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需求预测+需求管理:供应链的第一道防线11月11日(周四),11月12日(周五)

库存计划+库存控制:供应链的第二道防线11月13日(周六),11月14日(周日)

供应链的全局观:系统应对高成本和重资产挑战11月16日(周二),11月17日(周三)

战略寻源+供应商管理:一个实践者的角度11月18日(周四),11月19日(周五)

从“小采购”到“大采购”:采购的职能建设11月20日(周六),11月21日(周日)

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供应链转型 - 客户端

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简单地说,供应链转型就是系统提高供应链的能力,以便做以前做不到的、价值更高的事。供应链分三段:供应商与供应商管理、生产与运营管理、客户和客户管理/服务。这里讲客户端。

一位本土顶尖企业的供应链职业经理人说,他负责公司的订单交付,管理一个供应链专员团队。为达到供应链管理向客户端的延伸,目前的一项重要任务就是让一线供应链专员转型,由之前的办事员变成业务的主导者。该公司的客户多为大型垄断或半垄断型国企,本身管理比较薄弱。很多变革需要去影响客户,才能 协同起来。例如协同预测、补货和规划(CFRP这种理念,没有客户的参与,根本无法实现。很多客户根本没有能力和意愿给供应商预测。作为供应商,该公司自己的销售努力预测,准确率差强人意,这对于如何保障客户满意度来讲,太难了。问该怎么办?

首先是打铁先得自身硬。我们自己做得好,才能赢得内外客户的尊重,才能增加更多的价值。举个简单的例子。我自己管理过的几十个客户库存规划员中,支持一些客户的素质过硬,完全能够帮助客户做VMI的库存规划和补货计划,所以客户非常信任,在信息共享、协作方面都很配合;相反,服务另一些客户的规划员既不懂做预测,也不懂做规划,向客户索取信息、要求会晤也多遭拒绝,结果只能做简单的业务操作员,客户要求什么,他们做什么而已。想想也是,你不能够增加价值,不懂怎么用信息,给你那么多信息无非是给客户增加工作负担罢了。

需要客户参加的事情很多,因为他们是价值链的驱动器。所以要能够清楚地解释你所作的事情的价值,以便客户更好地从投资回报的角度决定是否参与。一个出发点:这事对客户有什么好处?两点之间曲线最短:直奔自己的目标去,往往不如奔着别人的目标去更有效:解决了别人的问题,往往也更好地解决了自己的问题。这是个心态转变的过程。与其抱怨客户不配合,不如从自己方面多思考。

再就是客户教育。客户的很多人员经历有限,不是每个人都知道应该怎么做事。这需要我们去培训他们。好的销售、客服往往是从培训、教育客户开始。这个过程也是影响客户的过程。这又回到了原点:打铁先得自身硬。拿案例中的这个公司来说,如果供应链专员向来只懂接单、催料、发货,被动地服务客户惰性、能力和意识问题。在过去一二十年了,他们都是默默工作的办事员,现在要求他们抬起头,跨出代表处,面对客户,他们自己压力也挺大。这就需要再培训和补充新鲜血液。这也是为什么供应链转型得从人开始了。

最后是分清两个问题:这事是客户不愿意配合呢(心态问题)还是本身就是件难事,客户也不知道怎么做(能力问题)?两个问题不同,解决方法也不同。前者可以通过表明价值等方法说服客户,后者则更多的是从寻求好的解决方案出发。例如预测,往往客户也不知道,因为他们也得从内部或外部客户处得到,面临的问题与供应商面对的一样。正如一位IBM的资深合伙人所说,客户的预测不可能准确,这就是供应链人员的生活,我们应该加快调整预测的频率(比如由月度改成周度),去管理这种不准确,而不是抱怨客户的预测怎么又变了,继续扮演受害者的角色。

客户端的改变,不论是内部还是外部客户,都比较慢,要做好持久战的准备。从人开始,提高自己的能力,也提高客户的能力,继之以流程、系统的改进,都需要时间,是一个系统工程,需要系统规划和实施。在以后的文章中会更多提及。

