服装快反供应链不是“瞎快”，背后要有数据做基础
对于服装品牌商来说，把商品企划、设计、生产、销售等环节拉长到以年为周期的传统模式，在这一背景下逐渐失去竞争力。尤其是在“双 11”这样的电商大促活动中，传统集中式的订货模式完全失效。于是，“柔性快反供应链”成为品牌商应对前端运营不确定性的产物，它强调服装商品全生命周期、全链条各环节的一体化紧密协同，通常是以月或者周为单位做 PDCA 循环 (即计划 -Plan, 执行 -Do, 检查 -Check, 处理 -Act)。
但是，所谓“快反”，并不是盲目地“快”，背后要有数据作为依据和基础，适应业务有计划有策略的快。柔性快反供应链的打造，与数字化息息相关。
裂帛是国内的原创设计女装品牌，也是最早的互联网品牌之一。在 2012 年的“双 11”中，裂帛更是拿下了当天天猫销量的第一。作为“原生”的线上品牌，裂帛更早地遇到了订单处理、仓库发货以及供应链管理上的瓶颈，因此，从 2010 年开始，裂帛就投入大量资源做 B2C 网站、电商 ERP、电商供应链等系统等自主技术研发。
据裂帛股份副总裁、现任新物云 CEO 的大麦（王浩宇）在最新一期的 InfoQ《超级连麦. 数智大脑》中介绍，2016 年起，这些技术积淀逐渐从裂帛孵化出来，通过新的科技公司新物云，目前已经向市场上 300 多个品牌实现了技术输出。
本期 InfoQ《超级连麦. 数智大脑》，我们邀请到了裂帛股份副总裁、新物云 CEO 大麦（王浩宇），和极客邦科技创始人兼 CEO 霍太稳（Kevin），InfoQ 极客传媒数字化主编高玉娴，一起聊聊“双 11”背后的电商快反供应链是如何构建的。内容有删减，感兴趣的同学可进入“霍太稳视频号”或“InfoQ 视频号”观看直播回放。
大麦：现在的双 11 实际上从 11 月 1 号已经开始了，节奏拉的比较长。最早的双 11 是集中在一天，赌一天的销售额，对品牌商来讲押宝风险太大了。
举个例子，以前很多互联网品牌都会给自己设双 11 的销售目标，比如去年做了 1.5 个亿，今年日常销量增长了 2 到 3 倍，也就是大促要做到 4.5 个亿，但为了完成当天 4.5 个亿的销售额，企业备的货可能是 6 个亿甚至更多。因为一个款式备了 1000 件，各个颜色尺码不可能刚好全都卖完，电商企业可能有 200 个款，每个款都要备一定的库存。
万一双 11 当天的情况跟预测的不一样，比如气温比较高，企业准备的货都是羽绒服、棉衣，就可能卖得不理想；或者流量没有预期的那么高，留下来的货都会变成库存，可能整个冬天甚至第二年都卖不完。所以备多少货是第一头疼的问题。
大麦：这就要求品牌商实现更精细化的管理。面对双 11 这种大促活动，企业不能再只做一次性大批量的采购，订单采购被切割得越来越碎，要求企业能够更懂市场。比如，需要尽可能去做精准预测、做试销，通过数据分析等手段，了解市场趋势。让数据来指导商品的下单、生产的派单，而不是凭感觉和人脉关系。
比如说，基于以往销售的情况以及对未来市场的预测，我们做了 100 个款，其中，一些款式的销量预测更高，就要多备一点货，其它的普通款式就可以少备一点。当然，这么多的成衣也不是一次性都做出来的。例如某款高销量产品预计能卖 2000 件，可能只是先做 1000 件成衣，另外 1000 件先做原材料备料，如果短时间内的销量确实如我们预计，那就可以基于供应链快反能力快速生产，如果预测有偏差，那也可以减少库存风险。
换句话说，前端销售运营的不确定因素，企业需要用后端供应链去实现抵冲，防止这些不确定性因素给企业造成致命的伤害，在这个过程中，关键要把供应链变成快反的、柔性的。
