一、從Dell的供應鏈配送網絡說起

　　戴爾（Dell）公司的供應鏈管理可謂全球典范之一。其成功主要有2點：直接運營模式、高效的供應鏈支撐。讓我們先從戴爾的供應鏈配送網絡看起。

　　這是戴爾多年前在美國的配送網絡布局圖。依托這個網絡，戴爾需要實現包裹直送、渠道商供貨、3PL拼貨、越庫轉運、零配件配送、按訂單配置等功能，還需要設置一定庫存已滿足隨時產生的需求變化。

　　可以發現戴爾沒有星羅棋布的設立配送中心。更有意思的是它的配送中心功能并不相同。例如洛杉磯是個全功能的中心，而靠近佛羅里達州的配送中心只有單純的“包裹直送”功能。

　　戴爾如何選擇配送中心的位置？配送中心的功能和容量是如何考量？配送中心的覆蓋范圍如何確定？如何使配送網絡兼顧到上游制造（包括海外代工）？如何解決服務時效與運輸成本的矛盾？…總之，戴爾的配送網絡是如何設計規劃的？

　　以上這些問題就是“供應鏈網絡規劃”所需要回答的基本問題。其實不僅是戴爾，其他在供應鏈管理方面領先的企業，如亞馬遜、思科、NIKE等也都很早采用科學手段來布局它們的供應鏈網絡。

　　二、推式與拉式與供應鏈網絡規劃設計的關系

　　上一節我們圖解了戴爾的供應鏈配送網絡，了解到戴爾在選擇配送中心的位置和功能時需要考慮不同的業務模式。那是否這意味著戴爾存在著幾個不同的供應鏈呢？答案是肯定的。

圖解：

　　戴爾在當時至少存在2種不同的供應鏈：

　　一種是面向線下零售渠道，另一種是面向線上渠道。面向線下零售渠道的供應鏈屬于“推式”供應鏈（也就是庫存拉動型），它的特點是客戶可以提前較長的時間進行批量采購，但客戶對價格敏感。針對這類供應鏈，成本最小化是首先需要考慮的，它非常依賴很強的供應鏈計劃能力（包括預測能力）。

　　而面向線上渠道的供應鏈屬于“拉式”供應鏈（也就是訂單拉動型），它的特點是客戶小批量多品種，對響應時間要求高，它非常依賴很強的訂單接收和履行能力。

　　在供應鏈配送網絡設計時，我們就需要首先對不同模式的供應鏈分別進行設計網絡，然后再把幾張網絡進行疊加，從而產生一張“綜合”的供應鏈配送網絡。我們從戴爾的配送網絡節點來觀察，戴爾在全美就設了6個一級網絡節點，其中有3個節點（洛杉磯、芝加哥和El Paso）用來支持“推式”供應鏈；有5個用來支撐“拉式”供應鏈；而洛杉磯成為一個支撐2種模式的“綜合”節點。

　　有人會問，為何戴爾的一級網絡節點是6個，而不是7個或5個？到底多少節點是合適的？每個節點的服務范圍又是如何確定的？

　　三、如何確定配送中心的數量？

　　上一節我們了解到戴爾的供應鏈配送網絡至少需要支持2種不同的供應鏈：一種是“推式”供應鏈，面向的是零售渠道；另一種是”拉式”供應鏈,面向的是線上直銷。戴爾根據這2種供應鏈對成本和服務的要求不同，分別規劃了各自的配送網絡，在此基礎上再進行2張網絡的疊加，產生了一張“綜合”的網絡結構。那么，在每種供應鏈進行網絡規劃時，配送中心的數量是如何確定的？

　　上圖是在全美不同供應鏈模式的網絡對DC數量的大致比較。可以發現汽車零部件所需要的配送中心數量是在4個左右，而化工產品、快速消費品和時尚消費品，它們需要的DC數量達到60個之多。前者的產品特點是銷售利潤高、或者運輸要求不高、或者庫存貨值高（相比運輸），而后者的點是產品低毛利、或者配送要求高、或者末端運輸較貴。

　　我們在確定配送中心數量時，需要根據客戶群（包括需求）、產品（如配送特性、貨值、利潤率、生產能力）、運輸（如干線和末端的費率、運能）、服務要求（如運輸時效）等進行大量的數據分析。一般上，配送中心數量的增多，對服務水平的保證有好處、但也會導致高成本。

　　一個企業的物流網絡中DC的數量是如何決定的？其實這是一個在“成本”和“服務水平”上的權衡過程。而這種權衡所依據的就是企業的供應鏈的戰略。但在很多情況下，“魚和熊掌往往不能得兼，我們在“成本”和“服務”上也很難獲得都最優。

