如何管理好訂單以提高物流效率？看看這幾招

訂單不是一行行無聊的數據，而是串起整個物流活動的主線。

物流作業總是得依靠各種訂單計劃：進倉有入庫單、揀選有揀貨單、出庫有發貨單、廠間運輸有調撥計劃（調撥單）……訂單不是一行行無聊的數據、一沓沓一式幾聯的單據而已，而是串起整個物流活動的主線。

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要管好訂單，

我們真的了解下單的人（客戶）嗎？

客戶檔案

想了解客戶，就得建立定期更新的客戶檔案，從中我們能夠知道總共服務的有多少家客戶，最重要的是哪家，界定重點客戶的標準是什麼，每個客戶的下單頻率是多高，訂單包含的品項集中在哪些，每次下單量多大，運輸方式是哪種，用何種車型為主，運距有多遠……

下單規則

為避免下單混亂及大量緊急訂單，應明確界定接單日和發運日，及截單時間、訂單審批許可權等規則。

比如正常的發運日為接單日的第二天，截單時間為每天下午2點，那麼2點前下的單，第二天送到為正常訂單，要求當天送到的為緊急訂單；2點後下的訂單，要求當天及第二天送到都作為緊急訂單。

規定好緊急訂單必須得到什麼職位的人審批才能發運，以控制成本。

訂單滿足情況

我們深入了解客戶，明確訂單規則，通過嚴密的執行，目的還是為了更好地完成訂單。訂單完成得怎麼樣，必須要有統計，用數據結果來說話。

除了整體的訂單送達匯總數據，還必須分析到具體客戶的訂單滿足情況，才能發現運作的不足及改善方法，以更好地滿足每個客戶的訂單。

2

下單前要不要先檢查庫存？

有些公司是先檢查再下單，有些則是直接下單不看庫存，並沒有標準答案，很多公司也不曾把這當作一個嚴肅的問題來看待，而是覺得之前一直都這樣，好像影響不大，真是這樣嗎？

我們分幾種情況來看：

下單不檢查庫存（結果不好）

直接下單，不看庫存，但經常出現下了訂單，發現產品庫存無法滿足而造成要改單換品種、數量才能執行，影響效率、增加工作量甚至產生較多的出錯；

客戶需求不確定時，存在倉庫中有庫存的產品下單很少，而無庫存產品大量下單的情況；

由於改單（品種、數量）不一定能滿足客戶的需求，會出現大量訂單因庫存不能在訂單有效期內滿足，而引起很多的客戶投訴。

下單先檢查成品庫存

銷售下單時檢查若發現沒有庫存的產品就不下單，或者改成其他品種，這樣對於物流短期內是有好處的，會把倉庫內的貨物及時清走，保證庫齡和周轉效率，也免去了大量的改單操作。

但長期來看，會對供應鏈產生不良影響，即訂單只體現了被修改過的需求（按庫存改單），你把庫存積壓產品硬塞給客戶，客戶的原始需求品種和數量等信息沒有得到收集，他一直賣的可能是周轉比較慢的品種，並不是市場的真實需求。

長期來說有可能被市場逐漸拋棄，而供應鏈卻後知後覺，不能準備真正屬於市場所需的庫存，相當於是從前的「以產定銷」模式。

在銷售壓力大時，不排除會出現部門間的扯皮，比如銷售月度目標是100萬，但只能拿到80萬的訂單，還有20萬缺口他們可能會讓經銷商下單到目前庫存不足的品種上去，然後推託說銷售任務100萬是能完成的，只是工廠生產庫存不足，所以是供應的問題。

等下個月這些缺貨的品種補充到足夠庫存時，銷售又根據當時的庫存信息，把缺口訂單下到最近的缺貨品種上去，說是市場變化了……

人不能無恥成這樣，但指標壓力足夠大時，無恥起來就可以不是人了。

（庫存可見，相當於將供應鏈的底牌亮給銷售，將自己陷入被動）

下單無權檢查成品庫存（結果好）

這點跟第一點的無準備下單不同，是基於詳盡的分品種銷量預測基礎上的盲下單。

即按照預測數據去生產、儲備庫存，下單時無論產品是否有庫存，只要是按照訂單規則來下，並通過審批後都是有效訂單，物流不能拒絕。

短期內可能因預測和實際訂單不一致，而導致部分品種缺貨，但缺貨的訂單數據會作為下一次銷量預測的依據，不斷地去提高預測準確性，長期來看會使缺貨情況得到持續改善；生產的品種也因符合市場需求，相當於「以銷定產」模式，不容易產生長年的積壓庫存。

