今年大促非常特殊且对于一些上下游公司有着非常重大的意义——今年是疫情回暖的第一个大促、是淘天独立第一个大促、是菜鸟快递成立后第一个大促，也是直播行业发展到顶峰的挑战；
各家上游平台方的战争，对于各家平台而言，这场战役不能输，输不起；品牌方（商家）们深知双十一大促的成败很大程度上决定了明年的生意份额；各级各环节的服务商们摩拳擦掌，想在大促大放异采，明年除了保住存量生意外，有更多的新的生意机会；
大促是一场对供应链全链路、全场景各个环节的大考。
这些环节环环相扣，任何一个细微的环节出现问题，都会影响这个供应链链条的正常运作，影响是全链路，而并不是单一的环节。从2009年开始第一场双十一大促至今已经15年了，怎么打大促，各行各业都相当有经验，但每年都会出现各式各样新的问题。
本文通过笔者经历14场大促的仓配管理视角，来看仓内现场景监管有哪些核心要素，以帮助大家更有效的及时发现问题并解决（规避）问题。
Ps：本文的描述并不是怎么打大促，而在大促运营过程中，作为管理者或运营人员应该关注哪些点，这些点直接关系到运营生产的效率、质量及运营成本。
一、订单结构场景化
不同销售场景的订单形成不同的订单结构，不同的订单结构形成完全不一样的运营生产场景。综合电商平台涉及的类目更多，而直播电商平台的品类会相对集中；近场电商平台更多是生活快消品（中短保居多），广域电商平台则长保品居多。
在预售制加入后，将不同订单结构分为三个生产场景大类：预包、提总、散单。
不同生产场景需要有明显隔离的生产操作区域及可视化的存货区域。
二、预包单分为两个大类：预售预包和预测预包
预售预包：提前预付加购的订单，此类订单具备较高的确定性，可以大比例进行全封口预包（内置无名址订单号的产品清单），这类订单也是销地下沉前置的核心包裹来源。可以根据商家本身正常的退货退款率，进行预包及下沉比例的调节。
预测预包：主会场主推、分会场主推、店内主推及主推产品关联产品，当然还有达播预定主推产品，这些产品商家会给出订单销售预测，而这些预测需要根据以往销售数据分析，来制定不同的预包计划；装箱全封口全包的比例、装箱不封箱的比例、不装算产品预准备（组套）比例按ABC存放规则置放独立区域（如预测单量的80%中50%装箱全封口，30%装箱不封口，20%备货不装箱）。
所有的预包都需要按上位客户提供的实际数据来进行数据分析，根据以往的预测准确率及行货情况来按比例进行预包行为。
预包少了会影响活动当期的效率及成本；预包多了则会造成大量的拆包行为，带来更多的成本损耗。
预包核心风险点：批量错发、虚假发货、面单漏贴&面单多贴。
1. 批量错发：预包单正常流程为先组波次，按波打印面单同时进行波次批量拣货。
遇到大波次的时候，一个波次可能存在多个托盘或外包装几乎一样的箱型，在配单的时候需要有多次多件开箱校验的环节来保障发货准确率，在没有RFID状态下，通常的做法是配单校验需要在一个托盘的不同位置随机抽取3～5件商品开箱做系统校验，这个环节需要更依赖系统，因为存在外包装及内件产品形状颜色相似以及考虑高强度工作疲劳带来的误判。
2. 虚假发货：有一些服务商在平衡发货时效和成本，会冒险在产品实际未生产交付前将订单系统操作发货回传（其中有一些快递公司基于信任交接，甚至会在操作发货后直接批量揽收，但实际包裹并未交付；打单即发货，发货即揽收等，但实际产品未生产状态），这样操作会让商家承受因违反平台规则而造成的商品下架或关店的风险。特别是预包单、提总单等批量爆款的订单结构。
需要关注的核心点：订单系统发货的操作节点需要确定产品已经形成包裹，并处理快递揽收环节才能操作，不能因为成本及数据好看让商家背负巨大的不可承受的风险。
3. 面单漏贴&面单多贴：预包单大多数状态为前置面单，且多数产品都以码托、堆垛形式集中存放，可能会存面单漏贴（批量产品外围贴单，内圈产品漏贴等）及因为产品的堆垛形式会存在一单多面单的情况。
常规的解决策略：预包单、批量单的拣配货根据实际波次包含的订单数量进行操作，面单贴完如果产生面单不够（多贴少拣）或面单多出（少贴多拣），需要物理校验是否有异常。
三、排产逻辑
排产上，人、时间不合理，排产人数没有基础数据支撑，熟练工及临工比例及培训的策略都会极大影响效率、质量、成本及客户体验。
1. 排产时间：订单是有序的，客户的审单时间、Hold单策略、推单节奏。仓内订单hold单策略、建波逻辑、配单计划（订单格外重要，订单建波是什么逻辑，后续拣配货就是什么逻辑），拣配货的小时产能、拣配的路径，二次分拣、复核、包装这些环节的小时产能是否能和上一个环节紧密相联。
