信息化:闭环交付体系的"高速公路"

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计划中的"经验主义"与"教条主义"

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在《读者》上看到王蒙的一句话,很有感触:"凡人容易滑向经验主义,圣人容易走向教条主义"。经验主义是感性的,局部的;教条是理性的,有一定的普适性。圣人之所以是圣人,是因为他们经多识广,"数据"充分,总结提炼出了规律性的东西。《读者》上还有一篇文章,说普通人的盲区是"过于依赖自己的直觉",专家的盲区则是"过于相信自己的理性和经验"(《到底谁不靠谱》,作者人神共奋,《读者》2019年第4期),跟王蒙之言有异曲同工之妙。

2015年,普华永道在北美的一位总监问我,供应链管理在中国发展得怎么样?我给他简短地回复了Email,说发展得很好,同时讲了自己的三个小故事来概括:十几年前,我在申请北美商学院时,第一次听说供应链管理;七八年前,国内的一些大型企业启动供应链转型,成为我在国内的第一批客户;最近几年,越来越多的中小企业成为我的客户,从供应链的角度解决日益严峻的成本和库存问题。

设计优化中,供应链扮演关键角色

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计划由人做,人是有偏见的

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计划由人做,人是有缺陷的,表现为各种偏见。不管是获取信息、处理信息,还是在输出信息、反馈判断结果的时候,人们都可能有意无意地掺入自己的偏见。这是人的天性,作为管理者,我们得正视并寻求解决方案。这里我们主要想讲三种偏见,以及如何应对。

价格由市场决定,成本由复杂度决定

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假定一个公司只生产一种水杯、一种型号、一种颜色,那意味着只有一个预测, 一个生产、采购和销售计划,这时候水杯的单位成本为1元。现在为了多样化,公司决定生产四种水杯、六种型号、八种颜色,那意味着有192个预测(4*6*8=192),192个库存、生产和采购计划。水杯的单位成本还会是1元吗?如果再加上20个销售点的话呢?

时间序列的预测:指数平滑法

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在预测时间序列上,指数平滑法是另一类常用的方法。该方法最先由布朗提出,他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以可被合理地顺势推延;最近发生的,在某种程度上会持续到最近的未来,所以历史信息越新,其所占权重也越大[1]。指数平滑法其实是一种特殊的移动平均法,是一种加权移动平均,特点是权重按照几何数级递减,越老的数据权重越小。

硅谷有个高科技企业,设计工程师们时时处于项目进度的压力下,经常抱怨供应链速度太慢。就拿最简单的订单处理来说,随便买点什么,花钱也不多,供应商也是已知的 ,价格也早谈定了,采购不花个三天五天,这采购订单就是发不出去。

我接触过几个软件公司,都是开发计划软件的。他们有的基于数理统计,提供多种预测模型以供择优选用;有的基于人工智能,通过机器学习,为需求预测和库存计划提供独特的解决方案。这些软件都远非完美,不过整体而言,要比一帮计划员拍脑袋、各行其是强。但是,很多企业就是不愿采用,或者即便实施了计划软件,实际工作中还是在Excel中手工做计划。

产品复杂度事关企业的战略选择

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从根本上看,产品的复杂度取决于企业的战略选择:是求大求全,还是走精品路线?是所有的格子都填,还是专填大格子?这里的典型是三星和苹果。苹果每年推出两款、三款、四款手机,而三星则有几十款,多到估计连他们自己也数不清(如图1)。

需求评审:为何提不高预测准确度

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有个企业的需求计划由各大区提交,在总部汇总,预测准确度历来不高,造成供应链的很多库存问题。供应链部门就建立了需求评审制度,让总部的营销、市场、财务和供应链等部门评审需求预测。但大区的销售们不满意,认为评审增加了一环,阻隔了销售与生产的有效对接。案例企业就问我,需求评审流程该如何设置。

延迟、大规模定制和模块化

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经济全球化,几乎每个行业的需求都是越来越多元化、碎片化,而供应还是大批量生产,导致需求与供应出现结构性的失调。业界一般通过三方面的措施来应对,各有优劣和挑战:(1)导入精益制造,减小对批量的依赖;(2)标准化,增加规模效益;(3)模块化和延迟战略,实现大规模定制。

层层提需求,为何准确度低

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在需求预测上,层层报批是种很常见的做法。

从汉王科技说产品的复杂度

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汉王科技成立于1998年,2010年在深交所中小板块上市。二十多年来,中关村那么多的科技公司中,汉王是硕果仅存的几个,离不开其在模式识别领域的技术优势。但是,在产品管理上,汉王的产品线长,产品型号众多,复杂度高,制约了它的进一步发展。

不要在存量预测上麻烦销售

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需求可以分解成两部分:存量和增量。简单地说,存量就是经常性的业务。比如你开了个小饭馆,每天中午大概有50人来吃饭,这就是存量。存量一般是有规律可循的,能够通过数据分析获取。增量是变化的部分,比如附近的公司办活动,要多订30份盒饭。增量是在存量基础上的变化,因为发生了显著改变需求的事情。"从数据开始"指的是存量,"由判断结束"指的是增量,两者叠加,构成整体预测。

供应商管不好,重资产成为替代方案

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我们知道,企业获取资源的方式有两种:要么自己做,垂直整合,重资产;要么供应商做,市场方式,轻资产。两者的关系是,企业选不好、管不好供应商,没法有效通过市场方式获取资源,就转向垂直整合,以重资产方式的获取资源。

供应链的推拉结合

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线上线下多渠道:如何获取销售判断

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案例企业的需求相当复杂,主要分三大块:大客户,渠道客户,零星散户。大客户和渠道走的是传统的线下业务,是典型的B2B;零星散户走的是线上电商业务,通过App下订单,虽然是小商户,却跟典型的B2C业务很像。线上、线下业务并存,大客户、渠道和散户对需求的影响方式也各不相同:大客户的需求变动主要是客户驱动,比如客户自己的促销、活动等;渠道和零星散户则主要由案例企业自己驱动,比如渠道政策、线上活动等。

预测判断力是可以培养的

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你不需要是个计划专家,才能做预测。预测的能力不是天生的,人人都可以练就。

三管齐下,系统改善供应链绩效

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如何把供应链的成本做下来,交付和资产周转做上去?我们首先想到的就是跟供应商谈判降价,提升工厂生产效率,到低成本地区寻源等。这些都重要,但成效有限,因为很少触及结构性的问题,以及其后的本质原因。

【案例】戴尔的直销模式怎么啦

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我回答不了的问题

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十几年来,我接到过很多读者的问题,大多是关于供应链管理或者职业发展。我很喜欢这些问题。老实地说,我从这些问题中学到的,远比提问者要多得多。不过,有几类问题我没法有效回答,所以这里一并解释。

合适的产品配合适的供应链

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1997年,沃顿商学院教授马歇尔·费雪在《哈佛商学评论》上发表《你的产品该用什么样的供应链》一文,阐述了供应链战略必须匹配产品战略。费雪的二分法具有历史意义:对于走创新路线的产品,应该采取快速响应的供应链,其核心是供应链的灵活性,也意味着高成本;对于走低成本路线的产品,应该采取高效的供应链,其核心是供应链的低成本。产品战略的成功,取决于有合适的供应链战略来匹配

从数据里学什么:以发货记录为例

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一谈起数据分析,人们经常抱怨的是没数据。就如一位职业经理人说的,公司多年来快速发展,到千亿规模了,还是靠"肩扛手拉",从Excel到Excel,没有系统的历史数据积淀,也没有数据模型,怎么办?