　　除了權衡DC數量外，我們還需要權衡網絡的層級。為什么？原因還是在權衡“庫存”和“缺貨率”，“干線”和“末端配送”的成本，“供應”和“配送”等。

　　我們通過定量計算后發覺雙層網絡可以為該用戶在服務時效、成本和缺貨率上可以有很大的改善。其中RDC的數量可以在6-9個之間選擇，原來的DC中有些可以升級為RDC（同時還兼有DC功能），有幾個DC被降格為Hub或越庫點。整個網絡規劃在3個月內完成，產生的基準模型可以在未來場景模擬中進行各種決策模擬。

　　另一個案例是售后汽車零配件網絡的案例。售后零部件是中國未來非常有前景的行業，很多汽車企業都在進行這方面的網絡規劃，用來覆蓋4S店和其他售后服務渠道對零配件的需求。但這個行業由于還在啟動階段，汽車企業也非常謹慎的規劃。以下就是不同結構的物流模式，可以看出，不同結構模式所適應的業務形態是不一樣的。

四、網絡節點的選擇

　　本節我們介紹供應鏈物流網絡的分層結構以及一些樣本模型。可以知道網絡節點決定了網絡的物理結構，它對運輸線路的規劃有著直接影響。我們經常聽見很多物流經理們在強調物流線路優化。如果脫離網絡節點，物流線路優化就是一個偽命題（這也難怪物流經理，它們主要做運作層的決策），網絡節點的布局是企業戰略層面的決策，往往需要從頂層設計。

　　我們在進行網絡節點選址（擇）時，一定要注意定性和定量的結合。我曾用數學模型的方式為某企業進行DC選址，從定量角度看，太原看上去是一個不錯的點，但在定性方面卻被否決了，原因是太原由于鋼鐵和煤炭運輸的原因會經常導致季節性公路堵塞，不合適這個企業的服務需求。可見“定性”方法適合做“否定”決策和“建議”決策；而“定量”方法適合“驗證”決策和“發現”決策。

　　五、網絡規劃需要的信息有哪些

　　上節我們談到了供應鏈物流網絡中如何選擇網絡節點問題。我強調了節點選擇是一個定性+定量的決策過程。在定性決策中，行業專家和企業內業務專家的意見和建議非常重要，但是要具體到在“量”上的決策（如決定有幾個節點？每個節點應該覆蓋多大的范圍？總體成本是多少？總的服務時效可以是多少等等）則需要應用定量方法和工具來支持。那么在網絡規劃上所需要的基本信息有哪些呢？

 

 

　　業務目標的設定屬于供應鏈戰略的一部分，在前幾講中已有初步介紹。具體如何制定供應鏈戰略，將在未來我們的“SCOR應用”講座中介紹。

　　以上介紹的只是供應鏈網絡規劃所需要的非常小的基礎信息。有些信息可以從公開渠道獲得，如地理位置信息可以從百度地圖等GIS系統中獲取；有些信息必須從企業的信息管理系統中抽取和整理；還有的則需要進行合理的假設（如預測）。總之，每個企業的運作就是在信息基礎上的運作，唯一的差別是有的企業愿意花精力去整理和結構化這些信息，有的企業以為太麻煩而不用考慮。但有一點是可以確定的，在現今業務態勢下憑直覺決策的企業管理者們的好日子會越來越少了，“拍腦袋”決策就如同賭博，輸多贏少。

　　六、網絡規劃設計中的難點-如何評價網絡變化對于總體庫存的影響

　　在網絡規劃中有一個重要的難點就是如何評價網絡變化對于總體庫存的影響。

　　我們經常看到很多企業不僅有大量的成品庫存，還囤積了不少的原材料和半成品庫存。顯然這種現象可以顯示這些企業缺乏全局優化的能力，從而讓每個業務單元（如生產單元、銷售單元，采購單元等）只能以部門績效最大化作為決策依據。這往往帶來如下不利的后果：

　　·較低的庫存周轉率（包括成品、在制品和原材料庫存）

　　·不同地區、不同產品的服務水平參差不齊

　　·有大量的加急運輸、導致運輸成本過高

　　網絡規劃就是需要打破局部優化的藩籬，從全局優化的角度對供應鏈網絡進行再配置。

　　這里有個案例：

　　某生產包裝產品的企業，原來擁有包含17個配送中心的單級庫配送網絡，產品從工廠通過配送中心流向零售店。當時配送中心的運輸車輛的滿載率僅在63%。公司于是啟動了一個網絡優化的項目，將單級的配送網絡改為二級，產品從工廠先運往一級庫，再從一級庫運送到各個二級中心庫，最后送達零售門店。新的網絡方案使配送中心的數量從17個減少到14個，5個為一級中心，9個為二級中心。這個調整使運輸車輛的滿載率提高到了82%，運輸成本降低了13%。

