一、从Dell的供应链配送网络说起

戴尔(Dell)公司的供应链管理可谓全球典范之一。其成功主要有2点：直接运营模式、高效的供应链支撑。让我们先从戴尔的供应链配送网络看起。

这是戴尔多年前在美国的配送网络布局图。依托这个网络，戴尔需要实现包裹直送、渠道商供货、3PL拼货、越库转运、零配件配送、按订单配置等功能，还需要设置一定库存已满足随时产生的需求变化。

可以发现戴尔没有星罗棋布的设立配送中心。更有意思的是它的配送中心功能并不相同。例如洛杉矶是个全功能的中心，而靠近佛罗里达州的配送中心只有单纯的“包裹直送”功能。

戴尔如何选择配送中心的位置?配送中心的功能和容量是如何考量?配送中心的覆盖范围如何确定?如何使配送网络兼顾到上游制造(包括海外代工)?如何解决服务时效与运输成本的矛盾?…总之，戴尔的配送网络是如何设计规划的?

以上这些问题就是“供应链网络规划”所需要回答的基本问题。其实不仅是戴尔，其他在供应链管理方面领先的企业，如亚马逊、思科、NIKE等也都很早采用科学手段来布局它们的供应链网络。

二、推式与拉式与供应链网络规划设计的关系

上一节我们图解了戴尔的供应链配送网络，了解到戴尔在选择配送中心的位置和功能时需要考虑不同的业务模式。那是否这意味着戴尔存在着几个不同的供应链呢?答案是肯定的。

图解：

戴尔在当时至少存在2种不同的供应链：

一 种是面向线下零售渠道，另一种是面向线上渠道。面向线下零售渠道的供应链属于“推式”供应链(也就是库存拉动型)，它的特点是客户可以提前较长的时间进行 批量采购，但客户对价格敏感。针对这类供应链，成本最小化是首先需要考虑的，它非常依赖很强的供应链计划能力(包括预测能力)。

而面向线上渠道的供应链属于“拉式”供应链(也就是订单拉动型)，它的特点是客户小批量多品种，对响应时间要求高，它非常依赖很强的订单接收和履行能力。

在 供应链配送网络设计时，我们就需要首先对不同模式的供应链分别进行设计网络，然后再把几张网络进行叠加，从而产生一张“综合”的供应链配送网络。我们从戴 尔的配送网络节点来观察，戴尔在全美就设了6个一级网络节点，其中有3个节点(洛杉矶、芝加哥和El Paso)用来支持“推式”供应链;有5个用来支撑“拉式”供应链;而洛杉矶成为一个支撑2种模式的“综合”节点。

有人会问，为何戴尔的一级网络节点是6个，而不是7个或5个?到底多少节点是合适的?每个节点的服务范围又是如何确定的?

三、如何确定配送中心的数量?

上 一节我们了解到戴尔的供应链配送网络至少需要支持2种不同的供应链：一种是“推式”供应链，面向的是零售渠道;另一种是”拉式”供应链,面向的是线上直 销。戴尔根据这2种供应链对成本和服务的要求不同，分别规划了各自的配送网络，在此基础上再进行2张网络的叠加，产生了一张“综合”的网络结构。那么，在 每种供应链进行网络规划时，配送中心的数量是如何确定的?

上图是在全美不同供应链模式的网络对DC数量的大致比较。可以发现汽车零部件所需要的配送中心数量是在4个左右，而化工产品、快速消费品和时尚消费品，它们 需要的DC数量达到60个之多。前者的产品特点是销售利润高、或者运输要求不高、或者库存货值高(相比运输)，而后者的点是产品低毛利、或者配送要求高、 或者末端运输较贵。

我们在确定配送中心数量时，需要根据客户群(包括需求)、产品(如配送特性、货值、利润率、生产能力)、运输(如干线和末端的费率、运能)、服务要求(如运输时效)等进行大量的数据分析。一般上，配送中心数量的增多，对服务水平的保证有好处、但也会导致高成本。

一个企业的物流网络中DC的数量是如何决定的?其实这是一个在“成本”和“服务水平”上的权衡过程。而这种权衡所依据的就是企业的供应链的战略。但在很多情况下，“鱼和熊掌往往不能得兼，我们在“成本”和“服务”上也很难获得都最优。