致谢:本文得益于跟刘毅先生的交流,在此特别致谢。刘毅先生负责某本土顶尖企业在东北、华北片区的订单交付。

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  1. 需求预测+需求管理:供应链的第一道防线11月11日(周四),11月12日(周五)
  2. 库存计划+库存控制:供应链的第二道防线11月13日(周六),11月14日(周日)
  3. 供应链的全局观:系统应对高成本和重资产挑战11月16日(周二),11月17日(周三)
  4. 战略寻源+供应商管理:一个实践者的角度11月18日(周四),11月19日(周五)
  5. 从“小采购”到“大采购”:采购的职能建设11月20日(周六),11月21日(周日)

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评论(10)

刘老师您好
非常感谢您又分享了这么好的一篇文章

有一事不是很明白想请教

正如您所说的,很多时候客户的采购部门根本没有权限去拿到数据做很准确的预测,需求是根据其他部门扔过来的数直接做的,请问这个时候作为供应商具体应该怎么办?
是寻求与客户高层的合作?还是缩短自身的提前期?这个度如何把握?

如果您能结合您工作中的实例解释,实在不胜感激

Mave,

这问题问得好。问题也很大,简单说几点:

1.大多客户是不会做预测的,会做的少部分也不会认真去做。拿你提到的采购员来说,他们的任务是围绕订单操作,大都为活在当今而奋斗:生产线要运转、客户的订单要发货、收货数额偏差、供应商付款等占据了他们的大多时间。哪有多少时间来做预测?即使是要做的话,八成也不懂。预测是门学问,比采购员的本职工作更难做,需要系统的培训和实践。采购员如此,采购员的内部客户也如此。客户的客户也如此。作为供应商,你可以帮助培训客户的预测能力。但这需要时间。客户的人员变换太快,新人没变旧就又走了,也是个挑战。

2.信任但要确认(trust but verify)。从多方渠道收集数据。例如从客户的采购员那里得到一份预测,从你们的客户服务工程师再得到一份数据(如果你们的产品比较技术复杂,需要客服工程师支持的话),再从你们自己的业务开发、销售等处得到一份数据。三份数据放到一起,你八成会看出点门道来。当然你还可以跟销售历史数据比较。这确认也不见得要用多复杂的数学模型。从常识角度出发也能得到很好补正。怕的就是层层照搬,以讹传讹。举个例子。有个规划员说,客户多某产品的需求量要增加两倍。问他为什么,他说客户的生产流程有变,该产品的寿命降低40%。地球人都看得出这里面有问题:产品寿命降低不到一半,用量最多也就翻一番。此类常识问题,只要你问内外客户合适的问题,你八成能得到不错的答案。

3.所有的预测都是错的,但关键是要按照预测流程来,承担“计算过的风险(calculated risk)”。这流程就是从事实出发(分析数据),以经验结束(这预测看上去对不对?)。现实工作中很多预测做得不好,正是因为忽略了事实分析,而只是依赖某些职能和个人的经验,例如采购员从工程师那里要个数字,工程师从产品管理那里要,产品管理从销售那里要,销售从客户的采购员那里要。一连串的拍脑袋,就拍出一堆垃圾数据来。你怎么知道是垃圾呢?用这块试金石:这预测看上去对不对(does it make sense)?你能解释这数字是怎么来的吗?我有一篇专文提到这个预测:看上去对不对

