上海/深圳培训计划

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刘宝红

供应链管理专栏

为什么采购不得调整预测?

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在培训采购与供应链管理时,我每次都有个讨论问题:计划给出的预测,当采购传达到供应商时,你们做调整吗?为什么?

有的学员说,他们做调整。原因挺多,比如预测的准确度太低、供应商的良率太低,或者是纯粹是为了安全----说是每周100个,万一120个呢?得,那供应商您就按120个准备吧。这些理由,看上去很正当,其实未必。

先说预测的准确度太低。我的第一个问题就是:如果计划做的预测不准,采购何德何能,可以预测得更准确?是离需求更近、知道更多的需求情况,还是分析能力更强,能从历史数据中得到更多的信息?都不是。计划跟销售、产品甚至客户打交道,离需求更近;计划的数据处理、分析能力更强。在信息没有计划多、能力没有计划强的情况下,采购注定做不出更好的预测。如果计划的预测准确度太低,解决方案是督促他们改进,而不是越俎代庖,由采购来做计划。即便是采购的预测做得更好,你也不能代替计划,因为这样导致计划得不到锻炼,没法提高预测的质量,职能分工不清、职能之间的相互博弈等恶果就更不用说了,后面还会谈到。

再说供应商的良率。小采购说,如果知道供应商的良率是90%,那么他会把预测上浮10%。不过想想看,在良率方面,采购能比供应商知道的多吗?而且供应商也不知道采购已经加了富裕系数,他们的生产计划再加个富裕系数,结果就是双重上浮,导致需求信息的过度放大(也叫牛鞭效应)。对于良率问题,根本的应对措施是督促、帮助供应商改进生产流程与质量控制。如果一时没法改进,则建立一定的安全库存----安全库存的作用就是应对不确定因素,而良率问题是典型的供应不确定性。上调预测,只是给供应商带来更多的不确定因素。

有些公司出于"不误事"的考量,当一个职能做不好自己应该做的事时,就由另一个部门来做。这表面上看解决了一时不误事的问题,其实为很多长期问题埋下祸根。比如有个公司,采购部门是典型的"小采购",经常没法完成供应商寻源的任务。为了不误事,设计部门就介入,甚至派员工到现场去找供应商。设计部门本来就人手不足,对这些额外的供应商寻源任务意见多多,找到一个能干活的供应商就拉倒,基本上不会货比三家;而采购部门呢,因为设计的单点寻源,在后续价格谈判、质量和交期管理上困难重重,所以对设计意见多多。设计干了活,不但没有得到好,采购反而是意见多多,两个部门关系就非常紧张。那解决方案呢,要么是把供应商寻源的任务转移到设计部门,给设计配备更多的人手干这活儿;要么是提升采购部门的能力,让他们能够履行供应商寻源的能力。在大公司,学雷锋、"不误事"只能适用于职能之间的搭接地带,即每个职能的辅助任务,而不是核心任务----你没法永远帮助一个职能做他们的核心任务。我们常说的"救急不救穷",也是这个道理。

频频介入另一个职能的核心任务,不但造成职能分工不清,而且给系统注入人为的不确定因素。就预测而言,调整本身就是不同职能之间的博弈。比如销售说100,计划打个八折,变成80。那么销售为了保证得到100,下次告诉计划的预测就是125。类似的博弈在销售与计划、计划与采购、采购与供应商、供应商与下级供应商之间进行多次后,你就能理解为什么需求信息越来越不准,造成牛鞭效应,最后要么是过剩(大家都加个富裕系数),要么是短缺(大家都打个折)。这是供应链管理的一大挑战。供应链上的不确定因素本来就够多了,而这种人为导入的博弈更是自作孽、不可活。

另外,一旦开始博弈,客户职能就可能更加轻率,导致输入信息的质量更低。就拿预测博弈来说,假定销售花了很多功夫,制定一套销售预测,下达给计划,计划做出各种各样的调整,那下次销售还会花那么多的时间预测吗?答案是不会。本来要花3天时间做的预测,现在花3个小时就整出来了:不管我做得有多好,反正你都会调整,那我为什么还要花那么多精力做呢?随便做做得了。这种情况下,销售没法控制过程,就开始控制结果:反正我给你预测了,你怎么调整都可以,前提是得保证有货,没货的话我把你的脑袋给拧下来。这不,在预测上,销售和计划本来是朋友,互相博弈的结果是把本来的合作伙伴变为敌人,跨职能协作更加困难,职能之间的互信更低,最终带来更多的成本。