　　在進行了網絡分層后，新的難題出現了。原來每個配送中心存放了全品類成品，但在新網絡結構中產品如何不放就很有講究。如果還是每個配送中心存放所有的品類產品，可能會使庫存周轉天數延長，使庫存成本增加。這不僅抵消了運輸成本的節省，還增加了業務復雜度（多了一級配送中心）。

　　這家企業最后決定對所有的產品品類的銷售量和需求變動情況進行大數據分析后，把所有產品進行了如下分類（如圖）：

　　·A 類：變動大、需求量少的產品

　　·B 類：變動小、需求量多的產品

　　·C 類：變動小、需求量少的產品

　　可以發現，真正的庫存風險是那些變動大需求了少的產品（即A 類產品）。

　　·對于A類產品，這家企業把他們都布在了一級配送中心，以使各個零售門店的需求能夠集中起來，從而降低庫存成本和減少缺貨率。

　　·對于B 類產品（變動小，需求量大），他們把產品向零售門店的地方布放，也就是二級配送中心，這樣能更好地降低運輸成本

　　·對于C類產品（變動小，需求量少），分析稍微復雜一點，還需要考慮有其他因素，如利潤水平和服務水平等才能決定是存放在一級還是二級配送中心。

　　通過這個案例可見，我們在進行網絡規劃設計時不僅需要考慮網絡節點的分布合理性，還要考慮節點上布放的產品種類的合理性。

七、“效益”和“效率”的探討

　　企業無論是出自本能還是來自外部壓力，都會自覺或不自覺地進行所謂供應鏈改善的努力，管理者們也常常在供應鏈的“效益”和“效率”上進行著判斷和權衡。

　　很顯然高管們(如CEO、CFO等）關注的多是“效益”問題，尤其是投資回報率、風險和市場占有率；中層主管（如運營主管、采購主管、生產主管、物流主管等）關注的多是“效率”問題，尤其是流程上、信息系統上、操作規程上的執行效率。

　　“效率”和“效益”在某種程度上具有中國式菜刀的二面特性【注：中國式菜刀是一刀多用，既可切菜又可剁骨】，“效率”是菜刀刃，必須“鋒利”，能快刀游刃；“效益”是菜刀背，必須“厚實”，可以剁骨如泥。大家需要一個藍圖來指導我們在“效益”和“效率”權衡上應該先做什么，后做什么。

　　著名供應鏈優化專家(也是麻省理工學院知名教授）David Simch-Levi在他的專著《供應鏈設計與管理》一書中使用了一個“靶心”圖從“投資回報（ROI）”、“未來影響度（即計劃期長短）”、“實施復雜度（反映的是實施風險和實施時間）”這三個維度對供應鏈改善藍圖進行了描述（見圖）：越靠近“靶心”越側重在“效益”上，越遠離“靶心”越側重在“效率”上。這個“靶心”圖可以讓企業一目了然地去判斷他們的決策定位。

　　目前國內很多企業在進行供應鏈管理的轉型，他們看到國外企業通過IT投入在供應鏈績效上取得了競爭優勢，就誤以為信息系統（如ERP，CRM，APS，TMS，WMS）的現代化是一副良藥。信息系統是必須的，但投資建設信息系統是需要謹慎的。我們首先應考慮的是如何花費最小的代價在短時間里把“效益”問題進行改善（例如從全局角度降本增效），其次才考慮如何通過信息系統投入來固化所獲得的效益。國外很多著名企業，他們往往是從“靶心”向外進行供應鏈改善措施的落地實施，例如百事可樂、可口可樂、星巴克、陶氏化工、DHL、瑪氏食品、恒天然乳品、杜邦、拜耳等都無一例外地瞄準了“靶心”，也就是供應鏈的網絡規劃和優化。因為供應鏈網絡規劃是所有供應鏈改善措施中投資最小、耗時較少（約3個月）、牽涉部門單純而回報高的企業行為。合適的供應鏈網絡（如物流配送網絡、供應網絡、生產網絡等）可以極大地減少企業在物理資源、資金資源和IT資源的浪費或者投入。在我提到的上述企業中就有一家企業，它的ERP系統似乎不是那么時髦，但它供應鏈效益在業界遙遙領先（恕我不能提該企業的名字）。

