自动订货的理论学习起来并不复杂，但是实际操作起来却往往发现结果有不小的差异。我整理了关于总部自动订货的一些实战经验和相关业务问题，在此抛砖引玉，与大家共同探讨。
首先，我认为要树立这样一种认识：自动订货相对人工订货而言是一种精确度和效率相对较高的手段，对于结果需要人为调整。既不要妄想完全抛弃人工参与调整，也不要因为个别特性商品的订货差异就否定自动订货的可行性。
自动订货有很多算法，其中一些算法确实是非常精确，比如沃尔玛在这方面做得非常完美，据说他涉及的参数的复杂程度远远超过我们通常的认知和想象，我猜测，可能季节和天气因素都是参数之一吧。但是，目前国内大多企业无法到达这种程度，我这里提到的“土方法”可能会更适合国内的实际情况。
自动订货原理说明
总部的自动订货基本原理公式：订货数=（计划备货天数*日平均配出数）-在途订货数量-当前库存数。这个原理公式绝对正确，但在实际操作中，计划备货天数和日平均配出数是不断变化的。就拿计划备货天数分析，当供应商接到订单的时候有几种可能性需要考虑：1、供应商按时按量送货，这种情况下计划备货天数没有变化。2、供应商接到订单发现自身缺货或配送能力出现问题，导致需要延迟送货，这个时候就无法保证准时送货。在时间方面我们就要把供应商延迟的时间考虑在我们的计划备货天数中，那么计划备货天数就应该考虑这样变化：计划备货天数 = （备货天数 + 风险天数）。
那么对于总部的自动订货公式就是：订货数=（备货天数 + 风险天数）* 日平均配出数 – 在途订货数量 – 当前库存数。
推广过程中要考虑的问题
以上的公式仅仅是数字公式，自动订货远远没有这样简单，简单地套上这个公式可操作性不强。我们来分析一下在实际工作中订货面临哪些困难。
1．每个企业的供应商少说也有四百多，这么多供应商都有不同的配送能力，单由于路途的远近，针对每个供应商的备货时间就有不同，供应商送货能力强的商品就可以少备一些，供应商送货能力弱的就需要多备一些货。
2．实际操作过自动订货的朋友都知道，系统计算的自动订货往往量会偏小，订货员首先根据经验就不相信订货结果，其次，如果订货数量真是那么小，作为统配供应商的送货成本就会增大，导致一些供应商不愿意为了几箱商品送货。
3．供应商的商品种类繁多，可能这次订了这个商品，而明天又需要订该供应商的其他商品，自动订货何时能够停止这种反反复复的订货工作。
4．商品往往因季节因素导致销量波动较大，并且随着促销计划等等活动都会影响将来销售量的变化，如果仅仅通过计算历史销售数据进行计算，计算结果肯定会失真。
5．以上这些问题都是实际运作中遇到的最直接的问题，还有个更隐蔽的问题等着我们解决，由于供应商或其他原因往往导致总部仓库缺货，这样的话直接导致门店的销售受到影响。如果门店的销售萎缩，导致门店的自动订货数减少，最终门店的订货数萎缩就会导致总部的自动订货量萎缩，如果不解决这个问题将直接导致由于缺货“谋杀”具有一定销售潜力的商品。也许有朋友会提出，自动订货在这点上就比不过人工订货，人工订货在门店不会导致订货萎缩。我认为恰恰在这个问题上自动订货具有优势，因为按照我的经验，门店订货员在多次缺货后就不会在订货，原因一，货架上长期没有这个商品自然就无法订货了。原因二，由于信息沟通存在困难，加上以往经常性的遇到这类情况，订货员会丧失信心，不再对这类商品订货。而自动订货不管这些，只要没有淘汰这类商品，它就会不间断地订货。
解决问题的一些方式
那么如何解决这些问题？首先，我认为技术不可能解决所有的问题，关键是强化管理。通过分析发现，没有良好的作业管理是导致总部订货员盲目订货的一个重要因素。
