袁瑞瑞

（中国石化销售股份有限公司江西石油分公司，江西 南昌 330000）

摘要：随着线上消费规模的扩大、即时零售的发展，供应链的数字化协同成为提高履约效率和用户体验的关键。即时零售在数据驱动的预测、订单协同、多主体平台建设等方面形成了初步格局。本文基于行业数据和案例，分析了即时零售供应链数字化协作的发展现状，总结了出现的问题，包括技术、成本、人才、组织文化、商品创新等方面，并提出了有针对性的优化建议，包括突破技术瓶颈、缓解成本压力、优化人才培养、强化合规与文化管理、优化商品创新与响应等，旨在为推动即时零售模式下供应链的高效运行和可持续发展提供参考。

关键词：即时零售；供应链；数字化协同

在即时零售迅速崛起的背景下，供应链正面临前所未有的重构压力和发展机遇。随着消费者需求趋向多样化、个性化以及即时性，传统供应链的一维反应模式已经难以适应用户对于时效、体验及成本等全方位的要求。与此同时，数字化协同作为推动供应链转型和升级的核心引擎，正在通过大数据、云计算、人工智能与物联网等技术的深度应用，重塑供应链的组织结构与运行逻辑。从宏观角度来看，这不仅是零售业商业模式创新的必然选择，更是推动产业链上下游高效协同、优化社会资源配置、促进实体经济高质量发展的战略路径。在这个过程中，如何建立多方参与、信息共享与价值共创的数字化协同机制，已成为提升即时零售供应链韧性和竞争力的重要课题。

一、即时零售模式下的供应链数字化协同

（一）即时零售模式下的供应链数字化协同的关键要素

即时零售模式以用户为中心，强调即时履约和高效反应，供应链的数字化协同也依赖多个要素的系统集成与动态互动来实现。这些要素决定着供应链的运行效率和柔性的程度，也是决定上下游企业是否可以实现信息共享、资源优化和价值创造的关键。具体见表1：

表1 即时零售模式下供应链数字化协同的关键要素

综合来看，即时零售供应链数字协同的关键在于“要素—机制—价值”的体系互动，即数据为基础、技术为动力、主体为核心、流程为枢纽、制度为保障。只有这些因素共同起作用，才能形成高效的即时零售供应链协同生态。

（二）即时零售模式下的供应链数字化协同的关键技术

即时零售场景中的关键技术应用，决定供应链协同数字化的深浅程度。不同的技术既有分工又有补充，从而推动供应链智能化、透明化以及柔性化的提升。主要技术如下表2：

表2 即时零售模式下供应链数字化协同的关键技术

总体来看，关键技术为即时零售供应链数字化协同提供强大的工具支持。它们不但解决了信息不对称、流程割裂等问题，也用智能化、平台化的手段提高了供应链整体的灵活性与韧性，从而达到服务效率与用户体验双重提升的目的。

二、即时零售模式下供应链数字化协同发展现状

（一）即时零售模式对供应链的冲击

近年来，线上消费稳步扩大和即时零售迅猛发展共同推动了供应链运作模式的深度变革。2020—2024年期间，全国网上零售额由11.76万亿上升为15.52万亿，规模净增约3.76万亿，详见图1，可见线上消费的模式已从节日促销的带动转变为日常化、碎片化以及即时化。

图1 2020—2024年间即使零售行业线上零售额

这一趋势给订单频率、履约时效、库存前置等都带来了冲击，供应链必须加快从“中心仓+干线”转向“多节点、前置仓+混合运力”。与此同时，即时零售赛道扩容迅速，2024年市场规模达约7800亿元，近五年复合增速接近46%，县域市场订单量2024年同比增长54%，履约网络加速下沉。这些现实的变化显示，供应链数字化协同正在从传统的“T+日”逐渐向“准实时”迈进，订单、库存、运力的分秒级匹配将成为即时零售模式下的新常态。

（二）数字化协同在即时零售中的应用现状

1.数据驱动的需求预测与库存管理

在即时便利店高频、碎片化的消费场景中，连锁门店把交易明细、地理位置、人流热度、天气变化以及节假日规律等数据结合起来，实现分钟级的销售预测，并且同安全库存制度和动态补货策略关联。系统可以按照销售节奏来触发“多次补货—门店间调拨—临近补货”的过程，并能极大提高库存周转速度。近年来实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比例一直在26%-28%之间，给连锁便利店的库存数字化、供应计划优化以及门店前置仓建设带来了持续稳定的高频数据支持。

