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刘宝红

供应链管理专栏

不要为"订单驱动"所迷惑

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我们有两种方法来驱动供应链,一种是预测;另一种是订单。订单驱动,看上去风险较小,为很多人所向往,其实未必。

首先,从严格意义上讲,这世上并没有真正的"订单",看上去是一方的订单,必然是另一方的的预测。比如你买衣服,对商场来说是订单,但对你自己来说是预测:你在预测你未来会穿这衣服。但是你知道,你有好多衣服,买来都多少年了,还挂在那里,动也没动过。在消费者力量强大的国家,你会退给商场,结果商场"煮熟的鸭子飞了","订单"最终没转化成需求;在消费者处于弱势的国家,你只能承担损失,自认倒霉。但不管怎么样,从供应链的角度来说,整个供应链是失败的,因为这件衣服没有发挥应有的价值,或者因为退货而造成更高的的供应链成本。

在供应链上,订单其实是势力博弈的结果,由弱势一方来承担预测的风险。而现实是,弱势一方往往不在最佳的位置来做预测,以及控制相应的风险,最后给供应链带来更高的风险和成本。继续拿服装为例。2013年7月中旬,我访问宁波的一家时装品牌商。那是宁波历史上最热的一天,正赶上这个品牌商的订货会。订什么时候的货?半年后冬季的货。谁在下订单?分销渠道和门店。在天底下最热的这一天,一帮渠道商以及夫妻老婆店,要预测在天底下最冷的那一天,小姑娘们喜欢什么款式、颜色,那跟投硬币有什么区别呢?几十几百个渠道伙伴分别做预测,汇集起来成为品牌商的总需求,与品牌商直接预测全国的总需求相比,预测的准确度会更高吗?当然不会。显然,渠道伙伴不是最合适的做预测的;他们是被迫做预测,下订单,根本的原因是相对于品牌商,他们处于弱势地位,被迫承担预测风险。

这里是供应链优化的基本准则:一件事,谁处在最合适的位置做,谁就应该做,否则供应链的总成本会更高。拿服装供应链来说,渠道被迫做预测,但其预测准确度更低,最后造成更大的库存风险,不但害了自己,也反过来害了品牌商。有一次我访问上海的一个服装品牌商,几十亿的大企业,董事长的头痛事就是渠道库存积压严重,表面上是压了渠道的款,亏了渠道的本,但渠道没有钱进新货,又成了品牌商的问题。这就是为什么服装行业广泛采取订货会,看上去对品牌商风险很小,其实未必,不信你看有几个品牌商在赚钱?掰着手指头也能数过来。整个服装供应链库存高企,套用媒体一句夸张的话讲,就是三年不生产,库存也卖不完。

再说说大型设备制造,另一个典型的"订单驱动"的行业。因为定制化程度高、预测准确度低、供应链周期长,大型设备商普遍"不见兔子不撒鹰",没有客户订单不生产。客户处于相对弱势地位,就不得不承担预测的风险,给设备商下订单。但是,提前那么久下单,客户有很多考虑不周全,预测准确度当然不高,为后续的配置变更,甚至订单取消埋下伏笔。客户没法及早做预测,等订单下达给设备商时,设备商已经没有足够的时间来响应。这些对设备商来说都是不确定性,而为了应对这些不确定性,他们就不得不设置安全库存,或者安全产能,导致普遍的库存周转率低下、产能利用率低下,从而降低盈利率。比如波音的库存周转率只有1.8次,平均净利率在5%不到;空客的库存周转率为1.9次,平均净利润率只有2%[1]

所以,没有真正 "订单驱动"的供应链;所有的供应链都是预测驱动的。"订单驱动"带来的安全感只是表面现象。它以牺牲供应链上弱势伙伴的利益为代价,表面上保护了强势伙伴,比如链主企业的利益,其实从供应链的整体而言,成本和风险并没有降低。相反,因为让不合适的角色做不合适的事,成本和风险反倒更高。而要真正解决问题,根本方案是把预测做得更准。

那如何把预测做得更准呢?我们得找到合适的职能做预测,从历史数据出发,由专业判断结束,综合销售和计划的智慧,尽量提高预测的准确度,这里我们不细讲,你可以参考我的供应链管理网站www.scm-blog.com。但是,不管谁做,不管用什么样的方法,到了一定程度,预测准确度就没法继续提高,或者说提高的边际效益很低。因为预测就像投篮,总有些球会投丢。即使这世界上打球最好的乔丹,命中率也不到50%。

所以,所有的预测注定都是错的。为了应对错误的预测带来的风险,人们主要采取两种措施:(1)如果能让别人做,就让别人做,结果是把问题推给弱势职能或合作伙伴;(2)实在没法推给别人,就在预测模型上下功夫,希望能够预测"准"。第一种做法让结果更糟糕,第二种做法的效果有限,因为两者都没有触及预测准确度的根本因素:供应链的响应能力。

我们需要预测,根本原因是供应链的响应能力有限。打个比方。你早晨起来,洗脸刷牙,水龙头一开,水就源源不断地来了,响应周期为零,所以你就根本不需要提前预测。相反,响应周期越长,我们对预测的依赖程度就越高,也意味着我们得更早地做预测。但问题是,我们越早做预测,预测的准确度就越低。你一下子就看得出,我们走进了死胡同,而这正是问题之所在。那根本的解决方案呢,就是提高供应链的响应能力,缩短甚至消除响应周期。

响应周期要缩短,产品标准化和设计优化是一大举措。标准化、设计优化程度高的产品好生产,所以生产周期会短。更重要的是,标准化的产品库存风险低,可以先"推"到离需求最近的地方,建成库存,一旦需求来了,"拉"动的时间就很短,响应周期就短。再就是我们的寻源策略。比如在价格至上的策略驱动下,我们找最便宜的供应商,而这些便宜供应商的产能利用率一般更高,富裕产能有限,交货周期就长,注定响应速度就不高。当然,响应周期的缩短还有很多方法,也是供应链管理面对的最根本问题之一,篇幅有限,这里不予细讲。

读完这篇小文章后,希望你至少能理解,为什么你在抱怨销售的预测不准时,老到的销售第一反应就是把球踢给你,让你缩短供应链的响应周期。虽然不是每个销售都能讲出个所以然来,但久病成医,他们也大致清楚预测准确度的根源所在。作为供应链关系的主导者,我们不能凭借胳膊粗、拳头大,把问题推给弱势一方----那跟把头埋在沙子里的鸵鸟没啥区别,而是要寻求真正的解决方案,致力于提高供应链的响应速度。



[1] 库存周转率来自http://csimarket.com(空客)和http://www.nasdaq.com(波音)。利润数据来源www.YCharts.com。平均净利润为每季度的简单平均值,波音是2003年第2季度到2015年第3季度,空客是2009年第1季度到2015年第3季度。

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刘老师,每每读你的文章,都能给我带来启发。

刘老师好,
感您分享您的经验和智慧,希望您一定要继续做下去,好让我们能够不断学习。
我是澳大利亚物流管理学的硕士,毕业后去了DHL做管理培训生,现在供职于奔驰,做售后零部件的订单管理,一直以为自己很懂供应链,现在才发现自己离专精还差得太远。尤其毕业后就没再认真的学习过,感觉自己太需要重新梳理和学习一下了。
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此日记由 刘宝红 发表于 2016-04-07 14:44April 7, 2016 2:44 PM

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