控制牛鞭效应，控制供应链的波动 （续）

跨行。这后面的逻辑是不同的行业周期性往往不同。一个行业低迷的时候，另一个行业可能上扬，反之反是。两相抵消，以降低波峰与波谷，公司整体营收就比较稳定。这从理论上看上去很好，但实践上并非如此。在跨越多行的大型集团公司里，除了GE，你很少能找到绩效好的企业。有人会说，那三星集团呢？三星跨越电子、金融、机械、化学等多个行业，2013年营收近2200亿美元，占韩国整个国家GDP的五分之一左右。这两年三星是不错。不过想想看，三星作为一个公司，自1938年建立以来，已经有近80年的历史。人们是什么时候才开始把它跟一流公司挂起钩来的呢？其实也就是这几年的事，或者更准确地讲，智能手机出来的这几年。看到一些文章，说三星的优势是竖向集成的供应链，比如芯片、显示屏和很多零部件都是自己生产。其实这些与其说是优势，不如说是巧合。用英语里的一句话来说，就是every dog has its day（每条狗都有走运的一天），并不能证明跨行的优势。相反，你看三星，除了三星电子意外，别的事业部大都绩效平平。

此外，即使跨行，也不意味着资源能在不同行业自由流动。我以前有个50亿美金营收的大供应商，他们老是说，他们的业务很多元，不但支持半导体，而且支持航空业、建筑业等。一旦半导体行业开始复苏，他们可以从别的行业借调资源。实际上并行不通。一方面，经济复苏时，很多行业同时复苏，或者复苏的时间间隔很短，比如2004年前后的半导体与航空业；另一方面，不同行业，要求不同，比如半导体行业的要求高、建筑业要求低，虽然是同样的工种，建筑业的根本没法投入半导体行业。

我对跨行非常谨慎。我的逻辑是，企业跨行，是因为管理能力不高，没法应对一个具体的行业；不同的行业在管理上是相通的：既然你没法管好一个行业，那你管好多个行业的概率有多高？这就如放到孩子教育上，如果你不懂教育，教不好老大，那你八成也教不好老二、老三。所以，企业也要考虑优生优育，避免跨行太多。

外包。牛鞭效应带来业务上的起起伏伏，并不意味着对每个职能的影响都一样。有些职能，比如财务、人事、总务，受业务变化的影响没有生产、客服、物流等部门大，变动成本较少；而生产、客服和物流等部门，变动成本相对较多。对于变动成本较多的职能，可以考虑外包或者部分外包策略。比如在硅谷，有些高科技公司把整个生产、物流、仓储等职能外包，这样业务一旦好起来，是供应商在准备产能爬坡；业务衰退，是供应商在处理多余的产能。

有人会问，难道供应商就没有这问题了吗？他们有，但如果选择、管理得当，供应商可以更有效地应对。比如说一个第三方仓储服务计算机、医疗设备和半导体行业，假定医疗设备行业的业务上升20%，而医疗设备只占这个仓储公司30%的份额，这就意味着该仓储公司的业务只增加了6%，波动小多了。

对客户来说，外包意味着原来在内部做的任务转到外部，内部协调变为外部协调。相应地，需要提高供应链管理能力，特别是采购部门的力量。在过去的三四十年里，很多北美公司经历了大幅外包，其生产运营职能越来越边缘化，而采购职能越来越重要，就是这个原因。

当然，外包的另一个好处是轻资产经营，对资产回报率有好处，而资产回报率是股东最为关注的指标之一。这其实对供应商也有好处：他们是专业经营，规模效益大，资产利用率高，可以说是双赢。

信息共享。牛鞭效应的主要原因是信息不对称，即采购方知道的供应商不知道，供应商知道的采购方不知道。放在公司内部也是。在部门利益驱动下，部门之间互相防范，信息不共享，比如销售为了确保有货，故意拔高预测，就驱动生产和供应商增加额外的库存，构成牛鞭效应。

那解决方案也可以从信息共享来，比如协同计划 、预测和补货（CPFR）。CPFR之前，沃尔玛的销售数据需要先在公司内部整合，经过几道手后转化成订单或预测给保洁。我们都知道，凡是人手触到，就有扭曲的可能。所以，保洁得到的信息在准确度和时效上都不够好。CPFR下，保洁得到实时销售数据，可以更好地安排计划、生产和补货，提高响应速度的同时，降低了供应链的库存和成本。当然，CPFR还有很多内容，但核心是拿信息换库存：供应链上的波峰波谷，你要么用库存/产能（产能其实是库存的另一种形式），要么拿信息来填平。

