全球化已经不再是一个新词，全球化给世界各国的企业带来的影响已经逐渐深入。经济进入到中低速增长的今天，B2B企业如何面对复杂物流市场的考验？广域范围内的物流网络布局何去何从？物流成本如何进行真正地降低？请看文中给出的具体精炼的建议。 

行业环境

    对于大多数的大型B2B企业来说，物流网络从未像现在一样复杂。伴随着日益分散的生产厂商和遍布世界各地的客户，全球化的生产布局也日益成熟。这宣告着现如今的企业面临的挑战和从前不可同日而语。好在现在出现了比以前多得多的新工具，让我们有机会去重新优化物流成本。

    大多数B2B相关企业已经充分提高了在路径选择方面降低物流成本的能力，他们知道如何在既定的工厂和单个客户所在地之间选择最节约的路径运送货物。然而，很少有企业能够站在全局角度考虑他们的物流网络以及相关成本。这种全局视角需要同时考虑所有供应商和客流，这不仅需要追踪运输、搬运成本，也要关注送达终端用户之前耗费在仓储和库存上的成本。不这样去做，企业很容易错失从物流网络中获取更大价值的机会。

    大多数企业在运输成本上有着这样片面的观点，其原因在于这些企业有着相对孤立的组织形式，即由特定的部门分别管理物流的某一环节。比如，负责将货物从工厂运送到仓库是一个部门，负责将客户订单分配到特定生产线的是另一个部门，负责和承运商谈判价格是其他部门。

    一些企业根据客户或渠道来对供应链管理过程进行划分，并且采用一成不变的网络结构。在一般情况下，入厂物流与出厂物流是分开管理的，这造成回程运力运用效率低下，这种现象在偏远地区更为显著。每个环节的管理者都极力优化各自单一的物流成本，但是并没有考虑到成本的相关联性。他们甚至还没意识到他们的一些决策会为其他环节带来更高的成本。

优化物流路径的五大杠杆

    企业需要从全局角度出发，而不是采用零碎的方法管理他们的物流网络。这意味着需要关注所有产品的量、所有可能的运输路径，考虑每个决策在整体物流成本中的影响，也需要为了优化全供应链的成本而进行一些权衡。为了能够达到这样的效果，供应链主导企业可以应用以下五大“杠杆”：

杠杆一：运输方式与运输路径组合

    管理者必须决定在某条路径和中转点上如何部署运输方式（比如公路、铁路、水路），以实现从成本和时间两方面优化货流。他们必须对出入厂物流可能造成的影响进行权衡，找出供应商与客户网络中潜在的协同来对回程进行优化。

    举个非常简单的例子，特定路径的单程公路运输也许比铁路运输成本高，但是如果存在回程货物，公路运输成本可能反而低于铁路运输。运送零担货物未必十分高效，但它可以有效降低在途库存，并且充分利用流动资金。

    最后，在中转节点增加换装设备可能增加装卸作业，但如果企业能够实现规模作业，或者采用更低成本的运输方式（例如用水路代替铁路）也可以降低总成本。所有上述因素都值得仔细考虑。

杠杆二：仓库与分拨中心网络

    管理者应该仔细考虑企业需要的仓库以及分拨中心的数量、位置、库存种类、服务范围（供应商、客户）。决定是分散存储还是集中存储，有利于提高企业运输设备利用率，从而获得更低的运费率。其中前者意味着建立若干仓库存储不同货物，再从分散存储的仓库向客户发货；后者意味着建立集中存储的分拨中心，再从这一仓库向客户进行统一发货。

杠杆三：产品运输起讫点调整

    公司通过将产品和客户重新分配到特定工厂或仓库，也许会降低总运输路程和成本。显然，企业需要综合考虑这种调整带来的相对收益、对资金的影响以及运作层面的限制因素等。在大多数情况下，对产品稍作调整是可以做到的，并且也可以达到降低成本的效果。

杠杆四：运量整合 

    对一家公司的生产计划进行仔细地检查，可以发现如何进行运力整合，以便最大限度地利用企业自身以及承运商的设备。例如一家拥有足够铁路货运量的企业可以编开车组或专列。

有很多方法来构造更大的运输批量，比如维持库存水平、建立集货中心、和其他企业拼货等。这样做带来的好处是能提高搬运效率减少换装成本，使得企业能在谈判中拿到更好的运费率。