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訂單規則該如何應用

隨便去問物流部一個發貨相關的員工，客戶的訂單規則是怎麼樣的？他可能會滔滔不絕地告訴你，這個客戶一般是下多少件、用多大的車，那個客戶一般又是多少……

但這隻叫客戶下單的規律，並不是我們給客戶制定的規則，如果沒有給客戶規則，那他們下單就會比較隨意、或者只便於客戶不便於我們物流。

接下來一起看看訂單規則該如何應用

體現物流運作特性

對於下單，從銷售角度來看，最重要的是客戶下了多少錢，才好計算自己的業績達成情況；從客戶角度來看，往往是方便更重要。

比如什麼品種幾千件，什麼品種幾百件，整百整千容易點數收貨；而對於物流，最好是充分考慮運作的特性，比如整托盤、整車的數量。

假如沒有訂單規則，客戶按自己方便可能就下2000件的貨，結果到了物流，發現是35托（每托56件，共1960件）還要加上40件，這40件得從一個整托56件中去拆，或者別的零頭數托盤中拆，拆托的過程就是工作量以及增加的出錯機率。

如果訂單規則是整托，比如客戶下單就是按整數托下（36托），有小的計算工具自動告訴客戶就是2016件，客戶按2016件下過來的訂單，物流就能整托出庫，簡化操作、減少出錯。

因此，物流根據每個品種的整托數、每種車型的最大裝載托數、每個客戶的下單頻率和數量範圍等因素來制定訂單規則，由銷售發給客戶，要求客戶按訂單規則去下單，這樣能加快訂單完成的速度的提高準確度，不符合的訂單規則的需要額外審批，以降低拆托、剩尾數的比例。

回顧訂單規則執行符合度

訂單規則不可能一旦發給客戶，就能嚴絲合縫地按規則下單的，法律頒布都做不到這點，所以需要不斷去回顧實際的執行情況，將不符合的客戶下單情況與銷售反覆溝通，去協調客戶不斷提高符合度，最終才能有益於公司整體操作效率及成本的控制。

及時修改規則以貼合實際

訂單規則並不是鐵板一塊，制定了以後就一成不變的，應該隨著條件變化而進行修改，以適應最新運作實際。

比如一個新產品面世前需要將該品種的下單規則增加進去，計重收費實施後車輛運載噸位下降了，也要根據裝載標準及時修改訂單規則並發布，而不是在新情況下大量改單後才想起來要修改規則。

沒有規則，客戶會給你規則，你操作起來很麻煩的規則；只有不放棄制定規則的權利，讓客戶按照我們自己的規則來下單，才能實現高效低成本的運作。

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「改單」應有嚴謹的流程

下訂單是很嚴肅的事情，但有些情況下客戶會出現亂下單，導致臨時改單、甚至取消訂單的情況，給物流造成不利的影響。

比如倉庫里有A品種（易銷）庫存，也有B品種（滯銷），有時銷售為了清理掉B品種的庫存，特意跟客戶說沒有A品種的貨，要求客戶下B品種的訂單。

客戶下單後到倉庫自提，發現原來有A品種的貨，一定要改單換成A品種，於是就產生了改單的一系列操作，增加麻煩、產生庫存積壓甚至影響其他訂單（本來庫存預著給其他訂單的量）。

訂單的修改及取消（以下簡稱改單）應該有嚴謹的流程進行控制。

改單審批流程

下單後應該要有確認訂單的過程，一經確認就是有效訂單，必須得到嚴格執行。確認的方式可以是付款、信用額鎖定、審批或其他操作。有效訂單還被取消或修改的，必須記錄原因用於分析。

物流從運作角度要界定清楚運作到哪一段後會產生額外成本，比如有效訂單到倉庫後，如果訂單還未列印、貨物還沒有分揀，這期間取消訂單並沒有發生實際運作，所以不會產生額外成本。

假如貨物已經分揀，或者正在裝車，突然接到訂單取消或修改的通知，又得把貨物卸下來重新揀新的貨來滿足新訂單，就會產生額外成本。

即使銷售為了客戶關係，承諾不收取改單的費用，物流還是應該計算並列明改單的成本以讓銷售知道，讓公司了解，從而進一步規範訂單管理，減少有效訂單的取消和修改。

訂單品種和數量的修改會影響庫存，進而影響其他訂單。

例如，甲客戶原先下單訂購B品種1000件，提貨時發現有A品種1500件庫存，要改成1000件A品種的貨，如果不加控制，原來下A品種訂單800件貨的乙客戶就只剩500件可提貨，缺貨300件！遵守下單規則的乙客戶沒有得到訂單保障，而隨意改單破壞規則的甲客戶卻滿足了，長此以往將引起越來越多人去挑戰有效訂單的權威。

