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刘宝红

供应链管理专栏

你不能寄希望于预测的准确度

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在采购和供应链上,很多公司都是一堆的麻烦,不光是供应端,更多的是需求端。也是,这些年来,需求端差异化地非常厉害,很多行业都感受到批量越来越小、需求变化越来越快。相应地,预测的准确度就成了供应链的心病。我在培训中每每谈到这些问题时,不少学员都奢望,如果预测能更准一点就好了。那神态就像《我的叔叔于勒》中的一句台词:"如果于勒竟在这只船上,那会叫人多么惊喜呀!"。我想说的是,于勒不在那条船上,预测的准确度也不会高到哪里去。所以,你不能寄希望于预测的准确度。

预测的准确度可以提高,但到了一定地步,继续改进的空间就越来越小。就如打棒球,打击率一旦超过30%,就是优秀的职业选手,再要提高,非常困难。整个历史上,打击率超过40%的球员掰着手指头就能数完。即便是提高到40%,还是有大半的球没被击中。预测是对未来的预测。未来是未知的,就如那即将快速出手的棒球,充满不确定性,你的确不知道它会是什么样子。用英语里的一句话说,nobody has a crystal ball----没人手中有个水晶球,意即可以看清未来。老话说得好,早知三日事,富贵一千年。三日事如此,何况三周、三个月呢。你不知道你不知道的,事情就是那么简单。等你把你知道的、你或许知道的都知道后,剩下的就是你不知道你不知道的。这时候,你要么是听天由命,要么是另想出路。一昧在预测的准确度上死磕,无异于把脑袋一遍又一遍地往墙上撞,虽然看上去努力了,其实是没什么回报的。

另谋出路之前,让我们先考虑一个问题:为什么要预测?有人会说,那是因为需求的不确定性。需求的不确定性是表象,不是本质。比如自来水,你家有时候用得多,有时候用得少,需求的确是不确定的,但从没见你预测过自家的用量----一拧开水龙头,自来水就来了,响应时间为零,为什么还需要预测呢?这就是说,要预测,是因为有响应时间,即产品的生产、运输和配送需要时间。那为什么不把产品提前生产好、配送到消费点,这样需求一来,就像自来水一样流出来?这里有库存成本和风险。理解了这两点,就不难看出,这"另谋出路"就是想办法缩短响应周期,包括生产、运输、配送的时间;如果缩短不了,就想法降低库存风险,从而可以把库存建到最接近消费的地方。这都是供应链运营的范畴。这就是说,供应链运营是预测准确度解决方案的一部分

先说缩短响应周期,即缩短产品的生产、运输、配送和等待时间。缩短周期其实是加快速度,包括产品流信息流的速度。风行全球多年的精益生产,一大目标就是加快产品流,比如采取一分钟换模,减少换模具的时间;采取预防式修理,减少设备意外停机;建立制造中心,减少生产过程中的等待时间。这都是通过各种方式,让产品流尽快流过,从而缩短生产周期。生产现场推行5S,现场整整齐齐,工具、物料都放在顺手的地方,这也是为保障生产的顺利进行,使得产品流更加有效。提高供应商的按时交货率、确保产品的质量,也是为了减少生产过程中的停机待料,以及处理质量问题的时间,确保产品的顺利流动。可以说,这几十年来,不管是哪个行业,都在加快产品流的速度上做了不少文章,让产品的加工、运输和配送过程更有效:速度更快,成本更低,质量更好。

但是,在产品的响应周期里,产品真正流动的是一小部分;在大多时间,产品是处于停滞状态,因为企业在走各种各样的流程,即信息流。在缩短产品的响应周期上,精益生产之所以效果有限,就是因为信息流的时间没有被缩短。比如在有些公司,客户订单来了后,合同评审得1到3天,以确保理解客户的需求;录入ERP前的审批又是1到3天,以确保决策是对的;录入ERP需要1天,运行MRP得1天,终于把给供应商的订单生成了;订单发给供应商前,根据金额大小又得审批,1到3天;审批结束了,放到电子交易平台,或者Email给供应商,又是1天。整个过程都在走流程,产品流没有任何事情发生,都是信息流的事。在有些公司,需求信息从客户传到一级供应商,动不动就耗掉2到3周。一级一级这样传递下去,等传到三级、四级供应商,五六周就过去了。这就是为什么有些产品的交货周期动不动就三到六个月。而交货周期越长,对预测的依赖度也就越高。

