Automatyczny sklep. Jak zorganizować łańcuch dostaw?

Automatyczny sklep – Zinu Shop – stanął w Krakowie na terenie centrum handlowego M1. Czym różni się od dotychczas prezentowanych przez sieci handlowe rozwiązań?

Po pierwsze to polska inicjatywa. W przeciwieństwie do testowanych wcześniej przez Lewiatan, Carrefour i Żabkę konceptów operatorem jest krajowa spółka powiązana kapitałowo z właścicielem sieci supermarketów Delfin.

Polacy nie gęsi i swój pierwszy sklep automatyczny mają. Pytanie czy tego typu koncept rzeczywiście przyjmie się na naszym rynku pozostawię klientom.

Poniżej przedstawiam jednak w jaki sposób zorganizować łańcuch dostaw dla sieci automatycznych sklepów oferujących artykuły spożywcze oraz świeże. Omawiam najważniejsze miary biznesowe i kwestie wymagające uwagi w planowaniu przepływów towaru.

W wielu aspektach logistyka takiego biznesu przypomina tzw. egrocery czyli internetowe sklepy spożywcze. Na czym więc polega wyzwanie?

Obsługa klienta

Cokolwiek robisz, w szczególności w biznesie, warto zastanowić się po co. Pytanie, które rekomenduje Simon Sinek będzie więc punktem wyjścia analizy.

Standardowo łańcuch dostaw rozliczany jest z trzech grup KPI (z angielskiego Key Performance Indicators). Serwisu oferowanego klientowi, jakości i kosztów logistyki. W zależności od organizacji wybrana grupa wychodzi na pierwszy plan.

Automatyczny sklep Zinu funkcjonuje w kategorii convenience. Obietnice składaną klientowi bazuje na bliskości i nieustannej dostępności.

Zinu Shop to w pełni automatyczny sklep spożywczy czynny nieustannie przez całą dobę, 365 dni w roku, także w niedziele i święta, co daje nam znaczną przewagę nad tradycyjnym handlem […]

— Artur Kowalski, CEO Zinu, w wywiadzie dla LoveKrakow.pl

W tym przypadku więc serwis stanowi najważniejszy cel logistyki. W jaki jednak sposób wyrazić ilościowo i zmierzyć serwis klienta?

Dostępność produktu

W sieci handlowej serwis łańcucha dostaw oznacza dostępność produktu na sklepie a dosłownie rzecz ujmując na półce. W języku angielskim – On Shelf Availability co można sprowadzić do zgrabnie brzmiącego po polsku skrótu OSA.

Rozróżnie dostępności w sklepie i na półce ma znaczenie w tradycyjnych sklepach, które posiadają salę sprzedaży oraz magazyn. Wbrew pozorom nie jest to rozróżnienie trywialne. Wiele sieci handlowych inwestuje w technolgię radiowego znakowania produktów czyli RFID aby wiedzieć gdzie fizycznie znajduje się towar.

W przypadku Zinu, ze względu na modułowość sklepu, sensowne jest jednak pozostać przy tradycyjnej mierze dostęności na sklepie. W tym przypadku OSA powinna być wyrażona względem wymaganego zapasu i względem chociażby pojedyńczej sztuki towaru.

Wypełnienie wizji przedstawionej przez Artura można natomiast osiągnąć poprzez odpowiedni poziom częstotliwości pomiaru dostępności.

Gdy zaczynałem zarządzać łańcuchem dostaw w handlu operowaliśmy jeszcze na danych dziennych. System informatyczny w punkcie sprzedaży przesyłał dane do systemu centralnego wyłącznie po zakończeniu sprzedaży.

Obecnie dane o poziomie zapasu można synchronizować niemalże w trybie ciągłym. Dzięki temu informacja o dostępności na sklepie może zostać wykorzystana nie tylko do planowania dostaw lecz także do reakcji na nieprzewidziane braki towaru.

Jeżeli jednak Zinu naprawdę stawia na dostępność dla klienta to równie ważne co wybór konkretnej miary jest przyjęcie odpowiedniej perspektywy przy raportowaniu. W większości firm handlowych stosowany jest schemat raportowania kiedy produkt jest dostępny.

