隨著科技的不斷進步和消費者需求的個性化、多樣化，酒水行業正面臨著前所未有的挑戰與機遇。客戶需求分層和渠道差異化運營驅動著基于品牌、商品和渠道特征的差異化組合包裝；同時，基于渠道和商品的動態組合銷售策略、需求波動性帶來了品牌庫存網絡規劃和訂單履約的新挑戰，那么酒水企業該如何提高供應鏈的透明度、效率和響應速度，進而提升競爭力呢？

酒水快消行業已進?存量競爭時代，品牌的競爭力從商品與渠道深度，轉向用戶需求識別與高效滿足。品牌商需要重新思考以用戶為中?的商業與供應鏈體系設計，并統籌組織工廠(生產能力)、渠道(銷售與運營能力)、物流(履約交付能力)，實現目標用戶有效覆蓋、需求數字化感知、快速生產與精準交付，打造不確定性市場環境中的確定性市場響應能力。

01先進的供應鏈管理模式

以用戶需求為中心的商業模式核心，圍繞多級分銷體系全渠道訂單接入與履約（全面覆蓋）+ ?盤貨全域庫存匹配（精準履約）+ 數字化運營（在線協作、持續優化）的供應鏈體系。

可持續發展：注重供應鏈的可持續發展，考慮環境、社會和經濟因素，通過綠色采購、節能減排等措施降低供應鏈對環境的影響。

創新引領：不斷探索和應用新技術、新模式和新方法，推動供應鏈的創新和發展，鼓勵員工提出創新建議，激發供應鏈的創新活力。

風險可控：建立完善的風險管理體系，對供應鏈中的風險進行識別、評估和控制，制定應急預案和應對措施，確保供應鏈在面臨風險時能夠迅速恢復和應對。

02酒水行業如何設計系統架構

（1）搭平臺

建設數字化供應鏈管理平臺，通過平臺實現供應鏈各環節的信息共享和協同管理，平臺應具備廣鏈接、高協同、智慧履約、敏捷反應等特征，統籌倉儲、運輸資源，為供應鏈管理提供支撐。

（2）流程優化

訂單流轉優化：利用接口平臺構建快速的系統對接，業務系統可一步流轉到訂單履約平臺進行履約，改變傳統ERP接入先滿足財務需求再滿足業務擴展模式，履約執行完畢后再與財務系統歸攏記賬，可快速滿足新業務的接入與調整擴展。

配送路徑優化：利用GIS和大數據技術，對配送路徑進行優化，減少配送時間和成本。同時，實現實時監控和調度，確保配送的準確性和及時性。

適度自動化：通過物聯網和自動化技術，實現倉庫的智能化管理。包括自動化分揀、智能盤點、智能搬運等功能，提高倉儲效率和準確性。

（3）數字驅動的第二增長曲線

成本中心到利潤中心：酒類企業往往進行多品牌戰略布局，涉及多品牌貿易主體、營銷公司，對于大中型酒企每年上億的物流費用，可將企業物流部門獨立成供應鏈物流服務公司，為集團旗下多貿易主體提供物流服務，從企業物流升維到物流企業，后期可為行業賦能。

三方倉儲物流資源整合：與第三方公司建立緊密的合作關系，實現倉儲物流資源的共享和優化。通過數字化平臺，對3PL公司進行管理和監督，確保物流服務的質量和效率。后期將平臺上合作的資源(含經銷商資源)進行社會化服務，構建酒水行業的網絡貨運平臺+倉儲服務平臺，建立行業標準，降低整體社會倉儲物流成本，打造互聯網+酒水物流4PL服務商業創新模式，從物流企業(供應鏈公司)到互聯網企業。

供應鏈金融：酒類行業流通中，大中型品牌酒企年營收超過50億，毛利超過70%，供應鏈下游經銷商零售商存在營收高，毛利不足10%的情況發生，有巨大的流動資金缺口，酒類行業嚴重依賴經銷模式，根據2023年主要上市酒企庫存成本占比情況來看，庫存成本占營收額近40%。品牌商將經銷商綁定在自己大盤中，需要深度合作，改變傳統先錢再貨模式，引入金融企業，構建應收賬款融資、訂單融資、尋源融資、庫存融資、物流費用預提等產品服務矩陣，解決品牌商壓貨、經銷商資金周轉、企業互信等諸多問題。

03預期收益與效果

效果預測：提高供應鏈透明度，降低管理成本；提高庫存周轉率，降低庫存成本；提高物流效率，降低配送成本；提高客戶滿意度和忠誠度；

收益分析：訂單的高效流轉，約可平均減少3小時的履約時長；全域庫存一盤貨，約可平均減少20%庫存成本資金占用；數字化運營平臺，約可平均減少2%的管理成本，1%的物流履約成本。

總結與展望酒水行業在供應鏈數字化落地實踐過程中，大中小型企業所扮演的角色不同、分工不同。大中型企業的數字化由內向外，小型企業由外向內，數字化的路徑是企業的數字化到產業數字化。普羅格認為供應鏈數字化解決方案是提升供應鏈管理效率和競爭力的關鍵。通過建設數字化供應鏈平臺、優化物流管理和數據驅動決策等措施，可以實現供應鏈各環節的信息共享和協同管理，提高供應鏈的透明度、效率和響應速度。最終達到降低管理成本、提高客戶滿意度和忠誠度的目標，為酒水企業的可持續發展提供有力支持。

物聯網應用：在酒類包裝設計中，導入RFID，將物流碼、營銷碼、追溯碼等五碼合一，與區塊鏈技術等相融合，做到唯一鑒別認證，在物流流通環節中，配合使用RFID讀寫設備可快速批量采集溯源碼信息，省去人工采集成本。

算法賦能：倉儲物流信息化系統不再追求業務的大而廣，聚焦業務特性模型沉淀，以參數化因子構建的運算模型，并具備良好的學習優化能力，沉淀行業屬性因子，環境不確定性因子等。

訂單流轉：實現訂單的自動化處理，包括訂單接收、審核、物流分配、訂單落倉、作業節點跟蹤等環節，提高訂單處理速度和準確率。

智能補貨：根據商品銷售數據和安全庫存狀況、補貨周期、運輸周期，智能生成補貨計劃，減少人為干預，提高補貨效率，同時建立新品鋪貨計劃、品類生命周期管理。

一盤貨庫存：酒企進行倉網規劃，依托經銷商、社會化共享倉資源，進行統一的庫存布局，并通過數字孿生等新興技術，構建供應鏈控制塔，實現對庫存的實時監控和預警，減少庫存積壓和缺貨現象。同時，利用大數據技術對庫存數據進行分析，預測未來區域需求趨勢，優化品類庫存布局。

協同提效：加強供應鏈各參與者之間的協作和信息共享，形成緊密的合作關系，通過數字化技術實現供應鏈的協同管理，提高供應鏈的響應速度和靈活性。

數字驅動：依賴數據進行決策和規劃，確保供應鏈運作的準確性和效率，不斷收集和分析供應鏈數據，優化和改進供應鏈方案。

審核編輯 黃宇