我们在前文谈到,多年高速成长后,企业普遍陷入"高增长、高成本"的"增长陷阱":生意越做越多,钱越赚越少;账面上赚了,都赚进库存和产能里了。那么该如何跳出"增长陷阱",重建竞争优势呢?我们得从企业运营的三大核心职能上找答案。

在库存计划领域,除了安全库存,经常打交道的还有再订货点(或者就叫订货点)。其逻辑是一旦库存降到预设的水位(再订货点,ROP),就启动订货机制,驱动供应链补充一定数量的货(订货量,ROQ);在货来到之前,库存继续下降,直到订的货到达,拉高库存的水位,然后开始下一个循环,如图1[1]。再订货点法在企业里使用很广,它的几个参数,在此稍作解释。

供应链管理的"儒家"与"法家"

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传统的日本供应链是长期关系,或者说,更像儒家的做法(这里说的"传统",主要指上世纪末日本崛起的那段时间。在过去二三十年里,日本经历了显著的变化,在有些做法上与欧美更加趋同)。在长期关系下,绩效考核相对次要。这就如一家人,相互之间很少会设定指标。而约束双方行为的呢,也正是长期关系,是未来----在长期关系下,双方都有很多可失去的,所以就更加理性。

数据分析:计划工作的起点

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有位职业经理人跟我说,公司除了在行业数据研究领域有专业的分析人员外,其余的计划人员都没有数理统计的背景,言下之意是数据分析能力很薄弱。这是个千亿级的企业,计划员工多年来靠传帮带的方式培养,以数据搜集、汇总为主,在需求预测上严重依赖销售、产品和高管的判断。

增长至上,企业普遍陷入"响应陷阱"

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在多年的增长至上战略下,企业进入越来越多的细分领域,业务越来越多元化,导致需求越来越复杂,需求的变动也越来越难以管理。而后端的供应链呢,层层库存加上重资产,就如一个大胖子,臃肿迟滞,响应速度慢,响应成本高。需求和供应不能有效匹配,能做快的做不便宜,能做便宜的做不快,就成了各行各业的老大难。

时间序列的预测:移动平均法

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移动平均法是用一组最近的历史需求,来预测未来一期或多期的需求。这是时间序列最常用的方法之一。当每期的历史需求权重一样的时候,我们就叫简单移动平均(一般简称为移动平均);当权重不同的时候,我们就叫加权移动平均。在加权移动平均中,需求历史越近,权重一般越大,也就是说更重视最新的信息,但所有的权重加起来等于1。

销售目标当需求预测,你的麻烦就大了

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在《信号与噪声》一书中,特纳·希尔佛阐述道,预测之所以重要,是因为它连接着主观世界与客观现实。在企业里,哪个职能代表主观世界?销售----销售天生是乐天派,总是生活在希望中。哪个职能代表客观现实?供应链----供应链天生更加现实,因为他们知道,把现金变成库存容易,把库存变回为现金可就难了。而这主观与客观呢,就体现在销售预测、需求预测上。

【案例】外包过度,核心竞争力丧失

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菲亚特是意大利的汽车制造商。过犹不及。在这个案例里,我们会回顾菲亚特的外包历程,探讨外包过度是如何影响菲亚特的核心竞争力,以及菲亚特是采取什么样的措施来补救的。

供应链管理的日本起源

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供应链管理产生于上世纪80年代,大背景是日本崛起带来的全球竞争。从汽车到家电到半导体,从消费品到工业品到航天航空,日本企业的质量好、价格低、速度快,日本制造成了美国的噩梦。

需求预测:供应链博弈的一大焦点

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我们经常说,供应链要么是订单驱动(拉),要么是预测驱动(推)。其实不管是推还是拉,从供应链的角度来看,最终都是预测驱动,因为一个人的订单注定是另一个人的预测。比如小姑娘在网上买衣服,她得给商家下订单,是基于她预测未来会穿这衣服。不过到她的衣橱里看看,有多少件衣服买来后就再也没碰过?很简单,小姑娘的预测失败了呗。

为什么能预测:延续性和相关性

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我们之所以能够预测,是基于(1)时间序列的延续性(也叫连贯性);(2)变量之间的相关性(也叫类推性)。计划者的任务,一方面是分析历史数据,总结这样的延续性、相关性,然后是应用这样的关联性,对未来做出预判,指导供应链执行来提前准备。

貌似没做到,实则没想到

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这些年来,我每年拜访、服务几十家本土企业,他们的年度营收上至千亿,下至几千万、刚过亿,规模大不相同,问题却惊人地相似:供应链的成本做不低,交付做不快,库存水平居高不下。这些问题,表面上看是供应链的执行不到位;但仔细探究,根源却都离不开计划,比如需求预测变动频繁,紧急需求频发,给供应链没有足够的响应时间等。

谈的都是当年之勇

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这几年,我经常面试职业人士,发现一个有趣的现象:那些简历上资历很丰富的人,例如在某个职业或行业做过成十年的,如果问起具体的事来,谈的大多是职业生涯刚开始时的事。以后那么多年他们都干什么去了?

供应链管理与三流集成

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这里我们从贯穿供应链的产品流、信息流和资金流的角度切分供应链,帮助大家对供应链有更深入的理解。

需求预测:分门别类,区别对待

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有个养殖企业,营收在几百亿的级别,长期以来是需求拉动:养殖场有需求,就提交库管,驱动采购来满足。需求拉动的问题有二:其一,给供应链的响应时间太少,经常成为紧急需求,导致加急赶工运营成本高,内部用户体验也差;其二,需求零散,难以聚合,缺乏规模效应,导致采购价格偏高----即便签订总量合同,拿得更好的价格,但因为需求是零散的,批次多,跨度长,供应商最终也往往要求随行就市,实际收取更高的价格。

从汉王科技说产品的复杂度

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汉王科技成立于1998年,2010年在深交所中小板块上市。二十多年来,中关村那么多的科技公司中,汉王是硕果仅存的几个,离不开其在模式识别领域的技术优势。但是,在产品管理上,汉王的产品线长,产品型号众多,复杂度高,制约了它的进一步发展。

趋势的预测:霍尔特指数平滑法

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对需求预测来说,上世纪50、60年代可以说是人才辈出。这里我想特别介绍一下美国的HMMS研究团队。这个团队的名称来自四位研究者姓氏的第一个字母,当时他们都在卡内基工学院(后来与梅隆学院合并,成为今天蜚声海外的卡内基梅隆大学),旨在是寻找更好的决策机制,以帮助工业界更好地应对种种库存、生产和计划问题。这些问题在宏观层面导致经济危机,在微观层面让企业经常处于应急状态----要么是赶工加急,要么是产能闲置和库存积压。

有了一定体量后,这些电商跟物流商的关系变得更密切了,对他们的要求也更多了,物流商也开始投入更多的资源,主要是通用资源;但如何实现,还是物流商自己的事,京东、亚马逊涉入不深,这有点像制造领域的代工关系。

供应链管理的几个"小亲戚"