Źródło: Opracowanie własne. Dane przykładowe.

Jednak jak widać na pierwszym prezentowanym wykresie, w większości przypadków towar rzeczywiście jest na sklepie. Mamy więc nadmierne poczucie kontroli nad sytuacją.

Oczywiście nad perspektywą prezentowanych danych można pracować wybierając minimum rozpoczęcia osi. Wchodzimy wtedy jednak w kwestie poruszane w krótkiej i klasycznej już książce – How to lie with statistics.

Przyznam, że przez lata stosowałem wspomniany model raportowania dostępności. Dopiero odpowiedzialność za operacje logistyczne dla eCommerce nauczyła mnie innego podejścia.

Obecnie uważam, że biznes stawiający sobie na pierwszym miejscu za cel serwis powinien patrzeć na braki realizacji. Proste przekształcenie wcześniej wykorzystanych danych daje wtedy zupełnie inną perspektywę. Wprost widać różnicę między brakiem na poziomie 1% a 2% lub 4%

Sklep automatyczny. Braki towaru

Źródło: Opracowanie własne. Dane przykładowe.

Takie spojrzenie na dostępność a właściwie poziom realizacji zamówień cechuje na przykład InPost. Więcej na ten temat można usłyszeć w rozmowie pomiędzy Maciejem Wieczorkiem i Rafałem Brzoską, która jest dostępna na Youtube.

Dostarczalność na czas

Wróćmy jednak do logistyki Zinu Shop. Kolejną miarą, która powinniśmy śledzić prowadząc automatyczny sklep jest terminowość dostaw względem zakładanego harmonogramu.

Terminowość, czasem określana również jako dostarczalność, należy bowiem do kategorii metryk wyprzedzających. Sama w sobie nie jest zazwyczaj w centrum zainteresowania biznesu a tym bardziej klienta. Niemniej jeżeli zaczynamy mieć w danej lokalizacji lub co gorsza w sieci problemy z terminowością to kolejnym krokiem są braki towaru.

Dlatego warto śledzić terminowość dostaw. Najlepiej w rozbiciu na poszczególne punkty. Ewentualnie w rozbiciu na trasy, na które punkty są pogrupowane. Przykład takiego raportu przygotowałem poniżej. Polecam jego stosowanie w logistyce każdej firmy handlowej zarządzającej fizycznymi lokalizacjami. Bez względu czy są to sklepy czy też punkty PUDO (z angielskiego Pick-Up Drop-Off Points).

Sklep automatyczny. Terminowość dostaw

Źródło: Opracowanie własne. Dane przykładowe.

Wybrany stopień agregacji w czasie zależy od ilości dostaw w tygodniu. W wykorzystanym przykładzie założyłem nie więcej niż jedną dostawę dziennie zgodnie z informacjami, które uzyskałem od spółki zarządzającej Zinu. Raport przedstawia wiec perspektywę w ramach tygodnia.

Dopiero w takiej perspektywie widać, w których lokalizacjach możemy mieć problemy. Co ważniejsze widać to zanim problemy z dostępnością towaru jeszcze wystąpią.

Terminowość dostaw warto uczynić również jedną ze śledzonych na bieżąco miar jeżeli automatyczny sklep ma również pełnić funkcję PUDO. W jednym z komentarzy pod wspomnianym już wcześniej wywiadem na LoveKrakow.pl pojawił się pomysł na aplikację mobilną pozwalającą na odbiór złożonego wcześniej zamówienia.

Sklep automatyczny. Pomysły na rozwój

Źródło: Komentarz pod artykułem na LoveKrakow.pl

Naturalnym rozwinięciem opisanej koncepcji byłyby dostawy produktów, które nie są na stałe dostępne w danym punkcie sprzedaży. Jeżeli Zinu Shop zrealizuje z czasem taką usługę to terminowość dostaw stanie się obok dostępności towaru w sklepie podstawową miarą serwisu.