信息流的低效是个大问题。人们也意识到这点,在加速信息流方面也在做大量的尝试,比如采用信息技术和电子商务,把有些决策固化到系统里;采取扁平化组织,决策权下放,缩短决策周期。但相比在缩短生产周期上面所做的各种努力,信息流的改进上还嫌不足。这也是缩短响应周期的机会所在。所谓端对端的供应链流程改进,重点就是围绕信息流进行。供应链运营在其中扮演关键角色。

产品的响应周期不可能无限缩短,这是由物理定律决定的。比如不管你用多快的运输方式,从北美到亚洲,最快也得10几个小时,因为你没法违背物理定律,用发Email一样,把产品瞬间发到亚洲。不管你多精益,产能安排多充分,车床、铣床、磨床加工产品总是需要时间。所以,响应周期缩短到一定程度就没法缩短,继续缩短的话成本太高。这时候就得从库存角度着手:我们能不能把库存一路"推"到消费所在的地方,就像把自来水"推"到你家厨房一样。这样,以逸待劳,需求一来就供货。

但库存有风险,时间长了可能贬值,需求没了就得注销。那么,如何降低库存风险呢?这就得从设计的标准化着手。

设计的标准化有多个层面:(1)采用工业界的标准件,这是最好的标准化;(2)虽然是定制件,但同一定制件用在多种产品上也是标准化;(3)产品设计虽不标准,但生产工艺是标准化的,这也可以降低生产难度,缩短生产周期。标准化的好处是规模优势和风险聚合(risk pooling)。规模优势自不待言。风险聚合的道理也简单:产品越标准,库存积压的风险就越低,因为这个客户不用,还有别的客户要,所以对预测的准确度要求也更低;产品越标准,用的客户越多,预测就越准确。就如自来水,每家每户都在用,整合到一起,自来水公司的预测准确度就相当高;库存风险也低,对预测的准确度要求也降低,因为今天多余的明天还可以用,明天用不完的后天用。

对于供应链来说,最头痛的就是定制件:产品设计的标准化程度低,预测不准的话就成呆滞库存,库存风险高,就不能提前生产、推到需求发生的地方。此类定制件的生产工艺设计往往也独特,给生产线排程增加难度,加之批量相对较小,往往得不到足够重视,生产、配送都是。所以一旦预测失败,供应链的应急响应就挑战多多。

标准化虽说是设计的事,但也有供应链的份。比如工程师设计出了非标件,经常是因为他们不知道市场上已经有标准件;供应链最熟悉供方市场,可以弥补这一短板,把供方市场的情况反馈给设计。再比如产品需要独特的生产工艺,往往是因为工程师不熟悉生产工艺----设计工程师是产品设计的专家,却往往不是生产工艺的专家。供应链要么是自己在负责生产线,要么是管理供应商,最熟悉供应商的生产工艺,是生产工艺的专家,所以要做好产品设计与工艺设计的桥梁,争取把标准生产工艺设计进产品里。对很多供应链部门来说,这些任务看上去比较陌生,其实是需求管理的重要组成,即在需求落地之前正面地、积极地影响需求,以减少后续执行中的各种问题。要知道,产品设计是供应链的最大需求部门之一,产品设计很大程度上决定了后续供应链的成本和速度。

提高预测准确度的最好办法就是不需要预测,或者降低对预测准确度的依赖,这就如最好的防守是进攻一样。而缩短响应周期、标准化产品设计正是冲着这一目标去的。在很多公司,供应链扮演的是受害者的角色,没有认识到自己在缩短周期和标准化过程中的角色。这些公司的供应链聚焦订单层面,难以上升到系统、流程和产品层面。而不管是缩短周期,还是标准化设计,都是系统、流程和产品层面的解决方案。如果在系统、流程和产品层面做不好这两点,订单层面的绩效就很难全面提高。供应链在这两方面都大有可为。那么对供应链来说,要么是做自己能控制的,要么是继续扮演预测准确度的受害者,答案是显而易见的。

