1.4 研究内容与方法

1.4.1 研究内容

本书的研究内容主要包括：云仓的发展现状及云仓模式的可行性分析、白酒产品云仓模式设计、白酒产品云仓模式的实现路径、白酒企业应用云仓模式的保障措施等。

1.4.1.1 云仓的发展现状及云仓模式的可行性分析

（1）云仓的发展现状分析

本书基于文献搜集、实地调研的结果，总结云仓的构成情况，并深入分析云仓模式运行所依赖的软硬件设施、仓配网络、信息技术等相关组成部分，将其与传统仓库的功能及在供应链中发挥的作用进行对比分析，针对两者在订单完成提前期、供应链反应速度、库存成本控制以及运营资金周转率等方面的表现进行对比研究，总结云仓所具备的优势。

（2）白酒供应链现状分析

本书分析了白酒供应链现状，剖析了各环节的运营状况，总结了白酒供应链发展所面临的瓶颈。具体来讲，本书总结了白酒供应链所具备的特性，包括组成上的复杂性、运输条件的高要求性、产品流通过程中的双向性、需求末端的不确定性等，梳理供应链需要着重关注与提升的环节，从而给出相应的对策。

（3）白酒产品云仓模式的可行性分析

由于白酒产品的终端品质深受酿造、生产、运输等供应链多环节因素的影响，其供应链显得尤为复杂。除了包含普通产品的供应链管理内容外，其包含原材料的特殊需求扩展了管理范畴，提升了管理标准的严苛度。本书结合供应链各环节的现状，通过系统地设计、规划、执行与监控，初步分析引入云仓模式的可行性与必要性，以及云仓模式对供应链整体绩效的影响。

1.4.1.2 白酒产品云仓模式设计

（1）云仓运营模式分析

本书基于对云仓现状的分析以及实际应用的调研，根据其构成情况及其特点，将现有云仓进行分类，分析不同类型的云仓特点。

（2）白酒产品云仓模式的结构设计

由于白酒产品云仓模式将供应链、仓储、物流、售前售后服务深度整合，因此，本书的研究搭建了一个集零售、在线订货、分销功能于一体的电商平台。该平台解决了线下批发和分销的烦琐问题，并提供商品浏览、线上下单、会员支付、分销管理、物流配送等一体化功能。

（3）白酒产品云仓模式的流程设计

本书分析了云仓在商品的正向流通环节，认为这些环节包含生产、销售、配送等。鉴于白酒产品的特殊性，本书认为云仓能够保障白酒产品的安全。此外，云仓的大数据技术为酒类产品的生产溯源提供了保障，提高了酒类产品的安全性。

1.4.1.3 白酒产品云仓模式的实现路径

（1）全国范围内的云仓布局

本书基于白酒行业数据，分析各个地区的需求特征，结合各地区的经济状况与发展趋势，在全国范围内筛选主要区域、主要城市建立中心仓库，再结合地区需求量选择城市构建分区仓库，进而形成全国范围内的仓库网络，最后通过集中的数据管理实现货物的就近配送和最优调度。

（2）构建信息平台，实现信息共享

大数据技术是云仓运营的核心技术，借助以往的销售信息，它不仅能够对未来一段时间内需求状况做出预测，进而将产品提前运输到各地区的分仓，而且能够智能分配订单，加快订单处理速度。此外，借助大数据技术，所有库存信息都呈现在云平台上，库存、顾客需求等所有相关信息都能进行查询，实现了信息共享。

（3）线上线下相结合，实现仓配一体化

白酒行业在全国的云仓布局和大数据技术的搭建与支撑，可加快实现全国范围内的仓配一体化。云仓通过整合自身资源与社会资源，降低成本、分摊风险，在全国范围内搭建起“仓库+配送”网络。白酒产品经由云仓平台直接运到各个区域的分仓，在消费者下单之后，直接由各地分仓发货，减少运输环节，缩短配送时间，大大提升了消费者购物体验。

1.4.1.4 白酒企业应用云仓模式的保障措施

（1）搭建与完善基础设施

云仓系统的运营离不开基础设施的支持。为建立覆盖国内大部分中心城市的云仓系统，应不断完善优化这一系统，旨在形成仓配一体化的高效网络结构。此外，应重视货物仓储系统和物流配送系统，以此满足企业自身销售物流需求，并为建立线上和线下融合的销售网络提供强有力的支撑。

（2）以大数据信息平台为交互手段

在大数据时代，传统信息数据平台因缺乏灵活性和可拓展性，已无法满足现代物流业的发展需求。云仓建设应结合物联网技术、大数据技术、云计算技术等先进技术以构建物流大数据信息平台。此外，积极促进供应链中其他成员的深度参与，实现实时分享信息流、商流、物流等信息，确保资源的及时、合理分配，从而提升竞争力，以在面对多变的市场时做出快速反应。

（3）加强供应链整合与优化

白酒产品供应链（如图1-1所示）由于其复杂性，上下游之间存在较为明显的断层，应加强对上下游环节的重视，利用云仓模式提供的物流一体化服务来提高整条供应链的协同性，力求服务范围的广泛与深入，与上下游建立深层次的合作伙伴关系，便于业务的拓展。

1.4.2 研究方法

首先，本书利用文献研究法和深度调研，回顾关于云仓应用的既有文献和研究成果，同时对白酒供应链现状进行深度调研，把握白酒行业和云仓在实际发展中的现状；通过对云仓特点的归纳以及白酒供应链的瓶颈分析，研判云仓在白酒行业应用的可行性。

其次，本书利用模型分析法对研究问题进行分析；通过分析云仓选址的关键要素，设计多种情况下的云仓选址模型变体以应对不同需求，并引入额外变量对模型进行优化处理，将其转化为混合整数规划模型，同时添加约束条件以增强其实用性。随后，对模型进行求解，以此来确定最优的选址方案。

最后，本书利用案例分析法，参考白酒企业的实际运营场景，通过对位置、成本、需求量等核心信息进行分析整理，以及对基础设施指标、经济效益指标、运营参数等大量基础数据的挖掘，验证项目研究方案、优化模型等的可行性水平和实践应用能力，从而为白酒行业在全国范围内的云仓选址提供切实可行的方案。