物流作业总是得依靠各种订单计划:进仓有入库单、拣选有拣货单、出库有发货单、厂间运输有调拨计划(调拨单)……订单不是一行行无聊的数据、一沓沓一式几联的单据而已,而是串起整个物流活动的主线。
· 客户档案
想了解客户,就得建立定期更新的客户档案,从中我们能够知道总共服务的有多少家客户,最重要的是哪家,界定重点客户的标准是什么,每个客户的下单频率是多高,订单包含的品项集中在哪些,每次下单量多大,运输方式是哪种,用何种车型为主,运距有多远……
为避免下单混乱及大量紧急订单,应明确界定接单日和发运日,及截单时间、订单审批权限等规则。
比如正常的发运日为接单日的第二天,截单时间为每天下午2点,那么2点前下的单,第二天送到为正常订单,要求当天送到的为紧急订单;2点后下的订单,要求当天及第二天送到都作为紧急订单。
规定好紧急订单必须得到什么职位的人审批才能发运,以控制成本。
我们深入了解客户,明确订单规则,通过严密的执行,目的还是为了更好地完成订单。订单完成得怎么样,必须要有统计,用数据结果来说话。
除了整体的订单送达汇总数据,还必须分析到具体客户的订单满足情况,才能发现运作的不足及改善方法,以更好地满足每个客户的订单。
有些公司是先检查再下单,有些则是直接下单不看库存,并没有标准答案,很多公司也不曾把这当作一个严肃的问题来看待,而是觉得之前一直都这样,好像影响不大,真是这样吗?
我们分几种情况来看:
· 下单不检查库存(结果不好)
直接下单,不看库存,但经常出现下了订单,发现产品库存无法满足而造成要改单换品种、数量才能执行,影响效率、增加工作量甚至产生较多的出错;
客户需求不确定时,存在仓库中有库存的产品下单很少,而无库存产品大量下单的情况;
由于改单(品种、数量)不一定能满足客户的需求,会出现大量订单因库存不能在订单有效期内满足,而引起很多的客户投诉。
· 下单先检查成品库存
销售下单时检查若发现没有库存的产品就不下单,或者改成其他品种,这样对于物流短期内是有好处的,会把仓库内的货物及时清走,保证库龄和周转效率,也免去了大量的改单操作。
但长期来看,会对供应链产生不良影响,即订单只体现了被修改过的需求(按库存改单),你把库存积压产品硬塞给客户,客户的原始需求品种和数量等信息没有得到收集,他一直卖的可能是周转比较慢的品种,并不是市场的真实需求。
长期来说有可能被市场逐渐抛弃,而供应链却后知后觉,不能准备真正属于市场所需的库存,相当于是从前的“以产定销”模式。
在销售压力大时,不排除会出现部门间的扯皮,比如销售月度目标是100万,但只能拿到80万的订单,还有20万缺口他们可能会让经销商下单到目前库存不足的品种上去,然后推托说销售任务100万是能完成的,只是工厂生产库存不足,所以是供应的问题。
等下个月这些缺货的品种补充到足够库存时,销售又根据当时的库存信息,把缺口订单下到最近的缺货品种上去,说是市场变化了……
人不能无耻成这样,但指标压力足够大时,无耻起来就可以不是人了。
(库存可见,相当于将供应链的底牌亮给销售,将自己陷入被动)
· 下单无权检查成品库存(结果好)
这点跟第一点的无准备下单不同,是基于详尽的分品种销量预测基础上的盲下单。
即按照预测数据去生产、储备库存,下单时无论产品是否有库存,只要是按照订单规则来下,并通过审批后都是有效订单,物流不能拒绝。
短期内可能因预测和实际订单不一致,而导致部分品种缺货,但缺货的订单数据会作为下一次销量预测的依据,不断地去提高预测准确性,长期来看会使缺货情况得到持续改善;生产的品种也因符合市场需求,相当于“以销定产”模式,不容易产生长年的积压库存。
随便去问物流部一个发货相关的员工,客户的订单规则是怎么样的?他可能会滔滔不绝地告诉你,这个客户一般是下多少件、用多大的车,那个客户一般又是多少……
但这只叫客户下单的规律,并不是我们给客户制定的规则,如果没有给客户规则,那他们下单就会比较随意、或者只便于客户不便于我们物流。
接下来一起看看订单规则该如何应用:
· 体现物流运作特性
对于下单,从销售角度来看,最重要的是客户下了多少钱,才好计算自己的业绩达成情况;从客户角度来看,往往是方便更重要。