除了品種、數量等信息外，修改送貨地址是一個風險更高的改單行為。正常情況下每個客戶有一個或幾個固定的送貨地址，線路經過確認能保證預算成本內可及時送達，而客戶臨時放到檯面上修改送貨地址的改單操作，最多只是增加額外運費、或者造成不及時送達的投訴等運作風險。

如果客戶訂單上不修改地址，實際卻要求物流供應商私底下配合送到別的地方，就有市場、銷售及價格體系的重大風險了。

通常有兩種情況：

一是報遠拉近賺運價。

例如原訂單是送到300公里外的A客戶所在市場銷售，但客戶要求物流公司送到100公里的B客戶區域的市場（A已安排人接貨），物流公司跟工廠結費按300公里的線路運費計算，但實際成本只有100公里的費用，A客戶則賺了原來不屬於自己區域市場的銷售額（事實上惡意擠佔了B客戶的市場份額）；

第二種情況是鑽市場差價的空子，跨區竄貨。

例如A客戶所在市場競爭激烈，產品定價在80元一件；B客戶所在市場屬於壟斷地位，產品定價是100元一件，於是A客戶就有動力讓物流公司修改地址直接送到B市場，寧願多出5元一件的運費，也要賺取超額利潤。而B市場原來缺少競爭對手可以定高價，結果由於大量竄貨，自己把價格體系給做崩盤了。

因此，修改訂單，尤其是修改地址的訂單，一定要嚴格控制，不論是明面的還是私底下進行的！

考核改單執行結果

即使對有效訂單的修改制定了審批流程、記錄了每票改單也不能保障完全符合，必須要有考核，知道哪個銷售負責的哪些客戶改單最為頻繁、什麼原因，採取措施降低改單率，提高有效訂單的徹底執行……考核落實到人，才能讓有效訂單真正有效。

回顧分析改單數據

除了被動的考核，還需要有主動的分析回顧，在一段時間內的改單數據中發現其中的問題和機會，才能從根本上減少改單行為。

比如前面所說的品種A和B，通過大量像甲客戶一樣的改單也能發現，市場上真正需求的是A品種，而不是B品種，工廠就應該多增加A的庫存而減少生產B，讓客戶真正能下自己想要的訂單；

再比如說發現跨區竄貨情況，光靠鎮壓客戶和物流供應商是不行的，差價擺在那裡，有利潤自然會有願意冒險的人，應該考慮得更長遠和全面，對各區域的銷售政策、獎勵標準進行適當調整。

訂單修改，不是簡單的改動幾個字而已，背後涉及到很多運作問題，需要看透才能管好。

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有哪些訂單執行的要求會被隨意更改呢？

下訂單是件嚴肅的事情，下完單後執行訂單同樣也是很嚴肅的事，但有些情況下客戶會出現隨意更改運作要求的行為，必須警惕。

有哪些訂單執行的要求會被隨意更改呢？

指定產品

通常每個工廠都有自己的供應鏈管理原則，比如屬地（就近）供應、先進先出等，有些客戶認為A工廠（遠）的同款貨比B工廠（近）品質更好，下單非得指定要A工廠的貨，要不然必須要當月生產的貨，不收上個月或更老的批次，這些要求就會對工廠物流造成不利影響：

運輸成本更高、系統操作改供貨方下單更頻繁、出錯率更高、庫存更難以預測准、庫齡越來越老、過期報廢更多、客戶退貨及投訴增加……

修改交貨期

每種不同類型的產品、不同運輸方式及運距長短都對應著不一樣的交貨期，正常情況下客戶應該被知會下單至到貨的期限，但有些沒有被通知到、或者無視交貨期標準的客戶，會提出無理的要求。

比如下圖，按訂單生產的品種要9天以上才能交貨，按訂單裝配則只需要4－6天，因為原材料已經採購到位，按庫存計劃也製造出來，只需訂單下達，用1天裝配，汽運3天就能送達全國，火車及船運也就5天，所以全程4－6天交貨期是經過計算後的標準。

