Kina Shein utvidgar sin inhemska leveranskedjelayout med över 10 miljarder yuan av Kapoklog Logistics
Shein utvidgar sin inhemska leveranskedjelayout med över 10 miljarder yuan, AI -driven Excel, justeringar av leveranskedjan, upphandling av "magiska verktyg" och lageroptimering
1, utöka den inhemska leveranskedjan med över 10 miljarder yuan, Shein lanserar ytterligare 10 miljarder yuan trafikexplosionsplan
Konstruktion av leveranskedjan fortsätter att expandera, den inhemska försörjningskedjan överstiger miljarder och påskyndar framsteg
När den front-end "explosiva orderplanen" fullt ut lanseras rapporteras att Sheins back-end leveranskedjekonstruktion också expanderar och accelererar, vilket ger kärnstöd för global försäljning och ytterligare förbättrar konkurrenskraften för varumärken, produkter och industribälten .
Det rapporteras att Sheins "Shein Bay Area Smart Industry Park" som ligger i Zhaoqing, Guangdong har nyligen avslutat projektets acceptans och leverans och förväntas officiellt komma in och använda den inom året. Shein Bay Area Smart Industry Park kommer att skapa ett distribuerat Smart Logistics Industry Park med internationell och modern nivå, ytterligare konsolidera och förbättra Sheins gränsöverskridande e-handelsförsörjningssystem, driva befolkningsinflöde, anställning och främja utvecklingen av en serie relaterade Branscher som modebransch, logistiktransport och servicehandel, vilket hjälper till att främja den högkvalitativa utvecklingen av gränsöverskridande e-handelsindustri.
Detta projekt syftar till att integrera befintliga resurser helt och använda mark utan att lägga till nytt mark. För närvarande har Shein hyrt över 700000 kvadratmeter lager i Zhaoqing, och ett nytt projekt har hyrt 260000 kvadratmeter lager. Enligt rapporter har Sheins totala investering i lager och leveranskedja i regionen nått miljarder Yuan.
Shein Bay Area Smart Industrial Park är bara ett av Sheins viktigaste projekt i den inhemska leveranskedjematrisen. Sheinbay -området Western Smart Industrial Park, även beläget i Zhaoqing, har en total investering på 3,5 miljarder yuan och planeras bygga en smart park som integrerar intelligenta sorteringscentra, orderdistributionscentra och intelligenta tillverkningsfabriker. Det förväntas vara klart i slutet av detta år. Efter att projektet når produktionskapacitet förväntas det uppnå en årlig exportvolym på servicehandeln på 3,5 miljarder yuan.
Dessutom har Shein Bay Area Supply Chain Project som ligger i Zengcheng, Guangzhou officiellt påbörjat byggandet i slutet av september 2024. Den första fasen av projektet har en investering på 3,69 miljarder yuan, och den totala investeringen av den tredje fasen av Projektet är i tiotals miljarder yuannivå. Genom byggandet av ett globalt leveranscenter genom en "grön, intelligent och automatisk" integrerad leveranskedja ger den kärnstöd för Sheins globala försäljning. Efter att den tredje fasen är fullt operationell förväntas den årliga exportvolymen överstiga 100 miljarder yuan, och den förväntas locka cirka 100000 industriella talanger under toppperioden.
Shein har kontinuerligt odlat inom området för leveranskedjan i över ett decennium och skapat en smart leveranskedjematris som utstrålar städer som Guangzhou, Zhaoqing, Foshan och Jiangmen.
Sheins innovativa digitala flexibla leveranskedja, som förlitar sig på en väletablerad industrikedjan och leverantörskedjan, har Sheins innovativa digitala flexibla leveranskedja snabbt dykt upp i den globala modebranschen, och Sheins oberoende varumärke har vuxit till ett av de fyra stora modemärkena i världen; Under de senaste åren har Shein kontinuerligt utökat sin plattformisering för att driva fler märken, köpmän och industriella bälten för att bli globala. För närvarande har det drivit över 300 industriella bältesäljare för att gå globalt i mer än 300 städer över hela landet. Chen Shaotong, vice president och generalsekreterare för Guangdong Clothing and Apparel Industry Association, tror att genom att ständigt öka investeringarna i det inhemska smarta leveranskedjesystemet, den nya kvalitetsproduktiviteten representerad av Shein främjar effektivitetsförbättringen av traditionella industrier och genom den dubbla motorn Av "oberoende varumärke+plattform" driver det fler köpmän, varumärken och industribälten för att komma in på den internationella marknaden.