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除了采购、运营和物流管理外,供应链管理还有好几个"小亲戚",比如运筹学、系统动力学、工业工程、信息技术等。

供应链管理的三大来源

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在供应链管理的三大职能中,供应管理与供应链管理只是一字之差,可以说是供应链管理的"近亲"供应管理起源于采购管理。从严格意义上讲,供应管理的范畴远大于采购管理。但为了行文方便,采购管理和供应管理在本书中通用,如果没有特别注明的话。

苹果补齐供应链短板

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1985,作为苹果的联合创始人,乔布斯与CEO斯卡利的矛盾愈演愈烈最终不可调和董事会选择支持斯卡利,乔布斯愤而离开苹果今天,在能看到的文章中,几乎都是异口同声替乔布斯叫屈。其实乔布斯也没什么委屈的,看看他的"成绩单"就知道了:自苹果上市5年以来,纳斯达克大盘上涨了43%,而苹果的股价则下跌了45%(如 1)。企业存在的首要目标是股东回报,乔布斯没法给股东回报,董事会不向着他,让他走人再是正常不过了的。

就"从数据开始"而言,颗粒度越大,需求的聚合效应越明显,数理统计的可靠性就越大,预测的准确度也越高。但对"由判断结束"来说,颗粒度与准确度的关系就相对复杂。

谁在做需求预测:兼谈计划的进化史

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公司小的时候由老板兼职,有点规模后由销售、生产、采购等相邻职能兼职,上了规模后就得有专职的需求计划职能。

3+3+1

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培训中,我经常给学员说,用不了多久,你会把我讲的大多数东西都忘得一干二净,我也不期望你们都记住----知识就是用来忘记的,如果没法上升到智慧的话。但我希望你们能做到3+3+1,那就算不虚此行了:学习三样新东西,认识三个新朋友,做出一项好改变

供应链管理的前世今生

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在硅谷,每当我说起自己是做供应链管理的时,常常就有人问,你做的是SRM软件(供应商关系管理)还是CRM软件(客户关系管理)?是编程序还是负责业务流程?当听说是管理供应商、控制库存和提高客户服务水平的时候,总有人半信半疑:供应链管理不是软件?

建立滚动的预测更新机制

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对于小的需求变动,供应链有一定的纠偏和容错能力。比如预测相对偏低的话,可由安全库存、安全产能来应对;预测适当偏高的话,可以延迟供应商给我们的交付,或者手头库存暂时高一段时间。但这是有前提的:我们得尽快调整预测,否则长期累积下来,小洞变大洞就难补了。

供应链要早期介入需求定义阶段

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在需求定义阶段,供应链对产品的贡献,主要在于帮助设计优化和设计选型。设计优化对可制造性至关重要,可制造性越高,复杂度就越低;设计选型对标准化、通用化意义重大,直接影响到规模效益。不管是设计优化还是设计选型,供应链都扮演关键角色。

有时候,不预测就是最好的预测

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就如有的人非但帮不了忙,反而帮倒忙一样,并不是所有的预测方法都增加价值。有时候,人类一思考,上帝就发笑,作为还不如不作为,预测还不如不预测。比如在颗粒度很小的地方做预测,或者由销售、用户拍脑袋做预测,预测准确度太低,往往还不如不预测,直接用上期的实际值当做下次的预测("幼稚预测"),亦即常见的"卖一补一"。

我们接下来讨论,未来多长时间内的需求预测可以调整,执行端必须得满足。这就涉及到计划的冻结期半冻结期自由期,如图 1:

能力越低,固定资产就越重

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一般情况下,产品和工艺的复杂度越高,固定资产就越重。这能在行业层面解释,为什么有些行业资产较重,有些行业资产较轻。但同在一个行业,面临的挑战都差不多,为什么有的公司资产较轻,有的公司资产就重呢?

某某行业的供应链如何管理

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时常有人问,某某行业的供应链怎么管理?这个"某某"可以是任何你能想象的行业,比如电商,服装,快时尚,外贸,食品,餐饮,新能源,医药,建筑,房地产。每次接到这样的问题,我就头很大,甚至有点愤怒,因为这样的问题已经问过几百次了。我不想一次又一次地解释,就决定在这里写下来,一劳永逸地回答这个问题。

"长尾"产品:库存计划的终极挑战

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一提起"长尾",人们容易觉得比较独特,容易联想起小众来。其实,大众是由小众组成的。要知道,需求越是细分,或者说越是在供应链的末端,就越呈现小众化。或者说,只要是足够细分,或者说供应链足够末梢,我们面临的注定就是"长尾"需求。我们说的供应链的末端,或者说最后一公里,放在库存计划上,就是如何应对此类"长尾"需求。

苹果对供应商,究竟怎么样?

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网上有很多文章,谈到苹果对待供应商如何如何,大抵是负面的居多,也经常有人向我求证。我没有在苹果工作过,也跟苹果没什么商业关系,这里纯粹是从第三者的角度,基于我在硅谷20年来的所见所闻,以及硅谷顶尖高科技企业在供应商、供应链管理上的普遍实践,分享一些个人看法。

如何确定合适的服务水平?

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我在企业培训、咨询时,经常问他们服务水平目标是什么,从销售到供应链,大家经常是大张嘴,一笔糊涂账。

贝佐斯打自家的客服电话

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在油管上看到一段贝佐斯的采访视频,谈的是他在亚马逊早期的一段轶事,延伸出他对绩效指标的看法。

从计划的"七分管理"到"三分技术"

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2018年,《供应链的三道防线:需求预测、库存计划、供应链执行》出版以来,反响很好,在京东上很快就上升到供应链销量榜的第二位(第一位还是我的红皮书《采购与供应链管理:一个实践者的角度》)。

维德必危:不做人人都喜欢的人

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纵观历史,大都是野蛮人征服了文明人。秦灭六国,但在文明上秦比六国落后。匈奴为患几百年、蛮族攻入罗马、蒙古横扫欧洲、满清入关,都是同样的例子。与蛮族为伍,光靠德治行不通,否则就成了宋襄公之仁。需要的是胡服骑射,即摒弃文明的绫罗长衫,穿上野蛮人的短打扮,跟他们一样骑马、射箭。看上去是倒退,其实是生存所必需的。

我想写本什么样的书

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2005年,博客刚开始流行,我就开始写"供应链管理专栏"(www.scm-blog.com),先后写了700多篇文章,讲的都是些供应链实践中的事。后来,微博和微信兴起,这些文章流传更为广泛,我的"供应链管理实践者"微信公众号也备受欢迎。不时有人问,这些文章什么时候结集出版?

需求计划的绩效如何考核

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一旦提起需求计划的绩效,一般人就会联想到预测的准确度。这没错,但不全面。所谓绩效,真正重要的是指跟客户、股东利益直接相关的东西。我不是说预测准确度不重要----预测准确度当然重要,因为会影响到客户和股东利益,但客户跟你做生意,股东买你的股票,有多少是因为你的预测准确度高?所以,对需求计划的绩效评估,要超越预测准确度本身,从客户和股东的视角来看待。

为什么销售不对库存负责?