即然是有序的，在排产时间上各职能岗的上工时间、上工比例都需要通过实际的推单量结合订单结构来进行精细的安排，来保证各职能岗位的生产订单满足率。大促期间大比例是按时薪制的临工为主，忙或闲支付的成本是一样的，所以科学有效的排班规则能有效地降低实际用工时长，达到充分利用有效工时高效生产。
2. 排产产能：人员的投入一定是严格按照场景化的环节产能来匹配用工，上述有提到，仓内生产根据商家的销售策略定为三大生产场景：预包、提总、散单。在这些场景下会有完全不同的环节生产流程，这些独立的环节应该当独立的人效评估，而这些环节人效则是支撑排产上人核心基础条件。
案例：（此为一鞋服商家散单排产上人计划）
所有上人计划必须严格按照实际小时人效来匹配人数，在监控产能的时候，如果出现较大的波动，则需要导源查实是订单结构出现巨大的问题或是流程上出现瑕疵，这些都是潜在的风险点，用数据来管理排产是有说服力的。
3. 有确定性的单量、有排产计划也有基础人效数据支撑，但大促期间多数仓库生产人员80%都是临工组成，怎样才能让临工发挥不弱于老员工生产能力呢？
首先，需要满足的条件有几个关键点：低技能门槛生产环节（这些环节通常为劳动力最密集的环节，如：拣货、复核、包装、称重、转运、分拣、装卸等）、流程化（固定的生产行为）、系统化（系统能做的绝不手工做）、可视化（所有生产区域、生产行为是可见）来达成无脑化，最简单的流程背后是最复杂的支持体系，越简单效率越快。
再者，老带新的培训策略需要让更多的临工参与到更多无技能要求岗位的轮岗实操，每个人对于各个职能岗位的效率质量展现并不一样，需要在实操过程中排查低效低质人员做合理的安排，订单结构产生变化也会更新各岗位的基础人效，人效的变更会产生新的人员排产排班计划，意味着更多的人需要掌握更多技能，才能迅速融入新的生产场景，对效率质量不会有较大的影响。
四、产能监控
根据预测订单及平台（客户）要求时效进行班次——小时目标产能。
场地是固定的，场地可以部署多少工作台，工作台根据环节流程设定部署多少人，各自的产能是多少，都需要有精细的数据支撑。
计划预测排产按小时分配好，剩下就需要按照上述第三点，根据小时人效进行排产上人，上表中显示12小时均摊情况下，只需要每小时按25000单的小时人效进行上人，这样并不对！而是要额外增加4167单的小时产能来弥补因为交接班、用餐及疲劳度影响带来的产能下降。
一旦小时产能出现较大波动的情况下，需要迅速定位异常源点，是订单结构发生巨大的变化 还是推单节奏异常或者是人的问题，这时候需要再下向一级看场景下的环节产能，定位问题后迅速做职能人员编排的调整响应，来保障小时产能的目标。
小时产能是大促期间关注的第一指标，关注小时产能同时关注推单节奏、生产环节产能、环节衔接匹配度等关键节点。
五、巡仓
作为现场运营管理者，需要花大量的时间做巡仓动作。
1. 看人：看各环节人员的工作的饱和度，忙或闲都异常的表现，忙意味着上个环节的效率高于下个环节的效率匹配；闲则代表上个环节的效率不能满足下个环节。在大促期订单饱和状态下，环节之间的效率应该是匹配好的，生产是平衡的。如果有异常，则需要管理人员进行管理行为干预，做人员排兵布阵的调节。
2. 观察订单处理节点：核心关注在哪些生产环节订单处理有出现异常的积压，或那些环节订单特别少导致人员出现闲散状态，同上需要做人员的职能岗位调节行为。
3. 巡库存状态：如果出现被动补货行为，就意味着异常订单已经产生了，缺货了拣不到货当然会产生异常，后续的成本是几倍增加，需要补货，异常订单反拣逆向上架，再生产。尽可能设定合理的库存预警线，加大A类品的拣货库存；其次则是主动巡仓发现A类品的水位不够，马上发起主动补货动作。
补货越频繁，背后带来的是异常缺货订单可能存在越多，后续不论是人工成本还是生产成本，这些都不在客户付费的范畴内，属于额支出成本。
4. 异常生产订单的积压：描述异常订单的生产会带来更多额外的成本投入，需要分析哪些环节、哪些人是高频产生异常，迅速定位问题及解决问题，才能保障仓内在有效的时效内有质量的做订单生产交付。
以上是经历14场大促的运营人员，在大促及日常仓内运营管理核心关注的几点要素，当然不同场景可能会产生不同的运营风险，不能一概而论，仅供各位同仁参考。
仓库生产管理是精细化管理，每个流程节点看似容易，如果要将人货场各个节点紧密衔接起来，却是无比的困难。
运营过程，交付经营结果。
预祝大家大促大卖！
本文来自微信公众号：物流沙龙（ID：logclubcn），作者：谭冲