2.分钟级履约的智能配送体系

即时零售便利店的连锁运营方式正在加快向智能化、平台式转换，大多建立了订单创建、道路规划、运力调配和时间段承诺全流程数字协作系统，实现“下单—取货—送递”一体化作业。主流企业依靠“门店直配+骑手众包+即时仓储”混合运力池，加上智能分单算法来保证补货、出库的节奏能够精准契合，确保高峰时期履约稳定。以美团闪购、罗森等为例，履约时长平均控制在30分钟内，县域门店即时订单量同比上升超50%，凸显智能调度对提升便利店履约时效和服务体验的积极作用。

3.多方参与的供应链协同平台建设

即时零售的多主体生态里，便利店企业成了供应链协同的关键枢纽，品牌方、平台、物流企业以及门店围绕订单、库存和配送创建数据共享机制，逐渐形成履约预约、容量管控、温控监测、在途可视化、线上结算等模块化功能。有些企业已经采用区块链和标准化接口技术来跟踪商品从生产到销售过程中的去向、保质期以及温度情况。永辉、物美等商家借助供应链协同平台打通上游加工厂、区域仓和门店系统，使库存数据能实时更新，商品在需求侧和供给侧之间高频互动、透明流转，为即时零售便利店提供坚实的数据支持。

（三）典型案例分析

1.罗森便利店的鲜食供应链的数字化升级

罗森用数字化系统来对鲜食商品进行精细化管理，在高频时段如早间、夜间对补货量做出精准预测。利用AI算法对消费时段以及天气、节假日等要素进行研究后，门店就可以实行小批量、高频次的进货策略来补充存货，鲜食所占的比例也由原来的28%提高到了超过38%。平台系统与本地中央厨房实现即时的对接，热食和三明治类的产品能按照实时的需求生产并及时送达。由数据可知，该模式改善了周转率和顾客满意程度，但是要在供应链协同方面加强区域间门店的库存共享与调剂效果。

2.物美超市的新品快速响应与柔性补产机制

物美在与京东到家合作的即时零售场景中，构建了“数字孪生供应链”，通过算法识别新品销售潜力，将商品上线周期由数周压缩至2周以内。系统凭借即时销售数据自行激活补产规划，同上游供应商共享预估成果，创建一种灵活的生产制度，使试销商品的补货响应速度提升30%。同时，利用AI智能分仓系统来改变库存布局，自动识别接近保质期的商品并打折出售，从而使库存周转的时间缩短15%。由此可见，以数据为依托的柔性供应链能为企业带来明显的经营韧性，但是也对后台数据处理以及供应商协同提出更高要求。

3.永辉超市的生鲜商品的数字化管控与冷链协同

永辉依托自建的“云超系统”实现生鲜供应链的全程数字化可视管理。系统可以自动检测到温控情况、保质期、库存状态，并能够对即将过期的产品进行智能拦截以及动态定价；另外还可以通过打通美团系统的方式，来达到仓配与骑手网络联动的目的，在此基础之上把平均的订单履约时间控制在45分钟之内。采用数字冷链物流协作方式之后，永辉的滞销产品周转时间减少20%，冷链损耗率下降了15%，店铺营运风险明显降低。

（四）即时零售供应链协同效果的综合评价

总体来看，即时零售模式不断深入发展，极大地带动了连锁便利店和生鲜商家供应链协同升级，促使零售业实现由“库存驱动”向“数据驱动”的根本性转变。以罗森为代表的便利店企业依靠AI算法完成鲜食商品的分钟级补货以及需求预测，使门店可以按照销售时间变化随时调整库存；物美则运用“数字双生供应链”进行新产品及时响应并可实现弹性供应，减少上架周期，库存周转率提高15%；永辉超市用云超系统对冷冻产品协同管理和控温措施来降低新鲜食品损耗率，规避了企业经营风险。这些实例体现出了即时零售的高效协同与数据赋能的优势，从而使得供应链的预测准确性、库存周转率以及配送时长等方面都得到了质的飞跃。但是不同企业在系统标准、供应商数字化水平以及区域协作能力等方面还存在一定的差距，目前整体的协同生态依然处在由单点改进到全链条集成发展的过渡期，在未来需要依靠标准化、平台化及智能化的方式加强协同效率。

三、即时零售模式下供应链数字化协同发展面临的困境

（一）商品迭代滞后

在即时零售竞争加剧的背景下，商品上新速度已经对供应链协同效率产生了重大影响。但是传统零售商仍然采用线下审批制及多级决策流程的方式，新产品从选择、申请再到售卖的周期一般在两周到三个月之间，极易错过市场的销售高峰期。以某连锁超市举例，一款网红饮品上架到货架上要经过总部审批、供应商入库、区域仓调拨等流程，最后产品真正上架售卖时已经错过了最佳时机，其销量仅为同期爆款的四成。相比其它的即时零售平台和数字化便利店而言，利用供应链智能化改造实现了明显的提速。罗森以及物美借助于AI算法预测消费者喜好，提前做出新产品的促销方案，并且把上架的时间缩短到5-7天；同时通过数据联动本地工厂实现小批量、多频次补货，使新品转化率提升约30%。这表明，商品更新滞后一方面阻碍了供应链的灵活度，另一方面限制了企业对消费潮流的即时反应能力，是即时零售协同体系中的一个现实障碍。