涉及预测订单管理之类的事情,谈一下个人的看法,毕竟各行各业情况不一样,并没有通则来解析如何做好预测:
1、销售人员素质要高。刘老师几次讲到供应链转型从人开始,这点很重要。与客户打交道的销售、业务人员很多,负责采集预测数据的人员,老板要舍得花钱在他们身上。首先要知道什么叫预测:预测是预计将来某个时间内,某个具体产品的具体需求量。三个关键点:
1)、预计:就是估计,这需要销售人员具有很强的分析数据能力(客户不会给出很精确的数据,或者有时候为了应付,根本就是错的数据,只有靠自己去分析、整理)和工作经验,虽然靠的是人,这里面没有什么真正的科学性。
2)、某个时间分五年、年、半年、季度、月度、旬,有些还具体的周、三天,但是,大多数具体到天已经没有意义了,这不叫预测了,这已经是真实需求了。
3)、注意:是具体产品,不是品种、系列、种类或者其他,如果是预测到品种、系列、种类,只能对通用部件、总成的预测计划有用,专用客户件就不行。而有些公司零部件、总成的通用性非常强,比如小轿车行业,丰田能做好JIT、零库存,不是他们能力强,而是他们的行业是这样。但是,同样是汽车行业的客车行业、特别是内燃机行业,就没有那容易了,预测到了品种、系列、种类,只是第二步。
2、绩效管理体系要好。预测不只是在外征战的销售人员的事情,公司内部的规划、市场管理、设计等部门人员都要参与。当然,绩效指标的大头还是在销售这块,因为他们是公司接收市场信息的传感器。绩效管理体系就是要做到让所有参与预测的人员为做好预测而战,真正的意识到预测准确与否是公司库存、交货、成本的关键所在。
3、预测调整反应机制。世界上没有神仙,预测不可能100%准确,发现错误如何挽救?预测调整反应机制则是很好的挽救弥补方法。
4、信息化。供应链是很多公司组成的整体,一个公司不能自己有的预测就可以了,你的供应商以及供应商的供应商也要知道预测的重要性,以及如何做好信息传递,这就是供应链信息化管理,公司要舍得开发门户平台给供应商采集数据。没有供应商参与的预测,预测工作只是一头热。

关于绩效体系的问题:如果销售人员根本不必对预测准确度负责,预测准确度只是需求计划员的职责,那该如何操作?或者销售人员为了减少缺货的机会,只是一味增加预测,又该如何改变?

1、如果预测没有销售人员的参与,只能说明你们的需求计划人员很厉害或者你们对预测根本就是不重视;最前沿的销售人员才是市场需求的“传感器”,你们的需求计划人员经常跑市场吗?
2、预测准确率这一项大指标完全可以控制你说的“销售人员为了减少缺货的机会,只是一味增加预测。”这个问题,看你们的执行情况了,这又是刘老师经常说的“人”的问题了。

首先多谢您的意见!
目前公司的一线销售人员有参与,但有些心不在焉:因此预测准确度一直徘徊不前。而缺货又的确伤害了我们的业务,于是就幻想通过增加库存来解决。公司马上会引进一套预测软件,但是如果没有市场需求的“传感器”和一套信息分析“处理器”;再好的系统也没有用。

刘老师,

您好!我去年刚毕业的,英语专业,现在在一家矿业公司采购部做业务员助理,我认为公司的物流采购太缺乏战略性和计划性,每天忙着做单子,有时候甚至很小的东西都要询比价三家。采购经理也很少抓战略层面的东西。我现在不想在这家公司做了,但还想从事物流采购这方面的工作,也是看到您所说的“三语人才”稀缺,希望自己能一直朝这个方向发展下去,但是去应聘一家新的公司,怎么才能让这个公司认可一个英语专业的员工来做采购,当然,只要能进这个门槛,日有所学,日有所进,就能慢慢成长起来,现在是一家新公司的这个物流采购的大门会不会向像我这样不是很有资历,又全无专业背景的人敞开?

存在的就有一定的合理性。你现在的公司整天围绕订单转,小订单都得货比三家,你理解为什么吗?如果理解的话表明你基本上算是入了门。这是学习曲线,你要么在现在的公司经过,要么在别的公司。但如果你想在这个职业做的话,你一定得经过。否则,你永远是个门外汉,在表面漂浮。

只有理解后才可能改进。有能力改进表明你真的入了门。加上你的语言背景和愿意学习进取的心态,职业发展会很快的。

看了这篇文章,很有感触。想分享一下我的经验。我们公司从事终端消费电子行业,每年销售会根据公司的业绩指标做第二年AOP(annuel operation plan),用于全年的指导。在来年的每个季度销售根据业务情况调整计划Rofo。基于Rofo,我们还有一个具体到周的计划CuVW(Current working view),CuVW是需求计划经理每周和全球各地的销售经理开会制定未来三个月的销售计划(最长料的采购周期为三个月),然后根据channel inventory(渠道库存),sell out data(终端销售数据),结合个人经验分析销售计划的准确性,最后基于新产品上市时间(如果有新品需求),成品库存,产品运输时间(出口产品)制定出需求计划,释放给工厂PMC,PMC基于物料采购周期,产品生产周期,工厂产能确认交付计划,通过协商沟通生成最后的交付计划,放进MRP系统,跑出采购预测和订单,采购员就直接把订单发给供应商。

