2022年1月公开课(第340-344期)

需求预测+需求管理:供应链的第一道防线1月6日(周四),1月7日(周五)

库存计划+库存控制:供应链的第二道防线1月8日(周六),1月9日(周日)

供应链的全局观:系统应对高成本和重资产挑战1月11日(周二),1月12日(周三)

战略寻源+供应商管理:一个实践者的角度1月13日(周四),1月14日(周五)

从“小采购”到“大采购”:采购的职能建设1月15日(周六),1月16日(周日)

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SKU泛滥,需求预测怎么做

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SKU是英语里Stock Keeping Unit的缩写,直译过来是存货单元。举个例子。女孩子去买衣服,找到喜欢的款式,喜欢的颜色,还得找到自己的尺码----款式+颜色+尺码就是这里说的SKU。SKU是我们识别产品所必须的,也是商场进出存的最小单元。同样的款式、同样的颜色,中号跟小号是不同的SKU,所以需要两个不同的SKU编码来识别。

这些年来很多行业都有"快消品化"的趋势,助长了SKU的数量泛滥,导致批量越来越小,复杂度越来越高,规模效益越来越低。可以说,SKU泛滥是供应链的大敌。很多企业并没有充分认识到SKU泛滥的严重程度,习惯性地低估SKU的复杂度,在大批量行业尤其如此。

比如有个快消品企业,每年几十亿的营收。他们说自己的产品很简单,就两个系列,每个系列有6个口味,组合起来就10来种。且慢,那包装呢?标准箱、组合箱、三联装,以及季节性的产品,比如礼盒、家庭装。得,这已经由原来的10来种变成几十种。这还没有完。该企业有上千个经销商,为了防止串货,每个经销商都有唯一的客户码,这就是上千个客户码。同一系列,同一口味,同一包装,打上经销商A的客户码,就不能给经销商B。这么大的复杂度,给需求预测、库存计划和配送都带来的挑战,也就可想而知。

常见的做法是,需求预测往往是在产品甚至产品线层面做的,没有深入到型号、规格等SKU层面。这对于财务、销售来说一般没问题,但对于生产线和采购来说,必须落实到规格型号,才能运作物料需求计划MRP来驱动供应链。但问题是,如果要直接预测SKU层面的话,预测的准确度会非常低。比如在有些企业,SKU层面的预测准确度只有20%上下。

如何提高SKU层面的预测准确度,是需求预测的一大挑战,我们可用三种方式来应对。

其一,最好是控制SKU的复杂度,降低预测难度。比如有些衣服没有性别区分,小伙子、小姑娘都能穿;有些袜子采用弹性材料,单一尺寸,不管脚的大小都可以穿。再比如前些年苹果的手机简单,每年就一款两款三款什么的;三星的手机复杂,每年有十几款,前者的预测难度自然要比后者低。

这需要产品设计的标准化、模块化和系列化来支持。这降低了产品的复杂度,从产品设计的角度解决销售和供应链的大问题,显然是更好也是根本的解决方案,不过对产品开发和需求管理的要求也更高。还有,就是在公司战略上放弃量小货杂的SKU,专填"大格子"。这要求在产品复杂度的控制上有所作为,美国的西南航空和好市多是这方面的典型。

其二,不在SKU层面做预测,而是通过执行来弥补。让我们拿兰州拉面来举例说明。在讲究的店里,兰州拉面可不是一种,而是大宽、二宽、韭菜叶、二细、三细、毛细等多种选择,这就是它的SKU。拉面师傅怎么预测今天有多少人吃二细,多少人吃三细?他当然预测不准----他有那本事的话,早都去股票市场发财去了;他的解决方案是根本就不预测:客官,您要吃毛细?没关系,多拉两把即可;您要吃宽面?少拉两把就是了----他是用执行来弥补的。

这后面的逻辑呢,就是延迟SKU的差异化,用执行上的灵活性来降低对计划的要求。上世纪90年代,我在上海读大学,去有些大商场买衣服,发现有些裤子的裤腿很长,裤脚不锁边,统一尺寸,在卖的地方现场锁边,用的也是同样的战略。这要求供应链的柔性。但供应链的柔性不是无限的,特别在大批量的生产制造行业。

就拿手机来说,裸机都差不多,差异化的是包材、标签、说明书、插头等。比如欧洲的插头跟美国不同,南美的说明书跟北美的语言不同等。如果用惠普的"延迟战略",裸机会基于预测按库存生产,进一步的差异化则靠订单拉动。但是,国内的一些手机巨头做不到,因为他们的供应链是大批量导向,柔性不够;响应周期太长,灵活性不足。

所以,这些企业就不得不在SKU层面做预测。怎么预测呢?有个手机公司是层层提需求,由各战区的基层销售来预测。这些基层人员何德何能,能够预测未来几个月哪种机壳颜色会流行,大家更喜欢内存多大的手机?但不预测可不行,那就问办公室的小姑娘们喜欢什么颜色,交差了事。你知道,这样的预测准确度当然不可靠。那究竟该怎么预测?这就是我们下面要详细介绍的。

其三,在更大颗粒度做预测,然后自上而下地分解

比如耐克针对款式和颜色的组合做预测,然后按照尺寸曲线分解到具体的大小尺寸(SKU层面)。这降低了预测的复杂度,节省了花在SKU层面预测的资源,也便于汇总到更高层面来进行产能规划等。这后面的逻辑是尺寸的比例相对比较稳定,历史数据的参考性比较高。

企业可以通过建立"比例库",来积累SKU层面的信息。服装鞋帽行业的"尺寸曲线"其实就是SKU的比例库,如图 1。根据行业、产品的不同,我们可以在SKU的比例库里定义一系列因子,比如大小、颜色、材料、内存、功率以及其他配置等,再按渠道分为线上、线下、渠道等----在有些公司,同一产品在线上、线下的配置可能不同,不同线下渠道的产品也可能有差别;即便是同一配置,线上和线下的需求比例也可能不同。

图片1.png

图 1:SKU比例库的结构(示意)

来源:Reaping the Rewards of Sub-SKU Forecasting, Logility, 2013.

SKU的比例库是建立在需求历史的基础上,是需求历史的重要构成。上面谈到的饮料的标准箱、组合箱、三联装等也是SKU,可以根据需求历史来定义比例库,指导后续的计划。

不同的产品,多季度的需求历史,这么多的SKU因子,你能想象那个数据库有多大。假定一个企业每年推出500款衣服,每款衣服有6个颜色,6种尺寸,那意味着在SKU层面有18000个款式/颜色/尺寸的组合。这是驱动生产所需的SKU数量。再假定这些产品在100个门店、网店销售,那就意味着180万个SKU--店铺的组合,需要在SKU比例库维护,以指导门店、网店层面的计划。

对于SKU的比例库,这里补充两点。

其一,需求历史要清洗,否则SKU的比例可能不准确。比如有的SKU在一段时间短缺,需求历史偏低,那需要"填谷",清洗数据后再计算。再比如有的SKU当初备货太多,最后不得不打折处理,你当然不能当做正常销量,来误导以后也过量备货。

其二,随着生命周期,SKU的比例可能变化,需要动态调整。在产品生命周期的早期,我们可按照有参考性的老产品,来确定首期铺货的比例;到了生命周期的中期,产品有了一定的销量,我们可以根据实际需求来调整SKU比例;到了生命周期末期,要我们可把更大比例的量倾斜到主要的SKU,以减小慢动SKU的呆滞风险,同时更好地消化供应渠道的原材料、半成品库存。

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【1】行业不同,公司不同,区域不同,SKU的叫法也各有差异,比如最小存货单元、最小库存单位、最小存货单位等。还有叫单品、囤货单元、存货单元、库存持有单元、库存单品项、有效成品单位、最小发货单元等。

【2】客户码是生产商为了防止串货的一种做法。比如为了打开A地的市场,生产商给A地的经销商更大的折扣,但不希望A地的经销商把这些货拿到B地去销售,一方面担心A经销商到B地低价销售,扰乱B地市场;另一方面也担心A和B经销商串通起来,低价从生产商处拿货,在B地谋取更多利益。

【3】 比如美国西南航空只有一种机型,那就是波音737;他们只提供经济舱,不提供头等舱、公务舱。再比如好市多的每个店面大概有4000个SKU,而一般的超市都在30000个左右。Costco网站:www.costco.com.

【4】响应速度慢,除了大批量制造难以快速掉头外,信息化水平低也是一个关键原因。比如有个手机制造商有ERP系统,但物料计划主要是手工处理:系统里的数据不可信,MRP跑出来的结果需要人工来核对;每个机型SKU层面的BOM有几十、几百个,物料的替换关系复杂,异常情况丛生,都需要大量的人工和很多时间来处理;SKU层面的物料在途、在库库存没法系统有效获知,就没法给需求端及时做出供应承诺。这些都决定了,如果在SKU层面采取拉动战略的话,供应周期就太长,没法满足需求端的时效要求。

【5】尺寸曲线也叫尺码分布表,是英语里Size Curve的翻译。简单地说,就是对一款衣服或鞋帽,大、中、小等不同尺寸各自占的百分比。

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此日记由 刘宝红 发表于 2021-11-09 23:04November 9, 2021 11:04 PM

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