如何提升库存周转率、商品库存集中度？试试分销网络体系！

然而，充足的库存虽能满足商品快速及时的交付，但同时也大大增加了企业的库存成本和配送成本。对于面向终端服务的企业，如何做到库存与商品交付时效、物流服务质量、配送成本等多个关键要素的平衡，是企业永恒的话题，也是分销网络规划需要解决的核心问题。

以下是通过多个项目总结提炼出的针对网络规划的一般性方法和步骤，针对不同行业特征，不同企业需求的网络规划项目可在此基础上调整具体的实施策略。

网络优化前后对比

通过优化原有网络层次结构、配送中心定位选址、库存策略和运输策略，有效提高了商品销售网络在时效和物流服务质量前提下的库存周转率30%以上和商品集中度50%以上，降低了库存成本。

网络规划解决的问题

对网络布局的优化，核心是解决网络层级和配送中心选址，以及库存分布问题，同时结合行业趋势和企业发展战略、内外部限制条件输出配送中心定位选址和库存分布水平。

网络规划的三个阶段

根据多项目的网络规划项目经验总结，我们一般将项目规划划分为三个阶段，第一阶段为现有场景构建和模拟，通过现场实地调研和人员访谈、数据采集分析等多种方式，发现现有网络体系特征和痛点，输出现有网络诊断报告；第二阶段为优化并构建新的网络，结合第一阶段梳理的特征和痛点，针对性的构建符合企业需求和行业趋势的算法模型，通过算法模型输出可供选择的多种优化方案；第三阶段为物流网络场景模拟与决策，构建评价指标体系，通过评价指标综合决策最优方案。

网络规划步骤

1 现状调研

对企业网络现状的问卷调研与现场走访是分析网络现状痛点以及用户需求的重要手段，通过调研可以对企业的业务战略、库存策略、管理模式等方面的分析都有非常重要的意义。

• 基于项目规划的总体思路和业务流程构建调研问卷体系

• 以项目目标为核心构建指标体系，对接具体的物流要素

2 数据分析

数据分析的目的是通过对订单、库存、配送等数据梳理找出销售网络的需求分布、库存、运输等特征，以反映现有网络的成本和效率情况，以及主要痛点。下面从商品订单、配送中心、客户分布、运费等要素进行相关性分析。从业务数据分布情况，反应运费与订单的关系，时效与库存持有成本的关系等，为后续优化和管控措施提供方向。

• 订单需求分布

以地图形式，呈现客户订单的需求分布情况

• 运营成本指标分析

• 网络层次结构分析

梳理各级配送中心的覆盖范围和配送距离

3 数学模型构建

在企业的物流规划中会出现有若干个物流节点的候选地址，需要从中选取一个或者多个地址来建设物流节点，有的项目只建一级物流节点，那么就只有NDC（全国配送中心）或者只有RDC（区域配送中心），有的是多级物流节点，就会同时需要选取NDC和RDC。在这样的选址问题的项目中，需要根据配送网点的数据，如数量、坐标、距离以及各地的运营成本，也包括物流节点的存储模式，是多品种存储还是单一品种存储等数据和约束条件进行数学建模，建模完成后，便需要根据合理的算法，来从这个现实问题中找到科学的解决方法。

• 多配送中心的选址方法

4 可视化结果输出

通过算法模型输出多种可选择的优化方案后，采用《供应链与物流数字化决策平台》呈现各方案的网络结构、成本、效率等指标，为下一阶段的最优方案决策提供具体的参考指标。

• 优化前后网络结构对比

• 仓储及运输成本

• 物流网络服务水平

5 最优方案评估决策

最优方案的评估决策是网络规划的最后一个阶段，也是保证项目方案合理性和先进性，满足项目方案落地实施的重要手段。在评估决策阶段一般以多个备选方案为基础，由企业主要关联人员、外聘专家和规划人员共同组成专家评审委员会，综合行业形势、企业内外部优势、当前阶段企业面临的核心问题和项目落地实施性等方面综合打分，评价出最优方案。以下为常见的评价维度及具体解释。