解碼零售企業(yè)供應(yīng)鏈管理

在消費市場瞬息萬變的當下，零售企業(yè)作為連接產(chǎn)品與消費者的終端樞紐，直接面向消費者，以單次交易量小、交易頻次高、網(wǎng)點布局分散的特性，構(gòu)建起復(fù)雜的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)。而眼鏡零售供應(yīng)鏈更具特殊性：產(chǎn)品兼具功能性與時尚性，消費者對鏡片光學性能、鏡架材質(zhì)款式要求各異，且驗光配鏡服務(wù)高度個性化，這使得其在產(chǎn)品管理、需求預(yù)測和服務(wù)協(xié)同上面臨額外挑戰(zhàn)。

從網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃到需求預(yù)測，從庫存調(diào)配到成本控制，每個環(huán)節(jié)暗藏痛點與難點。如何突破困局，實現(xiàn)供應(yīng)鏈的高效運轉(zhuǎn)，構(gòu)建高效、靈活的供應(yīng)鏈體系，成為眾多眼鏡零售企業(yè)亟待解決的一大課題。本文基于行業(yè)特性剖析核心難點，并結(jié)合實戰(zhàn)案例提供解決路徑與思路。

一、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃：布局之困與科學破局

對于大型連鎖眼鏡零售企業(yè)來說，門店的數(shù)量、位置及連接方式至關(guān)重要，而當下多數(shù)企業(yè)的門店網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃仍依賴管理者的經(jīng)驗判斷和定性分析，缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學決策。

就眼鏡零售企業(yè)的網(wǎng)點布局來看，不僅要考慮商圈人流量、消費能力等常規(guī)因素，還需關(guān)注周邊居民的年齡結(jié)構(gòu)、視力健康狀況等。例如，在學校集中區(qū)域，青少年近視矯正需求旺盛，適合布局提供專業(yè)驗光和青少年近視防控產(chǎn)品的門店；寫字樓密集的商務(wù)區(qū)，更應(yīng)側(cè)重時尚鏡架和防藍光鏡片的供應(yīng)。現(xiàn)實中，多數(shù)眼鏡零售企業(yè)在規(guī)劃供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)時，缺乏對目標客群視力需求和消費偏好的深入分析，導(dǎo)致部分門店選址不當，難以充分發(fā)揮供應(yīng)鏈效能，運輸成本攀升、難以保障配送時效。

針對這一難題，供應(yīng)鏈選址規(guī)劃模型提供了科學的解決方案，從不同維度將地理區(qū)位、運輸成本、服務(wù)范圍等因素納入考量，幫助企業(yè)制定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案。例如，UFLP模型精準測算門店與倉儲中心的最優(yōu)數(shù)量及位置，在成本與服務(wù)覆蓋之間找到平衡點，幫助眼鏡零售企業(yè)確定合理的門店數(shù)量和倉儲中心位置；PMP模型通過需求權(quán)重計算優(yōu)化設(shè)施布局，精準匹配不同區(qū)域消費者對眼鏡產(chǎn)品的需求差異；SCLP模型致力于實現(xiàn)服務(wù)無死角覆蓋，確保每個區(qū)域的消費者都能獲取驗光配鏡服務(wù)；MCLP模型則追求最大化服務(wù)人群基數(shù)，強化市場滲透力。

二、需求管理：波動之難與智能預(yù)測

眼鏡零售的需求波動受多種因素影響，既有季節(jié)性變化（夏季太陽鏡），也有流行趨勢（明星同款鏡架）、產(chǎn)品周期（消費決策周期長），且極具個性化，消費者對鏡片折射率、鍍膜工藝、鏡架材質(zhì)和款式的選擇差異大，這些都增加了門店、SKU的精準預(yù)測難度。

借助先進的需求預(yù)測模型，可從技術(shù)上破局——傳統(tǒng)的移動平均、指數(shù)平滑、線性回歸方法，通過分析歷史數(shù)據(jù)預(yù)測趨勢，從歷史銷售數(shù)據(jù)中挖掘趨勢，找出不同季節(jié)、不同促銷活動下的銷售規(guī)律；機器學習、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能捕捉數(shù)據(jù)間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)，例如關(guān)聯(lián)明星穿搭、時尚雜志推薦與鏡架銷量的關(guān)系。當然還要結(jié)合需求建模技術(shù)，如巴斯擴散模型（預(yù)測新產(chǎn)品市場擴散）、先行指標模型（依據(jù)先導(dǎo)性數(shù)據(jù)預(yù)測需求）、離散選擇模型（分析消費者選擇行為）等，構(gòu)建更精準的預(yù)測體系。