除了权衡DC数量外，我们还需要权衡网络的层级。为什么?原因还是在权衡“库存”和“缺货率”，“干线”和“末端配送”的成本，“供应”和“配送”等。

我们通过定量计算后发觉双层网络可以为该用户在服务时效、成本和缺货率上可以有很大的改善。其中RDC的数量可以在6-9个之间选择，原来的DC中有些可以 升级为RDC(同时还兼有DC功能)，有几个DC被降格为Hub或越库点。整个网络规划在3个月内完成，产生的基准模型可以在未来场景模拟中进行各种决策 模拟。

另一个案例是售后汽车零配件网络的案例。售后零部件是未来非常有前景的行业，很多汽车企业都在进行这方面的网络规划，用来覆盖4S店和其他售后服务渠道 对零配件的需求。但这个行业由于还在启动阶段，汽车企业也非常谨慎的规划。以下就是不同结构的物流模式，可以看出，不同结构模式所适应的业务形态是不一样的。

四、网络节点的选择

本节我们介绍供应链物流网络的分层结构以及一些样本模型。可以知道网络节点决定了网络的物理结构，它对运输线路的规划有着直接影响。我们经常听见很多物流经 理们在强调物流线路优化。如果脱离网络节点，物流线路优化就是一个伪命题(这也难怪物流经理，它们主要做运作层的决策)，网络节点的布局是企业战略层面的 决策，往往需要从顶层设计。

我们在进行网络节点选址(择)时，一定要注意定性和定量的结合。我曾用数学模型的方式为某企业进行DC选址，从定量角度看，太原看上去是一个不错的点，但在 定性方面却被否决了，原因是太原由于钢铁和煤炭运输的原因会经常导致季节性公路堵塞，不合适这个企业的服务需求。可见“定性”方法适合做“否定”决策和 “建议”决策;而“定量”方法适合“验证”决策和“发现”决策。

五、网络规划需要的信息有哪些

上节我们谈到了供应链物流网络中如何选择网络节点问题。我强调了节点选择是一个定性+定量的决策过程。在定性决策中，行业专家和企业内业务专家的意见和建议 非常重要，但是要具体到在“量”上的决策(如决定有几个节点?每个节点应该覆盖多大的范围?总体成本是多少?总的服务时效可以是多少等等)则需要应用定量 方法和工具来支持。那么在网络规划上所需要的基本信息有哪些呢?

业务目标的设定属于供应链战略的一部分，在前几讲中已有初步介绍。具体如何制定供应链战略，将在未来我们的“SCOR应用”讲座中介绍。

以上介绍的只是供应链网络规划所需要的非常小的基础信息。有些信息可以从公开渠道获得，如地理位置信息可以从百度地图等GIS系统中获取;有些信息必须从企 业的信息管理系统中抽取和整理;还有的则需要进行合理的假设(如预测)。总之，每个企业的运作就是在信息基础上的运作，唯一的差别是有的企业愿意花精力去 整理和结构化这些信息，有的企业以为太麻烦而不用考虑。但有一点是可以确定的，在现今业务态势下凭直觉决策的企业管理者们的好日子会越来越少了，“拍脑 袋”决策就如同赌博，输多赢少。

六、网络规划设计中的难点-如何评价网络变化对于总体库存的影响

在网络规划中有一个重要的难点就是如何评价网络变化对于总体库存的影响。

我们经常看到很多企业不仅有大量的成品库存，还囤积了不少的原材料和半成品库存。显然这种现象可以显示这些企业缺乏全局优化的能力，从而让每个业务单元(如生产单元、销售单元，采购单元等)只能以部门绩效最大化作为决策依据。这往往带来如下不利的后果：

·较低的库存周转率(包括成品、在制品和原材料库存)