看了刘老师的一系列文章,久久不能平静,真是太好了。我是一个下岗工人,下岗后做了10年服装行业采购,白做了。想问一下有知道ZARA是咋样做供应连的吗?谢谢啦!

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  • 刘宝红: 存在的就有一定的合理性。你现在的公司整天围绕订单转,小订单都得货比三家,你理解为什么吗?如果理解的话表明你基本上算是入了门。这是学习曲线,你要么在现在的公司经过,要么在别的公司。但如果你想在这个职业做的话,你一定得经过。否则,你永远是个门外汉,在表面漂浮。 只有理解后才可能改进。有能力改进表明你真的入了门。加上你的语言背景和愿意学习进取的心态,职业发展会很快的。 详细>>
  • Rick Lee: 刘老师, 您好!我去年刚毕业的,英语专业,现在在一家矿业公司采购部做业务员助理,我认为公司的物流采购太缺乏战略性和计划性,每天忙着做单子,有时候甚至很小的东西都要询比价三家。采购经理也很少抓战略层面的东西。我现在不想在这家公司做了,但还想从事物流采购这方面的工作,也是看到您所说的“三语人才”稀缺,希望自己能一直朝这个方向发展下去,但是去应聘一家新的公司,怎么才能让这个公司认可一个英语专业的员工来做采购,当然,只要能进这个门槛,日有所学,日有所进,就能慢慢成长起来,现在是一家新公司的这个物流采购的大门会不会向像我这样不是很有资历,又全无专业背景的人敞开? 详细>>
  • Li Luoqing: 首先多谢您的意见! 目前公司的一线销售人员有参与,但有些心不在焉:因此预测准确度一直徘徊不前。而缺货又的确伤害了我们的业务,于是就幻想通过增加库存来解决。公司马上会引进一套预测软件,但是如果没有市场需求的“传感器”和一套信息分析“处理器”;再好的系统也没有用。 详细>>
  • 蒋华茂: 1、如果预测没有销售人员的参与,只能说明你们的需求计划人员很厉害或者你们对预测根本就是不重视;最前沿的销售人员才是市场需求的“传感器”,你们的需求计划人员经常跑市场吗? 2、预测准确率这一项大指标完全可以控制你说的“销售人员为了减少缺货的机会,只是一味增加预测。”这个问题,看你们的执行情况了,这又是刘老师经常说的“人”的问题了。 详细>>
  • Luoqing Li: 关于绩效体系的问题:如果销售人员根本不必对预测准确度负责,预测准确度只是需求计划员的职责,那该如何操作?或者销售人员为了减少缺货的机会,只是一味增加预测,又该如何改变? 详细>>
  • 蒋华茂: 涉及预测订单管理之类的事情,谈一下个人的看法,毕竟各行各业情况不一样,并没有通则来解析如何做好预测: 1、销售人员素质要高。刘老师几次讲到供应链转型从人开始,这点很重要。与客户打交道的销售、业务人员很多,负责采集预测数据的人员,老板要舍得花钱在他们身上。首先要知道什么叫预测:预测是预计将来某个时间内,某个具体产品的具体需求量。三个关键点: 1)、预计:就是估计,这需要销售人员具有很强的分析数据能力(客户不会给出很精确的数据,或者有时候为了应付,根本就是错的数据,只有靠自己去分析、整理)和工作经验,虽然靠的是人,这里面没有什么真正的科学性。 2)、某个时间分五年、年、半年、季度、月度、旬,有些还具体的周、三天,但是,大多数具体到天已经没有意义了,这不叫预测了,这已经是真实需求了。 3)、注意:是具体产品,不是品种、系列、种类或者其他,如果是预测到品种、系列、种类,只能对通用部件、总成的预测计划有用,专用客户件就不行。而有些公司零部件、总成的通用性非常强,比如小轿车行业,丰田能做好JIT、零库存,不是他们能力强,而是他们的行业是这样。但是,同样是汽车行业的客车行业、特别是内燃机行业,就没有那容易了,预测到了品种、系列、种类,只是第二步。 