Originalartikel: Expandering av den inhemska leveranskedjan med över 10 miljarder Yuan lanserar Shein ytterligare 10 miljarder Yuan Traffic Explosion Plan
2, AI Powered Excel: Visualisera direkt flera arkrapporter
Idag kommer jag att dela med dig hur du använder AI för att hjälpa Excel i dataanalysen. Det vi främst introducerar är sambandet mellan AI och Excel, det vill säga tabeller och data. Vad är den mest använda Excel? Formel.
Om vi inte vet hur man skriver VBA -formler i Excel, vad är vår vanliga tillvägagångssätt? Ska vi leta efter Excel -experterna runt oss, eller kanske spendera 1-2 veckor på att lära oss en Excel -kurs eller spendera pengar på att köpa en VBA -formel eller kod?
När vi använder AI -verktyg för att tydligt uttrycka den specifika raden och kolumnen med data, deras förhållande till andra rader och kolumner, eller vilken typ av effekt de producerar, behöver vi bara ge tydliga och uttryckliga tabeller. AI kan automatiskt generera relevanta kod- eller VBA -formler för dig, och det kan hjälpa dig att snabbt slutföra tabellgenerering och datafyllning.
Det kan till och med presenteras som en visuell rapport som BIL genom ett stort antal sammansatta datarapporter, eftersom med AI -verktyg som genererar motsvarande kod behöver vi inte längre omorganisera detaljerad logik och skriva komplexa formler i Excel.
Vi öppnar en leverantörs grundläggande informationstabell, som innehåller leverantörens namn, adress, juridisk representant, företagslicens, kontaktinformation och annan information. Vad är processen att samla in leverantörsinformation?
1. Fyll i informationsformuläret baserat på information om affärslicens och inspektion på plats;
2. Efter bekräftelse av leverantören, stämpla den;
3. Upphandlingsteamet matar in informationen i datorn en efter en. Detta är mycket arbetsintensivt och arbetsintensivt. När vi skärmar leverantörer behöver vi ett Excel -kalkylblad med de villkor som ska screenas, och all leverantörsinformation måste fyllas på motsvarande platser.
Om vi använder AI för att hjälpa till att slutföra ovanstående måste vi skriva en standardpris: först, ställa in en professionell Excel -expert för att skapa en tabell och räkna vilka leverantörer som är lämpliga och vilka inte? Förutsatt att det finns 8 kolumner med villkor, som faktiskt inkluderar leverantörens namn, adress, registrerat kapital, etableringstid, antal anställda, grundläggande information etc., behövs Excel för att organisera dem.
Tidigare använde vi Excel för att kopiera och klistra in data bit för bit, men nu med AI behöver vi inte längre det. Vi kan direkt begära AI för att hjälpa oss att generera ett VBA -program för att snabbt lösa detta problem.
3 kan planen justeras, men styvheten i leveranskedjan måste övervägas
Alla förutsägelser är fel, en god efterfrågan som prognos måste justeras regelbundet och gradvis närmar sig. Men detta betyder inte att leveranskedjan kan reagera oändligt: leveranskedjans flexibilitet är inte oändlig. När vi går in i ett visst tidsfönster måste vi kontrollera justeringen av efterfrågan för att skydda leveranskedjans effektivitet. Annars kommer det att resultera i överdrivna driftskostnader och slöseri med produktionskapacitet: Ofta justeringar kommer att störa den totala produktions- och distributionsplanen, vilket gör den totala leveransen ännu mer oförutsägbar; Ju mer oförutsägbar det är, desto mer mänsklig ingripande behövs, vilket leder till en ond cykel och ökar osäkerheten, vilket i slutändan resulterar i kostnader och lager.
Enligt påverkan på materialupphandling och produktion kan vi dela upp planjusteringar i fria perioder, halvfrysta perioder och frysta perioder. Vi måste fastställa motsvarande regler för att hantera olika intervaller.
