【供应链杰出案例】森马服饰 柔性智能决策平台

杰出案例导读

由达睿供应链管理咨询DRiSCM与ACE Events共同举办的《供应链创新发展与变革转型2024年度杰出企业案例评选》已圆满落幕。我们将于近期陆续发布这些杰出企业案例,向大家展现供应链管理最新的发展趋势,以及这些企业勇于变革和不断超越自我的努力精神。

        森马服饰是一家以多品牌服装服饰为主导产业、跨产业发展的综合性民营企业。拥有的两大自主品牌森马(semir)和巴拉巴拉(balabala)是国内休闲服和童装领域的领军品牌 ,其中巴拉巴拉市场占有率长期位于童装领域第一。

        森马服饰连续多年被评为中国服装行业销售、利润双百强,中国民营企业500强,位居中国服装行业竞争力10强,是中国服装行业优势企业之一 。森马的快速发展在行业内被誉为创造了“森马速度”和“巴拉巴拉奇迹”。

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行业痛点与机遇

        随着消费者对于服装的需求越来越个性化、多样化,同时电商渠道占比持续提升,订单碎片化程度进一步放大,生产周期进一步压缩。传统计划性生产的供应链流程已无法适应不断变化的需求,这就要求服装生产方式必须更加灵活和高效,服装柔性生产就是在这样的背景下应运而生的概念。

        而森马服饰旗下拥有多品牌、多品类、多岁段、多渠道的产品,且供应链网络极其庞大与复杂,想要做到敏捷、高效,并兼顾成本可控的解决方案难度超乎想象。一方面需要整合多元化的产品差异化需求匹配合适的供应资源,同时要统筹原材料、成品加工及物流配送等错综复杂的供应计划协同,还要时刻面临市场需求不断变化下突发的采购需求。然而,传统的供应链管理模式下各部门往往追求局部利益,而造成各自为政,而跨部门信息沟通不畅进一步造成跨部门协同困难,决策更是大量依靠人为经验和拍脑袋。归纳起来可以列出以下主要痛点:

1. 缺乏全链条信息及资源可视性,数据及信息分散于多个部门/系统/个人/供应商中,跨部门信息交互效率低下,难以对全品牌、全渠道的柔性需求有效的进行资源整合,无法支持有效的产销协同。   

2. 各品牌柔性订单预测标准不统一,且人工预测存在不准确、响应速度慢、信息传递仍使用手工表格等问题,面对产品不断增加、需求频繁变化。人工预测与线下传递无法跟上这类复杂的变化作出快速及时响应;

3. 产线占用及材料库存数据均为线下表格,信息不对称,更新不及时,消耗不准确,跨品牌共享使用困难,容易造成产能资源闲置或材料库存浪费。

4. 订单需求确认后,需要人工通过电话对面辅料齐套和产线预留与供应商反复确认,无法及时匹配资源,耗时近一周才可下发订单,拖延柔供下单,损失零售机会。

5. 供应商无法获取零售数据,无法进行自主决策,提前做好产能预留或材料备货,只能被动等到品牌方下发采购需求后再安排,同样也拖延了订单交付时间。

在此背景下,优化柔性供应链管理模式,降低供应链成本,减少信息孤岛,强化上下游协同效率,实现灵活生产与快速响应的能力,已经成为森马供应链管理的重中之重。所以迫切需要寻求更为智能、更加高效、更敏捷的解决方案。

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SUPPLY FORCE 数字供应链协同平台

   基于以上痛点,森马服饰从2018年开启了柔性供应链项目,探索柔性智能决策的解决方案。我们的目标是实现全链条供应链的数智化互联互通,通过数据分析而实现科学决策,通过资源最大化的利用,并在确保质量的前提下,实现成本和速度的最优方案,最终帮助企业实现业绩增长。探索过程并非一蹴而就,它历经近6年时间,分3个阶段、每个阶段又分为多项任务,团队边探索、边实践、并不断迭代完善与升级的过程。

      柔性智能决策项目时间线:
  • 2018年开始启动方法论沉淀、模型框架搭建、决策算法拟合,并不断优化

  • 2021年开始搭建柔性AI运营系统(零售端),并持续推广使用

  • 2023年启动柔供智能决策平台及供应端改造

      整个柔性供应链项目过程由跨部门团队的广泛参与,并且得到了管理层的关注与支持,最终共同完成并汇总成为了“3+3+1”柔性智能决策平台解决方案。

“3+3+1”柔性智能决策平台解决方案

 

       其中包括:

