2020年7月远程视频电话会议公开课

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需求预测+需求管理:供应链的第一道防线7月9日(周四),7月10日(周五)

库存计划+库存控制:供应链的第二道防线7月11日(周六),7月12日(周日)

供应链与供应商管理:一个实践者的角度7月18日(周六),7月19日(周日)

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软件往往优于手工计划,为什么企业不用?

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接触过几个软件公司,都是开发计划软件的,主要是需求预测、库存计划。他们有的基于数理统计,提供多种预测模型以供择优选用;有的基于人工智能,通过机器学习,为需求预测和库存计划提供独特的解决方案。整体而言,这些软件要比一帮计划员拍脑袋、各行其是强。但是,很多企业就是不愿采用,或者即便实施了计划软件,实际工作中还是在Excel中手工做计划。

我想主要有几个原因。

其一,计划软件没法有效应对大错特错,比如促销、活动、项目等造成的预测准确度太低问题。我们知道,一个好的预测是"从数据开始,由判断结束;三分技术,七分管理":好的软件系统可以帮助我们分析历史数据,做好基准预测,解决好"三分技术"的问题;但"七分管理"的问题,比如销售与运营协调,由销售、市场、产品端提供判断,更好地调整基准预测,却并不是软件能够解决的。也就是说,软件能比较好地解决"怎么做",但没法解决"愿不愿做"的问题----职能博弈,信息不通畅,更多是个组织、流程的问题,需要从组织、流程角度来应对。

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计划软件强于精益求精,但弱于避免大错特错

就如图中的这个产品,前40周的需求相对稳定,计划软件可以更好地应对,比如选择合适的预测模型,做到精益求精,把预测准确度提高几个百分点什么的,在提高有货率的同时,也适当降低整体的库存。不要小看几个点的改进:Gartner的一份研究说,预测准确度每提高10个点,公司的利润率可提高5到10个点[1]。不过对计划人员来说,最大的问题还是没解决:双十一、双十二期间的预测怎么做?就拿这个产品来说,一年72%的销量集中在那几周。要知道,提高整体有货率,适当降低库存重要,但真正让计划丢了工作的,是那些大错特错。

一个软件公司说,你把历史上的促销数据给我,比如促销的产品、促销的时间、促销的力度、促销的方式、类似产品是否也在促销、竞品的促销情况等,我们可以用人工智能(AI)建模,通过机器学习来总结规律,结合下次促销的参数,来预测下个促销可能的销量。计划团队说,促销数据、促销方案在营销那边,找不到合适的人要;即便找到合适的人,也并不一定能要到。这表明,销售跟运营计划的主流程没有打通,有数据的职能(计划)和有判断的职能(销售)没法有效对接。计划职能解决不了的问题,软件系统当然也解决不了。

也就是说,计划软件的特长不是帮你打通职能壁垒,促进跨职能协作;而是帮你精益求精,把那些主要是数据驱动的计划做得更好。我们用错误的标准来衡量计划软件,当然会得到错误的结论。对于软件开发者来说,如果定位不清,把大量的精力花在解决组织、流程问题上,注定是浪费资源,在对着错误的树汪汪叫[2]。对于有些企业来说,因为整体运营实在粗放,还没有到精益求精的地步,其实是没有能力上这样的计划软件,倒是建议他们更多地发力组织、流程,促进销售与运营之间的协作,投资回报率或许更高。

其二,软件往往不能显著降低整体的库存水平。很多计划类软件把降低库存作为一大卖点,其实并非如此:好的计划软件一般会降低库存,但整体降幅往往并显著;计划软件的更大价值在于改善库存结构,把合适的库存放在合适的产品上,在适度降低库存的同时,系统提高了有货率(服务水平)。让我们拿健身减肥来打比方说明。

跟健身减肥一样,库存控制分三个阶段。在初级阶段,库存很高,但客户要的没有,就如一身肥肉,都长在肚子上(高库存、低有货),这是很多公司的起点。然后开始健身,整天跑步、举铁,一段时间下来,上称一称,很失望地发现,体重并没多大变化,甚至增加了。想想看,整天锻炼,胃口更好了,吃得更多了,体重能减轻吗?但是,你也会注意到,你的身体更加匀称,肉长到合适的地方去了。这就到了高库存、高有货阶段。那就接着练,对自己更"狠"点,改变饮食结构,生活更节制,一点点把那些肥油给练下来,肌肉更多了,体重也下来了,这就到了低库存、高有货的第三阶段。

