药店商品供应链管理的3大痛点与解决方案

admin 27 2025-07-24 10:50:25 编辑

一、供应链可视化盲区的蝴蝶效应

在零售药店的供应链管理中,供应链可视化盲区就像一只隐藏的蝴蝶,看似微不足道,却可能引发一系列意想不到的连锁反应。

先来说说药品采购环节。很多零售药店在采购时,由于缺乏对供应链上游的全面了解,无法准确掌握药品的生产周期、原材料供应情况等信息。比如,一些初创的零售药店,在采购热门药品时,往往只关注价格和供应商的报价,却忽略了供应商的生产能力和库存状况。假设行业平均的药品采购周期是 15 - 20 天,由于供应链可视化盲区,这些药店可能无法及时得知供应商的生产延迟,导致采购周期延长了 20% - 30%,变成了 18 - 26 天。这就会直接影响到药店的药品销售,热门药品缺货,顾客流失,进而影响药店的整体营收。

再看药品仓储。没有可视化的供应链,药店很难精准地掌握库存动态。以一家位于技术热点地区的上市零售药店为例,他们的仓库里存放着上千种药品。由于缺乏实时的库存监控系统,工作人员只能依靠定期盘点来了解库存情况。然而,定期盘点的周期可能是一个月甚至更长,在这期间,可能会出现药品过期、库存积压等问题。行业平均的药品过期率在 1% - 2%左右,但因为供应链可视化盲区,这家药店的药品过期率可能会上升到 2.5% - 3.5%。库存积压不仅占用了大量的资金,还增加了仓储成本。

在药品销售环节,供应链可视化盲区同样会带来麻烦。电商场景应用越来越广泛,顾客对药品的配送速度和准确性要求也越来越高。如果药店无法实时了解药品的库存和配送状态,就很难满足顾客的需求。比如,顾客在电商平台上下单购买某种药品,药店却因为供应链可视化问题,无法确定药品是否有货,或者无法及时安排配送,导致顾客的购物体验大打折扣,甚至可能引发顾客的投诉和退货。

误区警示:很多药店认为只要和供应商保持良好的沟通,就能解决供应链可视化问题。然而,仅仅依靠人工沟通是远远不够的,还需要借助先进的信息技术,如物联网、大数据等,实现供应链的全面可视化。

二、采购成本控制的弹性公式

对于零售药店来说,采购成本控制是供应链管理中的关键环节。要想实现有效的采购成本控制,就需要掌握一个弹性公式。

首先,我们要明确采购成本不仅仅是药品的进价,还包括运输成本、仓储成本、采购人员的人力成本等多个方面。以一家独角兽零售药店为例,他们在采购药品时,会综合考虑这些因素。假设某种药品的进价是每盒 10 元,行业平均的运输成本是每盒 0.5 - 0.8 元,仓储成本是每盒 0.2 - 0.4 元,采购人员的人力成本分摊到每盒药品上是 0.1 - 0.3 元。那么,这种药品的总成本就是 10 + (0.5 - 0.8) + (0.2 - 0.4) + (0.1 - 0.3) = 10.8 - 11.5 元。

在采购成本控制中,价格谈判是一个重要的手段。但不能仅仅追求低价,还要考虑药品的质量、供应商的信誉等因素。比如,有些供应商可能会以极低的价格提供药品,但药品的质量可能无法保证,这就会给药店带来潜在的风险。同时,与供应商建立长期稳定的合作关系,也有助于降低采购成本。长期合作可以让药店获得更优惠的价格,还能减少采购过程中的不确定性。

此外,合理规划采购数量也是控制采购成本的关键。如果采购数量过多,会导致库存积压,增加仓储成本;如果采购数量过少,又可能会出现缺货的情况,影响销售。行业平均的库存周转率是 3 - 5 次/年,药店可以根据自身的销售情况和市场需求,合理调整采购数量,以达到最佳的库存周转率。