　　最近我曾參加了國內某知名食品企業高級計劃系統（APS）項目準備會，該企業生產某液態飲品，擁有大量原料供應商、生產廠、中轉倉庫、配送中心和終端客戶群。在會上我所聽到的討論基本都圍繞在計劃流程、計劃范圍、IT系統等，當我問到物流網絡相關問題時，他們的業務人員似乎反應強烈，因為他們常常要思考這樣一些問題：“哪些產品從哪些產地采購原料、在哪些工廠生產、配送到哪些分倉（或直送）最經濟？”，“每個分倉應該覆蓋哪些區域既能滿足時效要求又能節省物流總成本？”，“是否需要設立2級配送體系”。。。。。這些問題其實都是效益層面的問題，并不與某批訂單/采購單/生產單/發運單直接關聯，要解答這些問題往往需要使用專業的網絡規劃分析工具進行復雜的定量運算，但這完全可以在IT系統建設之前就可以展開，所需要的時間也就幾個月。按照這個企業在中國的業務規模，通過網絡分析和優化如果產生上千萬人民幣效益（成本節省）都不足為奇。至于高級計劃系統（APS），它側重在“效率”層面的優化（尤其是計劃效率），但APS的建設所涉及的業務和IT方面非常多，沒有長期項目實施過程、大量IT投入和繁多的業務梳理工作是很難產生效果的。

　　那么把“效益”和“效率”混合在一起考慮是否可行呢？答案是：最好不要這樣做。有這樣一個國內礦泉水飲料的大企業曾在2012年委托某軟件公司進行所謂“網絡規劃”咨詢項目，該企業還選用了全球某著名的網絡規劃分析工具。但是，由于項目需求方堅持要把“效益”和“效率”問題柔在一起，例如把生產計劃也放在了網絡規劃中進行考慮，使這個項目舉步維艱。在我看來，其實這個項目已然失去了其應有價值和目的，網絡規劃是要在戰略和全局層面上發現最大化“效益”提升空間，這與生產計劃的目標完全不在一個層面上。

　　八、網絡規劃的技術和工具介紹

　　我們之前花了很多篇幅介紹了網絡規劃的基本知識，也分享了一些案例。相信大家應該明白供應鏈網絡規劃和優化并非是件容易的決策，它需要考慮的因素實在太多，不僅要考慮到倉庫、配送中心、工廠、客戶點、產品、運輸線路、運輸車輛、各種成本、各種包裝等要素；還要考慮很多業務約束（如配送時效限制、淡旺季變化特性、運能限制、運輸線路限制、運輸模式限制等等；更要考慮網絡優化的目標（優化成本？優化配送時效？降低庫存？）。。。很顯然人腦是無法完成這樣復雜的網絡規劃決策，必須依靠合適的技術和專業的工具。

　　首先，談談技術。幾乎所有網絡規劃的決策必須把“運籌學”運用其中。“運籌學”英語叫operational research（或operationsresearch，簡稱OR），“運籌學”一詞最早出現于1938年，當時英國波德塞雷達站負責人A.P.羅嘗試對英國防空作戰系統進行研究，希望找出雷達站合理配置方式實現與英國整個空軍作戰系統的協調，目的是能有效防御德機入侵，由此誕生了“運籌學”這個近代應用數學的一個分支。“運籌學”主要利用統計學、數學模型和算法等方法，去尋找復雜問題中的最佳或近似最佳的解答。我們經常聽到“線性規劃”，“整數規劃”，“圖論”等數學專有名詞，這些都涵蓋在運籌學研究范疇中。運籌學還有另一個通俗的技術名字：優化技術（Optimization）。網絡規劃其實就是優化技術在供應鏈網絡設計中的具體應用。

　　優化技術應用至少涉及3個基本要素：

　　1.描述網絡規劃問題的數學模型。這需要數學建模專家才能完成的工作。國內一些企業經常會請大學老師來設計數學模型。其實這沒有多少必要，因為供應鏈網絡的共同性非常明顯，早在上世紀末開始相關的數學模型就已經成型和完善。本人曾經使用IBM/ILOG的LogicNet Plus專業規劃工具與Llamasoft的工具對同一個客戶的規劃問題進行計算，發現結果完全一樣。這2個工具雖然使用的優化算法引擎不一樣，但數學模型基本類似。對于一樣的數學模型，使用不同的數學算法求解，其結果應該是一樣的（就好比同樣的數學題目可以用多種求解方式）。所有本人不大建議每次找專家來建數學模型，既然我們已經有了現成的“輪子”（數學模型），何必每次還要造輪子（即重新建數學模型）呢？