博弈与反博弈的结果是谁的话也不可信,即使是真话也是如此。读冯骥才的《俗世奇人》一书,里面有篇文章,说有个酒婆,每天傍晚来小酒馆买一杯低质烈酒,一饮而尽,然后踉踉跄跄离开。因为酒馆老板在烈酒中兑了水,这酒劲就打了折扣,酒婆摇摇晃晃走个一二百米,到了十字路口,酒劲正好过了,于是安全过街。这一天,酒馆老板老来得子,感激之下,就决定少做缺德事,停止给烈酒里兑水。酒婆不知道,还是照饮一大杯,踉踉跄跄摇晃到十字路口,酒劲却没醒,下面的惨事就甭提了。在有些行业,比如合同制造业,上下游之间习惯性博弈,上游给的预测习惯性地虚高,供应商拿到客户的预测就先打个折,否则就成了客户的仓库和银行。弄到后面就成了"假亦真时真亦假",真假难辨,谁先诚实谁先死,结果是谁也不敢停止博弈。这也是过去把未来扣做人质。

那这问题怎么解决?其实很简单:停止博弈。销售与运营计划(S&OP)的一大目标就是消除职能之间的博弈,推动跨职能协作,制定公司范围内的最佳预测,然后指导整个供应链的各个环节。这个最佳预测遵循"从事实出发,由判断结束"的原则,由计划依据系统里已经有的数据进行数据分析,再配以销售的直觉判断。当然其他部门也可以提供信息,帮助优化预测。比如一个部件尽管是采购方的独特件,但是供应商的通用件,采购把这信息提供给计划,那么在预测上就可以做得比较富裕一点,万一有过剩,可以较低的成本或免费退给供应商。可以说,这个最佳预测汇集了各职能的最好智慧,没有一个职能可以做得更好,那就成为唯一的预测,指导供应链的各个环节来执行,让大家对就对到一起,错也错在一起。在供应链里,不确定性就是成本。消除了职能之间的人为博弈,就是消除了大量的不确定因素,从而降低成本。

让人忧心的是,有的公司习惯性地对预测层层加码,却不知道其危害。有一次在北京培训,一位来自设备行业的学员说,他们行业一直在走上坡路,需求总是高于预测,所以他们给供应商预测时,总会增加一个富裕系数。这是新能源行业的龙头企业。这些年来新能源行业发展迅猛,该公司一路跨越100亿,正在冲击200亿的大关,供应链的产能瓶颈不断,采购就通过给供应商的预测层层加码来应对。这逻辑就如价格谈判中的高要价:给我降20个点,其实如果能拿到8个点就达到目标了。我问他,2000年前后硅谷有同样的情况,预测节节拔高,但总有一天需求会停止增长,甚至走下坡路,就跟人不能一直长个儿一样,你知道后果有多恐怖吗?答曰不知道。思科等公司当年动辄就注销一二十亿美金的库存,15年后,当然是没人记得了。不过历史注定会重演,无非是时间、地点不同罢了。人会停止长个儿,企业当然会停止增长。可怕的是,经过二三十年的经济景气,越来越多的人意识不到这一点,这注定是要付出高昂的代价。

附:这是一个读者分享他们的做法。汽车行业。

这篇文章对我尤其感触颇深,我本身就从事计划相关工作。

我们公司是属于汽车零配件制造行业。从主机厂客户获取的预测数据来源主要有3类:一、全年计划,体现客户全年销售和生产计划;二、3个月内周别计划和后3个月内的月别计划(六发计划),作为公司内销售与运营会议的基础预测数据;三、周计划,作为每周生产的依据。(其实还有第四类数据,同步供货信息,即客户实时需求。)

首先,采购不参与预测数据的决定或调整,基本由计划部门直接采纳客户六发计划指定。(采购的主要职能在于前期供应商选择,价格谈判,及量产后降价谈判,商务协调)

其次,要不要在客户计划的基础上设置富裕系数或者打折,需综合各方面的信息(一般不设富裕系数,每个月对比客户初版计划和最后达成数量,只会少,不会多),

我的考量因素主要有:当月客户销量;当前客户库存及库位容量;去年同期销量;客户促销信息;其他同级别车型上市或销量情况;国际政治环境(尤其是日系车)......

但是,我们不能总看着后视镜开车,未来的形势雾里看花,打折的系数大多是凭直觉。

现在,集团越来越关注预测和实际的一致性。也就是说,即便实际销量大大超出预测,也要受到质疑:我们的情报获取能力,我们的直觉......

我们还可以从哪些方面着手,进一步提高计划的准确性?

对于上面预测准确度问题,我的答复如下:

预测的准确度方面,可先从管理需求做起。参照我的文章:https://scm-blog.com/2012/03/how-to-manage-demand.html

预测的准确度提高到一定地步就很难再提高。需要从缩短采购前置期和生产周期、周转周期来应对----如果没有这些Lead Time的话,就根本不需要预测(谁预测过自来水?打开龙头就来了,Lead Time是零)。另外,还得从产品设计出发,尽量标准化设计,这样可以整合需求,对预测的准确度要求不高。可参照这篇文章:https://scm-blog.com/2014/11/response-trap.html

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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)
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很受启发!对于提高预测的准确性,降低提前期是更为有意义的思路之一。

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此日记由 刘宝红 发表于 2015-07-02 09:07July 2, 2015 9:07 AM

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