  • 零售端3个模块:根据产品的零售情况,并结合产品生命周期及当前库存情况预测采购需求,同时要实时捕捉市场趋势及热点,补充新产品寻求零售增量的机会。

  • 供应端3个模块:通过在线管理原材料的有效供给、成品产能的实时掌控、及针对柔性高时效要求下的全链路“绿色通道”管理。最终保障柔性订单平稳交付。

  • 决策端1个平台:基于零售需求及供应链现有资源,智能分析供需平衡、资源匹配的最优采购方案,实现利益最大化。

        以下将对“3+3+1”柔性智能决策平台的各个模块逐一进行简要介绍。

零售端:

1. 零售数据分析

        在服装行业实时分析零售数据成为制胜关键。森马建立测算模型,快速识别爆品、旺销、平销与滞销商品,为决策提供坚实依据。不仅监控每日销售动态,还深入剖析顾客偏好、零售趋势,助力企业精准调整库存结构、优化商品组合。爆品加速补货,滞销品灵活促销,确保资源高效配置。实时数据驱动的决策,让服装企业更加敏锐地捕捉市场机遇,灵活应对挑战,实现业绩持续增长。

零售数据分析

2. 产品生命周期管理

        精准管理产品生命周期有助于提升效率与响应市场。森马通过建立精细化的产品生命周期管理模型,实时监控从设计到退市的全过程。对商品进行标签化管理,并跟踪产品销售趋势、顾客反馈及市场变化,拟合产品全生命周期曲线,并紧密关联库存管理系统,动态分析库存水平与销售速度,从而智能预测未来需求,并动态输出采购需求建议,确保热销款式及时补货,避免滞销品积压,优化库存结构。这种灵活的采购策略不仅提升了资金周转率,还增强了企业的市场竞争力,使企业在快速变化的时尚潮流中保持领先地位。

产品生命周期管理

3. 行业趋势捕捉

        除了内部数据分析外,行业趋势捕捉是实现增量的制胜法宝。企业利用WGSN、Trendstop等流行趋势网站捕捉国际时尚前沿趋势热点,还深度挖掘电商平台数据,分析热销款式、用户评价及购买行为,快速响应市场变化。同时,成立消费者洞察部门,运用大数据分析、用户调研、社交媒体监听等手段,持续研究消费者画像,深入了解其偏好、需求及心理变化。通过以上触点精准捕捉已经市场热点及消费者心智产品,,速调整产品策略,补充市场缺失,推出符合潮流且具有差异化的产品,从而在激烈的市场竞争中脱颖而出,实现零售增量的显著提升。

供应端:

1. 材料库存在线

        材料库存在线模块的引入,为森马服饰的供应链管理带来了颠覆性变革。该模块集实时库存、生产追踪、消耗监控于一体,实现库存信息全透明,简化流程,提升效率,各环节无缝衔接。通过精准数据预测需求,优化库存结构,减少浪费,提升盈利。与供应商紧密合作,共享库存信息,快速响应市场,实现双赢。同时,该模块为决策提供科学依据,助力企业灵活应变,快速迭代产品,满足消费者需求。此创新不仅是森马数字化转型的里程碑,更是其在未来市场保持竞争力的关键所在。

2. 成衣产能在线

        产能在线模块的引入,彻底颠覆了传统产能管理模式。通过实时共享供应商产能信息,它消除了繁琐的沟通环节,确保数据的即时性和准确性。内置的数据分析工具,让复杂的数据统计变得简单快捷,为高效决策提供了有力支持。这一变革不仅极大提升了工作效率,还促进了供应链的透明化管理,降低了因信息不对称带来的风险。展望未来,产能在线模块将持续优化,推动供应链向更加高效、智能的方向发展,实现产能管理的全面升级。

3. 柔供绿色通道

        国内服装品牌传统的期货订单,从开发到生产周期通常是6-9个月。而从成本核算到质量管控,再到物流配送,每个环节都需要经历繁琐的审批和等待。尤其是面对柔性订单,市场需求的快速变化要求我们能够迅速响应,但传统的处理流程往往难以满足这种高效灵活的需求。而柔供绿色通道模块深度贴合柔性订单的特性,对传统繁琐流程进行了根本性优化,为企业带来了显著的效益提升。

在成本核算方面,与GSD工时系统紧密集成,彻底改变了以往手动核算成本的低效模式。现在,只需简单输入订单信息,系统便能即时生成精准的价格评估,极大地节省了时间与人力资源,让成本核算变得既快速又准确。

在质量管控方面,优化了审批与送检流程,开辟了入库收货的绿色通道。这不仅缩短了质量检查周期,还通过强化时效管理,确保了结果反馈的及时性,为企业赢得了宝贵的时间窗口,进一步提升了客户满意度。