　　2.求解模型的優化算法。一個網絡規劃模型可能會涉及到上百萬決策變量、幾十萬個約束條件、多種優化目標，因此需要有穩定高速的優化算法來求解模型。優化算法的研究始于1946年，那年第一臺計算機誕生了。隨著過去幾十年的算法研究，加上計算機硬件性能的持續提升，目前的一臺普通電腦完全可以承擔非常龐大的模型計算量。世界上最著名的優化算法包有這樣幾個：ILOGCPLEX，XPress，Gurobi等。

　　3.合適的顧問和業務專家。這些人必須首先了解供應鏈網絡和運作的業務特點，其次還需要具備敏銳的數據分析能力，第三需要掌握至少一種網絡規劃的工具。滿足這些條件的人才在中國還是比較稀缺的。

　　其次：談談網絡規劃的工具。上面說過，幾乎所有的網絡規劃工具都需要內嵌高效的優化算法包。作為可實用的工具，它們還需要為使用者提供友好的用戶界面和數據接口。市面上的網絡規劃工具分也為3個層次（見下圖）：

　　1.運籌學模型求解工具，這好比是在計算機的Intel芯片上進行網絡規劃的建模和演算。現在除了大學老師，很少有咨詢顧問會采用這樣種方式。

　　2.業務模型求解工具。這好比是在計算機主板上進行網絡規劃的建模和演算。通用的平臺雖然解決了基本的界面、報表、建模等功能，但數學模型還是需要由專業人士來構建。由于數學建模師是非常稀缺的人才資源，使用通用工具進行網絡規劃的情況也非常罕見。

　　3.業務場景分析和模擬工具。這就好比用專業電腦進行網絡規劃工作。著名的工具包括ILOG的LogicNet Plus（現是IBM的產品），SupplyChain Guru（Llamast產品）或者是CAST等。這種專業工具可以讓使用者只需關注網絡的業務特性和數據，無需操心數學模型或者優化算法。幾乎所有從事網絡規劃的咨詢公司或企業內部的規劃師都是使用這類工具。圖二是目前世界上主流的專業網絡規劃工具發展演變圖（來自：SupplyChain and Logistics Institute, Georgia Institute ofTechnology），從圖上我們可以了解到網絡規劃工具的發展已經歷了約10多年歷史，已經相當成熟。近幾年，這些工具陸續通過500強跨國企業或者專業咨詢公司進入到中國。但是由于目前專業從事網絡規劃的咨詢企業和顧問非常稀缺，國內一些用戶還只能借助大學老師自己編制的模型來進行初步的網絡規劃工作。

　　無論使用何種網絡規劃工具，最重要的還是需要有具備供應鏈業務知識和實踐經驗的人來使用。這些人不一定是數學建模專家或教授（因為專業工具本身已經固化了成熟的數學模型），但他們能迅速把供應鏈網絡規的特性轉化為可以在工具中進行演算模擬的業務模型。我曾經見到一位來自澳洲的咨詢顧問，他雖然不是數學專業人士，但在供應鏈物流配送方面有很多經驗。2013年他曾經為某大型醫藥物流企業做了為期3個月的網絡規劃咨詢（使用ILOG LogicNet Plus工具），他所建立的網絡模型可以非常逼真地反映那個企業物流網絡的特點。有了這個基準模型，這家企業就能對其未來不同的物流場景進行模擬，從而可以為高層提供可靠的決策依據。

　　九、SCOR與網絡規劃的關系

　　大家可能聽說過SCOR（供應鏈運作參考模型)這個名詞。SCOR是國際供應鏈協會（www.supply-chain.org)邀請了業界很多企業專家參與設計的一套描述供應鏈運作的框架，包括了供應鏈績效、流程、實踐和技能等方面。SCOR基本反映的一個企業供應鏈運作所需要的基本要素，就好比描述了人的“七經八脈”。但人除了“血肉筋脈”還需要一副正型的骨架。古語道“皮之不存毛將焉附”，但“骨之不正，皮焉安附”？供應鏈網絡就是支撐“七經八脈”的骨架。

　　供應鏈網絡是供應鏈運作的“上層建筑”，它是一個承上啟下的“腰眼”：上承供應鏈戰略、下接供應鏈運作（見圖）。最近國內某學者發文指責“星巴克在中國是暴利經營”，在我看來星巴克做的是“智慧經營”。她在中國的成功不單是在市場營銷方面，更多的是在背后的供應鏈運作上：

　　·企業戰略上，星巴克定位的是中高端商務人士群，以培養咖啡文化形成客戶群；

　　·供應鏈戰略上，追求的不是“成本優先”，而是“可靠性優先”戰略。正是基于這種供應鏈戰略，她把中國的物流配送外包給了DHL來管理（DHL的服務費用在中國可不會低啊）；