比如什么品种几千件,什么品种几百件,整百整千容易点数收货;而对于物流,最好是充分考虑运作的特性,比如整托盘、整车的数量。
假如没有订单规则,客户按自己方便可能就下2000件的货,结果到了物流,发现是35托(每托56件,共1960件)还要加上40件,这40件得从一个整托56件中去拆,或者别的零头数托盘中拆,拆托的过程就是工作量以及增加的出错机率。
如果订单规则是整托,比如客户下单就是按整数托下(36托),有小的计算工具自动告诉客户就是2016件,客户按2016件下过来的订单,物流就能整托出库,简化操作、减少出错。
因此,物流根据每个品种的整托数、每种车型的最大装载托数、每个客户的下单频率和数量范围等因素来制定订单规则,由销售发给客户,要求客户按订单规则去下单,这样能加快订单完成的速度的提高准确度,不符合的订单规则的需要额外审批,以降低拆托、剩尾数的比例。
· 回顾订单规则执行符合度
订单规则不可能一旦发给客户,就能严丝合缝地按规则下单的,法律颁布都做不到这点,所以需要不断去回顾实际的执行情况,将不符合的客户下单情况与销售反复沟通,去协调客户不断提高符合度,最终才能有益于公司整体操作效率及成本的控制。
· 及时修改规则以贴合实际
订单规则并不是铁板一块,制定了以后就一成不变的,应该随着条件变化而进行修改,以适应最新运作实际。
比如一个新产品面世前需要将该品种的下单规则增加进去,计重收费实施后车辆运载吨位下降了,也要根据装载标准及时修改订单规则并发布,而不是在新情况下大量改单后才想起来要修改规则。
没有规则,客户会给你规则,你操作起来很麻烦的规则;只有不放弃制定规则的权利,让客户按照我们自己的规则来下单,才能实现高效低成本的运作。
下订单是很严肃的事情,但有些情况下客户会出现乱下单,导致临时改单、甚至取消订单的情况,给物流造成不利的影响。
比如仓库里有A品种(易销)库存,也有B品种(滞销),有时销售为了清理掉B品种的库存,特意跟客户说没有A品种的货,要求客户下B品种的订单。
客户下单后到仓库自提,发现原来有A品种的货,一定要改单换成A品种,于是就产生了改单的一系列操作,增加麻烦、产生库存积压甚至影响其他订单(本来库存预着给其他订单的量)。
订单的修改及取消(以下简称改单)应该有严谨的流程进行控制。
· 改单审批流程
下单后应该要有确认订单的过程,一经确认就是有效订单,必须得到严格执行。确认的方式可以是付款、信用额锁定、审批或其他操作。有效订单还被取消或修改的,必须记录原因用于分析。
物流从运作角度要界定清楚运作到哪一段后会产生额外成本,比如有效订单到仓库后,如果订单还未打印、货物还没有分拣,这期间取消订单并没有发生实际运作,所以不会产生额外成本。
假如货物已经分拣,或者正在装车,突然接到订单取消或修改的通知,又得把货物卸下来重新拣新的货来满足新订单,就会产生额外成本。
即使销售为了客户关系,承诺不收取改单的费用,物流还是应该计算并列明改单的成本以让销售知道,让公司了解,从而进一步规范订单管理,减少有效订单的取消和修改。
订单品种和数量的修改会影响库存,进而影响其他订单。
例如,甲客户原先下单订购B品种1000件,提货时发现有A品种1500件库存,要改成1000件A品种的货,如果不加控制,原来下A品种订单800件货的乙客户就只剩500件可提货,缺货300件!遵守下单规则的乙客户没有得到订单保障,而随意改单破坏规则的甲客户却满足了,长此以往将引起越来越多人去挑战有效订单的权威。
除了品种、数量等信息外,修改送货地址是一个风险更高的改单行为。正常情况下每个客户有一个或几个固定的送货地址,线路经过确认能保证预算成本内可及时送达,而客户临时放到台面上修改送货地址的改单操作,最多只是增加额外运费、或者造成不及时送达的投诉等运作风险。
如果客户订单上不修改地址,实际却要求物流供应商私底下配合送到别的地方,就有市场、销售及价格体系的重大风险了。
通常有两种情况:
一是报远拉近赚运价。
