在最后一公里終端形態(tài)發(fā)生深刻變化的新零售物流時代，頻頻冒出黑科技的物流硬件幾乎填滿了所有場景，無人機(jī)、無人車、快遞柜等終端層出不窮。與此同時，物流軟件系統(tǒng)也給零售業(yè)態(tài)注入了新的動能。
傳統(tǒng)門店物流系統(tǒng)
我國的零售生態(tài)一直處在較為落后的狀態(tài)，便利店、超市不僅數(shù)量少，商品的陳列也與需求漸行漸遠(yuǎn)。消費(fèi)者去門店購物，店主實(shí)現(xiàn)不知道消費(fèi)者的訴求，無法實(shí)現(xiàn)科學(xué)備貨，進(jìn)貨往往要經(jīng)廠商和批發(fā)商，再到代理商，最后才到零售商手里。
由于供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)，批發(fā)商靜態(tài)發(fā)貨，過于死板，常常沒有規(guī)律，零售門店特別被動，無法及時補(bǔ)貨滿足客戶需求。
關(guān)于訂貨有一個基本的公式可循，如下：
基礎(chǔ)訂貨公式：訂貨量 = 前七天平均銷售X 到貨周期+滿陳列量- 門店現(xiàn)有庫存
早前信息化不暢通時，小作坊和夫妻店門店沒有科學(xué)的規(guī)劃，在產(chǎn)存銷等系統(tǒng)方面極其薄弱。一個便利店經(jīng)營除了要考慮門店前期銷售情況、到貨周期、貨架陳列量、門店目前庫存，還得對整個社區(qū)店的商圈、顧客群、天氣（晴雨、溫度）、節(jié)日、促銷、計(jì)劃（門店制定的銷售計(jì)劃）、可替代品等影響因素做全面的分析。
在整個零售體系中，小門店的訂貨顯得異常被動，這是因?yàn)楣?yīng)商每一次的配貨是基于整個區(qū)域而執(zhí)行的，嚴(yán)重忽視個體店的特殊情況，小店在盤存完存貨以后，打電話問供應(yīng)商要貨，可如果急需，小門店只得去別的經(jīng)銷商拖貨，最終造成賬目混亂，缺貨成本增加。
SKU的擴(kuò)大，催生了超級賣場，連鎖超市自帶信息系統(tǒng)，提高了訂單處理的生產(chǎn)力，信息系統(tǒng)功能涵蓋了單品資料維護(hù)、供應(yīng)商資料管理、促銷、調(diào)價功能、商品分類管理。
下面筆者將對超市采購管理系統(tǒng)、倉儲管理系統(tǒng)、配送管理系統(tǒng)等門店物流系統(tǒng)加以簡析。
采購管理系統(tǒng)
該系統(tǒng)囊括供銷合同管理、登記商品的供銷合同管理、提供和供應(yīng)商給的銷售實(shí)績、采購員也分析管理、促銷商品的管理、自動補(bǔ)貨系統(tǒng)諸多功能，采購集成了供應(yīng)商和商品的存在狀態(tài)和數(shù)據(jù)變化，初步實(shí)現(xiàn)了無紙化作業(yè)。
倉儲管理系統(tǒng)
接到訂單后，倉儲系統(tǒng)立即啟動，盤存整個庫存商品，統(tǒng)計(jì)出入庫數(shù)量，且科學(xué)分析庫存時間、周轉(zhuǎn)率，安排貨物運(yùn)輸配送和退換貨交接，門店此階段關(guān)注大倉庫存是否滿足需求、供應(yīng)商是否按時配貨、商品到店時是否及時按計(jì)劃陳列。
配送管理系統(tǒng)
配送管理系統(tǒng)兼具收貨管理功能、貨位管理功能、揀選配送管理功能、理貨復(fù)核管理功能、路線規(guī)劃功能，車輛定位跟蹤功能，門店僅僅在停留執(zhí)行層面，而有關(guān)優(yōu)化的部分依舊沒有很大的提升。
傳統(tǒng)零售門店的這些軟件系統(tǒng)從不同程度上給予了門店部分支持，可都只是停留在執(zhí)行層上，將部分人工管理系統(tǒng)化、無紙化，卻無法化解決策層和科學(xué)降本上的難題。
隨著外賣的興起，餓了么、美團(tuán)外賣、百度外賣紛紛抓住移動互聯(lián)網(wǎng)的紅利，進(jìn)行了一場別開生面的外賣大仗，一方面各方企業(yè)融資對用戶瘋狂補(bǔ)貼，另一方面借用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，科學(xué)規(guī)劃安排運(yùn)力，其中智能調(diào)度系統(tǒng)，更是企業(yè)追捧的重要對象。
O2O外賣智能調(diào)度
移動互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，將傳統(tǒng)軟件包裹在門店的嚴(yán)實(shí)外衣一點(diǎn)點(diǎn)扒去，城市中生活的年輕人崇尚的快節(jié)奏選品，變成傳統(tǒng)門店奢侈的夢想，看起來觸手可及，卻與現(xiàn)實(shí)遙不可及。
大數(shù)據(jù)+移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用漸漸成為外賣平臺提高效率，縮短用戶等待時間的不二法門。
美團(tuán)外賣的“超級大腦”