Wtedy warto również będzie analizować i raportować przyczyny opóźnień w dostawach do sklepu. Używając kilku klas powodów takich jak opóźnienia na trasie, opóźnienia wyjazdu z centrum dystrybucyjnego, lub przyjazdu do centrum po towar.

Wreszcie kiedy rotacja w poszczególnych punktach sprzedaży wzrośnie istotne stanie się uzupełnianie zapasów sklepów po dynamicznych a nie stałych trasach. Dzięki czemu można przeciwdziałać wpływom korków na czasochłonność dostaw.

Brzmi skomplikowanie? Cóż, może takie być, aczkolwiek convenience zobowiązuje.

Dokładność prognoz popytu

Jedną z kluczowych miar, które przekładają się ostatecznie na dostępność oferowaną klientowi jest również dokładność prognoz popytu. Jak jednak operacyjnie wyrazić dokładność w sieci handlowej?

Jest stosowanych wiele metryk. Większość z nich to odmiany 3 następujących:

  • obciążenie prognozy, forecast bias
  • średnie absolutne odchylenie prognozy, mean absolute deviation, MAD
  • średni absolutny błąd procentowy, mean absolute percentage error, MAPE

Automatyczny sklep stawiający na dostępność produktu można planować w oparciu o wartiant MAPE. Jeżeli tylko obciążenie prognozy pozostaje na sensownym poziomie a jako okres pomiaru przyjmiemy dzień.

W przypadku firm produkcyjnych, lub nawet niespożywczych sieci handlowych, stosujących tygodniowe cykle planowania można wybrać dłuższe okresy.

Jeżeli jednak analizujemy sklep w kategorii convenience, który charakteryzuje się wyraźną cyklicznością wewnątrz tygodnia i wysoką sprzedażą per produkt musimy zejść na najniższy możliwy poziom.

Dokładność prognoz. Wzór

Warto również przyjąc jako wagę wolumen sprzedaży. W ten sposób skonstruowana miara dokładności prognoz wspiera pierwszy z celów łańcucha dostaw czyli dostępność produktu w punkcie sprzedaży.

Wartość ważonego błędu prognozy powinna być oczywiście jak najniższa. Niemniej aby rzeczywiście oddawała sytuację na sklepie prognoza, którą opisuje musi być nieobciążona.

W praktyce ważony MAPE jest wprost interpretowalny gdy forecast bias pozostaje w granicach +/- 10% na poziomie sieci. Szersze omówienie tego typu zależności można znaleźć w artykule How to Best Understand Forecast Bias.

Obciążenie prognoz. Wzór

Wreszcie analizując obie wspomniane miary trzeba pamiętać, że proces prognozowania jest zawsze tylko środkiem, a nie celem samym w sobie. Prognoza ma znaczenie wyłącznie w zakresie w jakim umożliwia w łańcuchu dostaw osiągnięcie innych priorytetów.

Wyższa dostępność towaru, niższy poziom zniszczeń, lub niższe koszty operacyjne. Po to poszukujemy metod na lepsze planowanie.

Poza tym, chociaż prognozowanie jest ważną częścią odpowiedzialności łańcucha dostaw to nadal reprezentuje tylko jeden z kroków w procesie. Szereg innych czynników może mieć większy wpływ na dostępność oraz wartość zainwestowanego w zapas kapitału.

Chociażby konstrukcja samego procesu planownia o czym pisałem już jakiś czas temu w artykule – Jak zwiększyć zyski dzięki S&OP?

Jakość i kontrola

Jednym założeń z przyjmowanych za pewnik w każdym łańcuchu dostaw jest jakość. W przypadku łańcucha dostaw sieci handlowej, a taką ma ambicje stać się automatyczny sklep Zinu, oznacza to kontrolę nad terminami przydatności do spożycia oraz jak najniższe straty w zapasie.

Kontrola terminów przydatności zaczyna się już na etapie przyjęcia towaru do centrum dystrybucyjnego. Stosowany system WMS (z angielskiego Warehouse Management System) powinien umożliwiać przechowywanie informacji o terminach przydatności każdej przyjętej partii towaru.