大麦：供应链的管理，信息化是第一步。比如说从款式设计、工艺技术到 BOM（物料清单），从原材料的选择到工厂的选择，必须把整个基础的业务流程都在信息系统中落地，规范流程提高效率，让数据沉淀，这是第一步。
得到这些数据以后，还要做好内部外部的协同，比如品牌方、原材料供应商、生产工厂的三方协同。比如，我要做一万件成衣，但是供应商的材料只够做 5000 件，这时候就要留出备料的时间；另一方面，我还要知道合作的工厂有没有这个产能，如果这个工厂任务排满满的，我的订单只能一周后开工，那也不行，这时候就要快速去找到供应链中其它具有产能的工厂合作。
这方面比较典型的案例是丰田的 JIT（即时生产方式），也叫做无库存生产方式。比如，车厂什么时候、需要多少数量的轮子，供应商只需要根据这个需求，即时在流水线上组装，生产出对应数量的轮子，按照约定时间送到指定地方就可以。在服装行业也类似，品牌方在什么时间、需要多少原材料，可以通过系统给供应商发送指令，双方进行协同。
但是服装行业的一个难点在于柔性制造。通常来说，工业品生产所需的零件数量是相对标准的，经过装配，冗余不会太多。而服装的生产需要裁剪，这个动作受人工的影响比较大，同样一块 1000 米的布，有的人能裁出 1100 件，有的人只能裁出 900 件，这跟他的排料裁剪技术能力有关。所以，品牌方经常需要实时去追踪和掌握原材料的发料、收料、用料和库存情况，与最终的生产数量目标做比对，及时决定是否要增加原材料采购等等，这个数据是不断变化的。
过去，在没有系统支持的情况下，很多决策是盲目的，要不停打电话催；现在，销售端和供应链的数据充分联动起来，运营人员就可以快速决策。之前我们用户碰到过这样的情况，在大促前计划对一个货品补单 2000 件，但是原材料现货只有 1000 米，这时候工厂会等到原材料全部到位后才开始生产，因为他们不想在产线开工后期间出现中断，造成产能浪费。但是，对于品牌方来说，这中间等于浪费了原材料等待的时间。如果我们能及时掌握原材料数量，运营人员就可以决定直接只做 1000 件，卖完后就推别的款式。这就是从销售端、运营端到供应链端信息互通，给企业带来价值的。
大麦：其实不是完全不备库存，而是要合理地储备现货的库存以及原材料的库存。
打个形象的比方，上游的面料库存就像个蓄水池，在不同的季节，蓄水池里的水位高低可能不一样，但是任何时候想要取原材料，这里面都是有的。当然，另一方面，蓄水池里的水也不是超出需求的，它应该根据市场的变化动态地去设置。
在服装行业，要从销售端倒推到供应链端和的生产端，现货库存备多少、原材料库存备多少、原材料的原材料备多少，每个行业、每个企业、每个不同季节都是不一样的。
大麦：除了通过基础的供应链管理系统，在技术层面，我们还会去建商品的数据中台，把供应链的数据、销售端到数据全都拉进来，这样一来，就可以从商品运营的角度去更好地做计划，把企划做得越来越精准，并且指导后端供应链的动作。
比如，目前已经销售的货品，消费者评价如何，退换货率怎么样？如果有客户评价说尺码不对，那是不是工艺技术的问题；如果衣服掉色，是不是原料商的问题；如果衣服掉线，是加工厂的问题，还是包装的问题等等。只有当各个环节所有的数据都打通之后，才能迅速定位找到问题的根源在哪里。
并且在这个过程中，我们还可以嵌入供应商评价模型，把各种关键指标放到一起，给每个供应商打分，评估后就会发现，哪些是优质的供应商、哪些供应商是有问题的、或者它以往表现还可以但是这次表现很差，所有信息一目了然。
也就是说，供应链数字化的价值体现在数据的利用上，通过对采购价格、货期、质量、供应商评分、财务应付的分析，发现问题并做出改进。决策依据数据，而不是凭感觉。