杠杆五：控制运费率

    企业需要将各种运输方式、运输路径的价格和成本结构透明化（包括基本费率、燃油附加费、人工费用、第三方设备费用、养路费等）。他们可以通过招标以及对应有成本的建模的方式实现透明化。这种做法有助于管理者识别出某些可能花费了过高的成本特定路径，这对于优化运输方式和运输路径组合是极为重要的。

    企业必须通过探索备选运输方式或者承运商的方式，在合作的承运商之间引入良性竞争。评估和了解业务中的关键环节，采用“威逼利诱”的方法有策略地加以控制，也这是十分重要的。例如管理者可以提高一些路径上的运量，同时在没有可替代承运商的路径上降低运量并提高运费，这就是“利诱”；或者他们可以在没有可替代承运商的路径上以降低运量为要挟，要求承运商降低运费，这就是“威逼”。

部署大数据分析战略

    知道了该拉动哪支“杠杆”容易，但何时、如何拉动很困难。“杠杆”之间是具有关联性的，其中一支有改善通常需要在另一支“杠杆”上有所舍弃。企业在做这些舍弃时必须紧盯着它对整体物流成本的影响。为了从供应链角度优化整体物流成本，一家企业需要同时考虑所有“杠杆”。

    限制因素和可能产生的后果的数量都是超乎想象，想象有一个北美洲的金属制品运输企业，为了确定全美范围内最优的出厂分拨的运输模式，可能需要考虑一个超过500个节点的物流网络（涉及到的工厂、用户、中转点、仓库数量），与此同时，该企业还需要考虑大约100000条弧（弧代表不同节点之间的运输），包括上百万英里的公路、上千公里的铁路以及水路组成的网络。为了优化这样的一个网络，该企业将需要分析上千亿种可能的组合。另外，外部成本驱动因素，如特定的商品的需求、供应商和客户的位置和数量、燃料和商品的价格，以及汇率都在不断变化，优化物流成本时若是考虑不全面很可能适得其反。

    许多供应链领导者都知道评估所有因素才是解决问题的正确方法，但是做起来总是难以实现。因为变量的规模很大，企业需要收集的数据量也很大，在如今这样一个飞速变化的市场环境中，几乎没有企业有足够的时间精力去给出最切实可操作的方案。但是幸好有大数据分析工具，优化变得不再遥不可及。

行动起来！

    为了运用大数据分析方法来优化总物流成本，供应链领导者首先要做的是，应该把公司各环节的相关人员聚集在一起，共同完成建立一个基于现状业务的物流网络清晰图景，大家应当在地图上描出供应商、客户、工厂、仓库、分拨中心以及可选的运输方式。

    下一步是去辨识出企业最大的成本来源，包括具体的运输方式、中转库存、具体的设备等等。同时也应该弄清公司的现状约束条件（比如承诺交付时间以及各工厂的最大产能等）并进行管理，很重要的一点是，要弄清这些约束是否真的无法改变。例如，有些管理也许是建立在假设一些客户需要每天运货的前提下的，但是客户其实可能也愿意接受灵活的送货排期。这种情况下，了解所有潜在的可替代方案的价值就变得极为重要，例如可以进行招标以获得市场真实的费率情况。

    供应链领导者需要组建一个由物流和建模专家组成团队，去构造一个考虑到所有信息的网络优化工具。有了这一有力工具，他们将能够基于不同前提条件，通过调试一系列的参数、约束条件等，找到调整企业物流网络的方案。他们也能够测试每一种方案对整体物流成本的潜在影响，从而给出不同运输模式下的备选物流策略，使得企业在与供应商的谈判中占据有利位置。

    拥有了这样的能力，企业在对五大杠杆进行操作时，才能够做出更明确、更具体的选择，更好地优化整个供应链上的物流成本。尽管这仅仅是开始，但是具备这样的思路是当今各个企业想要战胜当下面临的复杂物流环境，必须迈出的第一步。

双壹咨询精编|来源：中物协