·不同地区、不同产品的服务水平参差不齐

·有大量的加急运输、导致运输成本过高

网络规划就是需要打破局部优化的藩篱，从全局优化的角度对供应链网络进行再配置。

这里有个案例：

某生产包装产品的企业，原来拥有包含17个配送中心的单级库配送网络，产品从工厂通过配送中心流向零售店。当时配送中心的运输车辆的满载率仅在63%。公司 于是启动了一个网络优化的项目，将单级的配送网络改为二级，产品从工厂先运往一级库，再从一级库运送到各个二级中心库，最后送达零售门店。新的网络方案使 配送中心的数量从17个减少到14个，5个为一级中心，9个为二级中心。这个调整使运输车辆的满载率提高到了82%，运输成本降低了13%。

在 进行了网络分层后，新的难题出现了。原来每个配送中心存放了全品类成品，但在新网络结构中产品如何不放就很有讲究。如果还是每个配送中心存放所有的品类产 品，可能会使库存周转天数延长，使库存成本增加。这不仅抵消了运输成本的节省，还增加了业务复杂度(多了一级配送中心)。

这家企业最后决定对所有的产品品类的销售量和需求变动情况进行大数据分析后，把所有产品进行了如下分类(如图)：

·A 类：变动大、需求量少的产品

·B 类：变动小、需求量多的产品

·C 类：变动小、需求量少的产品

可以发现，真正的库存风险是那些变动大需求了少的产品(即A 类产品)。

·对于A类产品，这家企业把他们都布在了一级配送中心，以使各个零售门店的需求能够集中起来，从而降低库存成本和减少缺货率。

·对于B 类产品(变动小，需求量大)，他们把产品向零售门店的地方布放，也就是二级配送中心，这样能更好地降低运输成本

·对于C类产品(变动小，需求量少)，分析稍微复杂一点，还需要考虑有其他因素，如利润水平和服务水平等才能决定是存放在一级还是二级配送中心。

通过这个案例可见，我们在进行网络规划设计时不仅需要考虑网络节点的分布合理性，还要考虑节点上布放的产品种类的合理性。

七、“效益”和“效率”的探讨

企业无论是出自本能还是来自外部压力，都会自觉或不自觉地进行所谓供应链改善的努力，管理者们也常常在供应链的“效益”和“效率”上进行着判断和权衡。

很显然高管们(如CEO、CFO等)关注的多是“效益”问题，尤其是投资回报率、风险和市场占有率;中层主管(如运营主管、采购主管、生产主管、物流主管等)关注的多是“效率”问题，尤其是流程上、信息系统上、操作规程上的执行效率。

“效率”和“效益”在某种程度上具有菜刀的二面特性【注：菜刀是一刀多用，既可切菜又可剁骨】，“效率”是菜刀刃，必须“锋利”，能快刀游刃;“效益”是菜刀背，必须“厚实”，可以剁骨如泥。大家需要一个蓝图来指导我们在“效益”和“效率”权衡上应该先做什么，后做什么。

著名供应链优化专家(也是麻省理工学院知名教授)David Simch-Levi在他的专著《供应链设计与管理》一书中使用了一个“靶心”图从“投资回报(ROI)”、“未来影响度(即计划期长短)”、“实施复杂度(反映的是实施风险和实施时间)”这三个维度对供应链改善蓝图进行了描述(见图)：越靠近“靶心”越侧重在“效益”上，越远离“靶心”越侧重在“效率”上。这个“靶心”图可以让企业一目了然地去判断他们的决策定位。

目前很多企业在进行供应链管理的转型，他们看到国外企业通过IT投入在供应链绩效上取得了竞争优势，就误以为信息系统(如ERP，CRM，APS，TMS，WMS)的现代化是一副良药。信息系统是必须的，但投资建设信息系统是需要谨慎的。我们首先应考虑的是如何花费最小的代价在短时间里把“效益”问题进行改善(例如从全局角度降本增效)，其次才考虑如何通过信息系统投入来固化所获得的效益。国 外很多著名企业，他们往往是从“靶心”向外进行供应链改善措施的落地实施，例如百事可乐、可口可乐、星巴克、陶氏化工、DHL、玛氏食品、恒天然乳品、杜 邦、拜耳等都无一例外地瞄准了“靶心”，也就是供应链的网络规划和优化。因为供应链网络规划是所有供应链改善措施中投资最小、耗时较少(约3个月)、牵涉 部门单纯而回报高的企业行为。合适的供应链网络(如物流配送网络、供应网络、生产网络等)可以极大地减少企业在物理资源、资金资源和IT资源的浪费或者投 入。在我提到的上述企业中就有一家企业，它的ERP系统似乎不是那么时髦，但它供应链效益在业界遥遥领先(恕我不能提该企业的名字)。

