1. 物流 的困惑
在去一個超市拜訪的時候，我給他們帶去了一份見面禮：在不增加投入的前提之下，每月增加4.7萬元的毛利。我告訴他們這份禮物已經存在于他們超市中時，大家是不相信的。當看到他們超市14％的缺貨損失數據時，他們震驚了。這不是故事，因為你也未必知道你自己超市的缺貨程度。
即使是對一些發展較好的超市做統計，我們驚人的發現從平均水平來看超市存在著較嚴重的缺貨和積壓并存的現象：缺貨率高達12％左右，周轉在40天左右，甚至還偏大，交叉比率約為0.3％。這相當于用了多于一倍的庫存還無法保證賣場的商品供應。
用缺貨造成的損失數據來描述問題，印象會更深一些：一個日銷量一萬以內的小超市，其月損失情況如下表：
內容 數量
品種缺貨率 14%
品項缺貨率 6%
銷售損失 29,794.00元
人氣損失 4,456人次
交叉比率 0.29%
缺貨除了有直接銷售的損失外，還造成商品結構不完整，損害了客戶購物體驗到的印象。
從數據上看，用較多的庫存來減少缺貨似乎并不靈驗：庫存造成積壓，缺貨仍然存在。事實上大家都在努力想辦法消除這一問題，但何種辦法才能有效，超市確實感到困惑。
2.人力難為
一個基本事實是：絕大多數超市補貨量是由人工決定的。
一個員工要貨數量的正確性由很多因素構成：個人業務素質、個人職業素養、個人情緒、參考信息、時間限制（規定時間內要完成數千單品的量）。參考信息中有銷售情況、庫存情況、上游配送節奏、供應商支持節奏等等。因素相當復雜。要求很多個工資不高的理貨員都具備上述素質和能力是件十分困難的事情。
我們曾做過一個測試：一個日均銷量為1的商品，現有庫存為4，供貨節奏是一周一次，現在做補貨計劃，要補多少？一個超市的五個中層干部，給出了五個答案。將這些答案進行模擬仿真發現，全部會產生缺貨。這說明兩點：即使是認真對待，人工要貨一是標準不一，二是難以準確。
超市補貨是一個充滿智慧的過程：商品的銷售量是波動的、隨機的；商品的補貨支持因上游的策略不同而異（有的是常備庫存支持，有的是現采越庫配送支持，有的是供應商直送），供應的節奏由賣場的要貨節奏、配送中心的配送節奏、配送中心的采購節奏和供應商的供貨節奏共同決定的。
超市補貨因商品而異，上萬單品，數百供應商，要在一個短時間內對成千上萬的商品作出判斷，確實人力難為。
3.智力放大
超市補貨人力為之，有兩大難點：一是要搞清因商品而異的要貨量的計算機理，保證要貨量的合理性；二是要在短時間內在保證質量的前提下處理完數以萬計的計算。在這里，人的推理能力和計算能力都顯得不足。電腦就成為人的有力助手了。
電腦是信息革命的代表性成果，其本質是可用工具放大人的智力，幫助人類思考和推理，幫助人類完成大量的信息計算。電腦的這一本質應用到超市就正好解決了現階段超市補貨的‘人力難為’的問題。
在政府科技部門的支持下，我們建立了超市 物流 的計算機仿真平臺。在平臺上可以模擬真實的賣場銷售（隨機波動的），模擬各種補貨、配送策略和供應商的支持情況。平時較為復雜的推理問題，在這里只需要一部分一部分建立起模型，最終結果可以借助于電腦來仿真推理。
一個簡單的超市 物流 模型涉及到諸方面的策略。以控制型體系為例，主要策略有：
1)賣場陳列策略
要考慮形象、小倉庫、商品規模、上游的支持等因素。
2)賣場補貨策略
要考慮節奏、緩沖、庫存能力、上游的支持等因素。
3)配中（配送）中心庫存策略