大麦：品牌方想把生意做好，那么设计的款式就要比较精准，对这盘货流程把控度也要更高，才能更快更准地响应市场需要，这背后归根结底是服装品牌的三大核心竞争力：产品研发能力、供应链能力、及商品运营能力。
当初裂帛遇到的第一个瓶颈是订单处理和仓库发货。比如，十年前的双 11，当天的订单量是 90 多万，在 3、4 天内完成发货，平均每天要发出去大概 20 几万单，这需要我们在仓库里配备 500 个人员 24 小时不停地运转。
第二个瓶颈就是商品供应。比如在双 11 大促的时候，到底要准备什么样的一盘货，多大规模，是什么样的货品，如何确保这些货品保质保量地生产出来，按时放到货仓里？同时，还要考虑采购成本，好卖的产品不会断货、不好卖的不会变成滞销的库存。这对供应链来说是巨大的挑战。
在电商之前，传统品牌一般是提前一年做货，提前半年开始订货，然后用半年时间慢慢生产，其中一次性生产的货品也比较多。但是，电商销售依靠快反，款式比较多，多个批次的货款汇同时下单、采购、生产以及预售补单。随着电商双 11 的兴起，更多不确定因素就出现了，比如，每年双 11 的气温不一样，流量无法确定，消费者的偏好也变得越来越多样化，所以企业就不能一次性押宝一盘货，更多的是先采购一部分试销一下，如果有一些货品卖得好，就快速再调货，这样就可以降低库存积压的风险。而这背后，就需要整个供应链条上各个环节有统一的共识，有灵活的能力，才能实现原材料快速补给，工厂快速反单，物流快速发货——这是未来商业的理想状态。
对于裂帛来说，当时也调研了一下国内外的一些技术产品，但市场上几乎还没有比较成熟的支持服装快反的系统。所以裂帛从经营企划、商品企划、采购预算、备料计划、产能规划、下单计划、铺货计划、补货翻单等部署了整个商品流管理的全链条，后续还建设了电商运营管理系统，把电商运营相关的流程、业务操作都集中到系统中，实现了总控全局。
大麦：裂帛的供应链系统最初是根据业务痛点布局的，思路是从销售发货开始倒推生产、产前、下单、开发、设计、企划。
在这个过程中我们其实踩过一些人为的“坑”。举个例子，在裂帛业务的发展过程中，业务往往会给技术提出大量的开发需求，它们有可能是真需求，也有可能是伪需求。最后我们发现，当这个业务人员离职之后，很多功能就废掉了。也就是说，我们早期其实是被业务人员带着跑的。
这造成的结果是技术很难基于完整的需求设计合理的技术架构，把商品流管理、商品企划和供应商协同流程串联起来，导致后来我们不得不对系统进行重构，重新梳理业务流程和逻辑，再推导底层技术架构和性能。
对于企业来说，要解决这个问题没有别的办法，只有技术人员不断地跟业务打交道，亲身研究业务，掌握了足够的知识之后，对方才可能听你的。现在，我们已经从中受益，可以带着业务人员一起走，一起坐下来对等地交流。如果你只是一味地站在技术的视角看问题，可能根本解决不了对方的核心问题，更没法帮他们优化业务。
大麦：过去十年是消费互联网快速发展的十年，而未来的十年，是产业互联网的时代。在这个背景下，供应链会做到什么样的程度？比如，现在我们买衣服，无论是现货还是预售，作为消费者你并不清楚卖家的仓库里有多少货品；比如我们去超市买东西，并不知道每个商品的供应链源头是哪里、经过了什么处理。未来，服装从设计研发到生产的全过程，一定会全程在线。
当然，这个目的不一定是实现可视化，而是说所有环节一定会高度互联互通，就像我们现在要打车，只要打开 APP，就能找到最近的空车一样。产业互联网会改变很多东西，可能会加速行业洗牌，会让资源会流向更有需求的地方，上下游的协同效率会更高，浪费会更少。
大麦：确实，要找到复合型的人才是非常难的，对企业来说，不要指望能从市场上招到现成的。这是一个在企业内部的积累和知识传承的过程。