最近我曾参加了某知名食品企业高级计划系统(APS)项目准备会，该企业生产某液态饮品，拥有大量原料供应商、生产厂、中转仓库、配送中心和终端客户 群。在会上我所听到的讨论基本都围绕在计划流程、计划范围、IT系统等，当我问到物流网络相关问题时，他们的业务人员似乎反应强烈，因为他们常常要思考这 样一些问题：“哪些产品从哪些产地采购原料、在哪些工厂生产、配送到哪些分仓(或直送)最经济?”，“每个分仓应该覆盖哪些区域既能满足时效要求又能节省 物流总成本?”，“是否需要设立2级配送体系”。。。。。这些问题其实都是效益层面的问题，并不与某批订单/采购单/生产单/发运单直接关联，要解答这些 问题往往需要使用专业的网络规划分析工具进行复杂的定量运算，但这完全可以在IT系统建设之前就可以展开，所需要的时间也就几个月。按照这个企业 业务规模，通过网络分析和优化如果产生上千万人民币效益(成本节省)都不足为奇。至于高级计划系统(APS)，它侧重在“效率”层面的优化(尤其是计划效 率)，但APS的建设所涉及的业务和IT方面非常多，没有长期项目实施过程、大量IT投入和繁多的业务梳理工作是很难产生效果的。

那么把“效益”和“效率”混合在一起考虑是否可行呢?答 案是：最好不要这样做。有这样一个矿泉水饮料的大企业曾在2012年委托某软件公司进行所谓“网络规划”咨询项目，该企业还选用了全球某著名的网络规 划分析工具。但是，由于项目需求方坚持要把“效益”和“效率”问题柔在一起，例如把生产计划也放在了网络规划中进行考虑，使这个项目举步维艰。在我看来， 其实这个项目已然失去了其应有价值和目的，网络规划是要在战略和全局层面上发现最大化“效益”提升空间，这与生产计划的目标完全不在一个层面上。

八、网络规划的技术和工具介绍

我们之前花了很多篇幅介绍了网络规划的基本知识，也分享了一些案例。相信大家应该明白供应链网络规划和优化并非是件容易的决策，它需要考虑的因素实在太多， 不仅要考虑到仓库、配送中心、工厂、客户点、产品、运输线路、运输车辆、各种成本、各种包装等要素;还要考虑很多业务约束(如配送时效限制、淡旺季变化特 性、运能限制、运输线路限制、运输模式限制等等;更要考虑网络优化的目标(优化成本?优化配送时效?降低库存?)。。。很显然人脑是无法完成这样复杂的网 络规划决策，必须依靠合适的技术和专业的工具。

首 先，谈谈技术。几乎所有网络规划的决策必须把“运筹学”运用其中。“运筹学”英语叫operational research(或operationsresearch，简称OR)，“运筹学”一词最早出现于1938年，当时英国波德塞雷达站负责人A.P.罗尝 试对英国防空作战系统进行研究，希望找出雷达站合理配置方式实现与英国整个空军作战系统的协调，目的是能有效防御德机入侵，由此诞生了“运筹学”这个近代 应用数学的一个分支。“运筹学”主要利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。我们经常听到“线性规划”，“整数规 划”，“图论”等数学专有名词，这些都涵盖在运筹学研究范畴中。运筹学还有另一个通俗的技术名字：优化技术(Optimization)。网络规划其实就 是优化技术在供应链网络设计中的具体应用。

优化技术应用至少涉及3个基本要素：

1. 描述网络规划问题的数学模型。这需要数学建模专家才能完成的工作。一些企业经常会请大学老师来设计数学模型。其实这没有多少必要，因为供应链网络的共 同性非常明显，早在上世纪末开始相关的数学模型就已经成型和完善。本人曾经使用IBM/ILOG的LogicNet Plus专业规划工具与Llamasoft的工具对同一个客户的规划问题进行计算，发现结果完全一样。这2个工具虽然使用的优化算法引擎不一样，但数学模 型基本类似。对于一样的数学模型，使用不同的数学算法求解，其结果应该是一样的(就好比同样的数学题目可以用多种求解方式)。所有本人不大建议每次找专家 来建数学模型，既然我们已经有了现成的“轮子”(数学模型)，何必每次还要造轮子(即重新建数学模型)呢?