三、庫存管理：多級之惑與協(xié)同優(yōu)化

眼鏡供應(yīng)鏈涵蓋鏡片（折射率、鍍膜、度數(shù)）、鏡架（款式、材質(zhì)、尺寸）等多級庫存，管理復(fù)雜度遠超普通商品。

在優(yōu)化路徑上，引入MULTIECHELON INVENTORY MODELS（多級庫存模型），科學設(shè)置供應(yīng)鏈推拉結(jié)合點，可實現(xiàn)動態(tài)平衡。企業(yè)根據(jù)概率保障服務(wù)水平，靈活運用隨機服務(wù)模型與承諾服務(wù)模型，在保障服務(wù)水平的同時，優(yōu)化全鏈路庫存成本。運用隨機服務(wù)模型，以及承諾服務(wù)模型（以確定性承諾保障服務(wù)），在滿足服務(wù)水平的前提下，對全鏈路庫存成本進行優(yōu)化。通過平衡各環(huán)節(jié)的庫存水平，減少不必要的庫存積壓，提高庫存周轉(zhuǎn)率。

四、運營成本管理：經(jīng)驗之限與模型增效

眼鏡零售門店日常運營中的配送路徑規(guī)劃、員工排班、采購補貨等決策，看似細微卻對成本影響深遠。驗光師、配鏡顧問等專業(yè)人員的排班，直接影響服務(wù)質(zhì)量和人力成本；鏡架鏡片的采購補貨，既要滿足多樣化需求，又需控制庫存成本。但目前，多數(shù)企業(yè)缺乏量化分析，常導(dǎo)致配送效率低下、人力浪費、采購成本過高，難以實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置。

運籌學模型為運營決策提供了科學依據(jù)：TSP模型（旅行商問題）與 VRP模型（車輛路徑問題）通過算法優(yōu)化配送路徑，減少車輛行駛里程和時間，尤其適用于鏡片和鏡架從中央倉到門店的配送；0-1規(guī)劃基于員工技能與服務(wù)需求生成最優(yōu)排班方案，提升驗光師人效比；EOQ模型（經(jīng)濟訂貨量）結(jié)合眼鏡產(chǎn)品消費周期，計算最佳采購補貨量，可降低庫存持有成本與采購頻次。

五、實踐案例：從模型到落地的價值驗證

筆者在某連鎖零售企業(yè)工作時，通過構(gòu)建滿足時效要求的成本最低網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型，綜合分析城市人口密度、交通狀況、消費能力等數(shù)據(jù)，精準確定了配送中心和前置倉的數(shù)量與位置。最終使配送時效提升了15%，訂單履約周期縮短至48小時內(nèi)；供應(yīng)鏈總成本（運輸+倉儲）下降10%，實現(xiàn)了效率與效益的雙贏。

根據(jù)全球最大的數(shù)據(jù)競賽平臺Kaggle發(fā)布的《AI Report 2023》數(shù)據(jù)顯示，德國最大連鎖零售藥店 Rossmann擁有1115家店鋪，基于XGBoost模型整合促銷、季節(jié)、會員數(shù)據(jù)，銷量預(yù)測準確率達 89%，有效指導(dǎo)了企業(yè)的采購與庫存決策。其成功經(jīng)驗，同樣適用于眼鏡零售行業(yè)。國內(nèi)一家眼鏡連鎖企業(yè)通過整合驗光記錄、會員購買歷史、社交媒體時尚熱點等數(shù)據(jù)，運用XGBoost模型對旗下門店的眼鏡銷量進行預(yù)測，采購決策誤差率降低 25%，庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)減少12天，提升了企業(yè)對市場變化的響應(yīng)速度。

結(jié)語

眼鏡零售企業(yè)供應(yīng)鏈的管理、優(yōu)化絕非單點突破，而是需要以數(shù)據(jù)為基、模型為器，打通 “網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃——需求預(yù)測——庫存協(xié)同——成本控制”的全鏈路閉環(huán)。唯有科學運用各類模型與方法，通過攻克網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、需求管理、庫存管理和運營成本管理等環(huán)節(jié)的難點，讓“驗光需求” 到“終端履約”的每個環(huán)節(jié)都成為企業(yè)競爭力的增長點，方可打造出高效、敏捷的供應(yīng)鏈體系，在商業(yè)浪潮中穩(wěn)健前行。

作者系卡爾蔡司光學（廣州）有限公司高級供應(yīng)鏈經(jīng)理