本文沿用Attaran的观点，选取战略供应商关系、供应商管理库存、信息共享、协作计划和预测补充等作为供应链管理实现的维度和评判依据。利用供应链管理的系统思想，结合一些国内普遍存在的特有问题，如应收帐款、商品定价和折扣、商品“返点”等，提出一种零售商供应链管理的系统框架，并提出系统实现的模型方法。

    2.1 FROM-SCM模型

    根据国家物流标准术语的定义：“供应链管理是指利用计算机网络技术全面规划供应链中的商流、物流、信息流、资金流等并进行计划、组织、协调与控制。”供应链管理模型要达到两层目标，一是为相应的计算机信息系统建设提供理论指导；二是对基于信息系统的流程和管理重组提供理论指导。框架的设计要能实现供应链中基本的库存补充功能，而且涵盖选取的五个维度以实现供应链管理的功能和增值服务。

    在零售商已经完成内部管理(如POS系统建设)的前提下，针对目标和功能维度提出一种零售商外部资源整合的供应链管理系统框架模型-FROM-SCM模型，如图2所示。该模型通过创新性的引入预测系统(Forecast system)、“返点”管理(Rebate management)、在线订购结算(Online purchase and settlement)与人工处理(Manual process)等机制或功能，灵活地解决SCM实践中零售商从上游企业的商品“FROM”问题。FROM-SCM模型包括七个模块，即基于WEB技术的人机界面交互模块、数据库与数据管理模块、采购与补充管理模块、供应商关系管理模块、信息处理模块、预测系统模块以及人工处理机制模块。下面介绍各个模块的内容和功能。

    A. 基于WEB技术的人机界面交互模块

    在模型中人机界面是一个用户与系统交互信息的图形化窗口。主要目的在于处理用户与系统之间信息的输入输出，其他模块功能的操作全部在这个界面上完成。从某种意义上来说，人机界面模块是用户与供应链管理系统功能交铂拘平台。值得注意的是，这个模块必须拥有强有力的安全保护机制，确保数据安全。

    B. 数据库与数据管理模块

    数据库与数据管理模块是系统运行的基础，其功能主要是进行系统中所有数据的存储与处理，以及与其他系统进行数据交换。按类型划分数据主要有系统数据、基础数据和业务数据三种。其中系统数据主要包括系统用户信息、用户组信息、权限和日志等；基础数据主要包括商品资料、单位资料、商品与单位的关系、用户与单位的关系等；业务数据主要包括单据和报表两部分。这些数据一部分来源于系统的输入、输出及业务处理，另一部分来源于外部的数据交换。

    C. 采购与补充管理模块

    采购与补充管理模块进行商品的有效补充，实现该供应链环节的基本功能。这个模块主要包括订单管理和财务结算两部分。在预测系统和相关信息的支持下，零售商通过订单管理功能发出商品订货，或由供应商管理商品的销售和库存信息，主动发出订单，另一方确认后完成订单并进行配送。与订单管理结合的财务结算则把对账和支付从现实搬到网上，根据双方的合同进行在线财务结算，这可以有效解决当前国内普遍存在的应收账款回收难和“疏漏占”等问题，可以极大地改善零售商和供应商的关系。

    D. 供应商关系管理模块

    供应商关系管理模块主要用来管理供应商与零售商之间的利益分配，这也是零售商与供应商合作与竞争的原始驱动力。商品定价与折扣策略是进行采购补充的基础，是双方在供应链中利润分配的主要影响因素；基于中国零售业现实的“返点”管理功能其实是进行供应链上双方利益的再分配。这两个问题在现实中受到外部其他不规则因素影响较大，通过引入人工处理机制给予灵活处理。这个模块和采购与补充管理模块的财务结算功能一起，完成供应链中的利益分配与利润共享。

