市场变革不断催化传统供应链的升级与优化

供应链中台并不是凭空出现的，而是随着业务发展慢慢形成的，是一个水到渠成的过程，需要不断完善，但没有终端。

为大家分享一下广东千帆供应链云科技有限公司（简称千帆供应链）供应链中台演化之路吧，这也是我们真实的客户案例，因每个企业业务和发展情况不同，大家可以适当参考，如需要咨询您企业具体解决方案欢点击下方小程序，锁定更多行业案例分析及商学院一对一线上答疑福利。

千帆供应链原本是一家拥有20年历史的传统供应链公司，主要做珠宝、名表等品类，为了快速支持业务发展，企业迎来的初次转型，最大变化就是依靠3套系统来完成日常业务：一套前端业务端、一套运营后台（负责所有电商、经销商业务对接）、一套简单的仓储系统（完成商品收、发、存、退）。

由于业务简单，运营系统和仓储系统都是企业当时的业务订制的，对业务提升起到很大作用。但随着业务逐渐壮大，平台上对接的商家越来越多，之前的珠宝、名表等商品无法满足客户采购需求，于是千帆供应链开始扩展品类，满足更多客户的采购需求，提升商品销量。

新业务拓展很成功，订单量快速的增长了起来。但与此同时，公司也出现了一系列的供应链问题：

1. 企业自主品牌招商难度大，合作门槛高，商品供货价高，大牌商品入驻率极低；

2. 每个业务链路新起后，丢需要从前端到供应链末端搭建整套系统，严重浪费资源；

3. 产品类目增加，上传商品靠人力去完成上架，图文编辑，工作效率低，人力成本高；

4. 各个业务之间没有打通，数据不能同步，无法资源共享形成规模效应，供应链成本居高不下；

招商难！成本高！效率低！合作难！千帆供应链负责人很快意识到这些因素会严重影响企业发展，长此以往甚至会给企业带来“致命一击”。改变现状刻不容缓，千帆供应链董事长带企业走上了数字化转型之路。

数字化中台系统才是解决困局的标准答案

拥有雄厚企业实力的千帆供应链快速集结了产品和技术大咖，针对业务现状对系统构架进行梳理，很快就有了应对方案：

首先，成立交易中台团队，主要负责各业务线交易、支付、商品条线的整合与收拢，各业务后台只负责业务端的逻辑。一些交易无法承接的供应链业务，仍然采用从仓储系统获取的机制不变。

其次，后端单独成立供应链部门，招聘专业的仓储团队，将供应链业务（采购、仓储、配送等）做整合，同时研发了一套标准的仓储管理系统，新开的仓库全都用这套标准系统。

这样看似摆脱了复杂的后端逻辑，可以集中火力在业务上，但因业务节奏变化越来越快，每次业务的调整如新开仓库、增加拆单合单逻辑等，交易中台都需要跟着调整，只要一次没有通知到位，必然出现商品、库存、订单下发等一系列问题，这真的可行吗？

当然不行！于是千帆供应链负责人对比市场上多家供应链中台服务商，最终锁定了速渠通中台系统，是胜天半子集团有限公司旗下专为解决企业数字化转型的产品。

胜天半子集团作为企业全渠道数字化解决方案服务商，专注新零售、企业数字化转型、营销工具赋能等等，至今已经服务10000+大中型企业，垂直服务1000+细分领域。

在了千帆供应链业务需求后，胜天半子集团给出的解决方案是进行全面的数字化升级。速渠通中台系统是将现代数字技术和供应链模式进行结合，通过场景入口构建、经销渠道的数字化改革、数据的归集统一等方面，打通供应链各个环节中信息交流的壁垒，从而实现“数字驱动”的供应链管理。

对于千帆供应链而言，需要通过多种渠道实时获取数据，可以实现供应链端到端的可视，更具敏捷与柔性特征：

1、业务管理。首先对人、财、物、信息、时间、空间等综合资源进行优化管理，以市场导向为目标，协调企业和个部门开展业务，从而提高经济效益。那就需要通过数字化中台打通销售端、生产端、和物流端，实现一站式的智能管理解决方案。

2、工单管理。工单系统集数据记录、业务进度跟踪、数据分析于一体，可以管理产品的销售情况，实时记录。降低商品积压或超卖的风险。

3、仓储管理。仓储管理系统能平衡多方、加强产业链间信息交流和共享，进而加强库存决策信息的科学、灵便、可靠和实时性。胜天半子集团的数字化中台重要功能板块——仓储管理系统，不但具备智能仓库管理、库存商品信息一体化、操作信息全记录等多种功能，还能满足仓储管理信息化过程中的多种个性化需求。

4、客户管理。客户关系管理系统包含客户管理、销售管理、库存管理三个模块，囊括了商机收集、商机转化，客户获取、客户跟进，更新与核验等业务流程中至关重要的部分。客户关系管理系统可以帮助企业进行客户资源管理，维护并开拓客户关系，增进与客户的互动，提升客户服务质量，完成更多交易。

数字化转型是一件知易行难的事，也是传统制造业自主结构和运营方式的基础和驱动动力，目前的解决方案是，企业的数字化转型需要构建中台体系，也就是面对企业前台的多元化、多样化，企业用一套中台体系打通前台与后台的关联，在完整的数据支持的后台能通过中台的处理支持前台的多元化需求。

因此，经验很重要，数据与技术能力很重要，如何将“过来人”的系统性经验与技术的模式学习、模式检验、人智能等场景相结合，是对企业的主要挑战。