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在很多公司,供应链苦于销售对库存不负责任。表面上看是销售不愿承担责任,根源其实是需求计划没有闭环的结果。

【案例】滚动计划要从新品开发开始

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这个案例聚焦产品上新前,即在新品开发过程中,伴随着越来越多的信息,如何建立定期更新预测的机制,指导供应链更精准地响应。

SKU泛滥,需求预测怎么做

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SKU是英语里Stock Keeping Unit的缩写,直译过来是存货单元。举个例子。女孩子去买衣服,找到喜欢的款式,喜欢的颜色,还得找到自己的尺码----款式+颜色+尺码就是这里说的SKU。SKU是我们识别产品所必须的,也是商场进出存的最小单元。同样的款式、同样的颜色,中号跟小号是不同的SKU,所以需要两个不同的SKU编码来识别。

核心竞争力是暂时的,必须动态调整

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核心竞争力可以说是"高筑墙,广积粮",需要持续的资源投入。但"城池"建起来了,并不是说就能一直提供保护:核心竞争力是动态变化的,有些能力当初是核心竞争力,随着技术的发展、业务环境的变化,可能变成非核心竞争力。所有的技术都会过时,所有的品牌认知都会消退,所有的创新最终都会大众化。每个曾经辉煌过的公司,都有过自己的核心竞争力;但时过境迁,曾经的优势,也可变为负担。

像销售一样做采购

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我这几年在国内,给一些公司的销售培训供应链管理,越来越意识到,如果像销售那样做采购的话,采购业绩八成会更好。

为什么没法回避需求预测?

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安全库存的设置:库存计划的看家本领

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如果说计划是供应链领域专业度最高的职能的话,那么库存计划就是计划职能专业度最高的。而安全库存的设置呢,则是库存计划中技术含量最高的一块。

你没法"确保"绩效

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十几年前,我在同济大学读研究生,导师丁士昭教授访问日本回来,说日本建筑公司对于安全非常注意,施工现场有专门的人站在那里确保安全。不过他说,就建筑工地的安全事故发生率来说,日本并也没好到哪里。后来我到了美国,经常看到道路上施工,短短一段施工现场,两头各站着一个五大三粗的大汉,啥事也不干,专职负责安全。我没看到过统计资料,但不用看也知道,美国的施工安全也不会好到哪里去。要不,要那大汉站在那里干什么?如果干活的人都不注意自身安全的话,别人怎么能"确保"其安全呢?

年度降价:师出有名

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在美国,年度降价被认为是国际竞争的产物。上世纪80年代,价廉物美的日本汽车进军美国,美国汽车厂商被迫打起了价格战,维护市场份额。通用汽车选择了"大棒":倚仗着在全球产销量第一,通用汽车采取强势做法,强迫供应商逐年降价。这严重伤害了与供应商之间的关系。就如前面说到的,供应商宁肯把最新技术卖给福特、克莱斯勒,也不愿卖给通用。当然,他们最想合作的是丰田、本田等日本车厂,也跟这些日本公司对待降价的方式有关。

对于长周期物料,我们之所以专门探讨其需求预测,是因为它们对供应链的影响最为深远。对于供应链来说,一个行业之所以难以对付,关键就在于那些长周期物料,比如芯片,比如显示屏,比如定制化程度高的关键零部件。

我为什么不谈"风险管理"?

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经常有人问,供应链的风险该怎么管,你为什么不写写风险管理?特别是在新冠病毒的影响下,供应风险大增,有位读者甚至很愤怒,在我的公众号上留言,好像我不就这话题说点什么,就不是同恤国难,见死不救。我当然不在乎道德绑架,但还是忍不住在这里说几句。

VMI和寄售没关系

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与VMI常常一起出现的还有寄售。很多人搞不清两者的关系。其实,它们两者没关系:VMI说的是库存的管理责任,寄售说的是库存的所有权。在实践中,你可以用VMI而不用寄售,可以用寄售而不用VMI。当然两者并用的情况也很常见,以至于业界一旦提到VMI,首先想到的是库存也归供应商持有(寄售);而很多企业采用VMI的初衷呢,也是为了把库存压力转移给供应商。也就是说,很多人心目中的VMI其实是VMI加寄售。

季节性强,一锤子买卖如何预测?

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季节性强,生命周期短,比如女孩子们穿的漂亮衣服,需求的不可预见性高,预测多了,呆滞风险大增;预测少了,补货周期又长,补货几无可能。这就相当于一锤子买卖,我们这里探讨一下该怎么预测。

序言二 成本问题要从三个层面解决

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成本问题没法回避。虽说供应链的绩效有多个维度,但没有哪个指标比成本更难对付:供应链关系陷入僵局的时候,啥都可以谈,就钱没商量。

合理的价格是什么,要不要二次议价?

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对于采购来说,要证明拿到的采购价是合理的,就如证明你妈是你妈,可不是件容易的事。其实这事儿远没有那么难,要说坏,都是坏在二次议价上了。

VMI是对供应链三道防线的终极挑战

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一个苏州的公司问,我们让供应商建了VMI,但短料、呆滞频发,怎么办?我的答复是供应链的三道防线。他们问,三道防线中没有一个字是谈到VMI的,为什么能解决我们的问题?答曰:预测准确度低,第一道防线建不好,VMI要么是断货,要么是呆滞;库存计划不到位,第二道防线没建好,VMI的最低、最高库存不合理,问题当然是一大堆;需求预测和库存计划的不足,最后都得供应商的执行来弥补,这是供应链的第三道防线,要求我们选好、管好供应商,对我们的寻源和供应绩效管理提出更高的挑战。

供应链管理:在两难中平衡

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计划职能的绩效如何考核?

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对于执行职能来说,计划就是计划,好像是个单一职能;但对于计划职能来说,计划还会细分,从需求计划到库存计划到生产计划,从中心仓到前置库位的计划,从新产品到成熟产品的计划,在具体的职责上的侧重点都有所区别。不过就绩效考核而言,这些计划职能却有很多共性,主要表现在服务水平库存周转呆滞库存等三方面。

【案例】库存四分法,原材料为例

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四分法给我们结构化的方法,来展现库存风险,以控制整体库存。这里我们以原材料为对象,介绍这一方法的具体应用。

供应链管理:大公司与小公司的不同

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经常有人问,做供应链管理,是该到大公司,还是小公司?这里我们分析一下各自的长处、短处,并探讨在不同规模的企业,分别能学到什么。

【案例】采购管理的组织架构

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采购管理分两层:战略层是供应商管理,战术层是采购执行。两块如何分工、搭接,对于采购与供应管理的绩效影响甚大。

VMI:如何计划,如何管理?

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VMI是供应商管理库存的缩写,英语的全称是Vendor Managed Inventory,最早在零售行业出现(传统上,那个行业习惯于把供应商称为Vendor,更正式的叫法是Supplier),由沃尔玛和宝洁于上世纪80年代率先导入。我们这里把VMI当做一个专题讨论,主要是因为这些年来VMI应用广泛,但由于计划和管理不善,VMI又造成了诸多问题,不光是给供应商造成损失,也严重影响到采购方。

约束

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小孩想着长大,因为在他们看来,长大意味着可以做想做的事;读书的想着早日毕业,出发点也差不多;职场人士希望晋升,位高权重,想来自由度会大增。其实这些都未必,甚至正好相反。

渠道压货,人为加剧需求的不确定性

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在有些行业,压货行为非常普遍,人为加剧了需求的变动性。

新品计划由谁做?