2. 求解模型的优化算法。一个网络规划模型可能会涉及到上百万决策变量、几十万个约束条件、多种优化目标，因此需要有稳定高速的优化算法来求解模型。优化算法 的研究始于1946年，那年第一台计算机诞生了。随着过去几十年的算法研究，加上计算机硬件性能的持续提升，目前的一台普通电脑完全可以承担非常庞大的模 型计算量。世界上最著名的优化算法包有这样几个：ILOGCPLEX，XPress，Gurobi等。

3.合适的顾问和业务专家。这些人必须首先了解供应链网络和运作的业务特点，其次还需要具备敏锐的数据分析能力，第三需要掌握至少一种网络规划的工具。满足这些条件的人才在还是比较稀缺的。

其次：谈谈网络规划的工具。上面说过，几乎所有的网络规划工具都需要内嵌高效的优化算法包。作为可实用的工具，它们还需要为使用者提供友好的用户界面和数据接口。市面上的网络规划工具分也为3个层次(见下图)：

1.运筹学模型求解工具，这好比是在计算机的Intel芯片上进行网络规划的建模和演算。现在除了大学老师，很少有咨询顾问会采用这样种方式。

2.业务模型求解工具。这好比是在计算机主板上进行网络规划的建模和演算。通用的平台虽然解决了基本的界面、报表、建模等功能，但数学模型还是需要由专业人士来构建。由于数学建模师是非常稀缺的人才资源，使用通用工具进行网络规划的情况也非常罕见。

3. 业务场景分析和模拟工具。这就好比用专业电脑进行网络规划工作。著名的工具包括ILOG的LogicNet Plus(现是IBM的产品)，SupplyChain Guru(Llamast产品)或者是CAST等。这种专业工具可以让使用者只需关注网络的业务特性和数据，无需操心数学模型或者优化算法。几乎所有从事 网络规划的咨询公司或企业内部的规划师都是使用这类工具。图二是目前世界上主流的专业网络规划工具发展演变图(来自：SupplyChain and Logistics Institute, Georgia Institute ofTechnology)，从图上我们可以了解到网络规划工具的发展已经历了约10多年历史，已经相当成熟。近几年，这些工具陆续通过500强跨国企业 或者专业咨询公司进入到。但是由于目前专业从事网络规划的咨询企业和顾问非常稀缺，一些用户还只能借助大学老师自己编制的模型来进行初步的网络规划工作。

无论使用何种网络规划工具，最重要的还是需要有具备供应链业务知识和实践经验的人来使用。这些人不一定是数学建模专家或教授(因为专业工具本身已经固化了成 熟的数学模型)，但他们能迅速把供应链网络规的特性转化为可以在工具中进行演算模拟的业务模型。我曾经见到一位来自澳洲的咨询顾问，他虽然不是数学专业人 士，但在供应链物流配送方面有很多经验。2013年他曾经为某大型医药物流企业做了为期3个月的网络规划咨询(使用ILOG LogicNet Plus工具)，他所建立的网络模型可以非常逼真地反映那个企业物流网络的特点。有了这个基准模型，这家企业就能对其未来不同的物流场景进行模拟，从而可 以为高层提供可靠的决策依据。

九、SCOR与网络规划的关系

大 家可能听说过SCOR(供应链运作参考模型)这个名词。SCOR是国际供应链协会(www.supply-chain.org)邀请了业界很多企业专家参 与设计的一套描述供应链运作的框架，包括了供应链绩效、流程、实践和技能等方面。SCOR基本反映的一个企业供应链运作所需要的基本要素，就好比描述了人 的“七经八脉”。但人除了“血肉筋脉”还需要一副正型的骨架。古语道“皮之不存毛将焉附”，但“骨之不正，皮焉安附”?供应链网络就是支撑“七经八脉”的 骨架。