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计划软件帮助我们迈上库控制的第二个台阶

图片来源:www.odditycentral.com

在这个三阶段"健身减肥"过程中,计划软件通过提高预测准确度、设置更合理的安全库存,把合适的库存放到合适的产品上,改善了粗放经营下,过剩和短缺并存的情况。可以说,计划软件主要在做第二阶段的事,实现高库存下的高有货。那怎么才能到达第三阶段呢?这就得回到库存的三大根源:周转周期、不确定性和组织行为,通过缩短周转周期来降低周转库存,减小需求和供应的不确定性来降低安全库存,以及改变组织行为来降低多余库存。这需要营销、生产、采购和供应链的整体协作,更多地是个执行问题,而非计划和计划软件能应对的----计划软件更多地是准确地量化,但不是改变这些库存的根源。

其三,系统和组织两层皮,计划人员不愿放弃控制。这有点费解,简单地说,就是软件虽然很好,但由于各种因素很难用,计划的结果不可靠;或者其中的逻辑复杂,计划人员没法理解,不理解就不信任,不信任就自然不用。两者都导致系统和组织两层皮,即便上了计划软件,计划人员还是我行我素,继续在Excel表格上做道场,计划软件就沦为上载计划结果,跟ERP对接的接口。

要知道,凡是个计划软件,如果要得到可靠的结果,都要求"清洗"数据。这很费事,要做好的话,会占用相当多的时间。很多企业没有决心,也就没有资源把这事儿做好,结果就是"垃圾进,垃圾出",对于计划软件的建议,计划团队当然不信,自然也koi不会去采用,软件系统就成了摆设。这是系统和组织两层皮的原因之一。

另一个原因呢,就是软件中的很多逻辑,比如预测模型的原理和择优,计划人员根本就不理解。再加上制定这些逻辑的人呢,往往是一些IT和数理统计背景的,他们懂一点计划,但其实不熟悉计划具体怎么做,导致软件系统的实操性有限。比如有些模型虽然在数据拟合度上很好,也就是说跟历史数据很匹配,但不一定符合具体的业务环境,实际预测效果并不好。计划人员虽然不懂这些逻辑,但一眼就能看出,软件系统做出的计划并不靠谱,当然就不会去用了。

就这样,计划软件就成了一个"垃圾进、垃圾出"的黑匣子。与其把命运交给这么一个没法控制的黑匣子,还不如自己继续在Excel表格上做计划,至少自己可以控制,满足自己"一切尽在掌控"中的"受控感"。不过话又说回来,很多计划人员做计划,其实是拍脑袋为主,很难说整体效果会好过计划软件。所以这种"受控感"其实是虚幻的,它无非是自己做饭自己吃,让你感到放心,并不是说比别人的更好吃。

不幸的家庭各有不幸。计划软件得不到应用,还有很多别的因素,这里就不赘述。那作为实践者,我们该怎么办?

首先,凯撒的归凯撒,上帝的归上帝:计划是"三分技术,七分管理",计划软件的强项是解决"三分技术"问题;在"七分管理"上,销售跟运营的协调流程至关重要,供应链部门都没法打通,我们当然不能寄希望于第三方和计划软件。这是组织和流程的问题,在我的绿皮书中有详细的探讨:《供应链的三道防线:需求预测、库存计划、供应链执行》(与赵玲合著)。

其次,要调整期望,理解计划类软件的价值在于优化库存结构,提高有货率(服务水平),同时控制整体库存----好的计划软件能够提高预测准确度,设置更合理的安全库存,这些举措一般能降低库存,但很难大幅度降低库存水平。

最后,该流的汗还是要流,对于实施计划软件的基础工作,一定要做到位。比如计划团队得投入资源清洗数据,这没有捷径可走,不管你用不用计划软件;计划人员要理解基本的预测模型,以及模型的择优,即便不用计划软件,这也是计划人员,特别是管理层面必须要掌握的。我的第五本书专门探讨最根本的预测模型,以及模型的择优,现在正处于出版过程,有望在2020年3月份上架:《需求预测和库存计划:一个实践者的角度》。

对于读者,我也希望了解你们是不是在用计划软件,用的话,效果如何;不用的话,为什么不用,有没有尝试用过。欢迎在文后留言,先行谢过。



[1] Forecast Accuracy and ROI Report 2012, Gartner Group.

[2] 这是英语里的一句俚语,大意是选错了重点。原文是barking up the wrong tree:以前打猎,猎狗把猎物赶上了树,却认错了树,对着错误的树汪汪叫。

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  1. 需求预测+需求管理:供应链的第一道防线7月9日(周四),7月10日(周五)
  2. 库存计划+库存控制:供应链的第二道防线7月11日(周六),7月12日(周日)
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没用计划软件,需求预测还处在由销售提报出货计划的粗放管理阶段--化工行业财务。

公司有推广APS的解决方案,给很多公司也做过一些前期咨询,在需求预测阶段很多企业醉心于找到一个“万能”的数据分析算法提高预测精度而忽略了与销售人员协同的重要性,“由数据开始,从判断结束”无法形成闭环

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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2019-12-22 15:26December 22, 2019 3:26 PM

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