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刘宝红

供应链管理专栏

计划的三道防线:预测、安全库存和供应链执行

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经常有人问,如何做好计划?这是个很大的话题,我总结为三个环节,或者说计划的三道防线:需求预测、安全库存和供应链执行。其逻辑是(1)尽力作出最准确的需求预测(第一道防线);(2)所有的预测都是错的,所以我们设立安全库存或安全产能来应对(第二道防线);(3)安全库存/产能没法对付的,最终要靠供应链的执行能力来应对。企业的挑战是计划能力薄弱,第一和第二道防线设得不好,很容易失守,太多的压力就会转移给第三道防线,这就是典型的计划能力不足,全靠执行来弥补,公司也就习惯性地陷入救火模式。

就第一道防线的需求预测而言,在建制完善的公司,大家遵循的是"从数据开始,由判断结束"----计划在历史数据的基础上作出预测初稿,搜集销售的反馈(判断),作出适当调整。在这个流程,计划有数据,因为他们熟悉系统,精于分析系统里已有的需求历史数据;销售有判断,因为他们整天跟客户打交道,对未来没发生的事有一定的判断。两者结合,已知的加上未知的,造就了最准确的错误的预测----所有的预测都是错误的,但结合前后端智慧的这个预测错得最少。在计划流程不畅的企业, 我们看到的正好相反:销售的数据分析能力不足,却被要求提供数据;计划的判断能力不强,却在做判断调整预测----错误的职能在做正确的事,注定需求预测的质量不高,导致第一道防线形同虚设。

我访问沿海的一个跨国企业,以及内地的一个本土企业,他们的计划人员都说,他们也是"从数据开始,由判断结束"----计划把所有的需求历史找出来,几十成百行的数据,一股脑儿给销售,由销售作出预测来。我问计划,销售给你们反馈没有?答曰没有。再问销售的副总为什么。答曰你看着那成百行的数据,从哪里下手呢?帐多不愁,那只好说没什么变化。即使销售给反馈,做了预测,这其实是让销售"从数据开始"(做预测),然后计划来"由判断结束"(调整预测)。你知道,销售是没有数据的----他们的任务是跟人打交道,不是跟数字打交道;计划是没有判断的----相比销售,计划更加远离需求,怎么能做好判断呢?预测的结果自然不好。更多的时候是销售那边走过场,啥意见也不提,最后由计划完全依赖历史数据捣鼓出个预测来,"从数据开始,由数据结束",预测准确度注定不高,计划和供应链成为受害者,就会逼着销售"提需求",把需求预测的责任统统推卸到销售头上。销售做预测,你知道的,是典型的"从判断开始,由判断结束",说白了就是拍脑袋,需求预测的准确度可想而知。

在有些企业,要销售做预测的另一个理由是需求变化太大,计划没法从需求历史来预测。这其实是在低估业务的可重复性,也是企业容易犯的一个错误。我想说的是,虽然看上去业务的复杂度很高,变化很大,其实我们的业务还是有相当的重复性,不然就不可能做到几亿、几十亿、几百亿的规模。比如卖糖水的可口可乐一直卖糖水,卖汉堡的麦当劳一直卖汉堡,虽然他们的新产品跟老产品会有不同,但总是同一类产品,需求上有一定的可比性。此外,虽然客户一直在变,我们的主要客户也一直就那些。这就注定历史有相当的可重复性,我们能从需求历史学到很多。过分强调差异,其实是把所有的产品、所有的业务都当做例外来处理,低估了业务的重复性,完全依赖销售来预测,显然是误导。

对上规模的企业来说,尽管产品种类、型号很多,其中大部分的销量总是相对稳定,可以按照需求历史来预测,不足之处可以由安全库存来应对,不需要销售介入。对于少部分需求变动较大的,需要营销的反馈。但这并不意味着需要所有的销售介入:把这少许产品的需求分解到客户层面,你会发现大部分客户所占比例有限,需求量的起伏互相抵消;真正重要的是少量客户,他们的需求占比高,起伏大。这些客户是重点需要管理的,需要找到相应的销售,由他们来仔细核对预测,比如未来三个月会上升20%呢,还是下降30%,以及为什么。这样的产品不多,这样的客户也不多。所以,如果你需要大量的销售介入大量的产品,你八成还没有找到真正需要销售帮忙的产品。比如当年我做全球备件计划时,5万多个预测中,最后筛选出不到100个这样的产品/客户组合,分配给成十个主要客户那里,每个客户也就平均十来个。有了具体的产品、具体的客户,而且数量有限,销售才能有的放矢,提供反馈。

作为计划职能,我们需要有沙里淘金的能力,过滤出真正重要的。所谓的计划提供数字,不光光是数字本身,更重要的是分析,通过数据分析,提炼出最重要的,供销售来提供判断。这样,计划有数据,销售有判断,两者结合起来,才能产生准确度最高的预测,尽管仍旧是错的,但错误的程度最低。这个预测就成为企业的唯一数字,驱动销售、计划、生产、采购和供应商等各个环节,大家都念同一本书,围绕同一个数字来执行,这就是销售与运营计划(S&OP)的精髓。所谓的供应链集成,其核心也是让这各个环节围绕同一数字集成。供应链之所以难以集成,根本原因就是大家的数字都不一样:客户要100个,销售说是120,计划说是140,生产准备了160,采购买了180,供应商按照200来准备产能,这是每个环节都在增加余量,以防不测,但结果呢,这5个数字,至少有4个是错的,最后都形成库存。

