“许多零售企业都承受着历史遗留下来的高成本信息基础架构的沉重负担”刘小兵说。他们需要对硬件和软件不断地升级,才能维持系统的运转。即使是这样,还是难以在减少运营成本和改进顾客服务方面有多大的起色,更谈不上支持公司未来的加速扩张计划了。其实,随着信息技术及网络应用的日益发展,零售企业完全可以实现更高的企业管理要求。同时解决系统和数据分散造成的管理效率低下、管理成本居高不下、没有风险防范保障等一系列问题。
“企业的并购过程相对容易,关键是并购之后如何进行管理,尤其是如何进行异构的信息系统的整合,使之在大企业、大集团形成之后发挥更大的作用。但是,单凭传统的系统集成技术是难以达到预期的目的的。”刘小兵说。
他以1995年到1998年双汇集团的信息化为例,一针见血地指出了系统集成的弊端所在。他说,系统集成就好比要用各种不同质地的布料如涤纶、麻、羊毛、棉织物去拼出一件西装,结果可想而知。首先,企业使用的系统在不断升级,相应的接口也要不断改变。其次,不同的系统输出的数据不一致,同一个数据在不同的系统会出现不同的结果,导致不同部门互相扯皮,弄不清楚哪个系统的结果是正确的。第三,维护成本非常高,每个系统和每个程序都需要一帮人去维护,在硬件、机房等设备上的成本也非常高。
2000年前后,刘小兵研究了全球零售巨头沃尔玛强大的后台支撑系统,发现沃尔玛正是零售业信息化的典范,值得中国的零售企业借鉴。结合企业自身的情况,刘小兵根据未来零售业信息化管理的趋势提出了走大集中之路、实现企业信息化“五个一”的思路。
“双汇是产业链型的集团企业,业务涉及零售、分销、屠宰、生产加工及物流等各环节。管理模式是分布式经营,集中化管理。双汇现在40多家屠宰厂,很多是通过收购异地厂或贴近资源建厂而来,这样注定了其经营的分散性。”刘小兵说,“为了满集中化管理的需要,我们提出了“五个一”的思想:即一个机房、一套服务器、一个数据库、一套应用软件和一个IT小组。这样可实现对所有企业数据、业务处理和管理决策的集中管理,让全集团的信息化管理全部在Internet上运行,成倍节省建设成本、运行成本、维护成本,还可以将优秀的人才集中到总部。
目前,双汇集团已经完全实现了信息化的“五个一”。集团分布在全国的50多个子公司、几十个屠宰基地、一百多个销售分公司、几百个办事处、数百个连锁店和多个物流配送中心只采用一套软件、一个数据库、一个机房、一班人马进行运行维护和升级。
“五个一”的优势已在双汇集团得到充分的体现:集团全面实现了集中化、统一化管理,实现了“三个降”——降低了软件持续投入成本;降低了硬件成本;将优秀人才集中在总部,降低了对财务、配送、统计等人员的需求。有了这样的系统,少数人就可以管多个机构,企业扩张时便于快速复制,不必担心人才的问题。同时,高层领导只要在任何一个可以上网的地方就可以调用实时数据,即时了解到各双汇连锁店的实时库存,并根据库存由系统自动生成订单,从而制定出符合市场需求的生产计划,按照精确的SKU(库存保管单位)进行商品配置,并可以通过大宗采购、统一配送来降低采购和物流成本,取得了前所未有的经济效益。
刘小兵认为,“五个一”可以实现企业全国甚至全球各地的数据资源、客户信息、业务流程的共享,有利于规模化企业向国际化靠拢。数据集中了才能为将来进行有效的业务分析做好准备,才能有利于形成和充分发挥规模化的优势。
这种“五个一”大集中模式不单单是给零售企业管理者提供本月、本周、当天、本地或其他城市商品销售情况的一组数据,最重要的是基于全国各地门店的销售和现有的库存余量,与该零售企业相关的上下游合作伙伴共享这些信息,做到及时配货、补货及预测市场走向,因此而确定哪些商品应该尽快出现在货架上,从而加快供应链对那些商品的反应速度。同时,在管理人员在某月、某天的某个时间需要查询某种商品的销售情况时更可以一目了然,而不是等到月中或月末结帐后。
刘小兵说,零售商处在供应链的末端,因此他们可以整体地观察整条供应链,也更加理解压缩供应链的意义。同时,所有与交易有关的数据都依赖于供应链末端产生的数据,“五个一”的意义就在于精确而及时地捕捉和分析这些数据,从而为管理层的决策提供依据。那些仅仅看见供应链一部分的人是难以理解供应链的循环及全局数据共享的意义的。
刘小兵认为,近期至未来一段时期内,零售业信息化管理的必然趋势就是走实时集中之路,即实现上述的“五个一”。在各种类型企业的网络系统应用与扩展过程中,有效地解决数据的存储与处理问题。对大型系统而言,基于互联网的实时集中模式是一种不可避免的趋势。对零售企业来说,谁能率先采用更适合企业管理需求的全面解决方案,谁就将在激烈的竞争中获得致胜先机。
他最后强调,实现了“五个一”也不是万事大吉了,今后要做的事还很多。它只是为顾客、商品、价格、促销、分类和库存做了一个铺垫,如何利用集中的数据服务于商店优化、空间和品类优化、精确定价、促销效率、战略资源、计划和预测的整合、库存优化、动态实现顾客需求预测才是最关键的。
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