在過去一年多時間里，美團(tuán)配送團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、仿真技術(shù)等方面，持續(xù)發(fā)力，深入研究，并針對即時配送場景特點(diǎn)將上述技術(shù)綜合運(yùn)用，推出了用于即時配送的“超級大腦”——O2O即時配送智能調(diào)度系統(tǒng)。
系統(tǒng)首先通過優(yōu)化設(shè)定配送費(fèi)以及預(yù)計(jì)送達(dá)時間來調(diào)整訂單結(jié)構(gòu)；在接收訂單之后，考慮騎手位置、在途訂單情況、騎手能力、商家出餐、交付難度、天氣、地理路況、未來單量等因素，在正確的時間將訂單分配給最合適的騎手，并在騎手執(zhí)行過程中隨時預(yù)判訂單超時情況并動態(tài)觸發(fā)改派操作，實(shí)現(xiàn)訂單和騎手的動態(tài)最優(yōu)匹配。
同時，系統(tǒng)派單后，為騎手提示該商家的預(yù)計(jì)出餐時間和合理的配送線路，并通過語音方式和騎手實(shí)現(xiàn)高效交互；在騎手送完訂單后，系統(tǒng)根據(jù)訂單需求預(yù)測和運(yùn)力分布情況，告知騎手不同商圈的運(yùn)力需求情況，實(shí)現(xiàn)閑時的運(yùn)力調(diào)度。
在這一套調(diào)度流程中會遇到一個關(guān)鍵問題——訂單分配，下面就方案架構(gòu)和關(guān)鍵要點(diǎn)來分析一下：
外賣訂單的分配問題一般可建模為帶有若干復(fù)雜約束的DVRP（Dynamic Vehicle Routing Problem）問題。這類問題一般可表述為：有一定數(shù)量的騎手，每名騎手身上有若干訂單正在配送過程中，在過去一段時間（如1分鐘）內(nèi)產(chǎn)生了一批新訂單，已知騎手的行駛速度、任意兩點(diǎn)間的行駛距離、每個訂單的出餐時間和交付時間（騎手到達(dá)用戶所在地之后將訂單交付至用戶所需的時間），那么如何將這批新訂單在正確的時間分配至正確的騎手，使得用戶體驗(yàn)得到保證的同時，騎手的配送效率最高。
美團(tuán)外賣每天產(chǎn)生巨量的訂單配送日志、行駛軌跡數(shù)據(jù)。通過對配送大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘，會得到每個用戶、樓宇、商家、騎手、地理區(qū)域的個性化信息，以及有關(guān)各地理區(qū)塊騎行路徑的有效數(shù)據(jù)，那么訂單智能分配系統(tǒng)的目標(biāo)就是基于大數(shù)據(jù)平臺，根據(jù)訂單的配送需求、地理環(huán)境以及每名騎手的個性化特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)訂單與騎手的高效動態(tài)最優(yōu)匹配，從而為每個用戶和商家提供最佳的配送服務(wù)，并降低配送成本。
即時配送訂單分配問題的優(yōu)化目標(biāo)一般包括希望用戶的單均配送時長盡量短、騎手付出的勞動盡量少、超時率盡量低，等等。一般可表達(dá)為：
除了要考慮時間、地段等約束外，有時還需要考慮部分訂單只能由具備某些特點(diǎn)的騎手來配送（例如火鍋訂單只能交給攜帶專門裝備的騎手等）、載具的容量限制等。
即時配送大數(shù)據(jù)平臺實(shí)現(xiàn)對騎手軌跡數(shù)據(jù)、配送業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)的全面管理和監(jiān)控，并通過模型平臺、特征平臺支持相關(guān)算法策略的快速迭代和優(yōu)化。
機(jī)器學(xué)習(xí)模塊負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)中尋求規(guī)律和知識，例如對商家的出餐時間、到用戶所在樓宇上下樓的時間、未來的訂單、騎行速度、紅綠燈耗時、騎行導(dǎo)航路徑等因素進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)估，為調(diào)度決策提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)信息；而運(yùn)籌優(yōu)化模塊則在即時配送大數(shù)據(jù)平臺以及機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用最優(yōu)化理論、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等優(yōu)化策略進(jìn)行計(jì)算，做出全局最優(yōu)的分配決策，并和騎手高效互動，處理執(zhí)行過程中的問題，實(shí)現(xiàn)動態(tài)最優(yōu)化。
達(dá)達(dá)-京東到家——路徑規(guī)劃和派單算法