Den fria perioden ligger i allmänhet utanför leveranskedjans svarscykel, där råvaror inte har beställts och produktionen ännu inte har börjat. Kostnaderna för efterfrågan är relativt låga och mängder, konfigurationer och datum kan alla ändras. Att säga att kostnaden är "låg" antar att dessa förändringar inte kommer att medföra stegvisa förändringar, till exempel att lägga till ny utrustning, bygga nya fabriker osv Hantera utbud för att möta efterfrågan: Att sälja nudlar är inte rädd för att du äter åtta skålar, du kan göra de nudlar du vill, och du kan göra så mycket du vill.
Semi -frysperioden hänvisar vanligtvis till svarsperioden för leveranskedjan, vid vilken tidpunkt de långa cykelmaterialen redan har beställts, men företagets egen tillverkning har ännu inte startat eller framsteg är begränsat. Kostnaderna för efterfrågan är relativt höga och mängden kan i allmänhet inte justeras ytterligare, men konfigurationen och datumet är fortfarande acceptabla om leveranskedjan körs hårdare. Till exempel, vad du ursprungligen ville ha var omrörda gröna bönor, som kommer att serveras senare; Nu kan det ändras till bräserade gröna bönor och serveras tidigt. I detta skede bör vi fokusera på efterfråganhantering, kompletterat med utbudsförbättring - att kombinera produktion och försäljning och försöka att inte ändra så mycket som möjligt; Men om den ändras kommer leveranskedjan fortfarande att göra sitt bästa för att möta den.
När frysperioden har angetts, är råvarorna redan på plats och produktionsmonteringen har börjat är kostnaden för förändringar mycket höga. Vid denna tidpunkt är mängden efterfrågan fast, datumet är fixat och konfigurationen är också fixad. Vi bör prioritera efterfråganhantering och fokusera på produktion och försäljning. För närvarande är den bräserade fläskmagen du beställde nästan tillagad. Det är nästan omöjligt att byta det till två gånger kokt fläsk. För försäljning är nyckeln att hantera kundernas behov: Sir, jag vet att du vill dricka Lao Bai Gan, men vi har bara knivar till hands. De är 99,9% vatten och alkohol, som båda kan döda människor. Så kan du bara nöja dig med det? Vad sägs om att ge dig en rabatt på 5 cent?
Källa: Utövare av hantering av leveranskedjor
4, 'DAO SPELT -verktyget' i upphandling
"DAO-stavverktyget" härstammar från traditionell kinesisk filosofi och utvidgas ofta till fyra nivåer av problemlösning:
Strategiskt tänkande (DAO)
Institutionella metoder (lag)
Tekniska medel (tekniker)
Verktygsopterare
Inom upphandlingsfältet kan detta ramverk motsvara olika dimensioner av hanteringselement.
1. "DAO SPELT TOOL" i upphandling
1.1 (Strategi och filosofi)
1.1.1 Främja grön upphandling och prioritera valet av miljöcertifierade leverantörer;
1.1.2 Utveckla en "lokaliserad upphandling" -strategi för att minska riskerna för leveranskedjan;
1.1.3 Strategisk positionering av leveranskedjan (såsom kostnadsorientering, smidig respons, hållbar utveckling);
1.1.4 Den underliggande upphandlingens logik (till exempel värdet av upphandling och prisens rimlighet);
1.1.5 Kärnkoncept för upphandling (som win-win samarbete, transparens och efterlevnad, värde innovation);
1.1.6 Positionering av leverantörsrelationer (konkurrens eller symbios).
Kärn betydelse: toppnivåstrategin, underliggande logik, värderingar och långsiktiga mål för upphandling.
1.2 Lag (system och regler)
1.2.1 Utveckla "leverantörsgraderingshanteringsåtgärder" och klargöra inträdes- och utgångsmekanismen;
1.2.2 Upprätta en manual för efterlevnad av upphandlingar för att förhindra kommersiell mutor;
1.2.3 Standardisering av upphandlingsprocessen (prenumeration → Prissättning → Kontraktsignering → Acceptans → Betalning);
1.2.4 Upphandlingskostnadshanteringssystem (såsom utredning och jämförelsessystem, förhandlingssystem, budgivningssystem, elektroniskt anbudsupphandlingssystem, riktat upphandlingssystem);
1.2.5 Riskhanteringssystem (som marknadsrisk, kontraktsrisk och finansieringsrisk).
Kärn betydelse: systemen, processerna och normerna som stöder implementeringen av strategier.