　　·在供應鏈網絡上，她很早就聘請了專業咨詢公司對中國的供應鏈網絡進行了規劃設計。這種規劃不是門店的選址，而是支撐未來門店擴張的供應配送網絡的規劃。

　　例如星巴克的很多配送是冷鏈配送，有配送半徑要求。但冷鏈配送成本高昂，如果網絡結構設計不合理不僅會產生奇高的物流費用還會產生諸多不可靠的因素（如溫控、時效等等）。這個網絡不僅要考慮現有、潛在的配送中心（CDC、RDC）選址、還需要鏈接了不同區域的物流配送模式。隨著門店數量的增加，其配送中心和配送策略也需要隨之進行調整。網絡規劃和調整不可能放在日常的供應鏈運作層面進行考慮，因為它是全局性和預見性的決策。

　　·供應鏈日常運作，在Gartner的全球供應鏈Top25中報告星巴克名列其中。我們有理由相信SCOR的基因早已植入在其日常運作中。

　　我們可以做這樣一個小結：SCOR可以幫助企業打通“七經八脈”，提升供應鏈運作的效率，而網絡規劃是供應鏈運作的“上層建筑”，強調的是“供應鏈全局效益”。這二者可以互相配合相得益彰。

十、案例分析

　　（1）3C電商物流網絡規劃案例：DC數量與庫存成本間的平衡

　　Key Point:

　　通過減少配送中心總數，降低總庫存持有成本

　　采用費率更高的空運彌補因DC數量減少帶來的服務時效降低

　　在3C行業，各項物流成本按總費用排序一般依次為：

　　a)庫存持有成本

　　b)運輸成本

　　c)倉儲運營成本

項目背景簡介：

　　 美國某3C類電商。其從亞洲的工廠采購商品。所有貨物從洛杉磯入關后發往各RDC。客戶主要遍布美國200多個城市，由相關RDC直接配送。

　　 該電商把全國范圍內的“次日送達”作為其競爭戰略。

　　a.為了提供“次日達”服務，該電商選擇設立盡可能多的RDC，從而使大部分客戶都在公路運輸一日送達的區域之類。

　　b.對于較偏遠的客戶，RDC則選擇空運來滿足“次日達”的服務水平需求

　　 在運營2年后，該公司的管理層發現整體的庫存一直處于很高的水平，而這也大大影響了公司的現金周轉。于是該公司決定重新規劃其物流網絡，在保證服務水平的前提下降低整體庫存

　　公司現狀網絡：

　　現有網絡分布與服務時效：

　　 全國14個RDC，客戶遍布近200個城市

　　 紅色區域為1日送達，藍色區域為2日送達，黃色區域3日送達。時效均以公路運輸模式統計

　　 90%的客戶訂單可以通過公路運輸24小時送達，使用UPS陸運服務。藍區及黃區客戶使用UPS空運次日達服務。

　　現有網絡物流成本：總成本18，947，000美元

　　 入庫運輸成本：851,000美元

　　 配送成本：2,930,000美元

　　 庫存持有成本：13,291,000美元

　　 倉儲運營成本：1,875,000美元

　　現有網絡問題及業務限制：

　　 各城市客戶需求變化極大，這就導致了：

　　 每個DC都需要備足各品類產品來保證服務水平

　　 公司不鼓勵各DC間進行調撥：額外運輸成本，商品損壞

　　應對策略：

　　 通過減少總DC數量，集中化管理庫存來降低庫存

　　 Riskpooling effect （在庫存管理知識分享中我們會做進一步講解）

　　規劃后的網絡：

　　網絡分布及服務時效：

　　 從原有的14個RDC縮減為5個RDC：DC減少會帶來庫存成本的下降

　　 陸運24小時覆蓋客戶從原來的90%下降到55%：更多的客戶需要使用空運來保證承諾服務時效；配送成本會顯著上升

　　成本：總成本14,987,000美元，下降約25%

　　 入庫運輸成本：783,000美元下降約10%;

