小微供应链企业的数字化建设，首先应该是基于业务场景的，但是我们发现，很多能将业务场景阐述清楚的需求，数字化建设也不一定能做好，甚至出现数字化系统根本不能用的情况。

即使对于多年在供应链行业从业的经验丰富的从业者而言，假设该从业者拥有极为丰富的经验，对于各个业务环节的熟悉和理解都是超乎于同行之上的，但是也不一定能够知晓数字化在哪方面能够提升其工作效率，并且应在哪个环节具有延展性。或者，即使知晓，但是程度不一定会深。

(资料图)

但是企业的数字化建设，基本上都是从经验丰富的从业人员的需求先行开始的。基于这种感性的经验需求，进而开始在数字化方面予以着手，是众多小微供应链企业的惯常做法，也是唯一做法。

经验所具有的感性因素在众多小微供应链公司是非常普遍的，理性和逻辑非常缺失。基于一定的业务场景，在众多的从业者眼中是非常直观的，因此其对于数字化的理解，也仅仅局限在这种业务场景中，而不会有扩展性，也就不会形成连贯的逻辑关系。

即，小微供应链公司的数字化推进，感性认知形成的数字化需求，和数字化的真正落地存在极大的差距，这就是文题中列出的“所谓的逻辑”。

我们以物流供应链行业的例子说明一下。

某物流供应链公司拥有一定面积的仓库，但是这个仓库并不是高标准的高台库，只是一个平库。长期粗放经营的方式，使得这个仓库没有被充分标准化——没有货架、更没有货架编号；没有货位和编号；库内区域没有划分；托盘没有固定的存储区域，且托盘都是借用的，当然了托盘也没有编码。至于操作流程，更没有章法，只有一个大概的操作方式存在于库管人员的脑海中，并没有形成一种标准化的流程。

这种方式在很多小微供应链企业中都存在，我们有时候惊叹于当前还有这种原始的管理方式（或者说根本没有管理章法），但是实际中，这样的管理方式对于小微供应链公司是具有普遍性特点的。

结果可想而知，该物流供应链公司基本上每个月都存在赔付——来自客户的罚款（货物丢失、破损、遗漏、污染等等）、来自托盘租赁公司的罚款（托盘破损、遗漏、丢失、型号不符等）等等。高昂的成本让该物流供应链公司喘不过气来，因为每天的丢货落货问题不断，还有货物库存不明确，导致日常对接沟通问题不断暴雷。

如果从管理的角度而言，第一，需要将上述的一些问题进行解决，重点是应该将该仓库管理起来，然后对各项出入库、货物盘点、库内调拨、分拣等环节进行全流程梳理。梳理的过程，需要将上述提及的问题首先解决，即解决库内基础数据的编制问题，例如库内区域规划、编号设定、货位和托盘编号设定、托盘归集管理方式等等。

只有先进行库内基础数据库的编制，才有可能对于下一步的管理流程进行规整。

第二步，设定规章流程，细化其中的操作环节。该库房管理中，一共涉及到几项流程，每个流程的操作时间和要点分别是什么，进销存的环节衔接是如何进行的，等等。操作环节的细化也就是标准化操作流程的规定，这个过程需要耗费一定的时间，需要仓管人员全盘思考，才有可能对于库房管理做到心知肚明。

但是对于该物流供应链公司而言，这项工作很难推进——基本上不具有逻辑思路的库管人员。而对于上述的管理思路，库管人员作为现场管理人员，并不具备提炼出这些流程内核的能力，且并不会有耐心从事这样的规整工作。

第三步，与客户做好对接工作，什么时间报送什么数据，报送数据的信息是否可标准化，是否可在某方面提升对接效率等等。

第四步，优化问题。是否基于以上的流程方面，再次进行优化，不断提升服务质量，不断解决其中双方合作的痛点，甚至对客户的流程改进提出合理建议，等等。

以上这四步的工作，其实是一个成熟的库管人员需要在日常下足点滴之功，不断精进的。尤其是货量比较大的情况下，库管作为现场管理人员，需要承担起管理责任，这些管理责任，本质上是需要进行深度思考，不断在业务逻辑方面下足功夫的。

但是对于该物流供应链公司而言，其自身除了多年在行业内积累了一定程度的感性经验之外，其他方面的能力则严重不足。

该物流供应链公司为了解决丢货落货的问题，且为了和客户对接的数据更为精准，决定上一套数字化系统。为了上这套系统，公司投入了将近两年的利润，找了一家技术科技公司合作，自然，该系统的需求重任就落在了这个所谓的经验丰富的库管身上。