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一提到新品计划,很多人的第一反应就是可计划性太低,这就自然而然地把它推到销售、产品端,由那些职能兼职,变成拍脑袋为主了。其实不然,就如我们前面详细阐述过的,即便是用专家判断法做新品的初始预测,也得严格遵守"从数据开始,由判断结束"的计划流程,数据分析至始至终贯穿期间,主导整个专家判断流程。

重资产的剥离:请神容易送神难

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对于垂直整合的重资产来说,最光鲜的就是建成投产的那一天。如果不是核心竞争力,就一日日地贬值,劣质化,没多久就变成了一堆烂菜。要么继续保留在自己手里,彻底烂掉;要么倒手,一站一站地,如同击鼓传花,不断地剥离分解重组。

企业想做大。做大后不但自身有了规模效益,而且在供应链上有更大的话语权。但是,有些企业从"小白兔"变成了"大狮子"后,却延续"小白兔"的一些做法,比如对供应商淘汰为主的粗放管理,造成诸多问题,阻碍了企业的进一步发展。

过激反应,短缺最后总是以过剩收尾

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前面多次讲过,行业性短缺状态下,过激反应,大幅拔高安全库存和需求预测,不但解决不了短缺问题,反而造成后续的过剩问题,应了"所有的短缺,最后都是以过剩结束"。特别是集体决策下,人们倾向于承担更大的风险,往往超出企业的承受力度;同样是"集体"决策,库存的责任不明确,补救措施就不及时,把本来可以减轻的风险没有减轻。

美国:制造业回流的水中月

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在高度全球化的今天,供应链错综复杂,你中有我我中有你。美国强硬派议员们希望的"去中国化",跟全球制造的28.3%绝缘,显然是低估了全球供应链的复杂度。这也是为什么在美国,强硬派议员们中断与中国正常贸易关系的提案,先后几次都被否决。

案例企业有着强大的粉丝团体,一直走的是粉丝经济,虽然在向品牌经济过渡,但粉丝经济还是营收的重要构成。为了最大化粉丝收益,案例企业就不断推出新品,基本上是每周都有新品上市。该企业走的是中高端、差异化路线,快时尚,品种多,批量小,首批推出一般也就几百到几千件。多种少量让预测更难做,要么过剩,要么短缺,在案例企业得到充分体现。

【小贴士】经验主义与教条主义

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在《读者》上看到王蒙的一句话,很有感触:"凡人容易滑向经验主义,圣人容易走向教条主义"。经验主义是感性的,局部的;教条是理性的,有一定的普适性。圣人之所以是圣人,是因为他们经多识广,"数据"充分,总结提炼出了规律性的东西。《读者》上还有一篇文章,说普通人的盲区是"过于依赖自己的直觉",专家的盲区则是"过于相信自己的理性和经验",跟王蒙之言有异曲同工之妙。

2013年IBM裁员,尤其是拿老员工动刀,闹得纷纷扬扬。网上有人发帖子,说是在IBM辛辛苦苦十几年,把整个青春都奉献了,说被砍掉就砍掉。不胜唏嘘中,IBM无非是给"薄情寡义"的雇主清单又增加了一个公司。而作为职业人,则需要要清醒地认识到,资历老并不是优势,如果不能把这资历在管理上演变为领袖、在专业上上升为专家的话

从公共采购价格高说起

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在很多国家,政府都是最大的买方,而且"钱多、人傻",或者说花纳税人的钱不心疼,容易成为冤大头。例如有人大代表就质疑:政府的采购量那么大,为什么政府公共采购的价格高?网上甚至夸张地说,地方政府采购近八成高于市价。其实这里除了政府"钱多、人傻",容易被蒙,以及官商结合的腐败外,公共采购过程繁文缛节,系统地增加了企业与政府做生意的成本,也是公共采购价格高的一个重要因素。

【案例】分解需求,对接合适的判断者

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案例企业的需求相当复杂,主要分三大块:大客户,渠道客户,零星散户。大客户和渠道走的是传统的线下业务,是典型的B2B;零星散户走的是线上电商业务,通过App下订单,虽然是小商户,却跟典型的B2C业务很像。线上、线下业务并存,大客户、渠道和散户对需求的影响方式也各不相同:大客户的需求变动主要是客户驱动,比如客户自己的促销、活动等;渠道和零星散户则主要由案例企业自己驱动,比如渠道政策、线上活动等。

企业盈利,需要关注的三类成本

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这里,我们想从另一个角度来看待成本:产品成本、运营成本和库存成本。之所以把库存成本单列出来,是因为库存问题往往得不到足够重视,而企业的最后一点盈利,往往就在库存里。就拿电商来说,虽然这些年来非常火热,但盈利的电商很少,一个根本原因就是库存问题。

供应链管理的"大神"

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我有位校友,在北美博士毕业就创业,主要业务在北美,供应链在国内。几年下来,企业已经颇具规模,每年营收有数亿美元。最近一起吃饭时,他随口问到,国内供应链的"大神"是啥样子(大意),一时我竟然不知如何回答是好。

有个工业品公司,项目型需求较多,一贯靠一线销售提需求。让每个销售预测自己跟踪的项目,预测的颗粒度小,预测准确度不高,呆滞库存是个大挑战。于是该企业就开始考核预测的准确度:你预测了几个,就得用掉几个。销售跟库存挂上钩了,就迟迟不肯提需求,直到需求快落地时,数量的准确度没什么问题了,但给供应链却没有时间来响应。

一位创业者联系我,说他们有业内很好的工程师,走的是轻资产路线,运营成本非常低。但随着业务的发展,他们开始讨论建工厂的事,一致认为将来建厂是必经之路。

对于中国制造来说,我们当前的优势在大批量行业。大批量行业相对竞争比较充分,供应商管理可以更多地依赖市场竞争。一旦到了小批量行业就不是这样。大批量行业受人工成本影响大,会不断向更低成本地区转移。而小批量行业呢,由于技术含量相对更高、产品设计和制造工艺相对更复杂,往往更难转入低成本地区。比如美国一直是世界制造大国,不是第一就是第二,就是靠小批量行业支撑。

预测的灵敏度和准确度

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预测中,预测的灵敏度(响应度)和准确度经常相抵触:灵敏度高了,准确度就下降;准确度高了,灵敏度不一定高。

我们讲的集成供应链,一般是围绕订单的集成,即客服接到客户的订单、计划制定生产排程、采购处理采购订单、生产来加工组装、物流配送给客户。这是在订单层面给客户端对端的服务。像华为这样的企业,在导入集成供应链的时候,集成的第一层次也是在订单层面。这种集成的好处呢,就是在客户订单层次有了清晰的责任机制,由一个部门(供应链部门)从头到尾负责,避免传统上各职能"铁路警察,各管一段"的局面,减少了职能之间的推诿、扯皮。同时,集成供应链有助于订单层面的成本最低。比如在一个公司,没有集成供应链时,采购常常让供应商加急快运,因为花的钱是物流部门的;集成供应链后,采购和物流都归属供应链部,无谓的加急运输就少多了。

推拉结合:在合适的颗粒度做预测

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人们经常说,他们的供应链是推式的,由预测驱动;或者拉式的,由订单驱动。其实,供应链没有100%的推,否则库存风险太大,股东受不了;也没有100%的拉,否则交付太慢,客户体验太差。每条供应链都是推拉结合的:先根据需求预测推到一定地步,以获取规模效益、降低成本、提高响应速度;再由客户订单拉动,以满足差异化的需求,并降低库存风险。