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刘老师说的深有体会,之前老板被生产忽悠,认为库存太多是因为销售预测不够准确,生产只能做一定量的库存,逼着我根据往年销售数据做销售预测,试了很多预测方法都没办法达到他们想要的结果,最后只能根据月平均销量设置了一个安全库存,但库存还是居高不下,客户需求也无法满足。后来我发现我们生产压根不知道一个产品的生产周期是多少,物流也不知道供应商和外协的交货周期是多少,完全是跟着感觉走,什么物料有了就做什么,自己想做什么就做什么,反正家里有料就做,工人不闲着就行,生产计划整天催料,催不到就改做另一种,然后销售急要什么产品再去催,催到了赶紧上线做完交差。我就跟老板提出,如果要降低库存,首先要知道我们的生产周期和供应商的交货周期,然后缩短这2个周期,就能把库存降下来。不过老板无动于衷,认为我做不好找借口,专门给我招了一个顶头上司销售经理来做销售预测,这意思就是你不行招个行的人,你也就只能做做简单的事了,郁闷。

刘老师说的深有体会,之前老板被生产忽悠,认为库存太多是因为销售预测不够准确,生产只能做一定量的库存,逼着我根据往年销售数据做销售预测,试了很多预测方法都没办法达到他们想要的结果,最后只能根据月平均销量设置了一个安全库存,但库存还是居高不下,客户需求也无法满足。后来我发现我们生产压根不知道一个产品的生产周期是多少,物流也不知道供应商和外协的交货周期是多少,完全是跟着感觉走,什么物料有了就做什么,自己想做什么就做什么,反正家里有料就做,工人不闲着就行,生产计划整天催料,催不到就改做另一种,然后销售急要什么产品再去催,催到了赶紧上线做完交差。我就跟老板提出,如果要降低库存,首先要知道我们的生产周期和供应商的交货周期,然后缩短这2个周期,就能把库存降下来。不过老板无动于衷,认为我做不好找借口,专门给我招了一个顶头上司销售经理来做销售预测,这意思就是你不行招个行的人,你也就只能做做简单的事了,郁闷。

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2018年11月中旬,我计划回国内,在上海、深圳两地第214到219次推出专题培训


  1. 供应链的三道防线:需求预测、库存计划和供应链执行,上海,11月16日(周五)| 深圳,11月23日(周五)
  2. 供应链的全局观:跨职能协作、成本控制和库存优化,上海,11月17日(周六)| 深圳,11月24日(周六)
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刘老师,第二版已到手,哈哈。要仔细啃几天

预测是有些方法论,根据历史数据做回归分析,各种数学计算,但这些适用于比较稳定客户的稳定需求产品,需求变差不会特别大的产品。而一些新产品或者需求没有特定规律的产品,这些工具基本上无用武之地。此外,跟产品周期也有关系。

平常我们平衡短缺和库存,预测的参考意义仅限于长期预测,比如三个月半年,近一点的时间的管理,其实更多需要采购人员自己对每一个Item都能进行精细化分析和跟供应商的及时沟通,JIT不会是0库存,但起码可以最大范围内的减少闲置库存。

丝丝入扣,国内为数不多的、顶尖级供应链分析专家。佩服!

建议再写一遍怎么提高预测准确性的文章,来和这篇对应;这样平衡点,--要努力提高预测准确性,但不能指望预测100%准确。呵呵

现在公司的计划经常性变动,一直存在供不应求、供过于求的情况,供应商对于计划的信任度也下降。为此,最近在研究CPFR、JDA等等,看有没有适合的流程设计。希望老师能提供一些关于计划变动引起的牛鞭反应的解决方案,能有流程图和EXCEL表更好。谢谢!

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  • Gary: 建议再写一遍怎么提高预测准确性的文章,来和这篇对应;这样平衡点,--要努力提高预测准确性,但不能指望预测100%准确。呵呵 详细>>
  • Peter wang: 丝丝入扣,国内为数不多的、顶尖级供应链分析专家。佩服! 详细>>
  • Larry: 预测是有些方法论,根据历史数据做回归分析,各种数学计算,但这些适用于比较稳定客户的稳定需求产品,需求变差不会特别大的产品。而一些新产品或者需求没有特定规律的产品,这些工具基本上无用武之地。此外,跟产品周期也有关系。 平常我们平衡短缺和库存,预测的参考意义仅限于长期预测,比如三个月半年,近一点的时间的管理,其实更多需要采购人员自己对每一个Item都能进行精细化分析和跟供应商的及时沟通,JIT不会是0库存,但起码可以最大范围内的减少闲置库存。 详细>>
  • damon: 刘老师,第二版已到手,哈哈。要仔细啃几天 详细>>

关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2015-07-06 09:39July 6, 2015 9:39 AM

此Blog上的上一篇日记为什么采购不得调整预测?

此Blog上的下一篇日记异常充分的竞争与劣币驱逐良币

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