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刘宝红

供应链管理专栏

自来水模式的预测机制

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不知道大家注意到没有,越是管理粗放、需求预测做得差的企业,做需求预测的人就越多。一线销售人人提需求,就是一例。其实,大多情况都跟水电、煤气、市政设施一样,不需要人人做预测;如果你发现基层、一线人人都在做预测,那八成有问题。

就拿自来水来说,我们大家谁预测过自家的用量?做预测的是自来水厂,而且自来水厂从来不会深入到千家万户,预测每家每户需要多少水;或者让每家每户"提需求",汇总起来,成为总体预测。它也不会说,谁预测谁有水,谁不预测就没水。它要做的是预测全城的需求,确保水厂有足够的水,各家各户用水时,打开水龙头,接水就是了。

与自来水厂类似的,在有些企业,需求计划部门负责编制公司层面的需求预测,一线销售等支持部门并不做预测,或者只有销售的管理层参与。需求预测主要在产品/工厂层面,不分解到区域和客户层面。其基本逻辑是,只要我们在公司/工厂层面预测好了,各分公司、省区、客户要多少就领多少得了。对于这种模式,我们就姑且取名"自来水厂"模式。

要知道,最好的预测是不需要预测,最好的协同是不需要协同。"自来水模式"模式的好处就是消除了各个分支机构预测,因而也消除了协同的必要。

图:自然运作的供应链系统就如城市自来水系统,细枝末节是不用做预测的

"自来水模式"有一定的前提,比如产品的定制化程度低、需求相对分散等。这种模式在消费品、零售、电商等行业比较普遍。对于总库、地区库、子库等构成的多阶段库存模式都适用。比如全球备件网络就是典型的例子:备件在总库做好预测,让工厂和供应商生产好足够的库存(周期一般是几周到几个月),然后各地区库、分库有需求的话,下订单向总库调货即可(调货周期是几天到一两周,主要是运输时间)。

流行时尚公司ZARA就有"自来水模式"的痕迹。它在供应链上设置两个推拉结合点。第一个推拉结合点在供应端,针对标准化的半成品,比如白胚样----不同颜色的服装有同样的白胚样,用自动化程度高的生产线大批量生产,然后根据市场需求对颜色、配件的偏好进一步定制。第二个推拉结合点是成品,在分销渠道端。ZARA在总的配送中心层面预测需求,然后呢,各地门店要多少,就下单补货多少,几天内到货----门店不做预测。通过建在两级推拉点的两个"自来水塔",ZARA避免了在预测准确度低的层次做预测,从而避免了随之而来的库存问题。

图:ZARA的两级推拉和"自来水模式"

对于定制化程度高的工业品来说,"自来水模式"就面临挑战。这就是为什么有自下而上的汇总预测。这是因为定制化程度越高,需求知识越在前端的销售、市场、产品管理等职能。比如每台几百万元的大型设备,往往会根据客户需求定制;即使同一客户,不同时期的配置也可能不同。这时候,客户或区域就变成更可靠的预测颗粒度,自下而上地汇总需求就成为选择,销售人员对需求预测的介入就更深。

对于很多企业来说,"自来水模式"和自下而上的汇总会并存,我们姑且称之为"混合模式"。比如新产品刚导入时,往往是针对具体的客户、具体的地域,自下而上的汇总模式更适合;而进入量产期,客户更加多元化,"自来水模式"就可能更合适。在混合模式下,很多企业是主要用一种模式,另一种模式供参考。这就是说,两种模式的过程独立,相互协同有限。

值得注意的是,在有些大批量行业,比如智能手机,由于产品的生命周期越来越短,运营商、地区化、销售渠道的差异,混合方式被广泛使用。比如对于运营商的集中采购、不同语言国家的需求,手机厂商更依赖自下而上的方式;而对于电商渠道和公开渠道,则采用"自来水模式"。这些都是在成品层面。对于关键的长周期物料,比如IC芯片,则是"自来水模式"方式为主,在公司/工厂层面做好需求预测,提前驱动供应链响应。对企业来说,混合模式的存在是个挑战,不过也是业务全球化、复杂化,以及产品生命周期缩短的必然结果。

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"自来水模式"有一定的前提,是单一SKU。

自来水、电力、煤气,这些都是通过主干道支干道小管道得通往每家每户啊,也就是运输渠道里只有一个SKU,才能称之为“自来水模式”吧?

要表达的是SPU吧,文中的ZARA的例子也是这样,标准化的半成品可以使用“自来水模式”,但是不同款式的成品,“自来水模式”是不适用的。

直觉和经验告诉我,模块化、标准化设计是缩短生产周期很有效的方法之一。在纺织行业里,没有哪家企业能把主要原材料的特性管理设计到如此精细的地步,很有实践的意义!

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  • leweslau: 自来水、电力、煤气,这些都是通过主干道支干道小管道得通往每家每户啊,也就是运输渠道里只有一个SKU,才能称之为“自来水模式”吧? 详细>>
  • 刘宝红: 这倒不一定。就像自来水、电力、煤气等都可以用“自来水模式”一样,SKU多少不是问题。 详细>>
  • leweslau: "自来水模式"有一定的前提,是单一SKU。 详细>>

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此日记由 刘宝红 发表于 2017-09-26 18:23September 26, 2017 6:23 PM

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