长最快的商品清单,」他指出:「那一类商品需要特别的维护与支援。」

以亚马逊为例,为了满足其日益成长的需求,该公司正在加紧脚步并招聘了10万名新员工。「这是因为他们拥有基于AI的系统,能够了解正在发生的事情,」他解释指出:「他们还更改了商品的交货时间,如此一来他们便可调整供应链,将重点放在有急迫性需要的商品上,而非次要的商品上。这就是你会从基于AI之零售功能集身上所期望到的智慧。」

Ferrari表示,毫无疑问的,即使是拥有最佳技术的零售商也面临着严峻的供应链挑战。他指出,在这个需求空前昌旺的时代里,可供运输和製造的商品就只有那么多。他解释说,该技术能从中协助未来发展的地方莫过于能提供预警机制,并在后续中断发生时提高可见度。

COVID-19所发生的一切,乃至机器学习技术纳入供应链规划之中,将不可避免地产生新的使用案例,」他表示:「当一切尘埃落定,以及公司开始谈论该技术在哪些方面帮助它们时,我们将看到其中一些应用实例已开始发挥作用。」

他补充指出,我们已可从来自中国的数据中学到一些东西,例如包括阿里巴巴在内的公司如何利用供应链技术能力(包括追蹤货物和卡车移动的感测器)来应对一切都被封锁的情况。「虽然他们无法将货物和卡车运送到湖北省所需的地方,」他指出:「但他们克服了这些挑战,而且让科技从中发挥作用。」

从短期来看,零售商莫不分秒必争地增加库存。「分析现在帮不了你,因为没有时间,」Kleine表示:「你必须专注于真正畅销的商品。您可能有200个SKU(Stock Keeping Unit,最小库存单位)商品,但其中5个SKU的需求量很大。你可能不得不绕过配送中心,并且让供应商直接去商店。」

让我们再次回到卫生纸问题上:如果需求是製造能力的两倍,零售商甚至可能无法找到新的供应来源。「即使我寻海外奥援,我也不确定这是否可行。」Venkataramani表示:「我真的会空运卫生纸吗?即使你回到纸浆,他们能支援多少?公司不得不竭尽所能地处理好他们手中的王牌。」

Venkataramani表示,未来,公司将从新冠病毒大流行对供应链的影响中汲取教训,并学习到如何透过先进技术来模拟支持bt的类似场景。「即使像我们这样一个经验丰富的国家,在第一次处理这样的规划仍然是个巨大的挑战,」他表示:「归根究底,每个人都需不断地学习。」

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