通常来说，业务人员只关心自己的“一亩三分地”，只能看到公司业务的局部。虽然 IT 技术人员能看到公司的全局，比如从最初的技术建档、订单构建到订单结束，中间经过了多少部门、有多少状态、出现了多少种异常情况等等，他们是能看见的，但是，过去这些技术人员又是不懂业务的。
所以，关键在于如何把双方欠缺的能力培养起来。对于我们来说，主要是通过培训，包括给员工提要求、定计划，比如我们的产品顾问，他会去培养一个小组，通过不断地做项目，给小组成员进行实践讲解、录视频、演练，培养一个小团队出来，让大家对业务和系统越来越熟悉。
我们发现，当技术人员能够把自己变成非常精通业务的角色之后，就会开始乐在其中，这个过程我们是深有感触的。
在早期，我们被业务部门“折磨”了四五年，整天加班改需求，业务的人可能换了一轮又一轮，不同的人又会提不同的需求。后来，我们在对外输出技术的时候，又会发现，行业里的模式千差万别，拿原材料来说，可能是自己采购，也可能指定原材料由生产商去采购，还有一种是工厂包工包料，品牌方不指定原材料，只要大货经过检验就能过关。
所有的这些经验都要靠慢慢积累，只有我们自己把业务逻辑搞清楚，自信心才会提升，在面对客户的时候，才能更有把握地提供建议，培养双方信任感。
霍太稳：极客邦科技双数研究院对数字化人才进行了简单的划分，发布了“数字人才粮仓模型”。从上到下，“数字人才粮仓模型”把数字人才分成了五层：
最上面一层是数字思维管理者，他们是决定整个企业数字化转型成败与否的关键；第二层是数字思维业务人才，包括很多销售、运营、营销、财务、市场、品牌、产品设计等等；第三层是业务架构人才，他们是业务的架构师，扮演的是业务和技术连接者的角色；第四层是技术架构人才，通常横跨多个技术领域，具有技术侧的全局思维；最下面一层是专项技术人才，这部分人才需要具备两类能力，一类是软件工程能力，知道开发体系怎么运转，另一类是专项技术能力，包括人工智能、区块链、大数据等。
但在做数字化布局时，首先，企业一定要认识到，数字化转型是一把手工程，一定要有一把手的支持；然后，再去考虑具体用什么样的工具，什么样的方法论，需要用到什么样的咨询公司；再往下，才需要考虑什么情况下会用到什么类型的人才，然后有针对性地去培养。
所以，我们现在无论讨论企业数字化转型还是数字化人才培养，都会强调不同体量的公司做法不一样，大家一定要具体问题具体分析，千万别照办硬套。假设，市场上已经有比较成熟的工具和解决方案，那企业可能就没有必要自己花成本、花时间去建一个自己的数字化团队，去自研数字化系统；如果市场上的产品满足不了自己的需求，带头人又知道如何多快好省的构建一个系统，有了这样的条件，再去考虑自建。这个事情大家一定要充分想清楚。
大麦（王浩宇），新物云 CEO。计算机硕士，专注品牌数字化、供应链管理方向。国际信息系统审计师 CISA 资质，中国时尚行业 CIO 联盟理事，江苏省产业教授，宁波 3315 引进科技创业人才；2010-2020 年在裂帛股份负责企业信息化，熟悉服装电商及供应链业务，带队开发的软件产品已服务 300 多个品牌；2020 年与团队一起创立新物云，专攻供应链 SaaS 方向，2021 年获得上市公司天使轮投资，2022 年获得蓝江资本 Pre-A 轮投资。
霍太稳，极客邦科技创始人兼 CEO，InfoQ 中国创始人，极客时间创始人，TGO 鲲鹏会发起人。2007 年创立 InfoQ 中国，2014 年创立极客邦科技，2015 年发起 TGO 鲲鹏会，2017 年创立在线职业教育学习品牌极客时间，2019 年开创极客时间企业版，拓展企业服务市场。
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