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写在前面：

最近在聊天的时候，有位朋友随口问了我一句：啥是柔性供应链？作为一枚已经从供应链专业毕业两年目前又不在电商行业的小菜鸟，我努力回想了下之前在课堂上学到的知识，然后发现我遗忘的速度太惊人了，真的把学到的知识都还给导师们了。
于是本周我去搜集了一些和智慧供应链相关的资料，记录在下文中。好记性真的不如烂笔头，其中很多部分，也是参考和学习了别人的知识，希望对你有帮助，为了学习的速度能对抗记忆衰退的速度，共勉！

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关于供应链

啥叫供应链？顾名思义，供应链是一件商品从0到你手上所走过得全过程，即从商品企划，原材料采买，加工制造，渠道分销，市场营销，库存仓储，物流配送的每一个环节，所有的环节组合起来就是供应链。
传统的供应链是怎么玩的呢？
我们先看生产端，什么样的工厂最牛逼？大厂。那什么叫大厂？传统的生产厂家都是流水线作业，也就是产线越多规模越大，规模越大，必定需要更大的订单量去维持工厂的运营，所以大厂的特点是，规模效应，单件的利润不一定很高，但数量大，所以订单越多，工厂就越赚钱。所以，对于每一个生产者来说，一定是希望订单越多越好。

再来看销售端，互联网的发展，带动了信息迅速流通，信息越来越透明，导致大家的偏好开始个性化和多样化，这样一来爆品的预测就越来越分散化。以前的销售渠道单一且集中，大家都在线下进行消费，移动互联网的发展，造成了消费场景多样化，需求预测就越来越难且不准。

需求的变化一定会导致供应端的变化，很多大宗消费品，例如服装，服装是季节性产品，春夏秋冬，一个季节是3个月，这是时装的有效期。消费者一般会购买马上穿或者一个月可以穿的服装，所以服装原价销售的周期一般设定为两个月。两个月后就会降价。考虑到生产及运输周期，通常销售者通常都会提前1~2个Q预测需求，备货，下单给生产者。而生产者偏好大单，单子越大利润才越多，而数量越大就意味着越高的市场风险，一旦销售者选品失策，可能造成的损失就是商品滞销，库存积压，资金链断裂，连锁反应也影响生产者下个季度的订单。

所以传统的供应链，缺乏灵活性。因为销售计划提前的周期很长，销售端没办法准确预测需求，可能造成生产过剩带来的资金风险，引起连锁反应。且现实中，往往影响面比我们想象的要大，举个曾在课上做过的游戏为例：假设一家门店week1预测下周某单品销售量是10件，考虑到其它门店情况，区域总部可能像DC补货100件，DC可能传达给厂商追加1000件订单，那么若预判错误，每个门店只卖出2件，那么多出的800件就变成了积压库存。所谓的“牛鞭效应”就是供应链里的蝴蝶效应，生产端永远是信息滞后的，因此带来的损失可能是最大的。

柔性供应链的目的，是为了减少供需两端的信息不对称，让每个环节都能适应市场变化。

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关于SPA柔性供应链

SPA（Specialty Retailer of Private Label Apparel）是一种企业全程参与商品设计、生产、物流、销售等产业环节的一体化商业模式。
SPA的销售模式，是由美国服装巨头GAP公司从快速消费品行业的经营模式中提炼出来，这一模式从上世纪六七十年代始就成为GAP公司业务发展的根本体制，并于1986年在公司的年度报告中正式定义SPA模式。

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那柔性供应链是怎么做的呢？

从先从销售端来看，根据二八法则，通常一小部分畅销产品占据店铺大部分销售额。
从供应角度来说，抓住畅销品的销售供应也就基本上抓到了供应的重点。畅销品的变化越来越快了，周期越来越短了。因为网络的发展，无论是实体零售和网络零售，其他非畅销产品的占比在逐渐加大，所覆盖的sku数也在变大，也就是说需求在变宽。你得准备更多种类的产品，而且数量还不宜过多，否则就形成了库存。##畅销产品短周期内要充分供应，非畅销产品要做宽度，并且少量供应。为了摸准市场需求，除了把非标品标准化，很多品牌开始做敏捷的商品管理，即先用高成本作出小批量试货款，用来看销售速度和市场反馈，今年双十一是不是发现全在做直播预定。