供应链网络是供应链运作的“上层建筑”，它是一个承上启下的“腰眼”：上承供应链战略、下接供应链运作(见图)。最近某学者发文指责“星巴克在是暴利经营”，在我看来星巴克做的是“智慧经营”。她成功不单是在市场营销方面，更多的是在背后的供应链运作上：

·企业战略上，星巴克定位的是中高端商务人士群，以培养咖啡文化形成客户群;

·供应链战略上，追求的不是“成本优先”，而是“可靠性优先”战略。正是基于这种供应链战略，她把的物流配送外包给了DHL来管理(DHL的服务费用在可不会低啊);

·在供应链网络上，她很早就聘请了专业咨询公司对的供应链网络进行了规划设计。这种规划不是门店的选址，而是支撑未来门店扩张的供应配送网络的规划。

例 如星巴克的很多配送是冷链配送，有配送半径要求。但冷链配送成本高昂，如果网络结构设计不合理不仅会产生奇高的物流费用还会产生诸多不可靠的因素(如温 控、时效等等)。这个网络不仅要考虑现有、潜在的配送中心(CDC、RDC)选址、还需要链接了不同区域的物流配送模式。随着门店数量的增加，其配送中心 和配送策略也需要随之进行调整。网络规划和调整不可能放在日常的供应链运作层面进行考虑，因为它是全局性和预见性的决策。

·供应链日常运作，在Gartner的全球供应链Top25中报告星巴克名列其中。我们有理由相信SCOR的基因早已植入在其日常运作中。

我们可以做这样一个小结：SCOR可以帮助企业打通“七经八脉”，提升供应链运作的效率，而网络规划是供应链运作的“上层建筑”，强调的是“供应链全局效益”。这二者可以互相配合相得益彰。

十、案例分析

(1)3C电商物流网络规划案例：DC数量与库存成本间的平衡

Key Point:

通过减少配送中心总数，降低总库存持有成本

采用费率更高的空运弥补因DC数量减少带来的服务时效降低

在3C行业，各项物流成本按总费用排序一般依次为：

a)库存持有成本

b)运输成本

c)仓储运营成本

项目背景简介：

•美国某3C类电商。其从亚洲的工厂采购商品。所有货物从洛杉矶入关后发往各RDC。客户主要遍布美国200多个城市，由相关RDC直接配送。

•该电商把全国范围内的“次日送达”作为其竞争战略。

a.为了提供“次日达”服务，该电商选择设立尽可能多的RDC，从而使大部分客户都在公路运输一日送达的区域之类。

b.对于较偏远的客户，RDC则选择空运来满足“次日达”的服务水平需求

•在运营2年后，该公司的管理层发现整体的库存一直处于很高的水平，而这也大大影响了公司的现金周转。于是该公司决定重新规划其物流网络，在保证服务水平的前提下降低整体库存

公司现状网络：

现有网络分布与服务时效：

•全国14个RDC，客户遍布近200个城市;

•红色区域为1日送达，蓝色区域为2日送达，黄色区域3日送达。时效均以公路运输模式统计;

•90%的客户订单可以通过公路运输24小时送达，使用UPS陆运服务。蓝区及黄区客户使用UPS空运次日达服务。

现有网络物流成本：总成本18，947，000美元

•入库运输成本：851,000美元

•配送成本：2,930,000美元

•库存持有成本：13,291,000美元

•仓储运营成本：1,875,000美元

现有网络问题及业务限制：

•各城市客户需求变化极大，这就导致了：

•每个DC都需要备足各品类产品来保证服务水平

•公司不鼓励各DC间进行调拨：额外运输成本，商品损坏

应对策略：

•通过减少总DC数量，集中化管理库存来降低库存

•Riskpooling effect (在库存管理知识分享中我们会做进一步讲解)

规划后的网络：

网络分布及服务时效：

•从原有的14个RDC缩减为5个RDC：DC减少会带来库存成本的下降

•陆运24小时覆盖客户从原来的90%下降到55%：更多的客户需要使用空运来保证承诺服务时效;配送成本会显著上升

成本：总成本14,987,000美元，下降约25%

•入库运输成本：783,000美元 下降约10%;