新品的滚动计划:平衡时效性和准确度

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新品计划的准确度低,关键是伴随着更多的需求历史,要及时滚动更新,同时平衡库存风险断货风险运营成本

三步走做个好客户

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在供应链管理领域,有两种文章可以说是汗牛充栋:一种是从供应商的角度出发,抱怨客户的需求管理不到位,紧急需求频发----客户不是好客户;另一种是从客户的角度着眼,探讨如何才能管好供应商----供应商不是好供应商。但很少看到从客户自己的角度出发,探讨如何才能做个好客户;或者从供应商自己角度出发,探讨如何才能做个好供应商。

二次议价让价格的合理性永难证明

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对于采购来说,要证明拿到的采购价是合理的,就如证明你妈是你妈,可不是件容易的事。其实这事儿远没有那么难:当市场竞争充分的情况下,多家报价,你得到的报价就是合理的价格。这是由市场机制,也就是那只看不见的手决定的。我们采购的任何一样东西,没有一个是只有一个供应商能做----每个供应商都有实质的竞争对手,即使复杂如商用大飞机,这地球上还有波音和空客两家在死磕,而两家实质性的竞争对手就决定了市场竞争是充分的。

供应商啥都好谈,钱不好谈。一位首席采购官曾经说,采购绩效的70%来自成本。成本在供应商绩效中占据重要地位,可见一斑。这就是为什么我们率先谈成本指标。

苹果的供应链:可复制的和不可复制的

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苹果的供应链管理就如它的新产品开发:一贯低调、讳莫如深,外界知之甚少。十几年来,不管是在中国还是美国,我还从没有在会议、论坛上看到苹果人在侃侃而谈其供应链,也很少看到任何苹果人关于其供应链管理采访。我的商学院校友中,有好几个在苹果从事供应链管理,经常见面,但他们很少提及苹果的供应链运作----他们一进公司时就受过严格的保密培训,知道哪些该说、哪些不该说。但这些都无损苹果的供应链高效运作的事实,即把合适的产品在合适的时间以合适的成本送到合适的地方。对照Gartner评选卓越供应链的五项条件,苹果完美地满足了每一条,尤其是不尚空谈、不事张扬的实干精神,它能多年荣居Gartner的全球供应链25强榜首,也就不足为奇了。

改变组织行为,控制多余库存

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根据风险的高低,我们把多余库存分为两部分:如果能在一定时间内消耗掉,风险较低,就叫过剩库存;一定期限内预计消耗不掉,风险较高,就叫风险库存。多余库存的驱动因素是组织行为,比如预测失败,订单取消,最小起订量,策略备货,设计变更等。

库存运动没法降库存

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供应链上的各种问题,都会或多或少在库存上体现出来。比如信息沟通不充分,需求的不确定性增加,导致安全库存上升;执行能力差,供应的不确定性增加,也导致安全库存上升;设计变更多,设计变更管理粗放,设计造成的过期库存多;质量差,次品多,劣质库存就多,而且得多备库存来应对质量问题;质量差,回款周期就长,应收账款就多----应收账款和应付账款也是库存,不过是以另一种方式出现;生产周期长,周转库存自然就高;运输慢,在途库存就高;预测、计划不到位,要么造成短缺,要么造成过剩,都是库存问题。

时间序列的预测:指数平滑法

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在预测时间序列上,指数平滑法是另一类常用的方法。该方法最先由布朗提出,他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以可被合理地顺势推延;最近发生的,在某种程度上会持续到最近的未来,所以历史信息越新,其所占权重也越大[1]。指数平滑法其实是一种特殊的移动平均法,是一种加权移动平均,特点是权重按照几何数级递减,越老的数据权重越小。

供应商关系:协作关系的三个必要条件

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协作关系跟它的变种"合作""共赢"等一起,可能是供应商关系中最被滥用的词语。当对方嘴巴上吊起这几个词的时候,你就知道,鳄鱼的眼泪来了。在我看来,真正的协作关系须具备三个特点,必要但不一定充分的条件:(1)长期关系;(2)跟数量有限的供应商做生意;(3)共同解决问题,而不是转移问题。

"大采购"从管理需求开始

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"大采购"做什么?"大采购"管理需求,围绕需求找供应商(战略寻源),围绕供应商管理绩效(供应绩效)。这就是"大采购"的三大任务,如图1所示。

计划职能的不作为同样可恨

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强势职能,比如销售和研发的不作为,人们容易看到,也经常口诛笔伐;但是弱势职能,比如计划和供应链的不作为,却因为被其"受害者"的角色所掩护,往往不容易发现,也就更不容易纠正。

十几年前,我在北美读商学院,一位教授说,(以前在美国),如果一个人做不了设计、干不了销售,也做不来财务、人事、生产、仓储、物流,那就让他做采购;如果连钱都不会花,那就实在抱歉了,只有卷铺盖走人。这是美国几十年前的情况,随着全球采购和外包战略的盛行,采购的地位大幅提升,不再如此。但在一些粗放经营的本土企业,采购的地位还很低,是典型的"小采购"。我一直以为采购是一个人在这些公司的最后一站,直到2015年初。

按日,按周还是按月汇总需求历史?

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在计算安全库存的时候,当需求相对平稳的时候,我们一般用过去一段时间的平均需求当做预测,计算这段需求历史的标准差,来量化需求的不确定性。这里有两个问题要考虑:其一,样本的数量,即用多少个数据点来计算;其二,数据汇总的颗粒度,比如按日,还是按周或按月汇总。

硅谷的公司A新招了一名高级物流经理,负责整合各子公司的物流供应商。新官上任,他就在全球各地跑,考察各子公司的物流供应商,发现各子公司都有本地的货运代理,因为他们熟悉当地业务。但这样一来就造成了开支分散,规模效益不明显。加上该公司连续几年快速增长,在亚太地区的销售额就接近20亿美金,货运开支也节节上升,这就引起高层关注。

需求预测不能等同于销售目标

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在《信号与噪声》一书中,特纳·希尔佛阐述道,预测之所以重要,是因为它连接着主观世界与客观现实(如图 1)。在企业里,哪个职能代表主观世界?销售----销售天生是乐天派,总是生活在希望中。哪个职能代表客观现实?供应链----供应链天生更加现实,因为他们知道,把现金变成库存容易,把库存变回为现金可就难了。而这主观与客观呢,就体现在销售预测、需求预测上。

供应链管理是美国"落后挨打"的产物

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提起供应链管理的起源,可以说是众说纷纭。有的说是需求的多样化,有的说是对低成本的诉求,有的说是贸易的全球化。这些都有道理,但都没有触及到最根本的原因:日本。上世纪80年代以来,日本制造业给美国沉重的打击,促使美国系统地学习日本的做法,总结并完善了供应链管理理论,以及成套的做法。可以说,供应链管理是美国"落后挨打"的产物。

供应商绩效管理:质量不是想当然的

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常用的是百万次品率(PPM,或DPM)。优点是简单易行,缺点是5分钱一个的螺丝钉与1万元一个的发动机所占比例一样。供应商可以通过操纵简单、低值产品的合格率来提高总体合格率。行业不同,这一指标的标准也大不相同。例如在小批量、多品种的航空、设备制造行业,百万次品率能达到3000就属是世界水平;但在大批量加工行业的零缺陷标准下,3000 PPM的供应商八成属于淘汰对象。