要考慮對賣場的支持、庫存成本、庫存能力、 物流 成本和供應商的支持等因素。
4)配中調撥策略
要考慮賣場間關系、 物流 成本等因素。
5)配中采購策略
要考慮節奏、工作均勻性、庫存能力、 物流 成本和供應商的支持等因素。
上述策略相互之間是有著密切相聯關系的。
跨越從賣場、配送中心到供應商諸多因素，正確地確立各種策略，最終要達到的多目標體系是：
1)供貨保障（低缺貨損失率）
2)減少庫存量（低資金占用）
3)周轉快
4)降低 物流 成本
5)工作量分布均勻（節奏控制）
如此復雜的問題推理，人腦確實難以勝任，而通過超市 物流 的計算機仿真平臺仿真推演就非常容易了。
不同的策略會導致不同結果，導致不同的目標達成，這些反饋給人腦，可以進一步提出策略的修正。如此反復，就能找到較好的策略和算法。最終把結果用于真實的超市運行。策略靈感交給人，推演留給電腦，人機結合，放大了人的智力。
4.自動配送體系
以仿真獲得的策略體系為基礎，超市可以建立起自己的自動配送體系。這一體系包含：
1)賣場庫存控制參考量的自動計算
2)配送中心庫存控制參考量的自動計算
3)賣場補貨計劃自動生成
4)賣場采購計劃自動生成
5)配送中心配送計劃自動生成
6)配送中心揀貨作業單自動生成
自動配送體系的實現一般要經歷一個由人工向自動配送的轉換。實施過程一般要經歷如下階段：
1)策略研究階段
搞清楚配送環境，其中包含門店的節奏，供應商的支持，采購節奏，運輸距離等；提出基本的策略；利用仿真工具研究策略的優劣并進行改進。協調運營流程與新策略的關系。
2)人工向自動配送轉換階段
在一個節奏點上進行轉換。開始由人工要貨轉向自動要貨。其間仍可進行并行的人工要貨，將人工要貨與電腦要貨進行比較，進行評價。
3)控制達標階段
配送體系轉換后，因為庫存作為狀態量，要達到優化的結構還有一個調整過程，對缺貨的補充還有一個節奏延遲，一些特殊的情況要有發現和處理的過程，因此要達到預先設定的目標，還需要有一個過程，需要一段時間的過渡。監測過程并且控制過程非常有必要。
我們花兩個月時間為一家連鎖超市建立了自動配送體系。由人工要貨轉變為自動配送，監控數據顯示：
指標 期初（人工） 期末（電腦）
平均資金占用 435萬 350萬
交叉比率 0.29% 0.44%
缺貨損失率 12.02% 3.87%
周轉天數 44天 26天
可以見到，自動要貨與原人工要貨的結果相比，有了明顯的好處。除上述指標之外，還有大量理貨員從大量的重復勞動中解脫出來，減輕了勞動強度，加強的對商品的整理工作和導購工作的質量。電腦從推理和計算兩個方面拓展了人的能力，比人做得更加出色。進一步的控制目標，缺貨損失率要力爭控制在3％以下。
5.結語
由人工要貨向自動配貨轉換，需要建立起領導者的信心以獲得支持；需要協調業務流程以維持正常和逐步改善的過程；需要有預案以應對節假日和氣候的變化，是一個較為復雜的過程，需要新技術的有力支撐。
目前國內大多數POS軟件，由于沒有強有力的仿真研究手段支撐，不能確立較好的策略體系，鮮有自動配送成功的案例。因此，進一步加強超市數據研究的技術手段，把對超市運行研究和操作建立在人機結合的基礎之上，改善超市人的思維環境是非常必要的。人的智力，借助于電腦放大，才是在新的時代獲得競爭優勢要采納的策略。