（二）技术瓶颈

即时零售对供应链响应速度要求很高，数据有任何的延迟或不一致都可能导致配送失败。大量的中小商家都处在局部的数字化阶段，门店POS、商家订单系统、仓储和物流管理系统的标准都不统一，口径不同，接口兼容性差，极易形成信息孤岛。冷链监控、在途可视化等物联网数据难以与业务流有效融合，导致分钟级补货、分单缺乏稳定性。虽然有些平台借助采购管理平台、低代码工具以及统一数据标准等手段来改善互联互通，但是当遇到大规模促销以及复杂的履约限制时，算法的稳健性以及可解释性方面存在缺陷，供应链的实时协同能力受到明显的制约。例如，在“双十一”高峰期时，饿了么就因为数据接口兼容问题出现过部分地区配送延迟的现象，体现了系统间标准不统一所导致的隐患。

（三）成本压力

即时零售的近场履约模式需要在前置仓、运力调度、数字化系统、智能硬件等多方面继续投入。门店数字化改造、云计算以及数据中心运维、冷链设施的建设、骑手网络的建立都带来了巨大的成本压力。与此同时，各大平台之间竞争加剧，头雁企业用补贴和运费减免的方式抢占市场，使得原本就很小的毛利率进一步萎缩。财报数据显示，即时零售相关的销售费用和配送成本占比逐年走高，利润空间被大大侵蚀。虽然规模化和产品结构优化可以分摊成本，但在激烈的市场竞争中，效率的提高难以抵消长期补贴造成的亏损压力，企业在扩张速度与盈利平衡之间做出艰难的抉择。比如美团，其财报披露2022年新业务板块亏损超百亿元，主要原因是即时零售补贴投入过多而短期内收不回来。

（四）人才短缺

即时零售供应链协同需要跨界人才，既要懂得零售运营，又要有数据建模、算法优化、供应链设计和合规管理能力。但是现实当中，这种复合型的人才供给严重不足。权威机构估计我国数字化人才缺口在2500万-3000万左右，人工智能、大数据、智能制造领域尤为紧缺。尽管国家在人才培养方面加大了力度，但从基础理论知识到能够独立开展业务实现落地仍然需要很长的时间。企业内部的培养体系也有不足，业务团队和技术团队的目标不一致，沟通壁垒导致预测模型和调度算法上线与迭代的速度跟不上业务节奏，从而影响了供应链协同的敏捷性与稳定性。京东到家早期拓展县市级市场时，就因缺乏既懂零售又懂算法的人才，导致预测模型不能迅速调整适应当地市场的需求，造成履约率无法稳定提高。

（五）法律与组织文化障碍

在即时零售的多主体协同体系里，法律合规和组织文化成了数字化协同深入发展的双重要挟。一方面，订单、支付、定位、冷链温控等多维数据在平台、商家、物流之间反复流转，直接触及《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法规。企业要遵守最小必要、分级分类等原则，并承担起用户告知、数据评估以及出境备案等义务，尤其是涉及跨境业务的时候，数据跨境传输还有标准合同备案的要求明显加大了合规的成本。例如，京东拓展海外即时零售业务时，因为用户数据跨境传输的问题受到监管机构的约谈，体现了企业在全球化进程中所面临的法律压力。另一方面，即时零售需要平台、商家、物流、品牌方之间实现高程度协同，但因为各个主体根据自己的利益考虑比较谨慎，对于数据共享和责任分担缺少足够的信任。利润分配、服务体验与成本控制目标不一致造成企业会倾向于只给最少的数据，不能达到深层次的预测和履约协同。

四、即时零售模式下供应链数字化协同发展策略

（一）优化商品创新与响应

即时零售的企业应该在供应链协同以及数字化运营这两个方面进行突破。首先，需要与核心供应商一起创建一个共享库存池，并且通过物联网和云平台把供应商、仓库和门店之间的全链条可视起来，使得库存和订单的数据可以实时互通，补货反应的时间可以从以前的48个小时压缩到6个小时之内，从根本上提高新品上市和热销商品补货的速度。另一方面，利用AI算法预判消费趋势，提前做好新品试销、动态定价方案，实现“预测—生产—上架”闭环，避免因审批慢而错失热度。企业还可以推广核心仓的无人分拣系统，用节能冰柜、自助收银机等代替人工操作来节约能源，降低单店每年的经营支出，这也与国家“碳中和”目标相一致。另外，企业还可以开发跨界融合的新业态例如“加油站+便利店”、“社区药店+即时配送”的模式，通过会员积分互通以及场景相加的方式扩展即配业务的边界，创建黏性更高且多触点的消费生态。