魔鬼藏在细节中:需求历史数据的清理

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有个代理商,库存和交付一直是个问题:短缺时有发生,而手头的整体库存却居高不下。他们想从需求预测和库存计划着手,对付这个问题。他们的计划主管首先导出几个产品的历史销量,做了折线图想从中发现规律,却看不出什么门道。问我该怎么办,我就把数据要过来----谈到具体的计划问题,不看数据就无异于瞎谈。

复杂的供应链是大飞机的大敌

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有人问通用汽车的前采购副总裁安德森,你们的挑战是什么?安德森说,"(通用汽车的)采购有三个挑战:复杂度、复杂度、还是复杂度。通用在全球采购的零部件达16万种,这也意味着每天出问题的机会有16万个。而要生产线就停顿下来,缺一种零件就够了"。

接触过几个软件公司,都是开发计划软件的,主要是需求预测、库存计划。他们有的基于数理统计,提供多种预测模型以供择优选用;有的基于人工智能,通过机器学习,为需求预测和库存计划提供独特的解决方案。整体而言,这些软件要比一帮计划员拍脑袋、各行其是强。但是,很多企业就是不愿采用,或者即便实施了计划软件,实际工作中还是在Excel中手工做计划。
我想主要有几个原因。

聚焦核心竞争力,外包非核心业务

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从字面上看,核心竞争力就是能给你带来持久的差异化优势,竞争对手难以复制的能力。核心竞争力与战略外包如影随形:聚焦核心竞争力,势必要外包非核心、不擅长的业务;两者结合,成对运作,极大丰富了供应链管理,对于提高投资回报率,降低重资产的风险有着深远意义。

预测判断力是可以培养的

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你不需要是个计划专家,才能做预测。预测的能力不是天生的,人人都可以练就。

治大国若烹小鲜----供应链怕折腾

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《道德经》上有这么一句话:治大国若烹小鲜。意思是说治理一个大国家就如炒小虾小鱼一样。小虾小鱼,要轻手轻脚地炒,要不都给炒碎了。国家虽大,其实也一样,经不住大折腾。顺其自然,改良的效果好过革命。

为什么销售不愿分享信息

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需求预测要"从数据开始,由判断结束"----销售是判断的主力军,计划按照销售提供的信息来判断,调整需求预测。我们经常听到计划在抱怨,说销售不愿提供信息。有几个常见的原因,这里讲三个,并探讨计划如何能帮助改变这些。

公司大了,滴滴打车就不是解决方案

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有一家纺织企业营收达几十亿,是行业最大的几家企业之一。他们所处的行业季节性挺强,一到旺季,供应商产能不足,是个老问题。老总说,现在滴滴打车很流行,为什么不用滴滴打车的方式,在旺季的时候出较高的价格,吸引供应商合作呢?我告诉他,如果你是小公司,滴滴打车的方式或许可行;但现在是大公司了,滴滴打车往往没法解决你的问题。

在库存计划领域,除了安全库存,经常打交道的还有再订货点(或者就叫订货点)。其逻辑是一旦库存降到预设的水位(再订货点,ROP),就启动订货机制,驱动供应链补充一定数量的货(订货量,ROQ);在货来到之前,库存继续下降,直到订的货到达,拉高库存的水位,然后开始下一个循环,如图1[1]。再订货点法在企业里使用很广,它的几个参数,在此稍作解释。
 

【案例】为什么需求评审不是解决方案

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有个企业的需求计划由各大区提交,在总部汇总,预测准确度历来不高,造成供应链的很多库存问题。供应链部门就建立了需求评审制度,让总部的营销、市场、财务和供应链等部门评审需求预测。但销售不满意,认为评审增加了一环,阻隔了销售与生产的有效对接。案例企业的供应链就问我,需求评审流程该如何设置。

不从众----自己做自己的参照系

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历史总是惊人的相似。在美国,2008年的金融危机让很多人的股票投资损失过半。惊恐之下,人们纷纷逃离股市,结果很多错过了2009年的狂飙猛升。贪婪、恐惧都有很强的传染性,从众心理便是根本原因。有几点教训:

采购在小批量行业的崛起

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传统上,大批量行业如汽车、家用电器、电子产品更依赖采购,因为产品的更大增值部分来自供应商。采购在这些行业的地位更高,也相对更完善。在美国,大批量行业也是最早受到全球竞争的威胁,例如八十年代以来,日本的汽车和家电全面进军美国,美国在与日本的竞争中一败涂地。不过生于忧患,全球竞争促进了这些行业不断改进,整体提升了产业水平,采购作为一个职能也是。

时间序列可以分解为三种成分:水平部分(平均值),趋势部分(上升或下降),季节性部分(周期性的重复),剩余的就是随机变动,即前三者都没法解释的"杂音"。我们常见的时间序列,根据复杂度的不同,一般上述三种成分中的一种、两种或三种组合而成。当然,你也可以把水平部分当成趋势的特例,或者趋势的一部分。那么,时间序列就可简化为两部分:趋势和季节性,以及两者之外的随机变动。下面这个例子就是这样分解的[1]

误区:我们从来就不是低成本国家

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​我在北美的工业界有位导师,他写过一本书,是关于通过谈判降价、精益降本和价值工程/价值分析来全面控制产品的成本。有一段时间,他有意把这套方法论介绍到国内去,因为他访问过一些本土企业后,意识到这些企业在成本控制上有很大潜力可挖。我告诉他,无论是技术还是管理,本土企业都觉得跟欧美企业的差距挺大;唯独这成本控制,本土企业向来是自信满满----成本控制做得不好,我们怎么会是低成本国家呢?美国人来教中国企业降本,那还不是在关公面前耍大刀?不信,看看IBM、埃森哲、科尔尼等全球知名的咨询公司,在中国接过几个成本控制的项目?

高库存、高服务水平是怎么来的?

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在库存计划和服务水平上,企业可以分为三类:最差的企业是库存一大堆,但客户要的没有,服务水平很低;最好的企业是库存最低,但客户服务水平最高。这好理解:最好的企业计划做得好,知道计划客户要的东西,所以客户服务水平高;知道不计划客户不要的东西,所以库存水平低。最差的企业正好相反。但居于中间的企业呢,客户服务水平挺高,但库存也挺高,是高库存下的高服务水平。很多做得不错的企业都会归入这个门类,简称"两高"企业。

不管用什么样的方式选择供应商,我们都是在矬子里拔将军,虽然找到了个子最大的,但还是个矬子,达不到我们的要求。差距部分呢,要靠后续管理来补齐。也就是说,你没法光通过选择来找到完美的供应商;我们不但要有选择,而且要有管理。

指数平滑法的逻辑和初始化

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让我们拿踢足球打比方,来进一步理解指数平滑法的逻辑。

生产设施的网络优化:科尔尼模型

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在产品层面,企业一般是从具体的产品开始,比如尺寸在多少以内,公差在多少以下的铝制件外包,其余的自制等。但问题是,这些产品外包后,工厂的业务量变得更小,重资产的固定成本摊销就更高,让更多的产品丧失竞争力。所以,外包很快就由具体的产品,转移到产线、工厂的关停并转,这就是结构性外包。

在供应商评估的基础上,选择合适的供应商,作为未来的合作伙伴,这就是供应商选择供应商选择的标准是既能满足当前的需要,又能满足未来的需要这是比较理想的状况。很多情况下,供应商就找对象,永远也找不到最理想的。他们要么能满足当前需要,要么能满足未来需要,要么需要帮助改进才能满足某方面的需求。作为采购方,需要全盘考量。

从数据里面学什么?