　　原因：之前由洛杉磯發往14個DC，當前為5個DC。運輸的規模效應導致運費降低。

　　 配送運輸成本：5,900,000美元上升約40%

　　原因：大量采用空運保證服務時效

　　 庫存持有成本：7,679,000美元下降約40%

　　原因：DC數量明顯降低。Riskpoolingeffect

　　 倉儲運營成本：625,000美元下降約60%

　　案列總結：

　　在面對變化較大（highvariability）的客戶需求時，減少DC總數量，集中化管理庫存是降低庫存成本的有效策略。

　　但是隨著DC的減少，平均配送距離會增加。為了保證原有服務水平，我們一般會選擇空運等費率更高的運輸服務。

　　考慮庫存成本的前提下，到底設立多少DC，選擇什么樣的運輸服務，則是網絡規劃需要定量回答的問題。我們在之后的知識分享中會為大家介紹定量分析的一些理論基礎。

　　（2）百事可樂案例

　　Key Point：

　　我們來看一個網絡規劃在快速消費品行業的應用案例。這個案例將介紹百事可樂的瓶裝集團PGB（PepsiBottling Group,www.pbd.com)如何通過優化網絡（采購網絡、配送網絡等）從全局降低成本。

　　大家知道，在飲料食品行業，主要可節省的成本空間來自物流運輸（重貨物流）和生產，主要的風險是因為需求旺淡季變化對生能的要求分布不均。百事可樂的案例可以給我們的提示：

　　1）即使是最傳統的行業也會面臨因為消費習慣變化而需要進行業務轉型。而網絡規劃是支持這種轉型的重要手段之一；

　　2）網絡規劃可以從全供應鏈層面產生巨大的經濟效益；

　　3）網絡規劃需要按階段推行，并借助專家和技術工具；

　　4）網絡規劃的結論還可以作為企業進行業務流程變革和組織變革的依據。

　　百事可樂瓶裝廠的網絡規劃案例

　　PGB在2005年時的年銷售額在140億美金，主要業務是生產、銷售和配送百事可樂的飲料產品。PGB北美擁有57個生產廠，有1200多個SKU產品需要配送到360個配送中心。隨著消費者習慣的變化（例如從碳酸飲料向非碳酸飲料轉變）、環保意識的提高（例如鋁包裝產品比例減少）導致超過一半新產品產線在高峰時超過產能負荷。當時PGB需要從全局重新規劃其產能布局，通過改變原來靜態生產網絡布局策略來適應市場變化趨勢。

 

 

　　PGB在2005年引入了麻省理工學院（MIT）的教授大衛-辛奇利維（DavidSimchi-Levi)的團隊參與他們的供應鏈網絡分析和優化項目。大衛-辛奇利維在中國并不陌生，他的專著《供應鏈設計與管理》一書中文版已經成為中國各個著名管理學院的經典教科書。

　　大衛教授利用他開發的專用網絡優化工具ILOGLogicNetPlus為PGB進行了為期2年的優化指導工作。整個項目分為了3個階段：

　　 第一階段：2005第3季度完成了PGB中央區業務部的優化，中央區包含了3個生產廠、22個配送中心、400個SKU （圖一）。

　　 2005年第4季度完成了美國東區的網絡優化，包括21個生產廠、145個配送中心和780個SKU（圖二）。

　　 在2006年第2/3季度開始為PGB的2007財年計劃進行整體網絡優化，包含了50個生產廠、280個配送中心、1000個SKU的全年規劃，引入了財務、運輸、生產、IT和供應鏈戰略等個部門協同參與（圖三）。

　　為了能更好的反應市場旺淡季的需求的變動，PGB把全年52周分為3個大時段進行產能規劃（即前16周、中20周、后16周）。

　　為了降低模型計算的復雜度和減少累積誤差，所有的需求以包(package)/品類（category）為單位做聚合。

　　由于是全局網絡規劃，就不能僅僅考慮某個環節的最優化，需要從全鏈層面進行取舍權衡，例如需要權衡預生產與庫存、運輸與倉儲、自生產與外包等之間的關系。

　　基于網絡規劃和優化項目的結果，PGB還對它的生產采購策略、組織架構和流程進行的調整：

　　 把生產采購業務從原來的市場部剝離出來，這樣可以持續每年進行類似的網絡優化；

　　 預生產計劃從部門提升到整個公司，自上而下地展開；

　　 原材料計劃流程與生產策略進行了整合；

　　 把原來區域供應鏈計劃員向生產經理報告改為向供應鏈計劃部門匯報；

　　 美國的業務單元數量從7個減到了5個；

　　 原來很多參與采購決策的人員將轉為供應鏈協同人員。

　　這一系列的工作所產生的投資回報是非常驚人的。

　　網絡規劃的效益

　　 降低了原材料和供應庫存，從原來的2.01億美元減少為1.95億美元；

　　 分銷的運輸里程降低2個百分點，相當于當年銷售額的7%；

　　 資產回報率從7.6%提升到7.8%；

　　 降低了成品倉庫的缺貨率，相當于額外提供了1230萬箱飲料的供應。

　　（3）網絡規劃在并購中的案例（瑪氏和箭牌）

　　網絡規劃被應用在很多企業的并購整合中，它往往可以為合并后的企業創造非常大的成本節省空間。這里讓我們來看看世界上兩家著名的糖果公司瑪氏公司（Mars）和箭牌公司的合并案例。

