現(xiàn)在冠狀病毒疫情在全球爆發(fā)，很多人經(jīng)歷了家庭生活必需品需求突然大幅增長的情況(無論是出于真實和想象的原因)。每次在超市補貨時，消費者都會搶購衛(wèi)生紙。而持續(xù)短缺的傳聞和囤貨的現(xiàn)象則會導致更多消費者的恐慌性購買。
然而專家表示，衛(wèi)生紙問題只是零售商在冠狀病毒危機時代面臨的供應鏈挑戰(zhàn)中最顯著的一個例子。事實上，根據(jù)Digital Commerce 360公司最新發(fā)布一項調(diào)查報告，零售業(yè)面臨的冠狀病毒相關挑戰(zhàn)大多與供應鏈問題有關。
咨詢與研究機構Ferrari公司總經(jīng)理Bob Ferrari說：“這是很多零售供應鏈都無法預料到的黑天鵝事件。某些商品的需求多達3到6倍。可以供應12個月的商品庫存可能在幾天之內(nèi)就搶購一空。”
通常情況下，買到商品的購物者暫時不會再購買該產(chǎn)品。但是，在長期居家隔離期間，出于對物品短缺的擔憂，家庭消費確實會增加，其購買行為仍在持續(xù)。Fractal公司是一家為零售商和快速消費品(CPG)提供商提供人工智能驅(qū)動分析服務的廠商。該公司合伙人兼戰(zhàn)略分析業(yè)務負責人Lana Klein說，“這種情況非同尋常，人們居家隔離，導致某些產(chǎn)品的總消費量大幅增加。”
Ferrari表示，在供應方面還面臨一種“牛鞭效應”。“牛鞭效應”是指供應鏈上的一種需求變異放大現(xiàn)象。也就是說，消費者需求在供應鏈中大幅波動，導致零售商、分銷商、批發(fā)商和制造商訂購更多商品，從而造成多米諾骨牌效應，導致商品短缺或供給效率低下。
Synchrony AI公司首席營銷官Kevin Sterneckert說，“這是企業(yè)現(xiàn)在面臨的復雜挑戰(zhàn)。當今的大多數(shù)預測供需系統(tǒng)都是圍繞觸發(fā)器而構建的，這些觸發(fā)器有助于了解消費者的行為，洞悉可能的需求量，并弄清楚如何在給定供給的情況下達到最佳結果。然而現(xiàn)在，在各種類別中都有巨大的需求，因此要滿足這些需求確實需要付出很大的努力。”
專門研究零售商和快速消費品(CPG)提供商供應鏈問題的咨詢機構Cognizant公司的副總裁Siva Venkataramani表示，從歷史上看，感恩節(jié)和圣誕節(jié)一直被視為最高需求的情景。他說：“疫情導致的搶購讓所有一切都崩潰了，盡管已經(jīng)創(chuàng)建了可以在將來使用的新數(shù)據(jù)點。”
大型零售商采用并加強供應鏈技術
近年來，大型零售商采用現(xiàn)代技術支撐其供應鏈，包括基于云計算的全渠道平臺、人工智能分析和物聯(lián)網(wǎng)傳感器，這些技術可以減少預測誤差，跟蹤供應鏈上的所有資產(chǎn)，確保訂單準確性。
從2012年到2014年，在庫存管理、需求規(guī)劃、供應商管理/采購、銷售和分銷等領域的采用成為主流，以應對宏觀趨勢，包括技術嫻熟和追求便利的消費者對零售購物體驗的需求增加。當天交付、網(wǎng)上購物并店內(nèi)提貨(BOPIS)等功能已成為大多數(shù)零售商的賭注。
Venkataramani說：“許多大型零售商都已經(jīng)做好了充分的技術準備，尤其是沃爾瑪、Target、亞馬遜等公司。從運營效率的角度來看，這些公司中的大多數(shù)都已經(jīng)準備就緒。”
Sterneckert表示同意，雖然已經(jīng)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司確實具有明顯的優(yōu)勢，但他補充說，在數(shù)字成熟度為1～5的情況下，大多數(shù)零售商都處于中間位置。他說：“那些發(fā)展更成熟的零售商會站穩(wěn)腳跟，因為他們開始了解每個時刻的庫存狀況和供求情況，并且?guī)缀鯇崟r更新。”他解釋說，基于人工智能的系統(tǒng)允許企業(yè)標記特殊的高需求事件，這樣當事件結束時，它就會回到正常模式，這樣以后就不會出現(xiàn)產(chǎn)品供過于求的情況。
零售咨詢機構The Navio 集團總經(jīng)理CarlosCastelán表示，那些擁有數(shù)字技術來支持靈活選項的零售商(例如送貨到商店、訂單取貨和送貨上門)，也將處于領先地位。他說：“如果零售商在美國某個地區(qū)的商店里有一些存貨，而另一個地區(qū)的需求又來自其他地區(qū)，零售商就可以向這些客戶發(fā)貨，仍然以全價銷售產(chǎn)品;他們不必打折，也不必降低利潤率。”