成本计算器

成本项目单价范围(元)
药品进价具体药品具体定价
运输成本0.5 - 0.8
仓储成本0.2 - 0.4
采购人员人力成本0.1 - 0.3

通过这个成本计算器,药店可以根据实际采购情况,计算出每盒药品的总成本,从而更好地控制采购成本。

三、零库存理念的适用性边界

零库存理念在很多行业都备受推崇,但在零售药店的供应链管理中,它的适用性是有一定边界的。

零库存理念的核心是通过精准的预测和高效的供应链协同,实现库存的最小化甚至为零。从理论上讲,这可以减少库存积压,降低仓储成本,提高资金利用率。然而,在实际操作中,零售药店面临着诸多挑战。

首先,药品的需求具有不确定性。虽然可以通过历史销售数据市场趋势进行预测,但突发的、季节变化、政策调整等因素,都可能导致药品需求的大幅波动。以一家位于技术热点地区的初创零售药店为例,在期间,口罩、消毒液等防疫物资的需求呈爆发式增长,而这些物资在平时的需求量相对较小。如果药店坚持零库存理念,就很难满足顾客在特殊时期的需求,不仅会失去销售机会,还可能影响药店的声誉。

其次,药品的采购和配送存在一定的周期。即使药店能够准确预测需求,从下单采购到药品送达药店,也需要一定的时间。行业平均的药品采购配送周期是 10 - 15 天,如果在这个周期内出现需求波动,药店就可能会出现缺货的情况。

另外,药品的种类繁多,不同药品的保质期、储存条件等也各不相同。一些保质期较短的药品,如疫苗、生物制品等,需要严格控制库存数量和储存条件。如果盲目追求零库存,可能会导致这些药品无法及时供应,影响患者的治疗。

误区警示:有些药店认为零库存就是不持有任何库存,这种理解是错误的。零库存是一种追求库存最小化的管理理念,而不是绝对的零库存。药店应该根据自身的实际情况,合理确定库存水平,在满足顾客需求的同时,降低库存成本。

四、智能补货算法的双刃剑现象

智能补货算法在零售药店的供应链管理中发挥着越来越重要的作用,但它也像一把双刃剑,既有优点,也存在一些潜在的问题。

智能补货算法通过对历史销售数据、库存数据、市场趋势等多方面信息的分析,能够精准地预测药品的需求,从而实现自动补货。这大大提高了补货的准确性和效率,减少了人工干预,降低了人力成本。以一家上市零售药店为例,他们引入了智能补货算法后,补货的准确率提高了 20% - 30%,库存周转率也从原来的 3 - 5 次/年提高到了 4 - 6 次/年。

在电商场景应用中,智能补货算法更是发挥了重要作用。它可以根据线上订单的实时情况,及时调整库存和补货策略,确保顾客能够及时收到所需的药品。同时,智能补货算法还可以优化供应链的协同,提高整个供应链的效率。

然而,智能补货算法也存在一些局限性。首先,它依赖于准确的数据输入。如果数据存在误差或不完整,就会导致预测结果不准确,进而影响补货决策。比如,历史销售数据中如果存在异常值,或者库存数据没有及时更新,都可能会误导智能补货算法。

其次,智能补货算法无法完全应对突发情况。虽然它可以根据历史数据和市场趋势进行预测,但对于一些不可预见的事件,如自然灾害、政策变化等,它的预测能力就会受到限制。

另外,智能补货算法的实施和维护成本也比较高。药店需要投入大量的资金和人力来购买和维护相关的软件和硬件设备,还需要对员工进行培训,以确保他们能够熟练使用智能补货系统。

技术原理卡:智能补货算法通常采用机器学习、数据挖掘等技术,通过对大量历史数据的分析,建立预测模型。这些模型可以根据不同的因素,如时间、季节、促销活动等,预测药品的需求。然后,根据预测结果和预设的补货规则,自动生成补货订单。

总之,零售药店在使用智能补货算法时,需要充分认识到它的优缺点,合理运用,才能发挥它的最大价值。

本文编辑:帆帆,来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作

上一篇: 为什么90%的零售商忽略了3D视觉相机的潜力?
下一篇: 为什么80%企业忽视了可视化看板的真正价值?
相关文章