2020年10月远程视频电话会议公开课

围绕我的四本畅销书,我设计了三门精品课程,10月份(第298期到300期培训)正在报名,每门课程是两个半天,9:00-12:00。

需求预测+需求管理:供应链的第一道防线10月22日(周四),10月23日(周五)

库存计划+库存控制:供应链的第二道防线10月24日(周六),10月25日(周日)

供应链与供应商管理:一个实践者的角度10月31日(周六),11月1日(周日)

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从药典到药方:我对案例的一些想法

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我做了好几年的计划经理,最多的时候在全球有二十几位计划员,分布在北美、欧洲、亚洲等多个地区。那么大的团队,有人晋升了,有人离职了,有人做全职妈妈了,就注定一直在招新人。每次有新人,培训就是个大问题:采购员的话你可以给他本《采购手册》什么的读,而给计划员的书呢,不管是英文,还是中文,翻破地皮,就是找不到一本合适的,说你读了这本书,就算计划入门了。

美国运营管理协会APICS有成套的认证(CPIM),但光从要考5门课就能看出(这是2003年我考的时候),那要读多少本书!即便是过了认证,你还是不会做计划。比如给你一堆数字,你还是不知道从哪里着手,一步一步地预测需求、计算库存水位,虽然道理你都懂,基本的模型和公式你都见过。这就如你能把一本《新华字典》倒背如流,但还是不会写文章一样。

那怎么办?我就只能土办法来:先把新计划员从分公司叫到硅谷的总部,集中培训一周时间,手把手地教;然后让她回到自己的分公司,开始实践,但每个计划决策都得我先看过。大概三个月以后,看她会做基本的计划了,就宣布"出师",让她自己做计划,但我还是在背后紧盯着----不光是紧紧地,而且是紧张地盯着,因为计划是供应链的引擎,一旦有失误,影响就很大。这就如你学车初上路,最紧张的不是你,而是坐在旁边的教练一样。

那些年一直想,如果有一本计划手册该多好。采购就有采购手册,中文英文的都有,告诉你订单怎么做,价格怎么询,合同用什么文本,各种表格、流程图都相当齐全。那在计划领域,为什么就没见过这样的手册呢,中文英文的都没有?

我想根本原因是采购是执行,结构化的事务为主,相对直观、简单;计划是决策,更多是非结构化的事,相对更困难。这就如你可以有个手册,教士兵一招一式学习打枪;但很难有个手册,教他一步一步学做统帅。那统帅是怎么培养出来的?学习了基本功以后,比如军校毕业,就跟着另一个统帅,从一件一件的事情上学的。而这一件件的事,在我们商业管理上有个专业名词,就叫"案例"。

MBA和法学博士当属美国最成功的职业教育之列,就是靠大量的案例培养出来的:他们要么面临复杂的商业环境,要么面临复杂的法律事务,没法按照一个操作说明,或者法典做,就能解决好这些复杂的问题。计划面临的环境也很复杂,我们为什么不能用同样的方法来培养计划人员呢?

自从我的绿皮书《供应链的三道防线:需求预测、库存计划、供应链执行》出版以来(与赵玲合著),我收到很多读者的来信或留言,发现他们把大概念掌握了,但很多具体的问题还是没有解决,还是不会做计划。比如有些人缺乏基本的数据处理能力,一年的数据被拆分成50周(一年是52周,有时候剩余几天形成第53周);有些人没有基本的计划功底,连数据后面明显的季节性也不知道分析;还有些人的分析能力非常强,能够熟练应用统计软件SPSS,从中找到拟合度非常高的数据模型,但过度拟合----只要变量的次数足够高,你总可以找到拟合度高的模型,但这样的模型对未来的预测却往往很不理想。

不过你不能怪这些计划人员:他们有的以前是客服,有的以前在仓库里干,有的虽然做了多年计划,但一直是自我摸索,在怎么做计划上一直没有实质性的突破。这让我进一步意识到,从字典到文章还有很长的一段路,而这段路是没法用另一本字典来铺就----解决方案就是一篇篇的范文,放在计划上,这范文就是案例。

这就是我一年多来的主要任务:写一系列计划方面的案例,每个案例解决一个具体的问题,比如需求预测,比如库存计划,比如基本的数据分析。拯救世界得从拯救一个个具体的人开始,提高计划能力也得从解决一个个具体的问题开始。我力求这些案例都来自真实的数据----我的读者、学员提供了足够多的数据,解决他们的真实问题。如果你有问题,有数据,也可以发给我,我们一起看看,把解决一个真实问题的过程写下来,让更多的人来借鉴,不光借鉴做对的地方,而且是避免那些陷阱和错误----只要你不犯错,或者犯错最少,自然就做对了;这就如你把所有的坑都填了,这路自然就平了一样。