需求预测是企业的第一道防线。前端的销售和后端的计划协作度低,需求预测的准确度太低,所以第一道防线很薄弱,容易导致第二道防线经常失守----安全库存都是基于一定的需求变动,变动太大时没法应对。安全库存水位设置本身欠合理的时候,情况就更糟。

安全库存水位取决于需求的不确定性,以及有货率目标(服务水平),有成套的统计模型和数学公式来计算。计算安全库存也得遵循"从数据开始,由判断结束"的决策模式,即先分析历史需求的模式和不确定性,套用公式,计算出理论上的安全库存,然后根据实际情况来调整。但是,在很多企业里,安全库存完全是拍脑袋的结果,由计划员根据经验来设定。我跟计划员交谈,一般会问他们对正态分布、服务水平等的理解。很多计划员对这些没有一点概念,他们设置的库存水位有多合理,也就可想而知了:要么太高,造成积压;要么太低,造成短缺。但不管怎样,最后都是以过剩收尾。为什么呢?出现短缺,有货率低,影响到客户的满意度,内外客户就给计划压力,逼着计划加库存,不光是短缺的产品,过剩的产品也不例外,因为他们对计划的工作质量普遍不放心。计划理亏,也只有加大库存以息事宁人。这不,对原来水位设置合理的,库存就这么系统地加上去了。对于库存水位设置不合理的,正是因为计划不懂如何设置安全库存,矫枉过正,库存水位最后都是设置过高。

虽说库存是公司和供应链各种问题的焦点,我们做的每一件事都会影响到库存,但"贡献"最大的,在我看来,却是非计划职能莫属。他们的预测准确度低、安全库存设置不合理可以说是库存的最大根源。这也是为什么在建制成熟的企业里,库存指标一般都是由计划来背。当然,如果你问计划,那千百万的库存从何而来,答案可想而知是销售预测不准,或者设计变更。销售预测当然是不准的,产品设计当然会变化。等预测准确了,设计也不变更了,这企业也就寿终正寝了。正因为预测不准,设计经常变更,所以才需要计划来协调,更好地匹配需求和供应,控制库存。在这些企业,计划一般都以受害者的角色出现。但是,不要忘了,计划也是解决方案的一部分。比如需求预测,计划是预测准确度解决方案的一半。再比如说设计变更,为什么会造成大量库存积压?很多时候是因为计划没有能力,或者没有意愿把库存数据及时提供给设计人员。在信息不对称的情况下,设计人员做出了错误的判断。

当然计划也没错:库存问题是由内部客户制造的。道理很简单:价值是设计和销售创造的,问题自然也是他们制造的。如果设计不开发新产品,销售不做新生意,自然就不会有新问题,但这样的企业也就关门了。而区别呢,就是有责任心的计划会想方设法成为解决方案的一部分,没责任心的计划只会继续扮演受害者的角色,一再证明内部客户或外部客户干了傻事。这种证明没有多大价值----内外客户做了傻事,不用证明大家也知道,因为结果就放在那里;重要的是认识到内外客户总体上是理性的,他们做傻事,根本原因是因为能力不够,而弥补这能力缺陷,往往得依赖计划。就拿需求预测的准确度低为例,看上去是销售不会做预测(这没错,销售是不会做预测的),其实是因为缺了计划这条腿,少了计划的数据分析。

第一道防线的预测、第二道防线的安全库存根基不牢,很容易失守,压力就全部转移到第三道防线,即供应链执行上了,成了生产和采购的问题。疲于奔命下,生产和供应商的整体日程更加难以控制,进一步影响到对计划的整体执行效果,这就陷入恶性循环。根据我这么多年在众多企业观察到的,企业规模大了,执行能力都不会太差;看上去差,根本原因是计划太差,预测和安全库存两道防线经常性地地失守,严重影响到执行部门。供应链的绩效看上去是执行的结果,其实是计划出来的。貌似没做到,实则没想到。根源还是在计划上,对于计划职能薄弱的中型企业尤其如此。

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刘老师这篇谈了很多,但是每次到关键位置就模糊了,最终的解决方案是:计划给销售提供支撑,销售再做准确预测?

窃以为不管是计划做预测还是销售做预测,乃至核心大客户自行提供其市场预测(比如像HP、或者Logitech这类大公司均会提供其滚动的forecast),都存在不准确的风险:历史数据有一定的参考价值,但市场是变化的,保持预测的周期性调整是必要的,比如每周五更新一次,相应的对在外的请购单、采购单、外协单等需要配套做风险管理(延后、提前或取消)

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  • Will Zhang: 刘老师这篇谈了很多,但是每次到关键位置就模糊了,最终的解决方案是:计划给销售提供支撑,销售再做准确预测? 详细>>

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此日记由 刘宝红 发表于 2016-04-04 22:54April 4, 2016 10:54 PM

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