　　KeyPoints：

　　1）公司合并和重組意味著它們的供應鏈資源需要進行整合，而供應鏈網絡整合是一個必要的整合內容之一；

　　2）在進行供應鏈網絡在規劃時，由于整合的負責性，需要使用大量的運籌學技術，而這個技術就是網絡規劃的必須技術；

　　3）網絡再規劃的投入產出比非常驚人的，而且可以迅速的落地。

　　背景介紹

　　2008年4月28日，糖果生產商美國瑪氏公司（Mars）聯手巴菲特宣布出資230億美元收購美國箭牌公司（Wm.WrigleyJr.Co.）。當時瑪氏是全球銷量最大的巧克力生產企業之一，旗下的知名品牌包括德芙、士力架、M&M以及偉嘉等，主要涉及糖果、巧克力和寵物食品等行業。而箭牌公司則是著名口香糖品牌“綠箭”和“益達”的擁有者，該公司還生產瑞士糖等糖果產品。當時，這2家公司在北美都有多產品的生產線，擁有龐大的外部供應商和制造網絡；它們的分銷網絡都對服務水平有較高的要求，從而產生很高的運輸和倉儲成本；2家公司的客戶群和分銷網絡有很大的重疊。雖然從產品結構說，瑪氏與箭牌在主營產品系列上并沒有太大的沖突，但從長期看，二者渠道同質，產品又有著很好的互補性，若能實現有效整合，可能會進一步降低成本，提高經營效率。

　　為此，在2009年，瑪氏公司啟動了“網絡規劃”的項目，該項目的目的有2個：

　　目標一：識別和評估2家公司供應鏈整合的效益。主要從配送中心歸并、供應鏈設施的共享、物流配送的整合。

　　目標二：根據歷史數據和未來5年的需求預測，規劃未來優化的配送網絡。

　　要進行這樣規模的網絡規劃，必須使用到專業的網絡規劃工具和咨詢顧問。瑪氏當時使用了ILOG的專業網絡規劃工具（LogicNetPlus）來進行網絡規劃，同時還需要進行配送路徑的規劃和優化。整個項目分為了5個階段：

　　第一階段：對被合并的公司現有網絡和路徑分別進行分析，產生各自獨立的基準網絡模型；

　　第二階段：對合并后網絡進行現狀建模和分析，目的也是形成合并后網絡的基準模型；

　　第三階段：對合并網絡進行優化建模和各種場景假設；

　　第四階段：通過場景模擬和大量的運籌學計算，找出整合網絡的最優取舍點。【我在之前文章中說介紹過，網絡規劃就是權衡取舍的決策，需要通過定量和定性的模擬來尋找較合理的平衡點】

　　第5階段：根據網絡規劃的結果，對未來5年提出發展規劃建議。

　　此外，在這個項目中除了優化網絡結構，瑪氏還要求配送路徑進行了建模和優化。（見圖）

效益

　　這個項目是由剛被IBM收購的ILOG公司顧問負責。當時ILOG顧問曾對美國3個地區網絡規劃的投入產出進行了預估，認為可以下降約5%-9%的物流成本。

　　實踐結果非常好。瑪氏公司在2009年的CSCMP （Conference of Supply ChainManagement Professionals）年會上曾經分享了他們這個項目的初步成果，一年中共節省了約1000萬美金。這還是剛剛開始，未來還會有更多的成本節省空間。

　　瑪氏和箭牌的案例可能在中國有借鑒意義，尤其是在中國快速消費品并購活動中。由于國內了解網絡規劃價值的企業決策者較少，大家更可能關注在流程、組織架構、財務人事等方面的整合，忽略了網絡整合。但我們相信會有越來越多人看到網絡規劃的價值，因為這是一個牽涉面較小，可以當年投入當年就有產出的項目。網絡規劃的結果往往還可以作為企業其他也整合的決策依據。

　　作者：Roger He（何仁杰）

　　Roger復旦大學MBA，國際供應鏈理事會SCOP-P認證講師。

　　在過去的23年里在跨國大型企業從事咨詢、產品研發和項目管理的工作，所任職的公司包括ILOG（大中國區創始人，供應鏈優化技術供應商），IBM（供應鏈解決方案高級咨詢經理），Quintiq（供應鏈計劃解決方案北亞區總監），惠普(項目經理）等。現為睿御供應鏈管理的創始合伙人。