原因：之前由洛杉矶发往14个DC，当前为5个DC。运输的规模效应导致运费降低。

•配送运输成本：5,900,000美元 上升约40%

原因：大量采用空运保证服务时效

•库存持有成本：7,679,000美元 下降约40%

原因：DC数量明显降低。Riskpoolingeffect

•仓储运营成本：625,000美元下降约60%

案列总结：

在面对变化较大(highvariability)的客户需求时，减少DC总数量，集中化管理库存是降低库存成本的有效策略。

但是随着DC的减少，平均配送距离会增加。为了保证原有服务水平，我们一般会选择空运等费率更高的运输服务。

考虑库存成本的前提下，到底设立多少DC，选择什么样的运输服务，则是网络规划需要定量回答的问题。我们在之后的知识分享中会为大家介绍定量分析的一些理论基础。

(2)百事可乐案例

Key Point：

我们来看一个网络规划在快速消费品行业的应用案例。这个案例将介绍百事可乐的瓶装集团PGB(PepsiBottling Group,www.pbd.com)如何通过优化网络(采购网络、配送网络等)从全局降低成本。

大家知道，在饮料食品行业，主要可节省的成本空间来自物流运输(重货物流)和生产，主要的风险是因为需求旺淡季变化对生能的要求分布不均。百事可乐的案例可以给我们的提示：

1)即使是最传统的行业也会面临因为消费习惯变化而需要进行业务转型。而网络规划是支持这种转型的重要手段之一;

2)网络规划可以从全供应链层面产生巨大的经济效益;

3)网络规划需要按阶段推行，并借助专家和技术工具;

4)网络规划的结论还可以作为企业进行业务流程变革和组织变革的依据。

百事可乐瓶装厂的网络规划案例

PGB在2005年时的年销售额在140亿美金，主要业务是生产、销售和配送百事可乐的饮料产品。PGB北美拥有57个生产厂，有1200多个SKU产品需要配送到360个配送中心。随着消费者习惯的变化(例如从碳酸饮料向非碳酸饮料转变)、环保意识的提高(例如铝包装产品比例减少)导致超过一半新产品产线在高峰时超过产能负荷。当时PGB需要从全局重新规划其产能布局，通过改变原来静态生产网络布局策略来适应市场变化趋势。

PGB在2005年引入了麻省理工学院(MIT)的教授大卫-辛奇利维(DavidSimchi-Levi)的团队参与他们的供应链网络分析和优化项目。大卫-辛奇利维在并不陌生，他的专著《供应链设计与管理》一书中文版已经成为各个著名管理学院的经典教科书。

大卫教授利用他开发的专用网络优化工具ILOGLogicNetPlus为PGB进行了为期2年的优化指导工作。整个项目分为了3个阶段：

Ø 第一阶段：2005第3季度完成了PGB区业务部的优化，区包含了3个生产厂、22个配送中心、400个SKU (图一)。

Ø 2005年第4季度完成了美国东区的网络优化，包括21个生产厂、145个配送中心和780个SKU(图二)。

Ø 在2006年第2/3季度开始为PGB的2007财年计划进行整体网络优化，包含了50个生产厂、280个配送中心、1000个SKU的全年规划，引入了财务、运输、生产、IT和供应链战略等个部门协同参与(图三)。

为了能更好的反应市场旺淡季的需求的变动，PGB把全年52周分为3个大时段进行产能规划(即前16周、中20周、后16周)。

为了降低模型计算的复杂度和减少累积误差，所有的需求以包(package)/品类(category)为单位做聚合。

由于是全局网络规划，就不能仅仅考虑某个环节的最优化，需要从全链层面进行取舍权衡，例如需要权衡预生产与库存、运输与仓储、自生产与外包等之间的关系。

基于网络规划和优化项目的结果，PGB还对它的生产采购策略、组织架构和流程进行的调整：

•把生产采购业务从原来的市场部剥离出来，这样可以持续每年进行类似的网络优化;

•预生产计划从部门提升到整个公司，自上而下地展开;

•原材料计划流程与生产策略进行了整合;

•把原来区域供应链计划员向生产经理报告改为向供应链计划部门汇报;

•美国的业务单元数量从7个减到了5个;