在去一個超市拜訪的時候，我給他們帶去了一份見面禮：在不增加投入的前提之下，每月增加4.7萬元的毛利。我告訴他們這份禮物已經存在于他們超市中時，大家是不相信的。當看到他們超市14％的缺貨損失數據時，他們震驚了。這不是故事，因為你也未必知道你自己超市的缺貨程度。
即使是對一些發展較好的超市做統計，我們驚人的發現從平均水平來看超市存在著較嚴重的缺貨和積壓并存的現象：缺貨率高達12％左右，周轉在40天左右，甚至還偏大，交叉比率約為0.3％。這相當于用了多于一倍的庫存還無法保證賣場的商品供應。
用缺貨造成的損失數據來描述問題，印象會更深一些：一個日銷量一萬以內的小超市，其月損失情況如下表：
內容 數量
品種缺貨率 14%
品項缺貨率 6%
銷售損失 29,794.00元
人氣損失 4,456人次
交叉比率 0.29%
缺貨除了有直接銷售的損失外，還造成商品結構不完整，損害了客戶購物體驗到的印象。
從數據上看，用較多的庫存來減少缺貨似乎并不靈驗：庫存造成積壓，缺貨仍然存在。事實上大家都在努力想辦法消除這一問題，但何種辦法才能有效，超市確實感到困惑。
2.人力難為
一個基本事實是：絕大多數超市補貨量是由人工決定的。
一個員工要貨數量的正確性由很多因素構成：個人業務素質、個人職業素養、個人情緒、參考信息、時間限制（規定時間內要完成數千單品的量）。參考信息中有銷售情況、庫存情況、上游配送節奏、供應商支持節奏等等。因素相當復雜。要求很多個工資不高的理貨員都具備上述素質和能力是件十分困難的事情。
我們曾做過一個測試：一個日均銷量為1的商品，現有庫存為4，供貨節奏是一周一次，現在做補貨計劃，要補多少？一個超市的五個中層干部，給出了五個答案。將這些答案進行模擬仿真發現，全部會產生缺貨。這說明兩點：即使是認真對待，人工要貨一是標準不一，二是難以準確。
超市補貨是一個充滿智慧的過程：商品的銷售量是波動的、隨機的；商品的補貨支持因上游的策略不同而異（有的是常備庫存支持，有的是現采越庫配送支持，有的是供應商直送），供應的節奏由賣場的要貨節奏、配送中心的配送節奏、配送中心的采購節奏和供應商的供貨節奏共同決定的。
超市補貨因商品而異，上萬單品，數百供應商，要在一個短時間內對成千上萬的商品作出判斷，確實人力難為。
3.智力放大
超市補貨人力為之，有兩大難點：一是要搞清因商品而異的要貨量的計算機理，保證要貨量的合理性；二是要在短時間內在保證質量的前提下處理完數以萬計的計算。在這里，人的推理能力和計算能力都顯得不足。電腦就成為人的有力助手了。
電腦是信息革命的代表性成果，其本質是可用工具放大人的智力，幫助人類思考和推理，幫助人類完成大量的信息計算。電腦的這一本質應用到超市就正好解決了現階段超市補貨的‘人力難為’的問題。
在政府科技部門的支持下，我們建立了超市 物流 的計算機仿真平臺。在平臺上可以模擬真實的賣場銷售（隨機波動的），模擬各種補貨、配送策略和供應商的支持情況。平時較為復雜的推理問題，在這里只需要一部分一部分建立起模型，最終結果可以借助于電腦來仿真推理。
一個簡單的超市 物流 模型涉及到諸方面的策略。以控制型體系為例，主要策略有：
1)賣場陳列策略
要考慮形象、小倉庫、商品規模、上游的支持等因素。
2)賣場補貨策略
要考慮節奏、緩沖、庫存能力、上游的支持等因素。
3)配中（配送）中心庫存策略
要考慮對賣場的支持、庫存成本、庫存能力、 物流 成本和供應商的支持等因素。
4)配中調撥策略
要考慮賣場間關系、 物流 成本等因素。
5)配中采購策略
