近几年来，受疫情、战争等因素影响，大消费行业的整体增长波动性较大，需求模棱两可、供应链反应不及时、外部关系的脆弱，都极大地影响着供应链的正常运行。复杂的市场环境下，企业的供应链调整成为必然的选择。

前不久，G7易流在第十届消费者体验创新大会上，凭借多年数字化创新实践经验，聚焦以消费者为中心的存量市场，助力大消费行业全面、准确、快速地掌握信息流和物流，提升供应链管理效率，探索大消费行业的供应链物流数字化进阶模式。

消费市场变化推动供应链进阶

消费市场变化的背后是业务模式的演进。C端视角下，个性化、高品质的消费需求不断凸显，买在全球、卖在全球逐渐成为常态，业务场景逐渐复杂，品牌需要掌握的终端消费者行为及数据越来越多，二者之间的价值链条变得脆弱。

随着消费行业全渠道、全天候、全球化等不同业态迭出，倒逼品牌方上下游供应链具备更强的调整能力——兼顾透明与协作、精益与柔性。一方面，深度参与下游的流通环节，实现全链路感知与可视，管理供应链执行的协同与效率；另一方面，整合多渠道维度业务数据，形成数据洞察，应对供应链中的不确定性和突发事件，适应商业模式、市场的快速变化。

消费品牌供应链优化调整非一日之功。经过十余年快消行业摸索沉淀，基于雀巢、宝洁、沃尔玛、伊利等头部企业的创新实践，G7易流认为，在新的市场环境下，品牌商供应链需实现软件化到数智化迁跃、B端业务C端体验、构建运力生态三阶段，全面提升供应链管理能效。

复杂场景下的供应链优化

软件化到数智化的跃迁

供应链数字化并非简单的购买和使用一套系统，而是基于数据驱动下的生产管理创新。简单来看，过去，快消企业与第三方物流合作，是通过软件管理解决业务流程线上化的问题；当数字化步入深水区，企业应该从数据驱动的角度适配更智能的管理系统，通过数字化提升运营效率，由此实现从管理软件化到运营数智化的跃迁。以下我们通过三个常见场景说明：

1. 在货物配载场景中，货主尽管与第三方合作，但订单拆分、货物装箱配载等基础行为仍然大量依赖货主企业内部的人工操作，效率难以提升。G7易流让数字化工具介入，其3D动态装箱一体化方案，通过算法来解决配载问题，合理规划车厢空间，动态展示规划方案，快速解决估柜、装箱、打包难题，从规划到装箱全过程可提升装箱效率20%以上。同时，临时订单也能快速调度，单笔订单从30分钟左右提升到1分钟级的确认调整方案，极大提升了空间利用率，降低资源耗费。

2. 在车辆调度场景中，原有的人工调度依赖人工对于配送区域的熟悉程度，当订单量大，区域广、门店多时，用最优时效、最短路径解决调度和配送的问题就显得格外困难。G7易流基于启发式算法，通过智能调度模式，基于历史轨迹大数据进行挖掘提取最佳经验路线，为路径规划提供更优线路选择。并将智能算法充分与业务约束结合，实现订单配置、线路排程的动态计算，提升配送准确性，降低成本。

3. 无人值守在快消行业的物流园区中应用也较为广泛。部分食品饮料、日化用品的货主要求车辆进出园区需称重，传统场景依赖人工信息采集和填报，遇到旺季易拥堵。G7易流打造了与网络货运打通的无人值守磅房系统，将IOT与业务创新结合，实现集运站管理全程数字化。单车过磅时间由3分钟缩短为10秒，效率提升18倍，同时更少的操作人员可以更轻松地完成更多事项，大大节约了成本，提升了运营效率。

基于典型应用场景，可以看出，客户在数字化领域的重视，很大程度上是源于成本控制和效率提升。当我们把供应链物流视作成本中心，通过数字化手段让更多客户实现降本增效，数智化管理也就有了意义。

B 端业务 C 端体验

当我们在电商平台购买物品后，能在平台上看到订单的执行进展；但在B端业务中，尽管有数字化系统，但由于涉及角色多、业务场景复杂，客户的订单状态仍需专人跟踪，不能实时显示。我们能否也通过一个系统直观展现B端业务的订单全生命周期状态？

G7易流基于客户的业务数据，结合IoT和数据订阅服务，打通轨迹、温度、重量、安全等全维度数据，挖掘出对客户科学决策有价值的内容，不仅解决客户数据获取难的问题，也通过数据将订单生命周期可视化呈现在系统中，实现内部上下游难协同，信息也能及时同步和共享，让货主及其客户实时感知业务状态，形成更规范、标准的一体化服务。

随着业务扩大，快消企业供应链对于全球化的端到端可视需求也逐渐增加。基于ETA应用，集成海运、陆运和空运数据后，可以对业务状态实时跟踪和时效预测，实现以订单为中心的全供应链可视化。此外，基于业务数据分析，可呈现整体运营状态，帮助客户了解业务进展，打破供应链黑箱。另一方面，由于消费行业的供应链极其容易受市场宣传、季节、节日等一系列因素的影响，因此，在需求准确率低、反馈链条较长等情况下，通过端到端可视的数字化应用，改进业务计划和方向，灵活调整库存和采购计划，降低仓储成本，最终实现采购-生产-库存-销售物流的全生命周期协同，提升客户体验。

构建运力生态

运力市场有个典型现象：不变的运力，流水的签约机构（承运商）。当前运力资源不平衡、难管控，运力结构单一化，企业构建运力池，实时掌握运力资源，就显得尤为重要。

G7易流基于庞大的设备连接数，并结合行业大数据，打造了行业特色的中国货运指数，助力企业实现同行对比与业务决策。例如双11或618，公路货运流量会产生明显提升，G7易流凭借数据实时优势，能够迅速分析并展示出流量变化的诸多细节，从货运维度为物流行业、电商行业以及公众揭示线上经济的真实情况。

运力数据和业务数据的沉淀，还能产生新的化学反应——运力画像。在此基础上，合作的紧密度、服务的满意度等指标都能得到量化分析，同时助力运力分层管理，沉淀企业优质运力。

在运营层面，面向货主端的运力生态闭环中，智能运力连接平台、承运商与个体司机，形成固定运力、临时运力、计划性运力的良性管理结构。对于不同的运力结构、运力群体，通过不同的管理方式，实现最优的运力招采形式，通过私域运力池的搭建，加强运力管理。

在快消行业供应链物流数字化的创新实践中，以数据驱动，让业务智能提效是第一步；基于端到端可视等产品服务，提升用户体验是第二步；构建运力生态，解决运力需求，实现最优服务运力是第三步。G7易流沉淀的数字化供应链的管理和应用能力进阶，是实现全场景可视可控可优化的重要一环，并由此带来供应链敏捷性、适应性和效率的提升。