•原来很多参与采购决策的人员将转为供应链协同人员。

这一系列的工作所产生的投资回报是非常惊人的。

网络规划的效益

•降低了原材料和供应库存，从原来的2.01亿美元减少为1.95亿美元;

•分销的运输里程降低2个百分点，相当于当年销售额的7%;

•资产回报率从7.6%提升到7.8%;

•降低了成品仓库的缺货率，相当于额外提供了1230万箱饮料的供应。

(3)网络规划在并购中的案例(玛氏和箭牌)

网络规划被应用在很多企业的并购整合中，它往往可以为合并后的企业创造非常大的成本节省空间。这里让我们来看看世界上两家著名的糖果公司玛氏公司(Mars)和箭牌公司的合并案例。

KeyPoints：

1)公司合并和重组意味着它们的供应链资源需要进行整合，而供应链网络整合是一个必要的整合内容之一;

2)在进行供应链网络在规划时，由于整合的负责性，需要使用大量的运筹学技术，而这个技术就是网络规划的必须技术;

3)网络再规划的投入产出比非常惊人的，而且可以迅速的落地。

背景介绍

2008年4月28日，糖果生产商美国玛氏公司(Mars)联手巴菲特宣布出资230亿美元收购美国箭牌公司(Wm.WrigleyJr.Co.)。当时玛氏是全球销量最大的巧克力生产企业之一，旗下的知名品牌包括德芙、士力架、M&M以及伟嘉等，主要涉及糖果、巧克力和宠物食品等行业。而箭牌公司则是著名口香糖品牌“绿箭”和“益达”的拥有者，该公司还生产瑞士糖等糖果产品。当时，这2家公司在北美都有多产品的生产线，拥有庞大的外部供应商和制造网络;它们的分销网络都对服务水平有较高的要求，从而产生很高的运输和仓储成本;2家公司的客户群和分销网络有很大的重叠。虽然从产品结构说，玛氏与箭牌在主营产品系列上并没有太大的冲突，但从长期看，二者渠道同质，产品又有着很好的互补性，若能实现有效整合，可能会进一步降低成本，提高经营效率。

为此，在2009年，玛氏公司启动了“网络规划”的项目，该项目的目的有2个：

目标一：识别和评估2家公司供应链整合的效益。主要从配送中心归并、供应链设施的共享、物流配送的整合。

目标二：根据历史数据和未来5年的需求预测，规划未来优化的配送网络。

要进行这样规模的网络规划，必须使用到专业的网络规划工具和咨询顾问。玛氏当时使用了ILOG的专业网络规划工具(LogicNetPlus)来进行网络规划，同时还需要进行配送路径的规划和优化。整个项目分为了5个阶段：

第一阶段：对被合并的公司现有网络和路径分别进行分析，产生各自独立的基准网络模型;

第二阶段：对合并后网络进行现状建模和分析，目的也是形成合并后网络的基准模型;

第三阶段：对合并网络进行优化建模和各种场景假设;

第四阶段：通过场景模拟和大量的运筹学计算，找出整合网络的最优取舍点。【我在之前文章中说介绍过，网络规划就是权衡取舍的决策，需要通过定量和定性的模拟来寻找较合理的平衡点】

第5阶段：根据网络规划的结果，对未来5年提出发展规划建议。

此外，在这个项目中除了优化网络结构，玛氏还要求配送路径进行了建模和优化。(见图)

效益

这个项目是由刚被IBM收购的ILOG公司顾问负责。当时ILOG顾问曾对美国3个地区网络规划的投入产出进行了预估，认为可以下降约5%-9%的物流成本。

实践结果非常好。玛氏公司在2009年的CSCMP (Conference of Supply ChainManagement Professionals)年会上曾经分享了他们这个项目的初步成果，一年中共节省了约1000万美金。这还是刚刚开始，未来还会有更多的成本节省空间。

玛氏和箭牌的案例可能在有借鉴意义，尤其是在快速消费品并购活动中。由于了解网络规划价值的企业决策者较少，大家更可能关注在流程、组织架构、 财务人事等方面的整合，忽略了网络整合。但我们相信会有越来越多人看到网络规划的价值，因为这是一个牵涉面较小，可以当年投入当年就有产出的项目。网络规 划的结果往往还可以作为企业其他也整合的决策依据。[完]