Rygostystycznie podchodząc do organizacji procesu przyjmowany towar oznacza się fizycznie dodatkowym kodem. W niektórych branżach, na przykład w farmacji, w taki sposób zarządza się terminami ważności produktu.

Dla asortymentu z kategorii convenience można jednak pozostać przy systemowym znaczniku jeżeli tylko towar z różnych dostaw przechowywany jest w magazynie centralnym w różnych miejscach składowania. W ten sposób właśnie zorganizowałbym proces w Zinu Shop.

Sklep automatyczny. Kontrola terminów ważności

Źródło: Twitter post. Dostęp marzec 2021. Dane osobowe celowo ukryte.

W efekcie możliwe byłoby towarowanie sklepu zgodnie z zasadą FEFO (z angielskiego First Expiry First Out). Ograniczenie strat wynikających z przeterminowania towaru na magazynie oraz wyeliminowanie błędów podobnych do widocznego na twitterze pracownika angielskiej sieci handlowej.

Straty w łańcuchu dostaw mogą również wynikać z kradzieży i uszkodzeń na sali sprzedaży, w trakcie przyjęcia bądź wydania z centrum logistycznego, lub uszkodzeń w transporcie. Automatyczny sklep praktycznie pozbawiony jest tych pierwszych.

Konieczne jest jednak wciąż monitorowanie wartości strat w pozostałych dwóch obszarach. Najlepiej nie tylko jako całościowej statystyki wyrażonej wartościowo lecz także w przekrojach po:

  • trasach dostaw (lub sklepach),
  • kategoriach produktowych,
  • dostawcach,
  • SKU.

Zawsze w odniesieniu do wolumenu, który w analizowanym okresie został przerobiony przez sieć. Wtedy dopiero widać co może stanowić źródło problemów.

W praktyce przekonałem się o tym kiedyś gdy jeden z moich dostawców zmienił rodzaj nakrętki na butelkach. Dopiero analiza w przekroju po trasach oraz SKU w tych dostawach wykazała co było przyczyną skokowego wzrostu strat w transporcie.

Koszty logistyki

Trzecią grupą KPI, na której pracuje łancuch dostaw są koszty. Z jednej strony koszty operacyjne samej logistyki. Z drugiej koszty kapitału, który trzeba zainwestować aby utrzymać zapas na bezpiecznym poziomie.

Na temat poziomu kosztów łańcucha dostaw w sieciach handlowych pisałem już między innymi w artykule – Jakie powinny być koszty logistyki? W analizie możliwości Zinu Shop skupię się więc głównie na kosztach utrzymania zapasu.

Odnośnie kosztów operacyjnych nadmienię tylko, że w szybko rosnących firmach warto śledzić koszty w odniesieniu do osiąganych obrotów. W wartościach absolutnych będą z zasady co roku wyższe.

Należy jednak również monitorować koszty w wartościach absolutnych w przeliczeniu na jednostkę obsłużonego towaru. Kontrolować średnie koszty transportu, magazynowania, czy przyjęcia. W ten sposób tworzy się analityczna równowaga spojrzenia na koszty logistyki.

Koszty kapitału

Automatyczny sklep w porównaniu do tradycyjnego posiada pewne ograniczenia. Nie ma możliwości wstawienia dodatkowych sezonowych lub promocyjnych ekspozycji towaru. Zmienia to sposób budowania koszyka klienta. Utrudnia także uzyskiwanie dodatkowych dochodów, które sieci handlowe czerpią za prezentację oferty swoich dostawców.

Z perspektywy zarządzania łańcuchem dostaw posiada jednak pewne zalety. Jedną z nieoczywistych jest kontrola poziomu rotacji zapasu (z angielskiego inventory turns).

Zapas sieci sklepów, które nie posiadają sali sprzedaży zawsze znajduje się w ściśle określonym miejscu. W komorze sklepu, w transporcie, lub lokacji składowania na magazynie centralnym.

