2022年10-11月公开课(第372-376期)

需求预测:供应链的第一道防线10月27日(周四),10月28日(周五)

库存计划:供应链的第二道防线10月29日(周六),10月30日(周日)

供应链的全局观:系统应对高成本和重资产挑战11月1日(周二),11月2日(周三)

战略寻源+供应商管理:一个实践者的角度11月3日(周四),11月4日(周五)

从小采购到大采购:采购的职能建设11月5日(周六),11月6日(周日)

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需求预测:分门别类,区别对待

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最新专著《供应链的三道防线:需求预测、库存计划、供应链执行》第2版,刘宝红著, 京东预售。

有个养殖企业,营收在几百亿的级别,长期以来是需求拉动:养殖场有需求,就提交库管,驱动采购来满足。需求拉动的问题有二:其一,给供应链的响应时间太少,经常成为紧急需求,导致加急赶工运营成本高,内部用户体验也差;其二,需求零散,难以聚合,缺乏规模效应,导致采购价格偏高----即便签订总量合同,拿得更好的价格,但因为需求是零散的,批次多,跨度长,供应商最终也往往要求随行就市,实际收取更高的价格。

比如总部采购预计到一种产品价格要大涨,就要求各子公司快速集中申购,锁定价格;多次提醒,各区域采购部也有行动,但使用部门不重视。很多子公司的用户不申购,因现场无法存放、暂时需求不明等。有些子公司即使下单了,也不让供应商发货。有些子公司让供应商备货,供应商以无订单、资金压力为由拒绝。最终,大部分供应商坚持按行情定价,最终合同采购仍然按行情价签。

这看上去是个采购问题,其实是个计划问题:各内部用户提需求(这里是数以百计养殖场),预测颗粒度太小,预测准确度低,特别是申报几个月外的需求的话;看上去是使用部门不重视,其实是预测准确度太低,库存风险太高,这些内部用户就宁可牺牲价格而不愿提前建库存。那解决方案呢,就是对这样的材料集中计划,集中采购,集中存储,然后内部用户随用随取。这是利用需求的聚合效应,提高整体预测准确度,降低库存风险。

他们的问题是,几千、几万个采购对象,究竟什么可以预测,该计划;什么不能预测,不可计划?要计划的话,是在总公司层面,还是子公司或者养殖场层面?

很多人想到的就是ABC分类法,比如A类产品贡献80%的营收,B类产品贡献15%,其余贡献5%等,根据它们对业务的影响,决定是否要计划,在总部、子公司还是养殖场层面计划等。这是从业务的视角来分类产品,但从计划的角度看,价值5000元的A产品和价值5分钱的C产品单价差别很大,对业务的影响大不一样,但完全可能用同样的预测模型,采取同样的计划方式,因为他们的"计划特性"一样。

那什么是"计划特性"呢?简单地说,计划特性就是产品的需求特点,可从两个维度来描述:稳定性频繁度。需求越频繁、越稳定,产品的可预见性越高,可计划性也越高;需求越不频繁,越不稳定的情况正好相反。当然,这里我们一般会用需求历史,假定历史需求有一定的重复性,如果有设计变更、生命周期等显著改变需求的行为,我们会另行考虑。

对于需求的频繁度,我们这里导入13周频次的概念,亦即在过去的13周里(1个季度),有多少周有需求。比如13周频次为5,表明在过去13周里,有5个星期有需求。这里的判断标准很简单:在特定的一周,如果有需求,那就是1;如果没有,那就是0;把13周的值累计起来,就得到该产品的13周频次。13周频次越高,表明需求越频繁。26周频次、12月频次的概念类似。

如图 1,这是某电商的13周频次图。其中有2500多个SKU的13周频次为零,表明这些产品在过去13周内没有一周有需求;500多个SKU的13周频次为3,表明这些产品在过去的13周里,有3周有需求。这些都是典型的长尾产品。13周频率越高,产品越可能是短尾,但并不一定是短尾,因为这里还有个需求的稳定性问题:需求虽然频繁,但不稳定的话,我们会归入"中尾"。

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图 1:需求的频繁度:13周频次(示例)

对于需求的稳定性,我们导入离散度的概念。如图 2,假定产品的需求符合正态分布,我们用离散度(也叫离散系数)来描述需求的稳定性。比如过去20周,示例产品的每周平均需求是49.6个,需求的标准差为18.2,那么该产品的需求离散度就是0.37(49.6÷18.2=0.37)。在图 2中,我们也显示了Excel中计算标准差的公式。

从数理统计的角度看,标准差本身就能反映需求的稳定性。但是,产品的平均需求不同,其需求的标准差也缺乏可比性,比如需求越高的产品,其标准差一般也越大,反之亦然。离散度是对标准差的归一化,让不同产品有了可比性。

图片2.png

图 2:需求的稳定性:离散度(示例)

