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摘要:
全新的 BarTender Track & Trace 物流和库存 API,让库存对账从定期执行的工作转变为持续进行的流程。运营团队不必等到季度末才发现差异,而能在收货月台当场发现问题——赶在小偏差演变为库存核销、不必要的采购订单或供应商争议之前。
越早发现差异,其价值可比事后发现高出 10 至 100 倍。在收货时发现差异,通常很快就能解决。同样的差异如果到季度末才被发现,就可能导致库存减记、重复采购,供应商争议也只能凭记忆而不是凭证据处理。
在企业的日常运营中,往往同时存在两套库存数字:一套记录在 ERP 中,另一套则是现场实际库存。大家都知道两者之间存在差异,而这种差异之所以长期存在,通常并不是因为谁工作不够认真。
本应用来消除账实差异的流程,却常常被视为可有可无的工作而遭到推迟或跳过,其频繁程度远超多数人愿意承认的程度。在压力之下,凡是被视为“可选”的工作,最后往往就不会执行。周期盘点又被推迟到了下周。差异调查迟迟无法结案。原本可以向供应商提出的索赔最终不了了之,因为整理证据需要四个小时,而谁也抽不出这四个小时。
这些问题都不会以一次明确的“失败”呈现出来。它们只会表现为 ERP 中的一个数字,而所有人都心照不宣地把这个数字当作大概值。
没有人会靠清点钱包里的现金来判断自己的银行账户余额。账面记录与实际余额由系统持续自动核对,任何偏差都会在几秒内暴露出来。这种对账已经自动化到让我们几乎不再把它视为一道独立流程。
库存是少数仍被大多数组织依靠人工流程核对、甚至根本不进行核对的主要资产类别之一。如果 ERP 中的库存数据自上次全面盘点后,就再也没有与现场实物进行核对,那就像一本已经半年没有对过账的支票簿。屏幕上的数字倒不能说完全错误。说到底,它只是一个披着正式外衣的“最佳估算”。
钱正是从这道账实差异中不断流失的。安全库存被用来弥补一个从未被准确量化的账实偏差。采购部门又下单购买其实已经存放在现场某处的物料。库存减记总是在毫无预警的情况下突然出现。与供应商的争议最终只能看谁记得更清楚,因为双方都拿不出证据。
从本质上说,BarTender Track & Trace 物流和库存 API,就是让对账从一项需要另行安排的工作,转变为一个持续自动运行的过程。
核验不再依赖抽样。ASN 相当于一份货运清单,声明卡车上装载了哪些货物。过去,收货环节通常依靠抽查和签字,确认这份清单是否准确。借助物流 API,由 WMS、ERP 或 EDI 856 数据生成的 ASN 会成为该批货物的预期收货清单;扫描由 BarTender 打印并与 Track & Trace 同步的标签,则构成实际收货核验。“实际收货与预期收货比对”接口会逐行返回匹配、短缺和超收结果,而不是只覆盖员工来得及抽查的少数条目。过去需要花四个小时整理资料才能完成的差异分析,如今一次扫描就能完成。
掌握库存实况,不再需要专门立项。库存 API 提供当前库存快照、CSV 导出和库存分析查询功能。相关库存数据由 Track & Trace 根据实际 RFID 和标签扫描记录生成,而不是依靠推测得出。与 ERP 或 WMS 的库存对账,将成为日常工作流程中的常规环节,而不再是季度末才开展的一次性工作。In-Stock Window(在库时间窗口)让数据反映近期实际观测到的库存状态,而不是上一次有人抽出时间查看时留下的估算值。
差异还很小时,就会被及时发现。也正是在这里,影响开始层层累积并不断放大。在收货月台发现偏差,通常只需当场沟通几句就能解决。同样的偏差如果到季度末才被发现,就可能造成库存核销、无谓的重复采购和供应商关系问题,而事后纠正的成本,可能是提前预防的 10 至 100 倍。
最初,人们往往认为这项方案的财务价值主要来自节省人工成本。收货效率的确会提高,但这并不是最值得关注的数字。
真正值得关注的,是账实差异在不知不觉中为多少额外支出提供了看似合理的理由。依据不确定性而不是实际需求设置的安全库存。重复采购其实已经存放在仓库或厂区内的物料。因为不值得耗费精力申诉,而被企业自行承担的扣款。被占用在库存中的资金,而财务数据甚至无法确认这些库存是否真实存在。
这些情况都不会在报表中被明确列为需要解决的问题。它们最终都被计入日常经营成本。因为在过去,要随时准确掌握企业现有何种库存、分别位于何处,需要投入大量工作,而任何运营团队都很难长期、稳定地完成这些工作。
而当跟踪能力被融入日常工作流程,对账能够由程序持续自动运行时,这一局面就会发生改变。这并不是因为团队从此不再犯那么多错误。真正的改变在于,那些过去因为没有时间而被省略的核验,如今已经融入日常流程,能够每天针对每一批货物自动完成。
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Jeff Browning 是 Seagull Software 产品营销高级总监,也是一位拥有 20 多年经验的产品营销领导者。他长期深耕制造、供应链及工业领域,在企业技术、云基础设施、物联网解决方案和人工智能驱动的创新方面拥有丰富经验。