Sklep automatyczny po prostu nie może przyjąć więcej towaru niż ma miejsca w komorach wewnątrz. W przeciwieństwie do tradycyjnego sklepu, który „zawsze” jeszcze coś zmieści w magazynie na zapleczu.

Niejako wymusza to racjonalne zarządzanie zapasem. Nie pozwala na sytuacje, które czasem można zauważyć zaglądając na zaplecze sklepów tradycyjnych.

Zaplecze sklepu. Przetowarowany magazyn
Źródło: Mailboxde

Jednak nawet w zautomatyzowanym środowisku warto kontrolować stany zapasu. Zarówno per sklep, kategoria produktowa jak i dostawca w sieci sklepów.

Zapas, który nie rotuje oznacza koszty. W pierwszej kolejności koszty zamrożonego kapitału. W ostateczności koszty zwrotu do dostawcy lub utylizacji. Jak więc sprawdzić czy rotacja towaru pozostaje na właściwym poziomie?

W kontekście sklepu detalicznego najlepiej analizując pokrycie sprzedaży zapasem (z angielskiego tzw. stock cover). Wystarczy odnieść uśrednioną w czasie wartość zapasu do sprzedaży towaru w tym samym okresie, którą wyrazimy w cenach jego nabycia.

W ten sposób otrzymujemy miarę, którą możemy przeliczyć po poszczególnych sklepach, kategoriach produktowych, lub dostawcach w ramach jednej kategorii. Miarę, która określa na ile dni (średnio) wystarczy nam zapasu.

Rotacja zapasu. Wzór

Oczywiście na każdym produkcie, który sklep automatyczny włączył w ofertę musimy mieć zapas. Jednak ważne aby nie był to nadmierny zapas.

Jeżeli dostawy do punktów sprzedaży wykonujemy kilka razy w tygodniu to nie ma powodów aby średnio rzecz biorąc posiadać w każdym z nich zapas na ponad 7 dni.

Wszystko przy założeniu, że sam zapas bezpieczeństwa nie musi przekraczać tego poziomu. Jeżeli nasza sprzedaż charakteryzuje znaczącą zmiennością to być może naturalnie wymagane będą wyższe stany magazynowe.

W praktyce jednak sieci handlowe mają większy problem z zapasem pozostałym po akcjach promocyjnych lub nietrafionych wdrożeniach produktów niż z zapasem wymaganym na pokrycie wahań w regularnej sprzedaży.

Dlatego w każdej j sieci handlowej powinno się regularnie analizować stock cover. Zespół łańcucha dostaw Zinu Shop będzie miał z tym mniejszy problem niż analogiczne zespoły w sieciach tradycyjnych. Niemniej na pewno musi również zwracać uwagę na swój wpływ na koszty kapitału w organizacji.

Automatyczny sklep przyszłości

Organizacja logistyki automatycznej sieci sklepów to skomplikowane zadanie. Jednak nie niemożliwe. Jeżeli zadbamy o opisane wyżej kwestie to stworzony przez nas łańcuch dostaw stanie na wysokości zadania.

W pełni będzie kontrolował swoje kluczowe parametry. Wtedy można spokojnie pracować nad pozostałymi elementami biznesu.

Jak w zgranej orkiestrze w każdej sprawnie funkcjonującej firmie wszystkie obszary powinnny bowiem grać na podobnym poziomie. Dostosowywać się do siebie nawzajem. W przeciwnym razie nawet przy świetnie zorganizowanym łańcuchu dostaw organizacja może ponieść porażkę.

Więcej na ten temat napisałem już wcześniej we wpisie – Logistyka to nie wszystko.

Mam nadzieję, że przeczytanie moich przemyśleń na temat organizacji analitycznego łańcucha dostaw sklepu automatycznego do czegoś Cię zainspiruje. Może wykorzystasz coś w swoim własnym biznesie?

Tym razem nie opisałem jak zorganizować fizycznie logistykę sieci handlowej. Skupiłem się na procesie planowania, oraz kluczowych miarach. W jednym z kolejnych artykułów poruszę również ten temat.

Kolejny wpis jak zawsze w sobotę za dwa tygodnie. Do zobaczenia!

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *