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供应链与供应商管理:一个实践者的角度12月12日(周六),12月13日(周日)

需求预测+需求管理:供应链的第一道防线12月17日(周四),12月18日(周五)

库存计划+库存控制:供应链的第二道防线12月19日(周六),12月20日(周日)

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季节性强,一锤子买卖如何预测?

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季节性强,生命周期短,比如女孩子们穿的漂亮衣服,需求的不可预见性高,预测多了,呆滞风险大增;预测少了,补货周期又长,补货几无可能。这就相当于一锤子买卖,我们这里探讨一下该怎么预测。

这种产品的典型就是日报:作为报童,每天进多少张报纸最合适?进得多了卖不掉,最后打折直至扔掉,是库存成本;进得少了不够卖,有营收损失,是机会成本。学者们研究了多年的"报童模型",如图 1,就是从数理统计的角度来模拟这两种成本。直观地讲,进货的数量越小,卖掉最后一张报纸的概率越大,这时候边际收益高于边际成本;进货的数量越大,卖掉最后一张报纸的概率越低,边际成本渐渐超过边际收益;当两者的边际期望值相等的时候,就是最佳的进货量。

1.png

图 1:"报童模型" 权衡收益与损失,设定合理的进货量

"报童模型"的应用范围非常广,特别是产品的生命周期很短的环境,比如生鲜,面包,糕点等。"不卖隔夜肉"的钱大妈就是典型的例子:凡是当天进店的货,当天就得卖完;到了晚上7点就开始打折,半小时打一折,一直到免费派送(如图 2)。我在深圳的培训场地旁边,就有钱大妈的一个门店,我经常在晚上8点左右过去看看,那时货已经清得差不多了。这后面的逻辑就是"报童模型":假定这个门店要进20斤胡萝卜,有多少斤能全价卖掉,多少打九折,多少打八折,这根据过去本店、同类店的销售历史能够量化,求出相应的概率,匹配上相应的成本和收益,就构成"报童模型"的输入参数,反推过来求得最佳的进货量。

2.png 图 2:钱大妈的清货时间表

或许有人会说,有销售历史的好办,但问题是在快消品行业,产品当季上当季下,没有需求历史怎么办?我们可以考虑专家判断法,组织来自销售、产品、计划、运营等多个职能的专家,根据以前有可比性的产品,分别背靠背独立预测这个产品的销量(背靠背是为了减小相互影响,特别是强势人物、强势职能的影响)。围绕多个预测值,我们可以求其平均值、标准差,得到图 1中那样的正态分布曲线。然后我们量化边际收益与边际损失,确定最终的预测。

比如上面案例中的快时尚产品,专家团队有7个,每个人的预测见图 3,专家团队的预测平均值是921件,标准差是182(假定需求服从正态分布)。假定卖掉一件,毛利是50元;卖不掉的话,每件的损失是20元。假定缺货率是x,那么边际缺货带来的毛利损失就是50*x;相应地,边际过剩带来的成本损失就是20*(1-x),边际收益等于边际损失的方程如下:

50*x=20*(1-x)

x = 29%

也就是说,该产品的最佳有货率是(1-29%)=71%,相对应的Z值是0.57,乘以标准差182,等于103件。这就是说,如果我们备921+103=1024件的话,我们的边际收益就等于边际损失,实现利润的最大化,这就是对该产品的最佳进货量预测,如图 3。

3.png

图 3:一锤子买卖的最佳进货量

对于这种一锤子买卖式的预测,由于供应周期很长(比如案例产品的整个周期在3个月左右),需求的不确定性很高,我们还可以设置多个推拉结合点,采取逐点推拉的供应链执行,进一步管控库存风险。

比如有个快时尚企业采取442的做法:把40%的做成成品,40%做成半成品,20%留作原材料(当然,这比例可以根据产品的具体情况调整)。对于已经做成成品的40%,又进一步分解,其中20%的铺货,推到销售渠道、门店;另外20%留在总库,用于补货。这样,从原材料到半成品到成品,再到渠道,该企业建立了多个推拉结合点,根据成品的销售情况,定期更新需求预测,动态平衡短缺与过剩风险,决定把多少原材料加工成半成品,多少半成品加工成成品。

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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2020-11-01 23:03November 1, 2020 11:03 PM

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