但是現(xiàn)在的問題是，現(xiàn)代供應鏈管理及其支持的技術主要集中在供應及時和精益生產(chǎn)方面，通過按時生產(chǎn)和交付成品以待銷售。Klein說：“那些效率最高、庫存最低、供應商整合最多的公司受到的打擊最大。”
此外，盡管先進的多層庫存管理系統(tǒng)可以提高供應鏈的可見性，但大多數(shù)企業(yè)仍然存在脫節(jié)現(xiàn)象，并且從貨架到生產(chǎn)從頭到尾都沒有端到端的需求到供應的可見性。
Ferrari說，他們可能對自己的一級供應商或主要產(chǎn)品供應商有很好的了解，但對較低的層次(構成產(chǎn)品的組件)卻視而不見。
以一個流行的洗手液品牌為例，其中包括洗手液、玻璃瓶或分配器中的包裝以及符合FDA要求的鋁瓶蓋來密封瓶子。盡管這家廠商最近表示，由于需求量巨大，為了彌補制造業(yè)的差異，該公司將24小時不間斷地生產(chǎn)，但鋁蓋卻供不應求，這讓其生產(chǎn)停滯不前。Ferrari說：“該公司不得不改用不需要密封的氣霧劑，并且依賴于供應商。”
此外，大多數(shù)地區(qū)性零售商通常利潤率較低，沒有更多的資金投資當今解決許多供應鏈問題的基于云計算的數(shù)字技術。Ferrari說，“大型快速消費品(CPG)品牌可能有更大的回旋余地，因此寶潔公司和雀巢公司等廠商正在進入這一階段，而設備制造商等高利潤企業(yè)則有更多的投資。當規(guī)模較小的零售商缺貨時，他們依賴所有的供應商需要擁有這些能力。”
技術現(xiàn)在可以為零售商帶來什么
目前，銷售需求量最大的產(chǎn)品的零售商必須承認，他們的模型目前可能極不準確，異常檢測技術可能無法提取必要的信號。Klein說：“我認為線下銷售活動肯定會為更多的零售商提供幫助，但現(xiàn)在如果根據(jù)當前的促銷活動預測價格敏感度模型，那就不可能了。零售商將需要人工干預，除非他們擁有那些復雜的基于人工智能的系統(tǒng)。”
Steneckert表示，如果可能的話，零售商應該在現(xiàn)在為未來的發(fā)展投資新軟件，以確保他們開始了解對銷量增長最快的商品的實際需求。他說：“例如，在一家傳統(tǒng)的雜貨店中，有一些商品的銷售額增長最快。這些商品需要重點關注和保證供應。”
例如，亞馬遜公司正在加緊滿足其日益增長的需求，并招聘了10萬名新員工。Steneckert解釋說：“這是因為他們有基于人工智能的系統(tǒng)，能夠理解正在發(fā)生的事情。他們還改變了商品的交貨時間，以便能夠調(diào)整供應鏈，將重點放在急需的商品上。這正是基于人工智能的零售功能所能帶來的收益。”
Ferrari表示，毫無疑問，即使是擁有最佳技術的零售商也面臨著嚴峻的供應鏈挑戰(zhàn)。他指出，在這個需求空前的時代，商品的銷售將面臨運輸和制造問題。他解釋說，這項技術將有助于未來的發(fā)展，它將提供早期預警，并在隨后出現(xiàn)中斷時提高可見性。
他說：“冠狀病毒疫情不可避免地會出現(xiàn)新的用例，并將機器學習技術納入供應鏈計劃中。當一切塵埃落定，企業(yè)開始談論它對他們有何幫助時，我們將看到其中的一些開始發(fā)揮作用。”
他補充說，從中國廠商的數(shù)據(jù)中已經(jīng)可以學到一些東西，比如包括阿里巴巴在內(nèi)的公司如何利用供應鏈技術能力，其中包括跟蹤發(fā)貨和卡車移動的傳感器，他說，“他們克服了限制出行等挑戰(zhàn)，技術在這里發(fā)揮了重要作用。”
零售商正在爭先恐后地保持商品庫存。Kleine說：“分析技術現(xiàn)在難以提供幫助，因為沒有時間。零售商必須專注于可以立即上架的產(chǎn)品。他們可能有200個庫存單位，但其中有五種產(chǎn)品的需求量很大。零售商可能不得不繞過配送中心，讓供應商直接為其提供商品。”
回到衛(wèi)生紙問題：如果消費者需求是衛(wèi)生紙生產(chǎn)能力的兩倍，零售商可能難以找到新的供應來源。Venkataramani說：“很多廠商不確定這是否可行，會空運衛(wèi)生紙嗎?即使找到紙漿生產(chǎn)廠商，他們還能提供多少產(chǎn)品?企業(yè)必須盡力處理已收到的訂單。”
Venkataramani說，企業(yè)需要了解冠狀病毒疫情對供應鏈的影響，并從中吸取經(jīng)驗和教訓，并學習使用先進技術建模。他說，“很多零售商第一次處理這種計劃將面臨一個巨大的挑戰(zhàn)。歸根結底，每個人都需要學習。”
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