（二）突破技术瓶颈

针对当前数据孤岛和系统兼容性差的问题，要加快建立统一的数据接口和标准化体系，实现跨主体之间的互联互通。从数据采集、交换的角度看，可以依靠国家和行业协会制订统一的数据采集、交换标准，用GS1等国际标准提高不同系统的互操作性。技术上要引入大数据、人工智能等技术来实现需求预测和动态补货的精准化，使用区块链技术来实现订单履约溯源和结算透明化，依靠物联网提升冷链监测以及在途可视化的能力。一部分头部企业尝试建设了从订单、库存、物流到结算在内的全业务链数字化协同平台，并把传统分隔开来的多个系统整合成了共享的中台系统，这样既提高了信息传递的效率又提升了算法的优化稳定程度。未来应推动低代码开发和iPaaS集成平台在中小企业中的普及，让技术突破能从头部企业下沉到更多的供应链环节，形成覆盖全行业的协同生态。

（三）缓解成本压力

即时零售需要前置仓、冷链设施以及运力调度系统的持续投入，成本压力较大。为缓解该问题，可采用平台共建、资源共享的模式来减轻单个企业所承担的负担。比如区域内商超与平台共同建设前置仓、冷链节点，并按订单密度来分摊这些资源；物流企业通过多平台共用的协同配送体系将配送路线和运力进行统筹调配以减少空驶率及配送成本。从政策层面出发，政府可以提供专项补贴、税收减免以及数字化转型基金等，来激励企业参与到基础设施共建中去。同时企业要优化产品结构，把即时零售、社区团购、O2O餐饮配送等业务打通，实现规模化，把固定投入分摊到各个业务上。高峰时段可以使用动态定价、智能调度来平衡供需、降低运营成本，进而建立可持续的盈利模式。

（四）优化人才培养

面对数字化人才短缺的现状，要在校企合作、社会培训以及企业内部培养这三个方面一起发力。高校可结合行业需求设置供应链数字化管理、数据科学与零售管理等跨学科课程，联合企业开展实训实习项目，缩短人才培养与岗位需求的匹配时间。企业内部要建立“技术+业务”的双通道培养机制，让零售业务人员掌握基础的数据分析、算法知识，同时让技术人员了解前线业务流程，促进部门之间的交流。同时可以引进国外成熟市场的人员和先进经验来弥补国内供应链协同算法及隐私保护的短板。通过内部轮岗、导师制、项目驱动等方式，培养出一批既有零售业务知识、又具备技术能力的复合型骨干团队，提高企业的整体数字化运营水平，缓解人才供给不足的结构性矛盾。

（五）强化合规与文化管理

即时零售牵涉多种敏感数据，必须在合规边界内高效运转，企业要先创建起严格的治理系统，制定数据分层分类制度，制订数据采集，储存，共享，删除的操作标准，利用数据脱敏，匿名化等技术手段保护隐私。另外，也要形成起企业内部的隐私保护机制，设置数据安全负责人以及专门的合规部门，而且要定时开展审查以及风险评定，保障符合《数据安全法》《个人信息保护法》的要求。同时，即时零售的供应链协同不单单是技术问题，更是一个组织及文化的问题，企业应当打破过去“信息闭塞”的思维模式，促进上、下游之间形成互信关系，倡导以共享数据、共谋发展为支撑的合作模式。企业内部通过绩效考核与激励机制培育员工间的协同精神，把供应链上的各个节点由原来的竞争对手转变成共同发展的合作伙伴，在此基础上构建起有利于数字经济时代的协作文化氛围。

五、结语

即时零售不仅是零售业态的扩展，同时也是供应链体系数字化转型的具体表现。它推动了订单、库存、运力和数据的深度融合，让供应链从“事后响应”转向“实时协同”。在效率和体验双重驱动下，供应链重塑了整个行业格局。从宏观角度来讲，供应链数字化协同不仅关系到企业竞争力的提升，更关系到社会资源配置效率、消费市场高质量发展。今后，在人工智能、区块链、物联网等新技术的推动下，即时零售供应链会朝着更大范围的连接和共享价值的方向发展。而数据要素市场和监管体系的建设也将越来越完善。与此同时，行业文化的开放和合作成为长期发展的关键变量。只有在技术创新、机制建设、文化重塑、商品创新等多维度策略的共同作用之下，即时零售的数字化协同才能真正的走向成熟，在更广阔商业、社会场景之中去释放潜能。

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