再来看供给端，如果为了铺宽度少量供应，就肯定无法达到大规模量产，成本就高了。

想提升零售效率，这就对供应链提出要求，所谓柔性，就是能容纳需求的更多变化，首要要求就是库存要变少，因为库存是整个周转效率中的关键因素。想象一下最理想最完美的方式，如果用户需求的每一个产品，他一下单，马上就生产出来，马上卖掉，这是最高效率。

因此，柔性供应链的第一个策略是：把非标品标准化。例如能不能像生产Unique的T恤一样，把基本原材料标准化，只是改变某一道工序，变成多样成品。##把货品规划的备货变成备料，生产保证的情况下，其他都不变，效率可以提升一倍。

第二个策略是：大小产线结合。用小产线试货，小线的特点：速度快，无库存积压成本。一旦卖不动，立刻换款换原料。建设小线的成本也比直接下大单的成本要低，先探测市场规模；当规模做上去之后，交给传统大线去进行批量生产，降低边际成本。成本高也不会积压太多资金；一旦卖爆，再整合资源转到大产线规模量产做利润。毕竟规模经济才有规模利润。

柔性供应链就是用杠杆撬动资金的最好例子：比如鞋，你要卖出一个sku，也许你要准备6个库存（一般情况下鞋是6个码），你一个月要卖1000万，传统供应链的情况下，也许你就要准备1000万货值的库存，如果是柔性供应链，备的全是料，你要完成1000万，500万的备料就够了，如果备料周期（全部材料准备好）是15天，那么你只需要250万的备料就可以做1000万的生意。

建设柔性供应链的套路总结为：1.定位用户，定位产品；2.产品聚焦，小线规划生产，保证安全库存；3.规模生产，提高边际利润；4.减产开发下一个产品周期

但也不是每个品牌都是和做SPA，像一些体量小的品牌或者加工工艺复杂的品类，就不太适合。

案例：ZARA和Unique

1. 优衣库和ZARA的进化路径

优衣库是日本最大的成衣连锁店，ZARA所属的Inditex集团是世界最大的成衣企业。

这两大畅销品牌有很多相同点，比如：多子品牌、巨头、低价策略等。更为著名的相同点是“自产自销”，**两家公司都通过采用SPA 柔性供应链的模式，成为了行业的弄潮鹅。

问题一：ZARA和优衣库SPA的进化路径？

优衣库是从零售门店起步，ZARA是从制造业起步。

问题二：为啥SPA成为畅销服装品牌的标配？

服装是一种“生鲜”商品，SPA可以帮助解决价值链的问题，对抗季节性。

问题三：优衣库和ZARA 为何在SPA的落地模式上完全不同？

优衣库的SPA的目的是保障畅销品，ZARA的目的是保障滞销品。

2. 优衣库和ZARA的进化路径

优衣库和ZARA，都是采用SPA作为解决方案的企业。

万字解析 | 优衣库 vs ZARA，俺们不一样【姜太公公】

优衣库是从零售门店起步做SPA，也就是从前往后做。柳井正从事多年定制化男装后，受到欧美自选购物方式启发：“能不能开一个唱片店一样的服装店，采用欧美的顾客自选方式，让顾客随心所欲的挑选、购买服装”。

优衣库在1984年开设了第一家门店，进入21世界后，开始自己进行商品设计和商品管理，完成了从零售门店到SPA的切换。

ZARA是从制造业起步做SPA，也就是从后往前做。ZARA的前身是GOA，一家成衣生产商。当时公司的业务涉及到买布料、缝制、批发商品，但是没有涉及零售业。

公司生产的衣服会销售给零售业，零售业再销售给顾客。然而在和零售业采购员的接触过程中，GOA发现采购员并不了解消费者，总是提一些不着边际的需求。于是决定，自产自销。

1975年，Zara的第一家门店在西班牙拉科鲁尼亚开设。

OK，故事前情描述完毕。

问题2：为啥SPA成为畅销服装品牌的标配？

关于SPA有一个普遍的看法：SPA通过整合上下游，赚得更多的利润。

这么简单的原因，真的可以支撑全世界最大的两家成衣企业么？

Young and simple，利润不是关键。SPA对于服装行业最大价值是“柔性”，让公司有了更多的预算，形成良性循环。

柔性为何对于服装行业这么重要？下面我们仔细聊一下，这致命的“柔性”。

1. 服装是季节性商品

季节性商品是指在生产、收购和销售上有显著季节性特点的商品，如：农副产品、夏凉商品、冬令商品等。

季节性产品在销售周期内会有1次或者2次达到销售高峰，它又可以分为三种：

• 第一种是产品在销售高峰期时，价格上涨，在销售低谷期时，价格下降，如服装；
• 第二种是产品在销售高峰期时，价格下降，在销售低谷期时，价格上涨，如蔬菜、瓜果；
• 第三种是产品在销售高峰期和销售低谷期时，价格无变化，如雪糕、冷饮。

