在供货地超出一个(工厂、配送中心)时，从哪里把货送到客户手中、如何供应，就成了一个不得不考虑的问题。从直觉上来看，好像是哪里近就由哪里供、怎么便捷怎么走。而冷静思考后，你会发现供货网络的科学性需要验证，远不止“两点之间、直线最短”那么简单。

　　如何让供货网络尽可能的合理呢?设定默认的供货地是个很重要的方面。

运作平稳

　　有些公司的产品没有设定默认的供货地，新开发一个客户时，感觉哪里距离短就从哪里供，不管这个客户属于哪个市场;一个工厂产能不足时，立马切换到别的工厂来供应;某个仓库装卸资源不足或者个别品种断货时，又转到其他仓库去供货……这些不稳定的，甚至频繁的切换供货地会造成订单混乱、反复沟通、额外成本、出错机率等情况大幅出现。

　　要想保持平稳的物流运作，首先得划定默认的供货区域。基于销区(便于管理)、距离(成本)、产品种类(产能)、运输方式(时效)等各种因子，计算出业务版图所需要供货地对应的默认区域。反过来说，这些区域默认就是由计算出来的这些供货地来供应。例如公司在西北没有业务，其他省份都有一定的市场，其中上海有一个DC，经过计算能够覆盖江苏、安徽和浙江的订单，也就是说这三个省的客户默认就由上海(供应链2区)来供货。其他区域以此类推。
 

　　设定了默认供货地后，每个地方的客户下单就简单多了：流程熟悉、对接人员熟识，系统和财务手续熟练，物流发货也熟路，运作自然就平稳。

成本可控

　　在没有设立默认供货地时，哪里有货哪里供，供货的范围和成本是不好管控的，更难以去优化，一看费用超支了就解释因为发的客户距离远了，自然运费就高，单位成本是不高的。但作为管理层很难接受这样的解释，毕竟多花钱了。

设立默认供货地后，整个供应链区域的成本水平基本就框定了，因为再有新增的客户也还是在供应链区域覆盖的范围内，容易设定目标预算去跟踪实际费用的产生。

　　当然仍会存在类似某些品种本供应链不能生产需要其他供应地来调、一些产品库存不足需要其他仓库紧急调运等特殊情况，但毕竟能按品种区分出来或者设一个上限数额进行管控，所以总体物流成本是能够得到有效控制并不断优化的。
 

服务水平

　　默认供货地设立后，服务的对象更集中，对客户的研究也能够更深入。客户只需要对一个供货地下单，而不需同时对接不同的工厂/DC。

　　每个供货地的物流人员通过了解客户的下单特征、仓库容量、运输车型、线路匹配等信息，可以为每条线路的客户设置供货规则，控制转运和直发的比例，在订单有效时间内完成货物送达，跟踪并不断优化客户服务水平。

　　总之，物流的供货网络不仅是简单的“两点之间、直线最短”，而要通过合理的计算和反复验证，设定默认的供货地，减少由不同供货点同时供应一个地方的混乱状况，保持运作平稳，并由此能控制成本、不断提升服务水平。

　　前面章节我们谈到为各销售区域设立默认的供货地，减少临时选择供货地的决策风险和额外成本，优化供货地的网络，本节我们来说说到货网络的考量。

　　随着市场的开发、销售渠道的下沉，很多公司越来越多的内部冲突发生在到货点的争执上。销售认为自己好不容易开发了一个空白市场，要供货时物流发现运输合同覆盖不到如此偏远的地方、提供不了更个性化的服务、即使提供了也超时或成本超预算，还得到一个支持市场不力的坏口碑……

物流管理要如何考虑到货点的影响呢?

预算控制

　　有些公司的产品即使设定默认的供货地，也没有针对不同的客户进行“物流”角度的分类，只有从销售思维进行的划分，例如这是普通渠道的经销商，那是专供渠道的代理商;这是一级经销商，那是二级、三级经销商等等。

　　在物流管理看来，销售分的同一类客户可能都有差别，不同客户区别就更大了。

　　比如同样是送货给一批商，有些地方只到市级，有些地方要到县级，甚至有些还得送到乡镇级的地方，销售卖给一批商的价格可能是一样的，但物流送到不同地点的成本是完全不同的，有些地方远到大车都走不了，必须再倒一趟小车(拖拉机、三轮车等)，增加的物流成本就不止是运费而已。

　　因此，制定物流预算的时候要充分考虑销售市场的拓展情况，根据客户到货点的历史数据及预测信息来判断供货网络的变化，特别是城市级的市场接近饱和，销售触角延伸到县、乡级的趋势不断加强的背景下，一定要预留足够的成本以支撑供货到新开发的网络结点。

服务水平

　　做了预算，说明有物流费用去支持业务拓展，但不代表真正业务来临的时候，就能服务好，因为变化总比计划快。新开拓的市场往往没有成熟市场规范，物流服务通常也有额外的要求。比如某个销售大区新开发了一个县级经销商，订单也下了，物流有预算也能覆盖到这条线路，结果货送到了才知道原来这个经销商的收货地址不是通常意义的仓库，而是要把货一件件搬到他的空置楼房里去。要将整车的货搬到二至五层楼，那得请多少人工花多少搬运费啊?如果物流不愿掏钱，新经销商就不签回单，还投诉。

