食品零售供应链数字化突围，SRM如何重塑万亿市场的效率革命

前言

根据艾瑞数据表示，2024年国内食品零售市场规模已突破7万亿元，预计2029年将达8.7万亿，目前食品零售正经历着深刻的业态变革与效率革命。

当前国内食品零售行业的整体数字化水平仍然偏低，传统的供应链链路冗长，信息割裂，数据利用率低下。面对生鲜易腐、水果季节性波动、零食需求多元等复杂特性，传统的管理方式显得力不从心：

损耗控制难：生鲜以小时计、水果以天计的保质期，对库存周转和精准预测提出极高要求，稍有不慎即造成巨大损耗；

●效率提升难：采购依赖经验，补货凭感觉，物流协同弱，导致库存积压与缺货并存，运营成本高企；

●体验优化难：消费者对商品新鲜度、价格透明度、购买便捷性（线上线下融合）的要求不断提高，传统模式响应迟缓；

● 风险应对难：食品安全溯源要求严格，供应链突发事件（如天气、疫情）频发，缺乏有效的预警和应对机制。

图源来自网络

一、供应链数字化：食品零售降本增效、决胜未来的核心引擎

在食品零售的数字化转型中，供应链的数字化重构居于核心地位。它直接关系到企业的效率提升、成本控制、风险抵御能力以及最终能否为消费者提供高性价比、高品质的商品：

1、提效率：利用算法预测多变消费需求，实现智能补货与库存优化。例如，通过精准预测门店销量，减少生鲜、水果的巨额损耗和库存资金占用，加速短保商品周转;

2、控成本：数字化整合从源头采购到终端销售的全程资金流、物流和信息流。通过协同供应商资源，提升采购议价能力；优化物流路径和仓储管理，节省运输成本，保障商品（尤其是生鲜）的新鲜度与快速周转;

3、抗风险：实时跟踪供应链各环节状态，灵活应对紧急状况（如断供、物流延迟）。严格的批次管理与全链路追溯能力，是构筑食品安全防线、满足日益严苛合规要求的关键;

当然，不同食品品类对供应链管理有着差异化的需求，数字化解决方案需要具备高度的行业适配性。

二、SRM系统，解锁食品零售供应链数字化的关键钥匙

面对众多挑战与需求，SRM系统成为食品零售企业实现供应链数字化转型的核心工具和解决方案。SRM系统专注于管理企业与供应商之间的业务关系，涵盖供应商寻源、准入、绩效评估、采购协同、订单管理、物流跟踪、对账结算等全流程。

（图片来源于艾瑞咨询）

三、如何通过SRM系统解决食品零售供应链数字化难题？

1、构建透明可控的采购协同网络

● 供应商全生命周期管理：建立统一的供应商库，实现从寻源、资质审核、分类分级、引入、合作到绩效评估（质量、交期、价格、服务）和退出的闭环管理。确保供应商质量，降低合作风险；

● 高效协同：在线发布采购需求、询价、招标，供应商在线报价、投标。电子化合同签署与管理。告别繁琐的线下流程，大幅提升采购效率；

● 动态优化采购策略：基于历史交易数据、市场价格波动、供应商绩效，结合需求预测，智能推荐最优采购方案（供应商选择、采购量、价格），实现成本最优。

2、实现精益化库存与高效履约

● 需求驱动的智能补货：SRM系统与前端销售数据、库存系统打通，利用AI算法进行精准的需求预测。结合商品特性（保质期、销售速度）、供应商交期、在途库存等信息，自动生成科学的补货计划，避免凭经验决策导致的缺货或积压；

● 订单全流程可视化：订单状态（确认、生产、发货、在途、签收）实时在线可查。供应商可通过门户自助更新发货信息、上传物流单据。企业可实时掌握订单进度，提前应对异常；

● 精细化物流协同：支持预约送货、在途跟踪（尤其对冷链运输至关重要）。与TMS（运输管理系统）集成，优化配送路线和装载率，降低物流成本，保障生鲜时效。

3、强化品控与食品安全溯源

● 严格的准入与品控标准：在供应商准入阶段即设定严格的食品安全和质量标准。在订单中明确质量要求、验收标准；

● 批次管理与溯源：SRM系统是食品全链路追溯的关键一环。记录采购订单对应的商品批次信息，并与WMS（仓储管理系统）、POS系统联动。一旦发生食品安全问题，可快速精准定位问题批次、影响范围，实现快速召回，满足合规要求；

●协同质量管理：支持在线提交质检报告、处理质量异议，与供应商协同改进质量问题。

4、赋能数据驱动的决策优化

● 统一数据管理：SRM系统整合供应商数据、采购数据、订单数据、物流数据、质量数据、成本数据等，打破信息孤岛；

● 多维分析洞察：提供丰富的分析报表和仪表盘，如供应商绩效分析、采购成本分析、品类采购分析、订单履约分析、库存周转分析等。帮助企业清晰掌握供应链运营状况，识别优化点；

● 预测与预警：基于历史数据和算法模型，预测价格趋势、供应风险（如供应商财务状况恶化、交期不稳定），提前发出预警，辅助管理者做出前瞻性决策。

三、未来展望：AI赋能食品零售新增长

食品零售供应链数字化的未来，将朝着更智能、更协同、更韧性的方向发展：

1、AI智能赋能，大模型等AI技术将深度融入供应链各环节：

○ 预测更准：AI驱动的需求预测、销量预测、价格预测将更加精准；

○ 决策更优：智能补货、动态定价、最优物流路径规划等场景将普及；

○ 自动化更高：采购流程自动化、智能客服、单据OCR识别等将提升效率；

○ 风险预警更早：AI分析舆情、供应商数据，提前识别供应链中断风险；

○ 体验更佳：基于供应链数据的个性化推荐、虚拟购物助手等提升消费者体验。

2、数据驱动深化：打通SRM、WMS、TMS、POS、全渠道运营等系统，构建覆盖商品、用户、供应链的全链路数据体系，实现从经验驱动到数据驱动的根本转变；

3、生态协同扩展：供应链数字化平台将更加开放，与上下游合作伙伴（供应商、物流商、金融机构）、第三方服务商更深度集成，构建协同共赢的生态网络。