在10.22號舉辦的《中國python開發(fā)者大會》上，新達(dá)達(dá)配送算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人廖瑞奇首次分享了達(dá)達(dá)-京東到家在路徑規(guī)劃和派單算法方面的一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
1）路徑規(guī)劃
在達(dá)達(dá)平臺上，一個騎士可能會同時配送多個訂單，如何規(guī)劃騎士的配送路線，使得騎手的送貨距離最短，優(yōu)化騎士的配送效率，是平臺要解決的一個核心問題。
對于單個騎手的路徑規(guī)劃問題，是一個典型的TSP問題：
由于TSP是一個NP-hard問題，沒有多項(xiàng)式時間內(nèi)的確切解法。為了解決這個問題，新達(dá)達(dá)使用了啟發(fā)式算法中的遺傳算法，來快速獲取騎士的較短配送路線，并且能夠同時得到規(guī)劃后的路線的最終配送距離。在待規(guī)劃點(diǎn)超過10個以上的情況下，算法的運(yùn)行時間也能保持在幾毫秒，同時保證極高的準(zhǔn)確性。
有了這個基礎(chǔ)算法，新達(dá)達(dá)就可以判斷訂單間的順路情況，以及某個訂單是否適合由某個騎士來配送。
2）訂單指派
在新達(dá)達(dá)平臺上，同時有訂單的搶單和派單機(jī)制，來實(shí)現(xiàn)合理的訂單分配。
在訂單分配的過程中，不僅需要考慮順路情況、配送效率等，也要考慮騎士的接單偏好、配送能力、活躍狀況，以及訂單分配的公平性等因素。
簡單來說，訂單指派是一個有限制的多目標(biāo)優(yōu)化問題，不僅需要考慮平臺效率，也要考慮騎手的心理因素、運(yùn)營的穩(wěn)定性等。
目前，使用派單和搶單結(jié)合的方式，達(dá)達(dá)平臺上絕大多數(shù)的訂單，都能在發(fā)出后1分鐘以內(nèi)實(shí)現(xiàn)訂單的合理分配。
科學(xué)的調(diào)度系統(tǒng)的確優(yōu)化了運(yùn)力安排，在資源配置的供需上達(dá)到了高度的協(xié)調(diào)，可門店缺貨和爆倉的癥結(jié)等依舊纏繞著線下，嚴(yán)重阻礙著坪效的提升。
智能門店系統(tǒng)
新零售時代，為了提高門店倉儲物流能力，智能門店系統(tǒng)應(yīng)聲落地。
首先解決第一個問題，新零售新物流到底是什么，是不是說店倉一體，有了懸掛鏈就行?其實(shí)這只能算表面理解，新應(yīng)該是基于大數(shù)據(jù)，基于移動互聯(lián)網(wǎng)LBS的分析。
此外，品類的安排更加精細(xì)化。原來是一單一送，像生鮮外賣，雖然用戶體驗(yàn)很好，可是沒有考慮成本，商業(yè)化上并不成功。而基于線路、時序、客戶需求、溫層、區(qū)塊以及整個POI的智能履約集單算法則實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)的訂單履約成本。算法的優(yōu)化，和架構(gòu)的重新搭建，有利于門店實(shí)現(xiàn)多單配送。
智能店倉作業(yè)系統(tǒng)
店倉模式，意味著門店不單單只賦有店的屬性，它其實(shí)更像一個物流中心。在過去，傳統(tǒng)的門店不管貨位，庫存也做不到實(shí)時監(jiān)測，智能的店倉作業(yè)系統(tǒng)，不僅知道貨位在哪里，任務(wù)怎么派，并且還能對不同工種之間進(jìn)行調(diào)動。
智能訂貨庫存分配系統(tǒng)
銷量的預(yù)測歷來都是特別門店頭疼的問題，智能訂貨庫存分配系統(tǒng)是基于銷量的后臺數(shù)據(jù)而衡量商品體量的。
以盒馬為例，一方面，盒馬是基于全品類對標(biāo)品做精選，縮小全品類的SKU數(shù)。另一方面，盒馬會根據(jù)自己的歷史數(shù)據(jù)和阿里的大數(shù)據(jù)，去做智能的訂貨和庫存分配。達(dá)到庫存周轉(zhuǎn)、銷售和顧客需求滿足的最大化。
再根據(jù)每個門店周邊盒馬會員的需求，做智能化的商品選品和庫存分配（理論上盒馬APP可以做到千店千面），進(jìn)一步提升庫存周轉(zhuǎn)和商品動銷。
所以，這才是盒馬門店既發(fā)揮大倉作用，又不是簡單替代大倉，又實(shí)質(zhì)以智能化驅(qū)動門店作為物流中心的全部秘密。
結(jié)合目前行業(yè)的趨勢和有限的公開消息，筆者對門店物流系統(tǒng)做出些許大膽的預(yù)測和結(jié)論。門店已經(jīng)不再是一個單一的終端銷售體，它肩負(fù)了商業(yè)模式、商品結(jié)構(gòu)、供應(yīng)鏈的再造的任務(wù)，未來的倉庫將離消費(fèi)者越來越近，云倉和線下店的融合，必然離不開數(shù)字化系統(tǒng)工具。如何極速同步好倉儲、配送、銷量預(yù)測，將成為門店物流系統(tǒng)升級的重要一關(guān)。