　　为了拿下这个业务，经销商、物流、销售等几方最终还是要有妥协的，要么经销商买单，但他不爽，后续业务再下单也没那么积极;要么公司买单，费用在销售和物流部门之间扯扯皮……总之服务水平是不高的了。

　　要想保证服务水平，提前了解清楚到货点的物流需求并做好应对策略很重要，譬如到货点是否限行(决定车型)、收货时间(会否超时压车过夜)、有无叉车(卸车时间)、有无搬运(了解当地人工价或自带工人)……形成客户需求获取的流程，而不是到货了才去处理各种异常事件，服务水平就有保障了。

响应速度

　　做足新增市场的物流预算、运作前了解具体的收货要求，能提升供货网络变化的保障水平，但在一个业务快速增长的环境下，响应速度才能体现物流的价值。

　　当市场开拓的速度远高于预期时，之前做的物流预算就吃紧，为了控制费用，很多公司会人为地设定一些流程，比如有明确规定同一类别的客户只送到同一级的地点，更深层次的配送需要销售总监审核和物流总监同时审批通过才能发货，且计入额外的配送成本……这样管控是到位了，响应速度则大大降低，要是在快速铺货的情况下，在某个促销日前必须将货送到刚两天前签下来的50家超市怎么办?

　　因此物流不能只做后勤工作，关键时候也要打前卫，较好的做法是把物流的具体需求以格式化的标准给到销售，让销售人员在开发客户时就明确要送达多少个到货点、具体线路交通情况如何、收货时间和资源的限制、是否需要自带装卸、是否要收取额外的收货费用……所有信息在下单前就已经了解清楚，并核算成本且审批完毕，那接下来做的当然就是接单发货，快速高效完成物流服务了。

　　总之，物流的供货网络不只看供货点，同时也要考虑到货点，预留足够的物流费用供市场的拓展，提前了解到货点物流运作的具体需求，并制定完备的审批流程及时响应订单，才能有力支持市场开发的快速节奏，保证物流服务水平并控制成本。

如何验证目前的供货网络是否合理呢?

片区范围

　　前面章节我们提到，为了减少临时选择供货地的决策风险和额外成本，不同的销售市场需要设立默认的供货地，通常这些供货地(工厂、配送中心)的地理位置就在各个销售市场里面，比如辽宁沈阳有一个供货点，对应着东北三省(下图的5区)，江苏南京有一个供货点，对应着华东三省和上海(下图2区)。
 

　　首先要看的是对应着销售市场的供货片区是否范围合理。比如上图的4区覆盖了华南和西南6省(含重庆)，如果供货点是在广西南宁的话，发货到四川的距离相对于周边几个市场及其他覆盖省份少的供应链区域来说可能就过远，物流成本、响应速度、服务水平都会受到一定影响，需要深入分析，再决定是否从4区中分离出一个区来，或者将部分市场划分到其他覆盖省份较少的供应链区域去。

两点距离

　　除了从片区宏观地判断覆盖范围是否合理，我们也要微观地去看点到点的公里数，特别是两个片区交界的地方。例如下图西南销区的供货点在四川(绿色气球指向)，西北销区的供货点设在了青海(蓝色气球指向)，以两个销区的供货点为中心划个圆，会发现四川西北部的到货地距离青海更近，改由青海供货的话可能更有优势。
 

　　当然从客户或销售的角度来看，同一个省份不同城市下单要到不同的供货地会很麻烦，其实他们可以不必改变，只需由供应链在后台操作就行。比如四川西北部的客户下单还是到四川的供货点，四川供货点接单后做一个虚入虚出系统操作，即青海供货点虚拟发货到四川供货点，四川供货点虚拟发货到客户，而实物流则是青海供货点直接发到四川西北部的客户手中，既节约时间又节省成本。

　　假如不同供货点供应的是不同的产品，那是后面章节我们会再考虑的方面。

实际路线

　　衡量片区范围是看跨度有多长，测算两点距离是看公里数到哪里更短，都主要是参考直线距离，实际业务中我们还需要考虑的是货物实际运行的路线。

　　比如通常产品出厂后，经过自有或者外包的大仓，再运到各地的配送中心，最后才送达终端的模式下，实物运行的轨迹可能是一条曲线，甚至是比较弯的折线。

　　例如前面提到供应链4区覆盖范围太大，广西南宁供货地要发重庆客户的货，要提前先把货发到3PL在四川成都的配送中心，然后重庆客户下单时从四川运输过去才能满足客户的时效要求，这样实物走的就是南宁-成都-重庆的折线。

　　当发现实际路线(折线)与两点距离(直线)相差很大时，就是一个验证供货网络合理性的机会点。例如四川重庆地区出货量很大时，可以考虑片区拆分，把供应链4区分成华南区和西南区，四川重庆地区由西南区的供货地(新设工厂或DC)来供应;如果四川重庆地区出货量不足以支持增设新的供货地，那也考虑选择重庆地区有仓库的3PL，不需要经过四川成都，让实物运行路径变成南宁-重庆(3PL仓)-重庆(终端)这条更直的线，从而进一步优化时效和成本。

　　总之，物流供货网络的验证可以从面(片区范围)、点(两点距离)和线(实际路线)去综合衡量，只有撑得起面(范围合理)、找得准点(距离够短)、守得住线(减少偏差)，才能让供货网络更合理，保证物流服务水平并控制成本。