——整理自网络

2. 服装行业的痛点

优衣库和ZARA都是走相对低价的策略，去除成本后，剩下毛利润率是低于行业平均水平的。

优衣库最早注意到多数顾客无需犹豫，就可以购买到1900日元商品这个现象，于是就把1900日元定位自己的价格点。而ZARA的定价策略，也是偏向价格为传统服装的5折左右。

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威胁服装毛利润率的元凶，是商品价格的波动。

服装作为一种季节性商品，它的定价具有不同于一般商品的特征——季节性商品不能完全依照边际成本定价，或者平均成本定价进行统一定价。

其原因在于季节性商品的需求具有规律性的巨大波动，但是季节性商品又具有不可储存性，不能依据存货进行供求调节，而只能即产即销。因此，如果按照边际成本或者平均成本统一定价，那么可能在高峰时期，商品可能是供不应求。反之，在低谷时期可能是供过于求。

所以，季节性商品的定价必须根据市场需求的规律性波动制定相应的多重价格。

因为服装的需求具有波动性，经常会造成畅销品缺货和滞销品积压等问题，服装的价格也具有波动性。服装行业为了保鲜，每季都会将当季的商品进行清仓，把当季的库存变成现金，然后投入到下一季新品的采购中。

服装的降价会将整体毛利润率缩水。通过对比可以看到，优衣库和ZARA都是通过的控制商品的降价率，从而减少了毛利润的缩水。

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SPA是如何控制商品的降价率呢？

实现供应链端的“柔性”，有效的对抗了畅销品缺货和滞销品积压等问题，从而消化来自需求端的波动。波动越小，降价率越小。

“柔性”，是优秀的风险控制。

小结：服装是一种“生鲜”商品，SPA是可以帮助解决价值链的问题，对抗季节性。

问题3：如何“柔性”？

畅销品缺货，滞销品积压可以同时解决么？

从优衣库和ZARA的解决方案来看，不行。两家公司并没有找到两者兼顾的方式，而是分别采取了“保大或者保小”的方案。

为了解释这个问题，我们需要对比下ZARA和优衣库的经营理念和用户购买场景。

1. ZARA和优衣库经营理念

（1）优衣库主打不区分用户的年龄性别、不受到潮流影响的基本款服装

服装原本是没有个性的，只有通过某个人巧妙的穿着，才会展示独特的个性魅力。

基础款服装是零件。

（2）ZARA的经营理念主打时装

为顾客进行风格提案，顾客在享受风格提案的过程中发现了自己中意的商品并决定购买。

时装是通过外套、上衣、下装的搭配才能展现出来价值。时装的核心是设计。

两家公司经营理念的不同，导致了用户去优衣库和ZARA购买场景不同。

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2. ZARA和优衣库的购买场景

（1）优衣库人找货模式

优衣库基础服饰的款式少，每年的款式也相对固定。造成用户群固定，每年的需求量也相对固定。

在如此“固定”的优衣库内，有着非常多带着具象和清晰购买目的的用户。比如购买“一件普通摇粒绒”“一条直筒牛仔裤”“一件纯白T恤”。

举个栗子：去麦当劳，有的人是模糊的需求，比如“我饿了”，有的人是具象的需求“我要吃双层吉士汉堡”。

而对于这部分用户最差的体验，就是这个非常具象化的需求落空。优衣库每一个品类下用户可选的款式不多，一旦用户的需求落空，极有可能找不到其他的替代品完成购买。

为了保住用户的最优体验，避免最差体验。

优衣库风险控制最大的难点就是——保障畅销品不缺货。

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（2）ZARA的货找人场景

在ZARA，流行风向每一天都在变化。

用户会带着非常模糊的目的来到ZARA，比如购买“下装”。而ZARA的核心价值是，针对模糊的需求提供N种不同的时尚提案。而对于用户最差的体验，就是所有的提案用户都不满意，用户都觉得丑。

为了保住用户的最优体验，避免最差体验。

ZARA最大的难点是——如何生产用户真正喜欢的服装？

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3. ZARA和优衣库的SPA解决方案

（1）优衣库的基本面——保畅销品不缺货

为了保障畅销品不缺货 ，优衣库的模式是“采购10→卖出8”，确保基础款货品的备货充足、码数充足。对于滞销品，再通过限期降价减少库存。

优衣库需要的最核心能力是“销售量预测能力”。

SPA模式如何帮助优衣库的呢？

优衣库利用SPA，控制款式设计、控制款式数量、控制店铺销售环节，通过控制卖什么怎么卖，从而获得了的“销售量预测能力”。

所以，在这种模式下，优衣库无需像ZARA一样拥有生产环节。他不需要非常迅速的制造能力。通过单一基础款的大额采购，就可以完成对于生产环节的控制。

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（2）ZARA的基本面——保滞销品不积压

为了保障滞销品不积压，ZARA的模式是“生产8→卖出10”，确保滞销货品不积压。

ZARA需要的最核心能力是“最小的周转时间”。

SPA模式如何帮助ZARA实现的此目的的呢？

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ZARA从生产到销售全部自己掌握。具体来说，Zara每件新时装从设计师提出创意、设计，到打版、制作成衣、店铺上架，最快2周即可完成，而每次追加只需要3周的时间。所以ZARA在SPA的支持下，只生产3周的商品，通过门店反馈不断更改设计，追加销量，保障了滞销品不积压。

ZARA的理念是：

如果不把商品摆放在货架上，就不能明确顾客想要什么样的商品，明确顾客想要的商品之后，再根据顾客的需要追加生产也为时不晚。

小结：优衣库的SPA解决方案是保障畅销品，需要SPA赋予的核心能力是“销售量预测能力”； ZARA的解决方案是保障滞销品，需要SPA赋予的核心能力是“最小的周转速度”。

智慧供应链

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之前说了，需求的预测就是供应链的大脑，因此很多智慧供应链都着重销售预测；销售预测需要大量的数据沉淀和清洗，涉及到供应链的方方面面，包括线上线下全渠道品类规划、选品定价、需求预测、销售计划、库存优化、全渠道流量计划、仓配网络计划等关键节点。所以大平台通过整合一套供应链中台来帮助各个环节获取数据信息。

商品供应链管理四部曲：

一、智能铺货

智能铺货最重要的就是预测准确性。传统行业的预测相对简单，因为SKU有一定的重复性，做完预测会做各种各样的数据清理，误差修正。在零售行业，涉及几千家门店、众多品类、众多SKU，如何用一套智能的算法去做可行的预测将是智能铺货最重要的部分。其次智能铺货还要考虑首铺合理性、品类平衡性、试销验证性。

二、智能调拨

铺货到门店之后，由于各种各样复杂的因素，也许同样的商品在某些门店是滞销款，在某些门店则是脱销款，则需要通过调拨去实现货品供需的二次平衡。在调拨过程中，除了考虑供需平衡之外，还需要考虑货品的整合性、尺码连续性等。

三、智能追单

款少量多、库存深度比较高的模式可以满足所有门店的需求，但现在款多量少、每种货品库存深度都特别薄的情况不可能满足所有门店，选择哪些典型的门店去做铺货，如何通过门店的销售表现去自动、及时、快速决策订货和追单，这是这个模块需要去实现的。

四、智能流转

在原有的运作模式里边，新的货品在零售渠道一般有20%左右可能会进行退货，电商则处于清货的定位，退货的商品再通过电商去销售，部分货品又会进入退货，为了避免对市场的影响，这些再次退货的货品会以极低的价格销售到海外。

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货品画像。针对货品画像，可以去做产品的畅平滞分析，基于货品过去两周的销售情况去分析哪些货品是畅销款，平均款，哪些是滞销款？结合数据的分析模型，去预测产品的生命周期，未来6-8周的销售走势，同时参照历史数据去做类比，得出更精准的预测。

门店画像。每个门店特性不同，所以需要对每个门店进行画像，包括门店的品类销售分析，门店销售评级，地理位置分析。

品类平衡。把货品和门店做有机结合，保证所有货品在门店内品类平衡。

数据驱动。通过运筹学、数据挖掘算法或数据分析实现经验驱动的决策向数据驱动转型。

智能调拨

通常线下的货品调拨分4种：
一、常规调拨。调拨模型的建设主要是基于供需匹配，一般在做常规调拨的时候，会先做门店的销售预测，通过分析哪些是供应门店，哪些是需求门店，再做货品整合；

二、促销调拨。不管是商场活动还是公司活动，亦或是季末促销，都会把这些货品按照促销的需求去做货品的周转；

三、集货调拨。在产品季季中或者季末，服装产品有可能会面临断码，品类分散等问题，通过集货模式按照算法实现集货调拨的功能；

四、二次流转。在设计模型的时候，一般都是按供需匹配去做调拨，但由于公司业务的变化，有些大店里的款是在源源不断的更新，有些货品需要周转到中等门店或小规模门店，但这些门店之前没有销售过，按照供需匹配的模型，是实现不了业务目标的，则需要通过新的模型建设去预估销售潜力，去做货品的二次流转。

智能调拨逻辑

调拨过程中考虑的核心就是供需匹配，每个场景都有一些特殊的处理方式：

高需求，高供给。是说需求很高，满足了需求后，仍有大量的库存，避免库存产生闲置，就需要将这些仍旧可用的库存尽可能铺货到需求量比较高的门店。

低需求，高供给。门店的需求量很低，即使有过量的库存也不能都调拨过去。

高需求，低供给。需求量很高，供给量又很少，无法让这些货品去满足所有的需求，势必会造成货品品类不全、产品断码等问题，需要通过货品的整合来做供需匹配。

低需求，低供给。对于剩余的库存一般会通过销售潜力的分析去把货品往需求的门店里调拨。

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举个栗子：zara有HK和上海两个仓，预计HK买1000件上海1000件，如果直接下2000件，但HK一下子只能卖100件，那么900件就废了；取而代之，先下1000件各放500件卖一个月，如果销售正常，补1000件；如果HK扑街，调HK的400件给上海，补200件给上海，这样库存不浪费。

智能调拨逻辑算法

算法设计过程中需要考量以下维度：纵轴的产品畅平滞分析——畅销款，平均款，滞销款，横轴的产品生命周期——产品是处于上升期、成熟期还是衰退期，还是季末的清货。在系统算法的计算过程中，去匹配出所有的货品在调度过程中到底怎样去流转，使用常规调拨，还是使用去做促销调拨，去做集货调拨，还是去做二次流转。这是整个算法里边设计的整套调拨流程。

智能调拨结果

运费降低性。其一，通过算法实现调拨的有效性，让他去创造销售，所以需要降低调拨的绝对数量。其二是通过算法能够知道哪个门店能够满足需要调拨的所有货品，有可能从两个包裹变成一个包裹，通过包裹的整合实现运费的节省。

货品整合性。涉及到促销、品类平衡，通过货品整合实现公司良好的收益。

尺码连续性。对于非核心尺码的商品会取决于实际的需求和货品的库存量，在周转过程中也会去做source Constrain等去综合考虑。

供需平衡性。不管哪种调拨方式，追求的目标都是在正确的时间正确的地点，把正确的货品调到需要的地方去创造销售。

智能追单

在大的商业环境下，产品的生命周期比较长， SKU数量比较多，为了降低货品的库存，建设智能追单平台考虑以下因素：

降低库存。在款少量多并且该款产品最终不是爆款的情况下，会产生很多呆滞库存，那么通过款多量少的模式降低库存深度。

如何选款。追单一般是做集中追单，该款产品上市后，在6-8周的生命周期里，需要考虑所有供应链及所有生产的时间，如何基于1-2周的销售数据预测畅销款，决定追单款及追单的数量。

通过大数据去支持决策。比如2000家门店，在做数据分析的时候，销售数据有可能是100-200家产生的，将来做追单在培养爆款的时候，有可能会辐射到2000家门店，怎么样去决定这些数量，都是需要通过系统来去建立的。

闭环系统支持更好的商品铺货。从货品的订货、分货、调拨、追单开始，至少在做追单的时候，所有预测都是基于精准的销售数据，自下而上预测出来的，将来在货品追单之后做货品配货的时候，则需要去利用系统里边已产生的分析数据，反向去做铺货。

AI赋能追单管理

通过智能追单考虑的因素出发，通过算法的深度学习，去确定产品生命周期，库存水平，追单频率等；基于同店销售生成同店预测，去分析产品的销售趋势，预估产品的生命周期；通过机器学习完成试销门店到全国门店的预测扩展；通过智能决策完成追单款及追单数量的建议；通过二次配货反向计划完成货品的二次分拣。最终通过智能追单来提升爆款服务水平，爆款数量的自动计算，需求的横向扩展，降低库存水平等等。

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以上内容，整合了我看到的一些比较有用的文章，希望你读完有所收获

参考原文链接：
https://www.jianshu.com/p/b6e568c18e31
https://www.jianshu.com/p/8ea84f595049
https://www.jianshu.com/p/e24660b32c3c
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