如果一個原來鐵路供應的遠距離客戶，下了一張按訂單生產的品種的單，這種訂單正常時間是11天，客戶卻要求5天必須送到，那就是屬於修改交貨期標準的過分要求，硬要完成的話或許只得靠緊急採購、臨時加班生產、裝配、鐵路方式改成汽車運輸……每一項都對應著成本和風險的增加。

額外服務

正常裝載後，客戶可能還要求工廠物流或承運商提供訂單外的其他服務，比如車上順便帶點促銷品、待更換的紙箱等，數量少或者不增加額外成本的，為了維護客情關係就當幫忙了，但也有個別過份的客戶要求一車貨給他免費卸七八個二批商（門店）、或者要求司機免費幫他卸貨（合同是門到門運輸不含裝卸的），不按要求做就不簽單、甚至投訴……

包括但不限於以上三點的訂單執行過程的變更要求，都會造成管理成本的增加、業務流程的混亂乃至訂單管理不善的惡性循環。

必須要樹立起標準的操作規範，嚴格執行，執行不到位及時反饋糾正、特殊情況（如商超等對批次、收貨標準要求更高的客戶）也設立對應的操作標準，只有按標準執行，才能越做越穩，否則一味滿足客戶的要求（尤其是過份要求），最終只能導致更多客戶的不滿意。

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訂單執行結果應該如何嚴肅對待呢？

下訂單是件嚴肅的事情，下完單後應該嚴肅地執行，訂單執行的結果，也必須嚴肅對待。

訂單執行結果應該如何嚴肅對待呢？

分維度統計訂單完成率

每個公司（工廠或倉庫）通常會統計訂單完成率，大多公司是按月統計，有些按周，也有能做到按日計算，但往往也僅限於此，很少看到更多維度的訂單完成率統計。

為什麼要多個維度進行分析呢？精確到天不是已經足夠了嗎？其實這只是一個維度——時間。從時間上來說，訂單滿足率能達到99%，已經足夠高了吧？

但如果有100個客戶，99個客戶下單都能按時足量得到滿足，每次都是那1個客戶缺貨、晚到，對於這個客戶來講，他的訂單滿足率是不是0%？

所以缺了一個維度——分客戶。同樣道理，下了100個品種的訂單，其他99個品種都能滿足，每次就缺那1個品種，這個品種的滿足率是99%還是0%？

因此，統計訂單滿足率，不能只到時間維度，必須要分客戶、分品種、分庫存地點、分生產方式……等各種運作需要的原因進行分析。

未達成原因分析及行動

將訂單未滿足的原因分不同維度進行分析，不是沒事找事、增加工作量，而是為了找到未達成的根本原因，以採取相對應的行動，最終提高訂單滿足率，其實長期來講是減少問題和工作量的方式。

例如前面所舉的例子，分品種維度來看，僅僅是那一個產品的訂單老是缺貨，找到的根本原因是這個品種訂單批量太小，每個客戶每周只下一點點貨，整周的訂單量也達不到生產的啟動量，於是生產計劃員往往先保住大品類的訂單，都得到滿足了才安排這個小品種的換線生產，於是在這個小品種未生產出來之前下的訂單，就通通成了不能達成的了。

分析原因後要提升滿足率，方法就容易出來了，按預測提前生產幾周的小品種做庫存，反正量小，加多幾周的量也占不了多少庫位和庫存金額，但只要下了小品種的訂單都有庫存可以滿足。

接下來的幾周騰出生產線集中生產大品種就行了，也減少了後期按照小品種訂單到達才開始生產，頻繁換線造成的產能損失。

其他維度的原因分析也類似，總之只有維度分細，才能找到根本原因，行動方案也才真正對口可靠。

訂單相關投訴處理

正常的訂單完成率統計之外，最好還有與運作相關的不同方式能夠對統計數據進行確認及驗證，比如訂單執行相關的客戶投訴。

因為數據是經過計算的，過濾掉了一些運作信息，如果只看數字，可能沒法直觀了解數據對應的運作實際如何，假如數據還有水份（不真實），那背後的運作質量可能就完全不可控了。

而有渠道專門收集客戶關於訂單送達的反饋及投訴（類似網購產品除了評價商品本身，還能單獨評價物流服務），則對於企業認清訂單完成率數據與真實運作水平的一致（或差異）性，有直接的幫助，通過處理關於訂單執行的投訴，也能找到未達成的一些原因，並採取有效措施提高訂單滿足率，提升客戶滿意度。