该库管按照以往的经验，与技术开发公司进行了需求方面的对接（这种对接方式基本上都是口述，依据的都是感性经验。可以说，库管能够通过文字或者其他较为现代化的工具阐述需求的技能基本上不存在。小微供应链公司在数字化转型的过程中，基本上也不存在能力较为全面的人，从而能够将整体的业务逻辑梳理清楚。），因为其自身能力的欠缺，这种对接方式，将注定是一个非常波折的过程：

第一，该库管的需求阐述是一个逻辑碎片化的过程。

该库管很大概率上，将会完全依照现场的操作场景进行需求的设计，而不会具有扩展性，或者扩展性程度并不高。

例如，该物流供应链公司的仓库是平库，目前，合作的客户货量是比较小的，因此该库管将货物直接放置在了其所认为的比较便于操作的库房某区域内。然而该库管并没有对该库房进行区域划分，或者他认为该库房并不需要进行这项工作。

故该库管和技术阐述需求的时候，并没有包含对库房区域进行基础档案的标准数据设定，技术因此在设计该系统的时候，并未考虑从区域的角度进行考量。

在实际的线下场景中，客户的货量逐渐增大，那么对于该仓库的内部货物摆放就成为了燃眉之急的问题：一方面要尽可能提高该库房的面积使用率，另一方面则要对大量的货物进行更为精细化的管理。

于是区域的划分就成为一个必须要进行的工作，因为库管员这时候已经记不住某个品相的货物放置在什么位置了。加之如果出货和入货的货量极大，时效性要求极高，那么如何保证最大效率地提升库房的使用率且保证出货效率，那么区域划分就成为了提升该库房使用效率的重要工作之一。

当初该数字化系统的设定逻辑，是直接将整体库房作为一个区域来作为一个基础数据的，库管员并没有从货量的大小和后续涉及到的区域划分进行逻辑考量和进行前瞻性的思考。目前货量增大，出入库就需要从区域的设定中进行取数，以解决库管非人力所能记忆的弊端。在这种情况下，数字化系统就要对库房的区域颗粒度进行细化，然后将每个区域放置什么货物对应起来。该项工作就要重新推翻之前的逻辑，这项成本对于企业而言负担是非常重的。

反之而言，对库房进行区域划分，库管应该充分考虑到有这样的需求，无论货量大小，都要事先考虑进去。但是该库管并不具有这样的扩展性思维，最终导致技术人员在较为成型的数字化产品上再次投入时间，这对于小微供应链企业而言成本将大大加重。

当然，这还仅仅是针对库房区域进行的说明，如果是要将托盘、产品有效期预警、货位等因素考虑进去，库管人员其实做的工作很多，而且需要有一个非常清晰的整体管理逻辑或者规划，只有这样，当公司决定推进数字化转型的时候，才有可能让这个转型过程比较顺畅。

第二，技术公司不一定能听懂该库管对于需求的阐述。

目前技术公司深入实体行业的案例还是比较少的，尤其是对于中小微技术公司而

言，支撑着活下去其实也是其日常生存的常态。小微供应链公司基本上不会选择大的技术公司进行合作，双方的合作成本极高；而且大的技术公司的工作流程和精细化管理方式其实已经比较正规，这与小微供应链公司的非标准化和无序化管理方式形成鲜明对比，后期对接起来会极为困难。

即使小微供应链公司和大的技术公司合作，也是购买其成型的软件系统，但是一般成型的软件产品中的功能，小微供应链公司很难用到。笔者曾经见到很多小微供应链公司购买的一些软件产品，其中三分之二的功能都被闲置了，而且其中的众多功能反而让小微供应链公司的现场操作人员始终处于“发懵”状态，并不清楚每个功能之间的逻辑关系。

这就凸显出小微供应链公司在数字化转型的过程中一个非常重要的痛点，那就是数字产品研发团队和作为业务实操者的小微供应链公司某业务条线负责人（该库管人员）的对接障碍，二者存在极深的认知鸿沟。

即，小微供应链公司在数字化转型的过程中，只有努力弥补这个鸿沟，或许才能提升数字化转型的成功率。

承接上述，假设该物流供应链公司在全国各地设有分仓，总仓和分仓之间其实存在着业务联系，因为日常的分拨场景是常态化的场景，因此在这种情况下，对于出入库而言，总仓的出货其实对于分仓而言就是入库。当然，仓与仓之间的业务场景远不仅仅是出入库这样的简单场景，中间涉及到的货物盘点、分拨、分拣、退货等等情况其实都是整体业务链条中彼此密不可分的环节，这些不同的环节之间，还有一些别的因素发挥着关键作用，例如时效性，即不同的功能仓之间，因为时效性的要求，会有一些场景的调整，例如划单（货量不够的情况下，只操作库里面已有的库存，其余的量作为信息流，就被划去了，诸如此类原因）、还有退货（有效期超出了终端的要求，或者产生的一些破损、污染、无订单的退货等）等等。