例如原订单是送到300公里外的A客户所在市场销售,但客户要求物流公司送到100公里的B客户区域的市场(A已安排人接货),物流公司跟工厂结费按300公里的线路运费计算,但实际成本只有100公里的费用,A客户则赚了原来不属于自己区域市场的销售额(事实上恶意挤占了B客户的市场份额);
第二种情况是钻市场差价的空子,跨区窜货。
例如A客户所在市场竞争激烈,产品定价在80元一件;B客户所在市场属于垄断地位,产品定价是100元一件,于是A客户就有动力让物流公司修改地址直接送到B市场,宁愿多出5元一件的运费,也要赚取超额利润。而B市场原来缺少竞争对手可以定高价,结果由于大量窜货,自己把价格体系给做崩盘了。
因此,修改订单,尤其是修改地址的订单,一定要严格控制,不论是明面的还是私底下进行的!
· 考核改单执行结果
即使对有效订单的修改制定了审批流程、记录了每票改单也不能保障完全符合,必须要有考核,知道哪个销售负责的哪些客户改单最为频繁、什么原因,采取措施降低改单率,提高有效订单的彻底执行……考核落实到人,才能让有效订单真正有效。
· 回顾分析改单数据
除了被动的考核,还需要有主动的分析回顾,在一段时间内的改单数据中发现其中的问题和机会,才能从根本上减少改单行为。
比如前面所说的品种A和B,通过大量像甲客户一样的改单也能发现,市场上真正需求的是A品种,而不是B品种,工厂就应该多增加A的库存而减少生产B,让客户真正能下自己想要的订单;
再比如说发现跨区窜货情况,光靠镇压客户和物流供应商是不行的,差价摆在那里,有利润自然会有愿意冒险的人,应该考虑得更长远和全面,对各区域的销售政策、奖励标准进行适当调整。
订单修改,不是简单的改动几个字而已,背后涉及到很多运作问题,需要看透才能管好。
下订单是件严肃的事情,下完单后执行订单同样也是很严肃的事,但有些情况下客户会出现随意更改运作要求的行为,必须警惕。
有哪些订单执行的要求会被随意更改呢?
· 指定产品
通常每个工厂都有自己的供应链管理原则,比如属地(就近)供应、先进先出等,有些客户认为A工厂(远)的同款货比B工厂(近)品质更好,下单非得指定要A工厂的货,要不然必须要当月生产的货,不收上个月或更老的批次,这些要求就会对工厂物流造成不利影响:
运输成本更高、系统操作改供货方下单更频繁、出错率更高、库存更难以预测准、库龄越来越老、过期报废更多、客户退货及投诉增加……
· 修改交货期
每种不同类型的产品、不同运输方式及运距长短都对应着不一样的交货期,正常情况下客户应该被知会下单至到货的期限,但有些没有被通知到、或者无视交货期标准的客户,会提出无理的要求。
比如下图,按订单生产的品种要9天以上才能交货,按订单装配则只需要4-6天,因为原材料已经采购到位,按库存计划也制造出来,只需订单下达,用1天装配,汽运3天就能送达全国,火车及船运也就5天,所以全程4-6天交货期是经过计算后的标准。
如果一个原来铁路供应的远距离客户,下了一张按订单生产的品种的单,这种订单正常时间是11天,客户却要求5天必须送到,那就是属于修改交货期标准的过分要求,硬要完成的话或许只得靠紧急采购、临时加班生产、装配、铁路方式改成汽车运输……每一项都对应着成本和风险的增加。
· 额外服务
正常装载后,客户可能还要求工厂物流或承运商提供订单外的其他服务,比如车上顺便带点促销品、待更换的纸箱等,数量少或者不增加额外成本的,为了维护客情关系就当帮忙了,但也有个别过份的客户要求一车货给他免费卸七八个二批商(门店)、或者要求司机免费帮他卸货(合同是门到门运输不含装卸的),不按要求做就不签单、甚至投诉……
包括但不限于以上三点的订单执行过程的变更要求,都会造成管理成本的增加、业务流程的混乱乃至订单管理不善的恶性循环。
必须要树立起标准的操作规范,严格执行,执行不到位及时反馈纠正、特殊情况(如商超等对批次、收货标准要求更高的客户)也设立对应的操作标准,只有按标准执行,才能越做越稳,否则一味满足客户的要求(尤其是过份要求),最终只能导致更多客户的不满意。
下订单是件严肃的事情,下完单后应该严肃地执行,订单执行的结果,也必须严肃对待。
订单执行结果应该如何严肃对待呢?
· 分维度统计订单完成率
每个公司(工厂或仓库)通常会统计订单完成率,大多公司是按月统计,有些按周,也有能做到按日计算,但往往也仅限于此,很少看到更多维度的订单完成率统计。
为什么要多个维度进行分析呢?精确到天不是已经足够了吗?其实这只是一个维度——时间。从时间上来说,订单满足率能达到99%,已经足够高了吧?
但如果有100个客户,99个客户下单都能按时足量得到满足,每次都是那1个客户缺货、晚到,对于这个客户来讲,他的订单满足率是不是0%?
所以缺了一个维度——分客户。同样道理,下了100个品种的订单,其他99个品种都能满足,每次就缺那1个品种,这个品种的满足率是99%还是0%?
因此,统计订单满足率,不能只到时间维度,必须要分客户、分品种、分库存地点、分生产方式……等各种运作需要的原因进行分析。
· 未达成原因分析及行动
将订单未满足的原因分不同维度进行分析,不是没事找事、增加工作量,而是为了找到未达成的根本原因,以采取相对应的行动,最终提高订单满足率,其实长期来讲是减少问题和工作量的方式。
例如前面所举的例子,分品种维度来看,仅仅是那一个产品的订单老是缺货,找到的根本原因是这个品种订单批量太小,每个客户每周只下一点点货,整周的订单量也达不到生产的启动量,于是生产计划员往往先保住大品类的订单,都得到满足了才安排这个小品种的换线生产,于是在这个小品种未生产出来之前下的订单,就通通成了不能达成的了。
分析原因后要提升满足率,方法就容易出来了,按预测提前生产几周的小品种做库存,反正量小,加多几周的量也占不了多少库位和库存金额,但只要下了小品种的订单都有库存可以满足。
接下来的几周腾出生产线集中生产大品种就行了,也减少了后期按照小品种订单到达才开始生产,频繁换线造成的产能损失。
其他维度的原因分析也类似,总之只有维度分细,才能找到根本原因,行动方案也才真正对口可靠。
· 订单相关投诉处理
正常的订单完成率统计之外,最好还有与运作相关的不同方式能够对统计数据进行确认及验证,比如订单执行相关的客户投诉。
因为数据是经过计算的,过滤掉了一些运作信息,如果只看数字,可能没法直观了解数据对应的运作实际如何,假如数据还有水份(不真实),那背后的运作质量可能就完全不可控了。
而有渠道专门收集客户关于订单送达的反馈及投诉(类似网购产品除了评价商品本身,还能单独评价物流服务),则对于企业认清订单完成率数据与真实运作水平的一致(或差异)性,有直接的帮助,通过处理关于订单执行的投诉,也能找到未达成的一些原因,并采取有效措施提高订单满足率,提升客户满意度。
货物装走发出后,订单并没有就此完成,因为货物还存在迟到、破损甚至丢失的可能性。
很多工厂或仓库的物流运作部门不太关注货物发走后的情况,往往是销售反馈订单执行有问题了,才打电话去问运输商,得到的答案也往往与销售口径不一致,反复沟通、扯皮浪费了大量时间精力。其实,就是因为物流没有掌握订单完成的第一手信息。
订单完成的第一手信息有哪些呢?