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人们经常抱怨没数据,其实一个公司数据再少,也会有发货数据,因为他们要靠这个来向客户收钱。光从这些发货数据中,我们就可以发现很多有用的信息,帮助我们更好地理解客户期望,判断供应链的绩效,识别能力短板。比如你新到一个企业,人家给你一个几十兆、几百兆大的Excel文件,是这几年的发货记录,你该怎么分析呢?

供应链不光要会干活,而且要会算账

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供应链的传统角色是个执行职能:设计画好了图纸、制定了规范,供应链来寻源;销售跟客户谈好了合同、拿到了订单,供应链来履行。供应链的形象是只会低头拉车(执行)、不会抬头看路(计划),或者说只会做、不会想。而供应链的诸多绩效问题呢,貌似没做到,其实没想到。计划的先天不足,很难由执行来弥补。即使能够弥补,成本也很高昂。

时间序列的预测:移动平均法

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移动平均法是用一组最近的历史需求,来预测未来一期或多期的需求。这是时间序列最常用的方法之一。当每期的历史需求权重一样的时候,我们就叫简单移动平均(一般简称为移动平均);当权重不同的时候,我们就叫加权移动平均。在加权移动平均中,需求历史越近,权重一般越大,也就是说更重视最新的信息,但所有的权重加起来等于1。

网上看到很多文章,谈的是全球供应链的走向。其中最受关注的就是苹果:苹果后面是整个电子产业的供应链,其一举一动都可能产生深远影响。有些人在唱衰,也有些人很自信,说苹果离了中国,不灵,因为整个供应链现在都在这里。

砍订单没什么值得自豪的

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连续几年的芯片短缺,成了众多企业的心头痛。好不容易今年以来,有些芯片的供应改善,甚至出现局部过剩,价格回落。于是看到不少消息,说厂家开始砍订单,颇有点出了口恶气样子:芯片商们,风水轮流转,你们也有今日啊。有些唯恐天下不乱的自媒体甚至上纲上线,把这跟当前的一些敏感话题牵扯到一起,大肆炒作来吸引眼球。

对供应链绩效来说,没有什么比预测准确度更重要了,因为它直接决定了供应链的成本、交付和资产周转效率。这就是为什么在Gartner的供应链指标金字塔里,雄踞塔顶的是预测准确度。老祖先似乎没有"预测"一词,但你一眼就可看出,"早知三日事,富贵一千年"说的其实就是预测准确度。

从"收一遍的钱,干两遍的活"说起

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几年前,我服务一家千亿级的企业,晚上吃饭,不知怎么就聊到了软件开发。他们的采购总经理说,国内的软件供应商拿的是一遍的钱,干的是两遍的活,没法活了。忙问为什么,他说需求定义不到位,内部用户让供应商按自己的要求开发软件,但开发好后一看,不是自己真正想要的,于是就重来----你说软件商们怎么能赚钱呢?

畅销专著

  • Supply chain management: high cost, high inventory, heavy asset solutions

畅销经典

  • Purchasing and Supply Chain Management

最近评论

  • Li Zewei: 您好,刘老师,我是本科在天津大学物流工程专业学习,现在正在港城读金融专业,我之前因为对金融知识得喜爱而选择了转行,后来经过和家里人的沟通,我认为我的目标是去从事企业当中和数据打交道得工作,同时也希望自己能读完博士再出来工作,但害怕供应链和金融强调工作经历而使得读博得性价比不高,目前我正在申请统计学专业(为了读博做量化能力的准备),不知道老师怎么看待我的背景读博士得选择,有哪些方向在读完博士之后更被企业所需要呢。 详细>>
  • Kathy: 對老師的分析有很深體會,我所在的地區,因為人才緊張,"三無"也是混得順風順水,混日子混到升職加薪大有人在,特別是公司重視留得久的員工而非有能力之輩,往往讓我心灰意冷。不知道如何調整這種心態,感覺努力提升自己,都不如睜一隻眼閉一隻眼在公司躺平得到更多。我也換過幾家公司,氣氛大都一樣,慢慢對工作失去熱情。 详细>>
  • 文一清: 老师的现场培训课可以多弄一些城市啊 就上海深圳太少了 详细>>
  • 刘宝红: 这里的问题是供应商早期介入了,采购没有。一个两个工程师这么做,可能是那一两个人的问题。一帮工程师都那么做,往往是因为有能力短板,不是工程师的,而是采购的:采购要么没能力,要么没资源,在供应商早期介入上没法增加价值,工程师就自己来对付。我写过专门的文章解释这些。 详细>>
  • 徐培君 Carina: 非常感谢Bob对于“供应商早起介入”,这个话题的探索… 首先,在实际的工作经验中,非常赞同您从底层逻辑出发提出了“设计意愿&设计能力”的两个纬度考量,特别对于高技术新颖的市场这点尤为关键,并通过日本企业的一些成功经验来论证其观点. 作为供应链采购人员,想从实际遇到的问题和您把话题往下衍生一下,如有不恰当之处,望指出: 问题:在一个新领域(数字化算法),由于很多R&D人员就是了解到“设计能力”本身欠缺,故直接采取主动进行“前期供应商接洽”,并美其名曰“沟通更有效率”,从而结果是“寻源”可以技术部门自己完成,采购成为了“走流程,摆样子”,同时由于特殊时期,高级管理层都“默许”;而对于此时“采购人员”特别被动,对于此“怪像”,您怎么看? 详细>>
  • 刘宝红: 这关键是你有没有别的更好的选择。 详细>>
  • Kate: 刘老师,您好!本人在制造业名企有4年订单交付的工作经验,目前有另一家制造业的采购机会,但因为我缺乏采购经验,提供给我的机会是间接采购岗位。目前间接采购岗位都是大型企业才会配置或重视。不知道您对这个岗位的发展有什么看法?是否值得转变岗位? 翻看您之前在17年的回复如下,请问现在还是保持同样的看法吗?谢谢! // 生产制造业在国民经济中的比例会越来越低,服务业的比例会大幅上升,如果中国按照现在的经济发展下去的话。所以,对于间接采购的需求会增加。这也是美国现今的情况。 详细>>
  • 刘宝红: 我对CSCP没有切身经历,也没详细研究过,抱歉。 详细>>
  • 杨俊帅: 刘老师您好,我目前在一家集团公司做供应链经理,之所以是做到这个职位,是靠自己一步一步学习和总结,当然您的图书我一本都没有落下,为了之后更好的在供应链管理上有所发展,我一直在考虑职业认证的事情,之前您在树种提到过几种认证,我也做了了解,在了解过程中看到了一个您没有提及的“cscp”想听一下您的看法。 详细>>
  • amber: 中间那段货比三家简直一模一样,我要怎么样让我们的领导不经意看到这篇文章呢? 详细>>

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