如果要推进数字化，则对于技术开发人员而言，就需要将其中的每个环节理清楚，独立功能都要对应较为独立的业务环节，或者通过什么方式将不同的环节重点予以体现出来，而非将各种环节混同起来。

然而对于该库管而言，其指挥着现场操作人员进行各种环节的具体工作，很多环节是混同在一起的。

这种混同的情况，对于线下操作的人员而言是一件自然而然发生的事情，身处其中的一线工作人员，包括库管在内，由于其在多年的实操过程中一直是这样的操作，所以在该物流供应链公司推进信息化的时候，其提出的需求就会将很多流程混同起来。

但是当技术人员进行数字化功能设计的时候，就要将不同的功能予以逻辑考量，并进行数字化产品底层逻辑的设置。一个环节的变动，则影响其他环节的数据准确性。因此，基于这种设计的系统化操作，就要纳入到其底层的设计逻辑中，这样肯定是会增加现场的工作量，且不一定能够满足现场的操作需求——库管线下的操作，要充分保证时效性，数字化产品的操作，反而降低了这种时效性。

结果造成了这样一种情况：所有的流程即使用数字化的系统设计满足了，但是不适合线下的操作流程衔接。线下相关业务环节的操作，在实际情况下，因为要保证时效性等因素，导致线下的运营操作不一定会严格按照线上的环节进行一一匹配。数字化系统对于灵活性的线下操作而言，其实不一定会满足。

第三，临时性的需求修改和整体数字化的推进困难将成为常态。

对于小微供应链企业而言，因为其涉足的业务领域和范围是非常窄的，所以对于整体的供应链市场其实不一定会有较为深刻的认识。即使具有多年工作经验的老员工而言，其对于市场的认知也是非常感性的。数字化推进的过程中，成本居高不下的一个很重要的点，那就是基于不全面的市场认知，小微供应链企业会有非常高的探索成本。

举个例子。

冷链物流供应链是供应链行业的一个很细化的分支。某冷链供应链企业（简称C）长期在该行业进行深耕，其管理方式比较粗放，服务的一个大客户（简称D）对于温度有比较高的要求（不同的货物所需要的温度需要控制在要求的区间）。而C为了降低成本，自身没有车队，即运力是通过调度社会车辆予以满足D的业务需求。

C调度社会车辆，原则上是应该调度社会上的专门从事冷链运输的车辆，但是这里面有一个问题：社会车辆非自身车辆，非常难以管理，管理的标准化是很难达到的。有的社会车主为了降低成本，基本上不会在自己车辆上安装温度监控设备。

在这种情况下，C就购买了相关的温控设备（目前市场上有很多生产温控监控硬件的公司），当承担D的货物配送的时候，就会将这些设备放置在所调度的社会车辆上，然后将温度报送给D。

鉴于C尽管在行业从业多年，但是其管理方式较为粗放、对接的工作人员标准化操作不到位、各项记录和服务能力始终匹配不上D的要求，等等原因，导致双方的合作随时都有解除合作的风险。只是因为D暂时没有找到合适的能匹配其业务场景的冷链物流供应链公司，所以暂时还没有直接解除合作。

C意识到了这个风险，于是趁着这个空档期，决定上一套数字化系统，以期通过数字化的方式，解决上述提及的相关问题。

逻辑上，这种决策是正确的，例如通过下单、货物配载、车辆轨迹监控、与司机和D的运费结算记录、附加的增值功能（发货信息推送、产品送达通知、业务报表生成等）等等，并且将相关的功能开放给D。理论上，只要每次承运的信息都通过系统进行记录，则D就会实时通过权限查看其想要获取的信息，而减少或消除其和C对接的不顺畅问题。

但是在实际的数字化上线的过程中，问题颇多，很多我们设想的逻辑在实际中会遇到非常多的执行困难。

首先，因为C的对接人员在和D对接的过程中，已经证明了对接不顺畅，那么在系统中的下单环节上，也会照样存在对接不顺畅的问题（日常业务的对接过程中，会有临时性的订单调整、发运时间调整、发运情况随时沟通等诸多不确定的情况，也就是双方在确定最终发运单的过程中，始终存在着诸多不确定的因素。很多日常的沟通工作基本上都是在处理这些不确定的情况。即使数字化系统上线，最终双方确定的发运单之前，照样存在着这种不确定性。从这个角度而言，数字化就解决不了这种不确定性带来的诸多问题，这是代客户操作的情况。即使让客户自行操作，那么客户的订单指令下达也需要留出时间窗口，即有一个最终锁单的截止时间，便于其在这段时间内不停地调整订单。对于数字化系统而言，那么就要和客户在线下规定好锁单时间，超过这个时间，系统将关闭修改订单功能。但是因为客户不一定接受这种要求，也因为双方以往长期的对接过程中并没有达成这样的共识，所以只有进行线下对接的标准化且双方都认可后，这种锁单的功能才有可能通过数字化的方式实现。基于这样的情况，其实这不是数字化所能解决的问题了）。