· 回单信息
一式几联的发运单除了发货地留几联、送达客户后留一联,承运人也会带回客户签章后的剩余几联。这几联通常只是作为运费结算之用,没有充分去挖掘回单背后的信息和数据价值。
比如你仔细分析会发现同一个承运商送同一个城市的订单,其回单签收显示的合格率是不一样的:送经销商的往往是零破损,完好签收;送仓库的签单显示有一些破损;送超市的破损比较严重,还经常有退货……
真的是承运商在运输相同线路时会表现出不同的运作水平吗?
其实是因为签收方的要求不同,运输过程中可能有几箱里面的几罐破损了,如果是仓库的签收人就会在挑选、更换纸箱完了,将不能处理的货物计入不合格数量后进行订单签收;
而经销商本身就是卖货的,有不合格的产品让司机直接买赔了,司机回单显示完好还能完整结算运费;超市的收货要求很挑剔,一箱里面有一罐变形,要求整箱拒收……
所以回单数据不能只看表面,需结合运作实际去看,才能透过现象看本质,找到提高运作水平的关键。
回单信息要充分利用好,首先要求签单的流程得规范。目前主流的纸质回单要做到规范,难度比较大,往往需要投入大量人力物力去培训、宣贯、检查、纠正……
而新型的电子回单方式,通过系统设置的流程,让回单相关的人员不得不走标准的步骤,所以回单数据的质量就提高了,能用于分析和改善运作。
· 在途信息
过去很长一段时期,车辆的在途信息是不透明的,货主方需要找承运商、承运商再通过电话联系到司机才能知道所谓的在途情况。为什么说“所谓的”?
因为你不大容易鉴定司机提供的信息到底真实性如何,他说车还有5公里就到了,其实还远在50公里外;他说车在半路坏了、被扣罚了,可能是偷懒在半道打牌;他说送到客户那里卸完车了,真实情况却是他配合客户把货卸在半路(协同窜货)赚运费差价去了……
缺少真实有效的在途信息,订单执行的完整性就大打折扣,不仅物流服务的水平上不去,还会影响销售的业绩。
随着GPS、物联网、移动互联网等技术成为主流,目前市面上已经有不少在途跟踪的工具和手段,能实时监控并长期记录车辆的轨迹、运动状态、温湿度显示甚至对驾驶室和车厢内进行录像,能更有效地提高在途信息的透明度,提升物流服务水平。
· 客户反馈
传统的物流管理比较欠缺客户反馈的收集,对于提供的物流服务要么自我感觉良好(没有收集客户对订单完成的反馈),要么感觉很糟(总是收到销售、客户关于订单执行过程的投诉),这些其实都是对客户反馈缺乏系统性管理的表现。
如果全面、系统、正规地收集到货后客户的反馈,就像我们网购完每一单后对快递公司要进行评价一样,汇总后你会发现其实数据并不太难看,也不很好看,之前感觉良好是由于反馈没传递到你这里,感觉糟糕只是因为只有差的反馈才到达你这里,真实情况是大多订单都是OK的,少部分需要分析原因,改善服务。
因此,我们要通过客户反馈的第一手信息来提升物流运作水平,先要做到的是完整收集每一票的客户反馈信息。目前的信息技术也能够实现,并且让相关信息在工厂、仓库、运输商、客户、司机等有关人员都能实时看见的平台上共享,增加透明度。
订单发出不代表完成,订单收货也还不能代表,只有当单据回传、在途和签收数据得到收集统计、客户反馈第一线信息用于分析,让供应链服务得以改善,能让下次的订单更好完成了,上一批的订单才算完成其使命。小小的订单,就是这样串起大大的供应链。
Tracy:绿色不是成本!
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