案例 | 订单管理流程

订单是客户需求的源头，也是所有后续生产经营、供应链活动的起源，它们都是依靠订单来驱动的。

从订单的计划和创建开始，直至订单交付和售后服务，它所经历的一系列过程，就是整个供应链管理的流程。

如果我们追踪订单的全部旅程，就有机会发现很多被隐藏的问题点，这有助于更好地理解流程中存在的缺陷，并指引管理者去采取针对性的改善措施，提高供应链的绩效。

先从一个订单管理的流程的案例开始。

假设A公司在每周固定的一天（星期二）都会接收到来自一家客户的订单，负责对接客户订单的是销售跟单人员，也叫销售客服。

他们不是直接跑业务、抢订单的销售，主要的职责是负责接收客户预测和订单，把订单信息传递给生产部门，跟踪生产进度，在指定的交货时间窗口内完成订单出货，最后跟踪回款的情况。

所以销售客服对外要联络客户，对内需要和多个部门进行沟通协调，是非常重要的供应链管理岗位。

1.预测与订单数量的偏差

当销售客服收到客户发送的订单后，首先要确认订单数量和预测数量的差异，是否在20%以内。

订单和预测有差异是很正常的现象，因为预测只是对未来需求数量的估计，是一种假设，而预测的特点之一就是它几乎都是错误的。为什么这么说呢？

因为预测是假设未来和过去是一样的。但是，未来不可能是过去的重复。无论是多么有经验的专家，或是多么复杂的统计工具，对于预测的判断也就是对未来的估计。

即使销售人员对他的每个客户都了如指掌，消费者在实际购买活动中也是会有偏差的。从终端的消费环节，向上到批发商、制造商，直到最上游的供应商，偏差被逐级放大，预测结果距离现实情况也就越来越远。

预测与实际订单的偏差值多少算是合理的？各个企业有自己的标准，这里使用20%作为一个参考范围，仅用于案例说明。

如果订单与预测的差异在20%以内，A公司是有足够的适应性来满足订单的需求。根据内部流程规定，销售客服认定这是可接受的偏差范围，可以直接给客户确认订单交货数量和日期。

2.是否有足够的产能应对增加的订单？

如果订单比预测多了20%，销售客服就需要汇总所有客户的订单，经过数据分析以后进行判断，是否有足够的产能可以满足全部需求。

另外，还需要检查其他资源配置情况，包括劳动力（工人数量）、原材料和物流运输等。如果现有产能资源不能满足订单数量上涨20%后的按时交付，销售客服就要和客户协商延后交货期或是减少订单数量。

如果这家客户是公司的重点客户，不能推迟任何的交货期，那只能“牺牲”其他较小的客户利益，与后者商量能否延缓交货。

经过几番的沟通和确认，最终在交货期和数量方面，销售客服与各个客户达成了一致。作为供应方，一旦承诺了交期和数量，就应该竭尽所能地遵守承诺，这是一种契约的精神。

3.生产跟踪，出货保证

接下来，销售客服需要每天跟踪生产完成的实际数量，这个数量是指已完成了所有加工过程，通过最终检验，完成包装入库的产品数量。

如果完成数量小于既定目标，销售客服就要去找到生产部相关人员，询问了解未能达标的根本原因，如何来弥补之前数量缺口，并在隔天继续考核产出数量。

如果产量还是不能达到预定的目标，销售客服就要调整交货期，并报备客户情况。

在上述的过程中，如果遇到任何影响交货的异常情况，销售客服都应该立即和客户沟通交货计划的变动，寻求客户的批准来更改交期。

销售客服不能只盯着自己的客户订单，也需要经常了解供应链其他环节的情况，特别是生产制造。如何来有效地监控生产和订单进度？最简单的方法就是去生产现场。

产品是通过工厂加工装配，能为客户带来价值的物品。销售客服需要知道一些最基本的产品知识，比如产品大概是长什么样子，其中主要的原材料有哪些，它的功能作用是什么等等。

生产线是实现产品由各种原材料，通过一系列的制造过程，最终成为产成品的机器设备组合。一些复杂的生产线可能包含多道加工流程。

为了让员工加深对制造工艺的理解，有些公司会让新入职的销售客服，在正式上岗之前，先到生产线上去实习数个星期甚至是几个月，以便他们能够更好地了解公司产品的制造过程。

通过在生产现场的实际操作，员工一般都可以了解到哪个产品是在哪条生产线上做出来的。这种在岗培训、亲身实践的学习效果是最好的。

4.出货完成，通知客户

最后的环节就是货物出运。如果是工厂负责运输，为了保障订单抵达客户仓库的及时性，要尽量使用可靠的物流公司，上门提货和运输到目的地的时效性都有了保证。

如果是由采购方安排上门提货，这样物流运输过程更有保障，供应方只需要在规定的时间内把货物准备好即可。

出货完成了以后，销售客服要发送一份报告给客户，通知对方此次出货的详细清单和数量。

一般的做法是发送出货单、发票和箱单，但是电子表格的信息输入过程可能存在人为错误，最佳的实践是使用信息化的预先发货通知（Advanced Shipping Notice，简称ASN）。

随着供应商出货完成，在系统中自动传输这票货物的所有信息和预计到货时间，一方面可以加快信息流速度，另一方面也保证数据的准确性。至此，案例中订单管理流程就结束了。