为了解决这个不顺畅的问题，系统唯一能做的，就是等待线下流程顺畅之后，根据线下的场景进行调整——但是在线下流程顺畅之后，期间这个试错的过程，一直将会伴随着数字化系统的修改，C将会不停地付出巨大的修改费用，毕竟技术团队是不等人的，况且以C为代表的同类企业，基本上也支撑不起自有的技术团队。

除了这个锁单的功能需要持续的修补外，其他的环节同样也会遭遇到很多不确定的因素。

还是以C为例。为了满足D对于温度监控的需求，C每次将购买的温度监控设备放置在承运车辆中，并且也在数字化系统中设计了轨迹和温度展示界面，提供给D查看。但是在该系统设计到这一步的时候，突然发现这样的问题：就是技术人员通过调用温度监控设备的开源代码，然后将其后台数据抓取过来的时候，发现温度和轨迹的数据都是不连续的，即某段时间的对应数据并不存在。

如果这样的数据反馈给D，C将会受到更加严厉的处罚。

在C进行数字化推进之前，报送给D的数据的时间段，基本上都是在该设备能读取数的那一段时间，这可以说是一种心照不宣的操作方式，但是背后的原因，C并未深究；或者其深究了，也是在如何“应付”D这方面下功夫。但是当数字化进行推进的时候，欲将温度和轨迹数据完全展现给D的时候，传统的应付方式就失效了。

在这个时候，C才会努力解决这个问题，才会努力弄清楚温度数据和轨迹不连续的原因。

原来，冷链运输车的车厢是封闭的，也就是海柜，该温度监控设备放置在里面的时候，信号非常差。可以说，信号越差，说明封闭性越好，其实对于运输是有利的，但是却满足不了客户通过监控设备查看相关数据的要求。

另外，经过咨询，其终于明白便捷式用的基站定位而非GPS定位。如果使用的是基站定位，则定位误差是100米到1000米之间，这取决于基站信号和密度。车载设备用的GPS定位，精度一般是在10米以内，而且一般可以通过ACC过滤静态漂移功能（ACC是Adaptive Cruise Control的缩写，也就是自适应巡航控制系统。所谓的ACC过滤静态漂移功能，是指当将车辆停止不动的时候，如果设备的钥匙门开启，则该设备信号呈现就会随着卫星定位信号接收的强度变化而变化，信号会随着车辆的位置来回漂移、移动。如将ACC功能加上以后，相当于把ACC钥匙门关闭，则相当于将车辆位置锁定在固定位置，信号呈现则不会再飘来飘去了）。

便捷式定位分三种，一种是用GPS定位，一种是用基站定位，还有一种是两种定位功能都具备，但90%是用基站定位的。基站定位，误差在一公里之内，非常不精确，因此导致了轨迹数据的不连续，或者即使连续，也是蜂窝状态，非常杂乱。

鉴于此，C就处于非常尴尬的境地：温度和轨迹的功能已经试错了一段时间，付出的成本已经很高了，放弃的话，前功尽弃；另外，无法通过数字化系统的方式展示给客户，否则将“打脸”。

诸如以上的问题，将会在很多小微供应链公司中出现，这种不确定的情况，基本上会伴随着公司在推进数字化过程中进而不断出现，临时性的需求修改和整体数字化的推进困难将成为常态。

小微供应链公司在数字化的推进过程中，将会遭遇到各种各样的困难，作为主导数字化推进的对接人而言，即使该对接人具有丰富的经验，但是在当前的背景下，其对于数字化的认知也都是感性认知，这些感性认知也是来源于其实操经验的感性积累。

因此，当未全面了解其所处的供应链行业，未对自身从事的业务场景涉及到的众多细节有一个深度研判和认知的时候，对于数字化的需求就会陷入到本文开头提及的“所谓逻辑”陷阱——感性认知形成的数字化需求，和数字化的真正落地存在极大的差距。最终的结果是，小微供应链企业将陷入到数字化建设过程中的“问题旋涡”而难以自拔，将有许多“出其不意”的问题“蹦出来”，从而拖长其开发周期，成本控制将成为一个非常难的问题，最严重的是，将极有可能将数字化战略夭折。

（陈虎东，网经社电子商务研究中心特约研究员，长期关注供应链、新零售、电商相关方面的商业模式，著有《场景时代》、《互联网+农村》、《场景行为》等书籍。微信号：chdchd250）

关键词： 物流供应链 技术公司 库管人员