Källa: Kapoklog Logistics Supply Chain omstrukturering
5, För att optimera inventeringen är det nödvändigt att kontrollera dessa nio viktiga punkter för att uppnå det lilla målet att minska inventeringen
Optimering (reducerande) inventering i tillverkningsföretag är en långsiktig strid, särskilt när försäljningsnedgången, kommer inventeringsfonderna på böckerna att bli särskilt iögonfallande. Så chefen gav en beställning och beställde hela företaget att minska inventeringen och eliminera "roten till allt ondska" i lager. Vissa radikala chefer skulle kräva att minska hälften av inventeringen.
Inventering kommer inte ur tunn luft, till exempel är inventeringen av råvaror baserat på beräkningsresultaten från MRP för att placera inköpsorder med leverantörer.
Om MRP -beräkningen inte är korrekt kommer köpmängden definitivt att påverkas, vilket resulterar i överskott av lager eller brist på material.
Nedan har jag listat nio faktorer som kan vara viktiga faktorer som påverkar noggrannheten för MRP -beräkningar. Om vi kan kontrollera dessa viktiga punkter kommer målet att optimera inventeringen lätt att uppnås.
prognos
För det första måste förutsägelsen vara korrekt. Om den leverans som har begärts av kunden är mindre än ledtiden för råmaterialupphandling, kan vi bara förbereda råvaror baserat på prognosen, annars kommer vi inte att kunna uppfylla kundens leveransdatum.
Till exempel är den totala tiden från att göra en beställning att leverera varorna till den angivna platsen 2 veckor för kunden, medan det tar 3 veckor för oss att köpa råvaror, plus en vecka för intern produktion och transport. Därför, om vi inte förbereder råmaterialinventar i förväg, kommer vi definitivt inte att kunna leverera i tid.
Grunden för att lagra råvaror är prognosen som tillhandahålls av kunderna, så prognosens noggrannhet är avgörande för påverkan på lager.
Källa: Kapoklog Logistics Supply Chain
6, Prestanda Ledning av Tillförsel Kedja
Baserat på funktion kontra baserat på utvärdering av affärskedjor Business Performance:
Förklara skillnaderna mellan funktionell och utvärdering av leveranskedjan. Beskriv vad Yulongs KPI -indikatorer är.
Övergripande prestandamätning av integrerad leveranskedja
Fallstudie av Supply Chain Performance Management
7, ERP är död, "Middle Platform" har svalnat och "låg kod" är kung. Är det sant?
Under de senaste åren har det funnits rykten i branschen att ERP är död, "mellersta plattformen" har svalnat och "låg kod" är kungen.
När det gäller detta ryktet kommer jag idag att dela min förståelse.
När jag först såg denna fråga visste jag att alla måste ha lidit av förlusten av koncept.
Vissa säger att efter mer än 20 års utveckling är begreppet "ERP" inte längre livskraftigt och inte kan hålla jämna steg med tiderna;
Den stigande stjärnan i "mellanstadiet" har gått igenom stadier av stigning, popularitet och nedgång och har också svalnat.
Några år har gått, och tyvärr har konceptet med låg kod/nollkod blivit populärt igen, så vissa människor kallar det för "låg kod" King.
Faktum är att vi på vägen kan upptäcka att det aldrig har varit en brist på nya koncept inom företagets digitalisering. Det verkar ha bildat ett mönster, med vågor som kommer med några år.
Kommer du fortfarande ihåg tidigare, när siffrorna i Enterprise -rapporten inte var i linje, kom det mellersta skrivbordet.
Det sades att de ville "ta bort skorstenen" och tillbringade tiotals miljoner dollar på "mellersta plattformen".
Under de senaste åren har företag just brutit igenom "datasilo" och sa att de vill utveckla "låg kod" genom att eliminera programmerare och återlämna företagets digitala kapacitet till företagspersonal.
Jag tror att alla fortfarande lider av förlusten av koncept.
Det finns många saker som vi inte bara kan förstå deras koncept. Vi måste fortfarande förstå dess väsen!
Så vad är essensen av ERP, mellanprogram och låg kod?