7

訂單完成的第一手信息有哪些呢？

貨物裝走發出後，訂單並沒有就此完成，因為貨物還存在遲到、破損甚至丟失的可能性。

很多工廠或倉庫的物流運作部門不太關注貨物發走後的情況，往往是銷售反饋訂單執行有問題了，才打電話去問運輸商，得到的答案也往往與銷售口徑不一致，反覆溝通、扯皮浪費了大量時間精力。其實，就是因為物流沒有掌握訂單完成的第一手信息。

訂單完成的第一手信息有哪些呢？

回單信息

一式幾聯的發運單除了發貨地留幾聯、送達客戶後留一聯，承運人也會帶回客戶簽章後的剩餘幾聯。這幾聯通常只是作為運費結算之用，沒有充分去挖掘回單背後的信息和數據價值。

比如你仔細分析會發現同一個承運商送同一個城市的訂單，其回單簽收顯示的合格率是不一樣的：送經銷商的往往是零破損，完好籤收；送倉庫的簽單顯示有一些破損；送超市的破損比較嚴重，還經常有退貨……

真的是承運商在運輸相同線路時會表現出不同的運作水平嗎？

其實是因為簽收方的要求不同，運輸過程中可能有幾箱裡面的幾罐破損了，如果是倉庫的簽收人就會在挑選、更換紙箱完了，將不能處理的貨物計入不合格數量後進行訂單簽收；

而經銷商本身就是賣貨的，有不合格的產品讓司機直接買賠了，司機回單顯示完好還能完整結算運費；超市的收貨要求很挑剔，一箱裡面有一罐變形，要求整箱拒收……

所以回單數據不能只看表面，需結合運作實際去看，才能透過現象看本質，找到提高運作水平的關鍵。

回單信息要充分利用好，首先要求籤單的流程得規範。目前主流的紙質回單要做到規範，難度比較大，往往需要投入大量人力物力去培訓、宣貫、檢查、糾正……

而新型的電子回單方式，通過系統設置的流程，讓回單相關的人員不得不走標準的步驟，所以回單數據的質量就提高了，能用於分析和改善運作。

在途信息

過去很長一段時期，車輛的在途信息是不透明的，貨主方需要找承運商、承運商再通過電話聯繫到司機才能知道所謂的在途情況。為什麼說「所謂的」？

因為你不大容易鑒定司機提供的信息到底真實性如何，他說車還有5公里就到了，其實還遠在50公里外；他說車在半路壞了、被扣罰了，可能是偷懶在半道打牌；他說送到客戶那裡卸完車了，真實情況卻是他配合客戶把貨卸在半路（協同竄貨）賺運費差價去了……

缺少真實有效的在途信息，訂單執行的完整性就大打折扣，不僅物流服務的水平上不去，還會影響銷售的業績。

隨著GPS、物聯網、移動互聯網等技術成為主流，目前市面上已經有不少在途跟蹤的工具和手段，能實時監控並長期記錄車輛的軌跡、運動狀態、溫濕度顯示甚至對駕駛室和車廂內進行錄像，能更有效地提高在途信息的透明度，提升物流服務水平。

客戶反饋

傳統的物流管理比較欠缺客戶反饋的收集，對於提供的物流服務要麼自我感覺良好（沒有收集客戶對訂單完成的反饋），要麼感覺很糟（總是收到銷售、客戶關於訂單執行過程的投訴），這些其實都是對客戶反饋缺乏系統性管理的表現。

如果全面、系統、正規地收集到貨後客戶的反饋，就像我們網購完每一單後對快遞公司要進行評價一樣，匯總後你會發現其實數據並不太難看，也不很好看，之前感覺良好是由於反饋沒傳遞到你這裡，感覺糟糕只是因為只有差的反饋才到達你這裡，真實情況是大多訂單都是OK的，少部分需要分析原因，改善服務。

因此，我們要通過客戶反饋的第一手信息來提升物流運作水平，先要做到的是完整收集每一票的客戶反饋信息。目前的信息技術也能夠實現，並且讓相關信息在工廠、倉庫、運輸商、客戶、司機等有關人員都能實時看見的平台上共享，增加透明度。

訂單發出不代表完成，訂單收貨也還不能代表，只有當單據回傳、在途和簽收數據得到收集統計、客戶反饋第一線信息用於分析，讓供應鏈服務得以改善，能讓下次的訂單更好完成了，上一批的訂單才算完成其使命。小小的訂單，就是這樣串起大大的供應鏈。

作者 | 非紅

來源 | 非紅物流