    E. 信息处理模块

    信息处理模块属于供应链管理中的增值服务部分，主要实现有价值的信息在零售商总部与门店之间、零售商与供应商之间的交流和共享，有效应用这些信息也是企业发展的另一个增值点。业务机制主要是对数据库中存储的数据进行分析，按照业务要求形成各种报表，再依据权限分类发布。基于这些信息，供应商在采购与补充管理模块中可以实现VMI功能。

    值得注意的是，成功的企业在运营中积累了大量的数据，这些数据一旦经过整理分析，对企业以及供应商的发展都有极大地促进作用，同时也方便供应商和零售商对平时一些日常数据的查询，节省人力物力。

    F. 预测系统模块

    预测模块是整个FROM-SCM系统的大脑，订单的制定通常依据系统根据历史销售数据对商品需求的预测。因此，预测系统的准确性直接影响了整个供应链管理运作效益提高的程度。但供应链上商品销售受各种定性定量以及不确定性因素的影响，难以把握。这里引入一种全新的预测方法—TEI @ I，有效地解决了这一问题，这也是本文研究的创新点之一。

    G. 人工处理机制模块

    人工处理机制是在国内零售业运作还不完善、很多问题无法通过理论方法解决的前提下提出的一种解决方案。在供应链管理运作中，一些问题的数据无法通过一定的规则或数学运算导出，但供应链中很多功能必须基于这些数据才能进一步处理。结合国内人力资源成本较低的现实，创新性的提出人工处理机制。其思想是：针对类似商品定价与折扣、年终“返点”等受外部因素影响较大难以推导的问题，分析这部分和整个系统交互的具体内容，提供接口由人工录入具体数据来保持整个系统的有效运转。这种机制的提出有效解决了现实中一些导致供应链管理难以推行的问题，充分发挥了人的主观能动性，提高了系统的准确性、灵活性和适用范围。

    综上所述，图2所示的零售商FROM-SCM的系统模型，通过商品从供应商到零售商的物流、商品订购财务结算和供应商利润“返点”的双向资金流和销售与库存等信息反馈给供应商和零售商的信息流，以及系统与外部POS、WMS的数据交互，有效地完成了商品补充功能，实现了战略供应商关系、供应商管理库存、信息共享、协作计划和预测补充等维度。除了逻辑推理实现外，对于模型中商品需求预测、定价与折扣以及订货策略等问题的解决及实现方法还需要做进一步地分析。

  2.2 模型实现方法

    商业活动中，零售商品的种类成千上万，数据也复杂多变，很难用几种数学概率分布描述清楚，数据量大又要追求运算效率。因此，在零售商FROM-SCM系统中，相关功能实现和问题解决的模型方法要尽量成熟简单有效，而且适用范围广、结果稳定。在这种思路下，一方面选用比较成熟的模型方法；另一方面创新性的在供应链管理中引入一种全新的复杂性科学方法论——TEI @ I方法论对模型进行改进，提出新的方法模型以提高系统的适用性和准确性。

    TEI @ I方法论是汪寿阳研究员在2004年首次提出的一种针对具有突现性、不稳定性、非线性和不确定性等特征的现实复杂系统进行分析的全新研究方法论。“TEI @ I方法论基于一种先分解后集成的思想，首先将复杂系统分解，利用经济计量模型来分析复杂系统呈现的主要趋势，利用人工智能技术来分析复杂系统的非线性与不确定性，然后利用文本挖掘技术来分析复杂系统的突现性和不稳定性，最后基于集成的思想，把以上分解的复杂系统的各个部分集成起来，形成对复杂系统总体的分析与建模，从而达到分析复杂系统的目的。”

    从图2中可知，FROM-SCM系统中需要解决三个主要问题，即商品的需求预测、定价与折扣以及订货策略问题。

2.2.1 商品需求预测

    商品销售的预测信息是进行订货补充的基础。零售业中商品销售具有相当大的波动性、复杂性和不规则性，未来的商品需求不仅具有线性和非线性特征，而且商品的销售还经常受一些突发事件的影响，比如促销活动、周边重大活动、天气状况等。目前常规的线性预测模型或者非线性预测模型及两者的混合都不能充分的反映突发事件的影响。除了这些模型之外，有必要导入新技术来捕捉这种不规则的影响。