2、绩效管理体系要好。预测不只是在外征战的销售人员的事情,公司内部的规划、市场管理、设计等部门人员都要参与。当然,绩效指标的大头还是在销售这块,因为他们是公司接收市场信息的传感器。绩效管理体系就是要做到让所有参与预测的人员为做好预测而战,真正的意识到预测准确与否是公司库存、交货、成本的关键所在。 3、预测调整反应机制。世界上没有神仙,预测不可能100%准确,发现错误如何挽救?预测调整反应机制则是很好的挽救弥补方法。 4、信息化。供应链是很多公司组成的整体,一个公司不能自己有的预测就可以了,你的供应商以及供应商的供应商也要知道预测的重要性,以及如何做好信息传递,这就是供应链信息化管理,公司要舍得开发门户平台给供应商采集数据。没有供应商参与的预测,预测工作只是一头热。 详细>>
  • 刘宝红: Mave, 这问题问得好。问题也很大,简单说几点: 1.大多客户是不会做预测的,会做的少部分也不会认真去做。拿你提到的采购员来说,他们的任务是围绕订单操作,大都为活在当今而奋斗:生产线要运转、客户的订单要发货、收货数额偏差、供应商付款等占据了他们的大多时间。哪有多少时间来做预测?即使是要做的话,八成也不懂。预测是门学问,比采购员的本职工作更难做,需要系统的培训和实践。采购员如此,采购员的内部客户也如此。客户的客户也如此。作为供应商,你可以帮助培训客户的预测能力。但这需要时间。客户的人员变换太快,新人没变旧就又走了,也是个挑战。 2.信任但要确认(trust but verify)。从多方渠道收集数据。例如从客户的采购员那里得到一份预测,从你们的客户服务工程师再得到一份数据(如果你们的产品比较技术复杂,需要客服工程师支持的话),再从你们自己的业务开发、销售等处得到一份数据。三份数据放到一起,你八成会看出点门道来。当然你还可以跟销售历史数据比较。这确认也不见得要用多复杂的数学模型。从常识角度出发也能得到很好补正。怕的就是层层照搬,以讹传讹。举个例子。有个规划员说,客户多某产品的需求量要增加两倍。问他为什么,他说客户的生产流程有变,该产品的寿命降低40%。地球人都看得出这里面有问题:产品寿命降低不到一半,用量最多也就翻一番。此类常识问题,只要你问内外客户合适的问题,你八成能得到不错的答案。 3.所有的预测都是错的,但关键是要按照预测流程来,承担“计算过的风险(calculated risk)”。这流程就是从事实出发(分析数据),以经验结束(这预测看上去对不对?)。现实工作中很多预测做得不好,正是因为忽略了事实分析,而只是依赖某些职能和个人的经验,例如采购员从工程师那里要个数字,工程师从产品管理那里要,产品管理从销售那里要,销售从客户的采购员那里要。一连串的拍脑袋,就拍出一堆垃圾数据来。你怎么知道是垃圾呢?用这块试金石:这预测看上去对不对(does it make sense)?你能解释这数字是怎么来的吗?我有一篇专文提到这个预测:看上去对不对。 详细>>
  • Mave: 刘老师您好 非常感谢您又分享了这么好的一篇文章 有一事不是很明白想请教 正如您所说的,很多时候客户的采购部门根本没有权限去拿到数据做很准确的预测,需求是根据其他部门扔过来的数直接做的,请问这个时候作为供应商具体应该怎么办? 是寻求与客户高层的合作?还是缩短自身的提前期?这个度如何把握? 如果您能结合您工作中的实例解释,实在不胜感激 详细>>

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此日记由 刘宝红 发表于 2010-07-16 23:44July 16, 2010 11:44 PM

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