要考慮節奏、工作均勻性、庫存能力、 物流 成本和供應商的支持等因素。
上述策略相互之間是有著密切相聯關系的。
跨越從賣場、配送中心到供應商諸多因素，正確地確立各種策略，最終要達到的多目標體系是：
1)供貨保障（低缺貨損失率）
2)減少庫存量（低資金占用）
3)周轉快
4)降低 物流 成本
5)工作量分布均勻（節奏控制）
如此復雜的問題推理，人腦確實難以勝任，而通過超市 物流 的計算機仿真平臺仿真推演就非常容易了。
不同的策略會導致不同結果，導致不同的目標達成，這些反饋給人腦，可以進一步提出策略的修正。如此反復，就能找到較好的策略和算法。最終把結果用于真實的超市運行。策略靈感交給人，推演留給電腦，人機結合，放大了人的智力。
4.自動配送體系
以仿真獲得的策略體系為基礎，超市可以建立起自己的自動配送體系。這一體系包含：
1)賣場庫存控制參考量的自動計算
2)配送中心庫存控制參考量的自動計算
3)賣場補貨計劃自動生成
4)賣場采購計劃自動生成
5)配送中心配送計劃自動生成
6)配送中心揀貨作業單自動生成
自動配送體系的實現一般要經歷一個由人工向自動配送的轉換。實施過程一般要經歷如下階段：
1)策略研究階段
搞清楚配送環境，其中包含門店的節奏，供應商的支持，采購節奏，運輸距離等；提出基本的策略；利用仿真工具研究策略的優劣并進行改進。協調運營流程與新策略的關系。
2)人工向自動配送轉換階段
在一個節奏點上進行轉換。開始由人工要貨轉向自動要貨。其間仍可進行并行的人工要貨，將人工要貨與電腦要貨進行比較，進行評價。
3)控制達標階段
配送體系轉換后，因為庫存作為狀態量，要達到優化的結構還有一個調整過程，對缺貨的補充還有一個節奏延遲，一些特殊的情況要有發現和處理的過程，因此要達到預先設定的目標，還需要有一個過程，需要一段時間的過渡。監測過程并且控制過程非常有必要。
我們花兩個月時間為一家連鎖超市建立了自動配送體系。由人工要貨轉變為自動配送，監控數據顯示：
指標 期初（人工） 期末（電腦）
平均資金占用 435萬 350萬
交叉比率 0.29% 0.44%
缺貨損失率 12.02% 3.87%
周轉天數 44天 26天
可以見到，自動要貨與原人工要貨的結果相比，有了明顯的好處。除上述指標之外，還有大量理貨員從大量的重復勞動中解脫出來，減輕了勞動強度，加強的對商品的整理工作和導購工作的質量。電腦從推理和計算兩個方面拓展了人的能力，比人做得更加出色。進一步的控制目標，缺貨損失率要力爭控制在3％以下。
5.結語
由人工要貨向自動配貨轉換，需要建立起領導者的信心以獲得支持；需要協調業務流程以維持正常和逐步改善的過程；需要有預案以應對節假日和氣候的變化，是一個較為復雜的過程，需要新技術的有力支撐。
目前國內大多數POS軟件，由于沒有強有力的仿真研究手段支撐，不能確立較好的策略體系，鮮有自動配送成功的案例。因此，進一步加強超市數據研究的技術手段，把對超市運行研究和操作建立在人機結合的基礎之上，改善超市人的思維環境是非常必要的。人的智力，借助于電腦放大，才是在新的時代獲得競爭優勢要采納的策略。
樂發網超市批發網提供超市貨源信息,超市采購進貨渠道。超市進貨網提供成都食品批發,日用百貨批發信息、微信淘寶網店超市采購信息和超市加盟信息.打造國內超市采購商與批發市場供應廠商搭建網上批發市場平臺,是全國批發市場行業中電子商務權威性網站。
本文來源： 關于超市物流的重新思考