当然,写案例有一系列的风险,让我在这里一并说明。

第一,案例天然是特例居多,普适性不足。这就如狗整天在咬人,不是新闻;人咬狗是,因为人只是偶然咬狗。所以,你不能拿案例当理论,放之四海皆准。比如我写了个小案例,谈的是数据清洗,即处理那些异常的、非重复性的需求数据,比如促销("削峰填谷")。有人就说,这太偏了,大家如果跟着做的话,可就误导了。是的,那是用一个代理商的数据,外加贸易、电商行业等的一些经验,我本来就没想着写成一篇"如何做数据清洗"的说明文,你自然也就不能照搬,成为你"清洗数据"的操作说明。而且,案例就如文学创作,源于生活但高于生活,也有创造的成分,比如把多种情况合并到一起,这更加增加了其独特性,在借鉴的时候要注意甄别。

第二,案例就是案例,不能等同于最佳实践。我会围绕真实的问题、真实的数据做分析,做判断,并把整个过程写下来。这只是记录我是怎么思考、解决一个个具体的问题,并不是说这就是解决这类问题的最佳实践,或者说这类问题就应该这么解决。计划是做决策,复杂度很高,解决方法也很多,你或许永远也找不到最好的。所以,这些案例的目的不是找"最好的",而是希望给大家一个"更好"的解决方案。举个简单的例子。有人在把需求历史按周汇总的时候,是从某天开始,数上7天就算1周,这相当费事,但你知道没有,Excel中有个函数叫weeknum( ),可以把日期自动转换成周数?我不认为这个函数是最佳实践,但它的确是个更好的实践。

第三,案例如药方,离不开具体的适用环境。限于篇幅,或者作者的个人倾向,案例不会面面俱到,甚至会有意无意缺失一些重要的背景信息。这就如名医的验方,写出来就那么几行字,但你知道每个验方都有具体的应用环境,否则的话,这些验方就不再灵验,甚至成为毒药。这也是为什么有些名医非常忌讳留验方----他们担心后来者不加辨别地使用。这些名医留下来的是药典,介绍各种药的药性,而把配药的任务留给具体的医生。

这些年来,我写的大多东西都更接近"药典"而不是"药方",如果非要这么区分的话。但是,我越来越意识到光靠"药典"是不能解决问题的----我们没法回避"药方"层面的问题。开药方,其难度和挑战不低于写药典。放在计划领域,这是在解决"三分技术"的问题----计划是"七分管理,三分技术",管理的问题相对直观,共性较多;而技术的问题则不是,有很多特殊性。

比如同样是简单指数平滑法,同样的一个产品,不同时段的平滑系数都可能不同,遑论不同的产品、不同的公司了。我在花大量的精力,围绕具体的数据,做各种各样的分析,试图得出一定的结论,但这样的结论注定是有局限性的,甚至说很大的局限性。每次都是诚惶诚恐,怕分析错,怕误导。不过最终还是决定写下来,分享出去,相信即便错了,也是排除一种错误的做法,让读者离正确的做法更近一步。

写这些案例的时候,一直是如履薄冰,战战兢兢,特别是涉及到数理统计的地方。数理统计的公式一般会要求相当大的样本数量,以及一系列的假设。而在计划中,样本数量往往不够,假设往往不成立,这样得出的结论在数理统计上往往不够"强壮";但世界是不完美的,也就将就了(不过想过来,如果不用这些数理统计的东西,还不是由某个人拍脑袋?数理统计其实是把拍脑袋以科学的方式抽象出来,更系统、科学地找出纷繁复杂后面的规律来)。

不过,担心归担心,我还是决定尝试,写这么一本书,充满了不完美,希望先写出来,然后基于读者反馈,一版一版地迭代完善,希望最终有一本这样的书,你有了新员工,可以给他们看,说这就是些基础的计划知识----本书的这一版还达不到这点,但希望是个好的开端。也欢迎读者把你们的案例分享出来,验证、完善书中的方法论,为下一版做好准备。

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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2020-07-24 02:00July 24, 2020 2:00 AM

此Blog上的上一篇日记从计划的"七分管理"到"三分技术"

此Blog上的下一篇日记这是我的第5本书,跟其他书啥关系

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