未來的競爭，將是整個供應鏈的競爭”雅戈爾集團董事長李如成是服裝業(yè)界較早推崇并貫徹實施“供應鏈競爭”理念的，他直言：在公眾都把整個中國服裝行業(yè)當做落后生產力代表的今天，雅戈爾服飾有限公司正是通過一系列供應鏈的改革，在普遍供過于求的困難形勢下擺脫了貨  物積壓的困擾。  
　　
　　9年間使存貨周轉天數縮短到十分之一，雅戈爾的庫存管理經歷其實是一場使市場數據更為透明的“玻璃化”變革。 
　　
　　掌握真實數據 
　　
　　雅戈爾其實是在迫不得已的情況下進行供應鏈改革的。在2001年前后，服裝市場已由賣方市場轉變?yōu)橘I方市場，導致企業(yè)利潤趨薄。同時，服裝行業(yè)也開始面臨一系列的挑戰(zhàn)：原有的根據訂貨安排生產計劃的模式不能及時滿足市場需求，造成服裝制造廠生產能力過剩，庫存積壓等問題；此外還包括：庫存和物流成本壓力凸現，企業(yè)普遍缺乏對市場需求的洞察和快速反應能力等。 
　　
　　雅戈爾也遇到了同樣的問題。在2001年，雅戈爾僅襯衣一項就積壓了大量的資金。雅戈爾副總經理陳志高告訴《中國經營報》記者，在雅戈爾意識到供應鏈管理非做不可之前的2001年，各種各樣的新問題已經顯現。其中最為突出的是，不僅庫存積壓多，而且?guī)齑嬷苻D天數達到360天，這相當于一年才周轉一次。 
　　
　　誰都知道：按照市場的需要及時更換配貨策略是解決庫存積壓的有效方法，但如何才能把銷售渠道的信息及時地反映給生產和配送環(huán)節(jié)呢？陳志高說，雅戈爾是先從掌握銷售終端的真實數據開始入手的。 
　　
　　并不是說雅戈爾在此之前沒有掌握各個營業(yè)點的銷售數據，而是各個區(qū)域的數據分散在全國，并不集中在總部管理，在這些數據的真實性很難保證的情況下，雅戈爾集團很難對這些數據進行分析，更不用說拿這些數據指導生產和配送了。 
　　
　　陳志高不無感慨地回憶雅戈爾統一數據管理的艱難性。很容易想到的阻力就是各銷售網絡的不配合，誰都知道信息不透明意味著有更多的空子可鉆。于是剛開始的時候，雅戈爾選擇了試點推行，IT部門先在安徽、河南等區(qū)域建設為地區(qū)服務的數據倉庫系統，同時也保證這些來自一線的銷售情況同時能被總公司及時了解。 
　　
　　在掌握了一線數據的前提下，雅戈爾隨即上線了DRP(配送需求計劃)系統，這套系統管理企業(yè)的分銷網絡，可以使供應商和經銷商之間實時地提交訂單、查詢產品供應和庫存狀況，并獲得市場、銷售信息及客戶支持。 
　　
　　快速調整生產 
　　
　　數據統計并不是解決庫存積壓的最終方法，只是一個基礎，真正要做到零庫存，必須讓生產設計等各個環(huán)節(jié)靈動起來。 
　　
　　服裝行業(yè)里有個“343”原則，即在服裝廠收到訂單之后，會將第一批生產出的訂單總量30%的貨物投入市場。這第一批30%的貨物，是用來市場試水的。在這些貨物中，哪些款式受歡迎、哪些不受歡迎，廠家會根據市場的反饋情況來修正訂單，訂單一般都是預期的生產數量；第二批40%的貨物基本上是根據市場需求，會形成市場銷售的主力；而最后的30%則主要滿足補貨需求。 
　　
　　這樣的行業(yè)準則導致銷售信息能否快速反饋到廠家，并成為服裝廠商能否在市場上取勝的關鍵。雅戈爾集團信息總監(jiān)顧躍君說，數據倉庫系統給雅戈爾帶來的收益非常明顯：2001年到2009年，企業(yè)的全國零售業(yè)務每年以20%的速度增長，而庫存周轉天數每年下降36天。 
　　
　　靈動供應鏈 
　　
　　雅戈爾希望不止是做到零庫存，最好還能夠讓整個運營環(huán)節(jié)都因此動起來，像智能化的機器人一樣，不但各個環(huán)節(jié)都能夠根據市場的需要調整策略，整個集團的決策流程也能夠因此而變得更加科學。2009年9月，已經進行了8年供應鏈建設的雅戈爾和IBM合作，試圖讓雅戈爾的供應鏈系統更加智能。 
　　
　　據了解，IBM為雅戈爾的下游供應鏈設計了“喝酒模式”，即喝啤酒時服務員能通過透明的酒杯看見你的酒還剩多少，如果你要就再給你倒，喝酒就很少有剩下的，就好比雅戈爾通過網絡掌握專賣店的西服究竟銷售出了多少，再決定供不供貨，供多少貨。“喝酒模式”要延伸到整條供應鏈，將來雅戈爾的信息系統要打通西服生產的每一環(huán)節(jié)，從面料、生產、配送到銷售，雅戈爾的老總在自己的辦公室里要能看見每一件西服的生產和銷售情況，每一家賣場的銷售情況和每一批西服的配送情況。 
　　
　　借助于IBM的商業(yè)智能軟件Cognos，雅戈爾能夠及時抽取供應鏈系統中的重要數據并按需進行多維分析，輔助領導層制定公司策略及生產采購計劃，隨時響應千變萬化的服裝市場需求，并通過統一系統平臺同步發(fā)出貨物的配送指令，及時調整策略。雅戈爾集團首席技術官顧躍君說：Cognos 十分開放，能與各種數據庫、數據倉庫良好地兼容，這就為系統的部署節(jié)約了很多的人力及時間成本。事實上，銷售渠道的數據分析確實為雅戈爾帶來很大的利潤，雅戈爾之前有2000多家店鋪，整合到現在的1500多家，銷售額卻翻了3倍。這樣不僅可以節(jié)省資源的投入，同時對商品庫存也很有幫助。