    如图3所示，在预测中引入TEI @ I方法论，其基本思路如下：先利用计鼍经济模型对销售数据的线性趋势进行建模预测；再利用人工智能技术比如神经网络训练等方法拟合销售数据的非线性趋势；然后利用文本挖掘专家系统技术来捕捉和量化重要事件对于销售和补充的影响；最后利用集成预测技术将三者综合，形成一个集成的预测结果。

2.2.2 商品定价与折扣

    在实际运作中，制造商生产出一个商品后会依据成本因素以及利润率等为商品制定一个出厂指导价，供货商会根据营运成本和利润考虑在这个指导价的基础上进行调整，给出一个固定的商品价格。随后在和零售商的谈判中，依据订货量、订货频率等影响因素确定折扣策略。此外，商品的定价和折扣还受到一些非常规因素的影响，比如双方战略合作伙伴关系、双方博弈中部分商品定价折扣的妥协、追求长远利益对零售商的短期扶持、零售商和供货商之间的市场地位和依赖性等。

    本文提出一种支持商品定价与折扣谈判的模型，基本思路是：通过计量经济模型对商品定价和折扣进行分析，再通过专家系统来捕捉和量化非常规因素的影响，二者集成，得到商品最后的定价折扣结果。具体而言，按照如下步骤进行分析：

    值得一提的是，这里并不是按照单次的订货量而是按照未来一个时间段内(如一年)总订货量来确定最终的商品定价折扣，每次的订货无论数量多少，在这个时段内都按照总量商定的价格进行采购补充。—般而言，实际的订货量与之前的估计值存在差异：如果实际订货量超过了预期，供货商给以利益奖励，反之则扣除部分返利作为惩罚，这个过程通过“返点”管理进行运作协调，对这个问题，我们将进一步展开优化研究。

    2.2.3 商品订货策略

    订货策略又叫库存补充策略，主要依据对需求的预期，决定什么情况下对商品进行补充以及补充的数量。目前比较常用的订货策略是(s，S)模型，假设当前库存量为I，若I>s，则不进行订货；若I≤s，则进行订货补充，补充数量Q=S-I，补充后最大库存量为S，s也称为订货点或安全库存量。

    订货中一般需要解决的问题是确定s与S的值，常规做法是将需求鼍拟合成—个正态分布，根据理论订单满足率θ得到—个标准正态分布分位数zθ，然后根据安全库存量和最优订货量等参数通过正态分布的计算确定s与S值。

    然而在零售业中，这种需求模型拟合预测的需求量值并不完全适用，尤其对加盟店较多的零售商更为明显，很多商品的销售量和需求量并不服从正态及其他常用分布，而且零售业中商品品种多，周转速度快，必须寻找一种新的(s，S)计算方法。

    本文充分利用预测系统的准确度，提出一种具有广泛适用性的动态(s，S)计算方法。具体步骤如下：

    1)根据经验和企业需求设定m，n值。其中m＜n且m，s都是整数。s值等于商品m天的销量，S值等于商品n天的销量。其中m值的确定主要考虑提前期，n值的确定主要考虑商品周转天数。

    当运用第三步得到的(s，S)值经过一段时间运作稳定后，继续下调m，n值，重新计算s，S值来提高商品周转率和降低库存成本。具体做法是先保持m不变下调佗值；再保持n值不变调整m值。这种(s，S)订货策略几乎适用于所用商品，其满足率取决于预测精度，对预测模型要求较高，但相对常规的概率分布拟合预测分析，该方法是一个创新和进步。

