我的调拨计划太费人了，怎么办？

有个公司托朋友找到我，希望帮他优化库存调拨。作为拥有自有品牌的电商运营公司，他们有5个仓库，眼看着两个小姑娘都做不完手工调拨，调拨工作已经成为工作量瓶颈。

调拨很容易变成大家急着想优化的点。天天出车子运来运去，肉眼可见都是成本，同时本地订单满足率还不高，时效越来越卷的情况下让人忧虑。

调拨计划的提升，从这几个角度来看：

规划层面：

1. 是不是需要这么多仓，仓库之间的层次设计对吗？

这是分仓网络布局和层次设计，可以用算法模拟测算最优情景。输入信息是供应的分布和订单的分布。供应分布信息包括从哪几个工厂采，工厂位置/采购SKU/数量/体积重量等，订单分布如果是2C订单，一般要在较高层级上聚拢一些，所以最好有一级/二级/三级地址信息。

然后不要迷信常识设定就近送货，需要用运筹学算法找到整体最优。就好像我们滴滴打车的时候，常常不能理解，为什么平台不给我调就近的身边的车辆，就是因为平台应用了整体最优的算法逻辑，而不是局部最优。

除了运筹学算法，需要提醒的业务思路是：

• 供应侧是可以跟自有工厂或者ODM工厂进行优化的，不要认为哪个工厂生产哪个SKU是固定的，但是需要备案的类目注意增加备案，也可以增加疫情/停电时的灵活性；

• 哪里设仓是需要结合政策输入的，比如宁波、重庆会给一些免仓租期的政策，义乌有便宜的进出费（适合做快进快出仓），还有半公斤配送费（适合小商品）等。但是注意有些政府政策是有刚性的门槛要求的，全年没达到门槛值就无法免租，这些要设到模拟的限制条件中去；

• 有些限制条件需要允许前台可配置，比如业务根据疫情路线关闭或者运费涨跌等情况灵活进行条件设置，及时调优。

2. SKU怎么分布？需要所有的SKU都在所有仓吗？

SKU布局也是另一个值得模拟测算的地方。不用所有的SKU都分去前置仓。比如零售业务中常见将高价值的数码，以及奢品只放在集中的一个仓，一仓发全国。

一方面是分布式的库存会更高，货值承担不起；另一方面仓库可能会需要增值包装、提高质检标准和保存条件，集中一个仓折腾比较方便，打标操作真的很麻烦。当然也得是消费者等得起的商品。

3. 可以利用供应商的送货能力，入仓选用较优方案

如果是从供应商买入，可以将不同段的采购价考虑进去进行进一步优化。比如供应商本来就有较强的仓储和运输能力，他提供的DDP到仓价就比较划算，索性让他送到我们所有的前置仓，或许不失为最划算的方案。

当然反过来，有的供应商就适合直接送到我们集货仓，我们自己调拨还更划算。让采购谈价格的时候按几个选项去要价格。

一开始往往来不及测算好不同情景了再完成合同，可以把它放到采购综合成本优化的项目中来做，从Top list中选出来优化。合同上增加补充协议即可。

4. 真的需要那么高频的调拨吗

未必。需要模拟测算。首先取决于业务逻辑，比如时效最优，还是成本最优。

另外，有个观察是，电商公司常见低频率进货，高频率调拨。

其实在进货上，可以跟供应商谈call-off（拉式供应，叫货制），按周期同步自己的库存和销售给供应商，让供应商跟我们做一个MRP，实现CPFR（联合计划预测及补货）。有的供应商是很愿意的，可预见性会大幅提升它的库存健康度，同时减少因为渠道库存压力造成的终端乱价。

那么进货的时候，就可以按当时最优的分仓库存去叫货。自己那些平衡库存的调拨就可以降低频率。当然根本是不要过分追求本地订单满足率，综合成本和有感知的时效才是最重要的考虑（考虑有的仓是仓储便宜的，有的是发货收货便宜的快仓，有的地方发快递便宜）。

有效期顾虑的商品，定期要检查效期，匀一些短效期深库存的品。可以借鉴的方法是有的公司就把那个品设成一仓发全国，直接改2C的订单路由。

除了规划层面，还有执行层面的库存策略，如安全库存的设置，根据ABC，或者ABC * XYZ来设置库存深度（XYZ是变异系数，区分预测难度），调拨策略，沙盘模拟，模板固化和效率提升。

这里可以回答标题中的问题了，费人只是表面的效率问题。先要在规划层面上下功夫，然后提升效率的时候可以上一个Excel工具，有公司可以做的。他们把你的需求计划作为一个输入，在Matlab上写点算法就能快速生成调拨单。如果你还没有需求计划，那是另一件长期重要的事情啦。

最后的最后，我要强调：数据质量决定了方案可信度！

要用靠谱的数据源，要让业务有主人翁精神地参与，理解他提供的参数数据的意义，且建立数据的更新机制。

历史数据的规范化记录很重要。很多新兴公司都是从“上市准备元年”，做合规性的时候才开始重视，而且是供应链搭财务顺风车。

虽然不建议过分神化上SAP（最近观察到好多拟上市公司都开始谋划上SAP，好舍得），但是这已经充分体现了公司创始人圈和投资圈对头部ERP软件的拥趸。其实用它们强行拉一把合规性，也确实会很阵痛，并极可能痛失辛苦做数据治理的老员工。所以早点就干清爽。