在物流配送方面:将传统的串行流程转变为高效的并行处理模式,各环节同步推进,极大地缩短了订单处理周期。此外,柔性订单还享受到了预留库位与自动校验的专属特权,这些创新举措共同作用下,使得订单能够迅速响应市场需求,准时无误地送达客户手中。

柔性智能决策平台:

        “柔供智能决策平台”作为森马服饰的核心管理中枢,深度整合了零售端与供应端的六大关键模块,实现了从市场需求到供应资源的无缝对接与最优匹配。该平台通过实时采集并深度分析零售端的销售数据、顾客偏好及市场趋势,结合产品生命周期管理的精细化监控,确保商品组合与库存结构的精准调整。同时,供应端的材料库存在线与成衣产能在线模块,则为平台提供了透明的库存信息与实时的产能数据,使决策更加科学、高效。

        相信同行们或多或少在柔性订单在执行过程中遇到过以下的情况,而随着森马柔供智能决策平台的上线,一些问题也得到了明显改善。

场景一:订单碎片化,处理效率低下、生产计划调整困难。

        传统大批量流水线作业模式难以适应个性化、小批量的市场需求。通过平台能够更高效地处理订单和生产计划。平台通过数据分析和预测,结合供应商实时产能情况提供科学的生产决策支持,实现小批量、多款式、快速交付的生产模式。

场景二:选款决策环节以人工选款与主观判断为主

        需多传统服饰品牌在选款时往往存在“谁的眼光好、看得准“这样人工主观判断,这样的”经验主义“越来越难以准确捕捉市场趋势和消费者需求。而平台通过”爆旺平滞“分析,和市场趋势和消费者需求捕捉,提供更科学的选款和决策支持。

场景三:材料库存核实困难,瓶颈材料影响交付周期

        生产一件服装所涉及到材料非常多,一件羽绒服甚至会用到几十种物料,可能因为一个扣子没到位就影响了整件衣服的交付。核实材料库存和生产周期耗费了大量的时间和精力,而且还会因为时间差异造成数据不准确。通过平台将库存信息透明就解决了这样的问题,并且可以提前识别瓶颈材料提前安排生产,减少等待物料而影响交付。

场景四:产供销计划需求与实际生产节奏不一致

        随着消费者需求的多样化和个性化,市场趋势变化迅速。传统的批发模式难以准确预测和满足快速变化的市场需求,而提前大量备货更会导致供应链响应速度滞后,面临较大的库存压力。所以我们更希望产品交付时间更贴近真正的零售需求,再确定合适的下单时间,最终降低库存周转。同时通过调节长周期期货订单与短周期柔性订单的下单节奏,提高供应商的产线均衡, 实现多方共赢,而平台就为此目标提供了有效的帮助。

03

初步成果与价值

         随着森马服饰柔性智能决策平台上线,带来了前所未有的变革。不仅优化了决策流程,提升了生产效率,更在客户满意度和库存管理等方面取得了显著的成果。

一、决策效率的飞跃

        在柔性智能决策平台的助力下,森马服饰的决策效率实现了质的飞跃。平台通过自动化和智能化手段,极大地缩短了下单决策周期,整体周期缩短了60%。具体来说,平台实现了以下几个方面的优化:

  • 实时材料齐套与交付预测:平台能够实时掌握材料的齐套情况和成衣的交付周期,减少了与供应链部门的反复沟通,大大提高了信息传递的效率。

  • 在线确认与减少无效沟通:面辅料齐套和产线预留的情况可以直接在线确认,减少了与供应商之间的人工核对环节,降低了无效沟通,提高了信息的准确性和可靠性。

  • 自动采购成本核算:平台能够自动核算采购成本,替代了传统的人工议价环节,不仅提高了核算的准确性和效率,还降低了人为因素对采购成本的影响。

二、全链路信息协同,生产周期大幅缩短

        柔性智能决策平台通过实现全链路的信息协同,显著减少了信息传递及生产等待时间,使生产周期缩短了43%。具体体现在以下几个方面:

  • 自主决策订单周期与成本:平台能够实时检视材料齐套及产线预留情况,使企业能够自主决定订单周期和对应成本,基于零售需求快速响应。

  • 实时材料寻源:当材料齐套不足以满足生产需求时,平台能够快速通过材料商城进行寻源,匹配现货材料,确保生产的顺利进行。

  • 标准化生产周期与成本:平台建立了不同优先级下的生产周期标准及成本标准,确保供应商利益及可持续发展,同时也为企业的决策提供了有力支持。

三、柔性订单占比提升,售罄率优化

        柔性智能决策平台的引入还带来了经营指标的显著提升和优化。比如大幅降低首单比例,柔性订单占比翻番,售罄率高于整体3-5%,具体来说:

  • 减少预测型翻单:基于零售数据的决策方式,使森马服饰能够大幅减少预测型翻单比例,有效提高了柔性款的售罄率,减少了滞销款的风险。

  • 良性循环的形成:柔性智能决策平台的引入带来了自主备料及产能预留的良性循环。更短的生产周期提升了库存周转效率,减少了库存占用,释放了更多的OTB(可采购预算)进行采买,进一步提升了企业的采购灵活性和市场竞争力。
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持续迭代与优化

        森马服饰柔性智能决策平台,致力于应对服装行业多变的市场环境和消费者日益增长的个性化需求。我们希望通过先进的智能化决策系统,优化和提升企业内多品牌运作的协同效率,同时拉通内外部及上下游的供应链管理能力,确保生产与运营的高效、敏捷与灵活。最终目标是提升客户满意度,共同提升整体运营效率,为企业及合作伙伴创造更多的利润。

        目前,我们的柔性智能决策平台已经初步实现了智能化管理,为企业带来了显著的运营效益。通过该平台,我们能够更精准地把握市场动态,更快速地响应消费者需求,从而确保产品能够及时、准确地送达消费者手中。

        随着智能时代的深入发展,我们认识到柔性智能决策平台还需要不断的迭代优化。为此,我们将结合AI技术,引入更科学、更智能的算法,以进一步提升平台的智能化水平。因此,在下一阶段,我们将重点围绕以下几个方向,持续推动柔性智能决策平台的迭代升级。

一、深化AI技术在决策过程中的应用

        下一阶段,我们将进一步深化AI技术在柔性智能决策平台中的应用。通过引入更先进的算法和模型,我们将实现更精准的零售预测、更智能的原材料及产能资源匹配、更高效的自动排单以及更优化的物流配送网络。这些技术的应用将大大提升我们的决策效率和准确性,确保我们能够迅速响应市场变化,满足消费者需求。

二、构建全面的数据驱动决策体系

        数据是智能决策的核心。在下一阶段,我们将构建更加全面的数据驱动决策体系,实现数据的实时收集、分析和应用。通过整合内外部数据源,我们将构建一个庞大的数据仓库,为柔性智能决策平台提供坚实的数据支撑。同时,我们还将开发先进的数据分析工具和方法,深入挖掘数据背后的价值,为决策提供更加科学的依据。

三、加强供应链协同与智能化管理

        供应链是森马服饰柔性智能决策平台的重要组成部分。在下一阶段,我们将加强与供应商、物流服务商等合作伙伴的协同合作,共同构建智能化的供应链管理体系。通过引入物联网、区块链等先进技术,我们将实现供应链的透明化、可视化和智能化管理,确保供应链的顺畅和高效。

四、优化用户体验与个性化服务

        消费者是森马服饰柔性智能决策平台的最终服务对象。在下一阶段,我们将持续优化用户体验和个性化服务。通过引入先进的用户行为分析技术,我们将深入了解消费者的需求和偏好,为他们提供更加精准、个性化的产品和服务。同时,我们还将加强客户关系的维护和管理,提升客户满意度和忠诚度。

五、持续创新与技术研发

        技术创新是推动森马服饰柔性智能决策平台持续发展的关键动力。在下一阶段,我们将继续加大在技术研发和创新方面的投入力度,不断探索新的技术趋势和应用场景。通过与高校、科研机构等合作伙伴的紧密合作,我们将共同推动智能化技术的突破和发展,为森马服饰柔性智能决策平台的未来发展注入新的活力。

        我们相信,通过不断的迭代优化和引入AI技术,森马服饰柔性智能决策平台将为企业及合作伙伴创造更大的价值,共同推动服装行业的智能化升级和发展。

关于英麦尔

英麦尔业务聚焦于时尚领域,已为安踏集团、特步集团、李宁集团、鄂尔多斯集团、绫致集团、森马集团、太平鸟集团、斯凯奇集团等300多个市场主流品牌提供数字供应链协同平台服务。

约35,000多家成品制造商、面辅料商已加入SUPPLY FORCE产业社区的建设,系统链接全国40多家主流质量检测机构、集成了市场上各主流外围系统如3D、ERP、WMS、TMS、GSD等。

Supply Force 是鞋服行业数字供应链协同管理的最佳运营平台。

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