一些企业的订货员往往每天盲目的订货，甚至在没有办法的情况下参考缺货报表。首先，我把供应商按照订货员分类，然后根据历史数据分析供应商的送货信誉度结合供应商的送货日期，初步确定供应商的送货天数，经过订货员和供应商的协商后，供应商的送货天数确认。再通过历史数据分析确定供应商的周或者月的送货频率，这样供应商的订货计划表就最后确定了。一份供应商订货计划表的内容有几项：供应商代码、供应商名称、联系电话、送货天数、最小送货箱数，订货周期（周几或者每月几号），订货员按照这份订货计划表订货可以把订货频繁的供应商每周订一次货或几次货，而不经常订货的供应商安排每月几次订货，这样订货员可以有条理进行订货，把时间和精力用在订货的准确度上。采用供应商订货计划带来另一个好处，比如供应商可以明确知道我们会在周一或周四向其订货，并且有一个经验型的订货品种和数量作参考（商家向供应商的大概承诺），供应商可以放心地提前进行备货（他们不用担心压库存，从供应链的角度减少了从上游制造商到供应商的物流时间），可以更好地保证商品供应，降低由于供应商引起的缺货风险，同时也保障了送货天数的相对固定和精确。
接下来我们要一起来看如何解决其它的一些问题。
每个供应商的送货周期和送货天数都不相同，所以我们必须针对不同的供应商进行自动订货，我们需要为每个供应商确定备货天数和风险天数，这两项数据是实际可得的，这样每个供应商的备货天数、风险天数、在途订货数量、当前库存数量都是准确地，那么就需要解决日平均配货数这么一个数据问题了。
日平均配货数有很多种不同方式，例如：至今开始的过去一段时间内的销售，或者过去某段时间的数据（例如中秋节月饼销售）。我采用的是至今开始的过去一段时间作为日平均配货量的计算方式，对于中秋节的月饼订货基本上不采取自动订货，因为首先每个企业都很重视这类商品，时时关注特殊商品会导致缺货的概率很小，并且由于品种数量不多，人工订货是可能的。
日平均配货数通过销售总量/天数得到，应该很容易，接下来难就难在如何对订货结果进行人为的调整了。
自动订货和人工订货的差异在于系统往往过于“谨慎”，而人工往往过于“豪放”，系统是通过数据依据进行判断的，而人工往往是通过经验进行判断，事实证明经验的误差往往比数据的误差来的大，所以我们以数据为基准，用经验在基准上进行调解，管理未来以达到完美。
我们在报表中提供了促销日期提示、门店订货量、商品的特性分类说明。每个商品的促销日期提示可以让订货员知道商品的促销时间，这样便于他在促销前期和促销后期的订货数量判断有个细节提示，自动订单都把数量折算成箱的单位，以便订货员以箱为单位订货，当然拆零商品除外。门店订货数量是指在前期门店的订货总箱数，目的是判断由于缺货导致配货量萎缩但同时门店的订货有大量需求的情况下，订货员仍旧要订足够的商品以便满足门店的“饥渴”需求。商品特性的作用就更大了，举个例子：某商品总部在销售库存完后就需要淘汰，所以订货员在根据此类特性选择不订货，虽然门店有订货需求。
最后一个问题需要解决，就是供应商的送货能力问题，如果我们每天只订一箱商品的话恐怕没有供应商愿意送货，那么我们如何来平衡供应商送货成本和我们的库存成本问题呢？只要企业的周转天数小于供应商的结算天数，那么我们的库存成本就可以得到保证，在这个前提下我们要考虑供应商的送货成本，以达到双赢。我们的订单上要把供应商经营的所有商品都列出，而不仅仅列出缺货的商品，这样我们为了保证供应商的最小送货条件下提早定一些目前不需要订货的商品，这样的话多几箱货对我们而言库存负担不大，并且下次可以少订货，而供应商也可以准时送货，何乐而不为哪？
管理上仍旧需要重视
非常重要的一点提示，自动订货仅仅是一项技术手段，缺货问题不能光靠自动订货解决，最关键的是如何在管理上加强，例如供应商的缺货惩罚等等措施要跟上，有条件的企业还可以做更加深入的订货管理，例如如何在供应商缺货后及时反馈缺货信息，有利于订货员立即从其它渠道进行订货，我们可以通过海鼎的ＥＣ电子商务平台和供应商在这方面进行加强。
总部的自动订货实战介绍到此结束了，相信很多企业有自己更好的方式，对于目前希望使用自动订货的企业也许有一些借鉴作用，最后提醒的是，本篇介绍的总部自动订货方式并不适用于门店自动订货方式，我们对于门店的自动订货的思路和操作完全不同于总部的自动订货。门店的自动订货的环境和总部是完全不同的，门店的困难在于商品有统配和直配两种属性，门店对于直配供应商又不方便逐一订货，门店商品特性的复杂性也远远超出总部常温仓库的商品，销售方式不仅仅有零售还有团购等，门店的自动订货是个更为系统的业务工程，希望以后有机会和大家继续探讨门店的自动订货。