CPFR等信息共享的方式，看上去挺宏观的，是公司层面的事；其实在工作中，每个人都可以在信息共享上做地更好，都可以做点什么。比如管理供应商时，二级供应商的预测原来是由一级供应商提供，存在牛鞭效应。那采购方可以直接给二级供应商提供预测，让他们看到给一级供应商的预测。这样，大家都在同一个预测下运作，减小了牛鞭效应的影响。你可以在电子商务网站上加了个功能，二级供应商键入相应的零件号，就能看到最根本的预测；也可以通过Excel表格、Email来定期更新。在这里，技术，即如何做是次要的；重要的是心态，即愿不愿做。

这里我想特别讲一下公司内部的牛鞭效应。从表面上看，牛鞭效应似乎是公司与公司之间的事。其实，公司内部不同部门之间同样存在牛鞭效应。比如经济景气时，销售预测为100，计划不信任销售，按照120来准备；采购不信任计划，让供应商按照140来准备。经济不景气时，这又倒过来了。结果要么是过剩，要么是短缺。两样问题，一样根源。而解决方案了，就是制定一个数字。销售与运营计划（S&OP）的重要目标，就是让公司在一个数字上运作。可以说，供应链上的各种问题，在公司内部都存在；相反，供应链的各种问题，也是公司内部问题的延伸。

牛鞭效应是导致行业周期波动的重要因素，几乎找不到什么行业能摆脱牛鞭效应的影响。在美国，对于牛鞭效应的系统研究至少从上世纪50年代就开始了，比如麻省理工的系统动力学（System Dynamics），就是研究供应链上不同伙伴之间的互动对整个链条的影响。后来，在80年代/90年代，以斯坦福大学的李效良（Hau Lee）为代表的学者进一步完善牛鞭效应的研究，并提出通过解决信息不对称来应对牛鞭效应。在工业界，企业也是久病成医，形成一成套的做法，系统应对牛鞭效应带来的业务起伏。我在硅谷十余年间，一直在周期性非常明显的设备行业，亲身经历了数个大大小小的周期，熟悉北美企业如何管理行业的周期性。

在国内，牛鞭效应，或者说行业的周期性，也是存在，而且由于政府宏观政策的不确定性而更加难以预测。得益于经济的高速发展，一些行业的牛鞭效应被掩盖或者弱化。但随着经济增速的放缓，牛鞭效应的影响会越来越突出。相比北美企业，本土企业的周期管理还普遍不成熟。有些企业虽然跨行，但行业跨度太大，比如制造计算机的搞房地产、做电商的来养猪，没有什么实质意义。外包还不成风气，竖向集成、重资产运作还是主旋律。短期利益驱动下，供应链的协作乏善可陈；公司内部壁垒林立，都导致信息孤岛、信息不对称普遍存在。在经济景气的假定下，企业宁滥勿缺，大量投入固定资产和库存，在经济增长放缓时，必将自重过重而压垮企业。

特别值得警惕的是，很多企业习惯了多年的高速增长，对宏观经济的放缓和行业的周期性变化心理准备不足，或者就根本没有准备，仍旧重资产运营、过度扩张，最后注定要付出沉重的代价。对于远离消费者、处于供应链末端的设备行业，这点尤其重要。如何管理固定投资、扩张或收缩产能、决定自做还是外包，要说关系到公司的存亡，也不是危言耸听。忽视供应链管理、过度依赖重资产运作，企业势必要付出严重代价，其中一些已经在承受恶果。

比如三一重工，由于4万亿刺激方案结束，业务增长大受影响，过度扩张时的大批固定资产投资就成了大问题----他们的基础设施是按照年营收1500亿打建的，在业务量只有一半左右的情况下，外行也能想象问题有多大。振华重工，我的另一个客户，重资产进入海工领域，但由于2008年的金融危机，营收大幅下落，连续数年亏本或处于亏本边缘，到2014年尚看不到全面盈利的迹象。金融危机看似问题的根源，其实最根本的原因了，是因为这些行业根深蒂固的周期性。