3 案例

    A企业是国内一家便利零售企业，成功实施企业内部信息化建设(POS-MIS)后，从—个不到50家门店的传统小企业跨越到—个自动化、现代化管理的近800家门店的大型零售企业。发展到一定程度后，企业面临供应商合作以及商品补充的制约，日常营运不堪重负。信息不准确，沟通慢，效率低下，订货补充难以把握，库存水平高，成本浪费严重。而且财务上结款不及时，应收帐款“疏漏占”和“返点”错漏多等问题给双方都造成了巨大损失。供应商、企业、员工怨声载道。

    面对这些问题，A企业运用零售商FROM-SCM模型进行分析，进行信息化改造和供应链管理实践。在供应链管理一期项目中，A企业建立SCM系统并进行相应的流程重组。一期SCM系统基本实现了FROM-SCM模型中人机界面交互、数据库与数据管理、采购与补充管理和供应商关系管理模块的功能。在人机界面交互模块中引入电子令牌安全保护机制，通过数据库管理与POS、WMS系统数据交互进行协作，基于采购与补充模块支持在线订货、在线配送与在线结算。通过供应商关系模块对“返点”问题进行系统管理，有效解决了“返点”错漏多的问题。对于信息处理、预测系统和人工处理机制等模块，系统中也应用了部分思想，比如在商品的定价折扣、“返点”管理等功能上支持人工录入，通过正态分布拟合或者近期销售数据均值简单预测商品需求，向供应商有偿提供定制个性化报表等。这三个部分的功能参照FROM-SCM模型仍然具有很大的改进余地，尤其是预测系统，对销售量大而且平稳的商品预测较好，对波动大易受外界环境影响的商品支持不够，安全库存量较高。总的来说，供应链管理一期项目实施后，取得了很好的应用效果，如表1所示。

表1 供应管理实践前后对比

 A企业基于零售商FROM-SCM模型的供应链管理实践表明，FROM-SCM模型可以有效地解决企业外部资源整合的难题，也表明了零售商FROM-SCM模型的可行性及对企业实施供应链管理的重要价值。

4 创新和展望

    本文从中国本土零售业的实际情况出发提出了一种新的零售商供应链管理的系统框架模型-FROM-SCM模型，通过引入TEI @ I方法论提出了FROM-SCM模型实现的改进方法，并将此模型用于国内某零售企业供应链管理信息化建设，取得了非常好的应用效果。在有效解决企业供应链问题、大幅度改善运作效率的同时，还通过良好的运作机制为企业带来每年数百万元成本的节省和近千万元的收益。在FROM-SCM模型中，结合实际情况，引入了人工处理机制，增加了灵活性，有效解决了国内当前存在的一些问题；通过在线自动财务结算，解决了当前国内普遍的帐款回收难题；而且，在供应链管理中引入先进的TEI @ I方法论，大大提高了供应链管理的准确度和适用性。这些创新有力地保证了供应链管理的顺利实现。

    目前国内在零售商与其上游企业组成的供应链上，绝大部分供应商处于弱势，没有平等的定价权和话语权。本文的研究基于这一相当时期内难以改变的现状，但供应商与零售商地位不平等终究是供应链管理的一个问题和隐患，在运作中也会引发一些问题。对于供应商如何改变与零售商地位不平等的问题，成思危教授曾经有过一些思考：“从国际资本发展的历史来看，最初是产业资本为主导，进一步就是商业资本为主导，商业资本控制产业资本，现在国内的情况就是这样。但现在实际上从发达国家来看，是金融资本控制了商业资本和产业资本。所以要解决这个问题，就要通过产业资本和金融资本的联合，制约商业资本。”如何将这一思想实现，有力改善供应商在供应链中的地位，是需要进一步研究的问题。

    致谢本研究得到国家自然科学基金的资助，在此表示感谢；感谢中科院研究生院管理学院成思危教授在研究方法上的悉心指导；上海海鼎信息工程公司为本研究提供了丰富的现代商业与供应链物流运作的资料，在此一并表达诚挚的谢意。