基于需求的频繁度和稳定性,我们可以把产品分为三类。第一类是需求频繁而且稳定的产品,我们这里称之为可以预测的"短尾";第二类产品的需求相当频繁,但不稳定,这里称之为难以预测的"中尾";第三类产品的需求既不频繁,也不稳定,是不可预测的"长尾"。

要注意的是,这里的短中长尾定义,跟我们平常看到的有联系,但也有不同。平日看到的"短尾",更多地是从业务的角度来阐述,需求相当频繁,营收占比也较大,其实也包括"中尾"(有些企业叫"头部"产品)。从计划的角度出发,我把需求频繁,但变动性也大的"短尾"单列出来,这就是"中尾"。在这三类产品中,长尾难对付,但相对来说是小灾小难,因为业务占比较小;"中尾"在业务中占比更大,更容易导致大错特错,其实是最难对付的。

对于短中长尾产品,我们用更形象的方式来描述,如图 3。根据不同类型的产品,我们有不同的计划方式,由不同的职能来主导:

· 对于短尾产品,历史数据有相当大的可参考性,主导职能是计划。

· 对于长尾产品,要么由订单驱动,要么由销售提需求,主导职能是销售(除非是在更大的颗粒度做预测,那时计划成为主导)。出于服务水平考量,不得不备的长尾产品,计划也可根据有限的需求历史,或者产品管理、设计、销售等的建议,设置一定的安全库存。

· 中尾产品介于短尾和长尾之间,可由计划来主导,根据历史数据,采用预测模型得到基准预测;销售、产品、市场等职能辅助,预判可能显著改变需求的事件,由判断结束。

要特别注明的是,这里讲的"计划"泛指做数据分析的人,并不一定在供应链下的计划职能;"销售"泛指有判断的人,也可能是市场、产品、品牌、设计、高管、内部用户等。

图片3.png

图 3:不同的产品,不同的职能来主导,采取差异化的预测方式

我们再回到前面的养殖企业。要决定哪些产品可计划,在什么地方计划,需要分析每一个采购对象的需求频繁度和稳定性,来量化其可计划性。比如有些产品需求相当稳定,也很频繁,那我们可以在养殖场层面做计划,建库存;另一些产品在养殖场层面是典型的长尾,但在子公司层面呈现更好的可计划性,那我们就在子公司层面建库存。还有些产品在养殖场、子公司、总公司层面都是长尾,那我们要么承担一定的风险,在总公司做计划,建一定库存(比如关键的进口备件);要么订单驱动,依靠供应商的库存(假定供应商的需求有一定的聚合效应,可计划性高)。

对于这个养殖企业来说,基层用户申报需求的做法,其实是把计划的风险向两头转移:一头是几百个内部用户,预测颗粒度太小,预测准确度太低;一头是供应商,需求的不确定性高,市场价格波动大。这两头面临的不确定性都相当高,特别是对中长期需求,都不愿意承担高风险,就博弈;博弈的结果就是随行就市,以支付更高的采购价为代价。

总部的集中采购呢,则是典型的"空手套白狼"做法,要么让内部用户提前申报需求,承担预测风险;要么跟供应商谈定"一揽子"价,但没法保证需求量,让供应商承担市场价格波动的风险。风险太高,两者都不愿承担,集中采购就没法做。基于采购对象的计划特性,在总部或子公司层面做预测,适当承担可控制的库存风险,其实是整体风险和成本更低的做法。集中计划、集中储存,有助于真正实现集中采购。

对于该养殖企业来说,采取基层用户申报需求的做法,主要是因为担心库存风险和资金积压。他们的顾虑是,现在改为计划,库存金额会不会更高?答案是不一定。现在是申报需求,并不意味着没库存:基层用户深知,一旦需求落地了才申报需求,按时交付就可能成问题。那么,他们就适度提前申报,这其实是在做预测;因为预测颗粒度小,预测的准确度低,库存积压就是自然而然的了。不然,仓库里塞得满满的东西都是怎么来的?

在合适的层面做计划,提前备库,其实降低了整体的库存风险。同样,由于集中存储,整体库存的周转效率更高----一线申报需求,伴随的是分散存储,有些库存在信息系统里甚至都看不到,不同养殖场的库存很难调用,"货到地头死",结果都是库存高企。计划得当,提高库存的齐套率,都有助于降低整体库存(想想看,一边在短缺,一边在爆仓,整体原材料的库存反倒更高,因为别的物料都来了)。至于建立计划机制后,用户体验更好,运营成本更低,则是库存以外的好处了。

2022年10-11月供应链系列公开课

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  1. 需求预测:供应链的第一道防线10月27日(周四),10月28日(周五)
  2. 库存计划:供应链的第二道防线10月29日(周六),10月30日(周日)
  3. 供应链的全局观:系统应对高成本和重资产挑战11月1日(周二),11月2日(周三)
  4. 战略寻源+供应商管理:一个实践者的角度11月3日(周四),11月4日(周五)
  5. 从“小采购”到“大采购”:采购的职能建设11月5日(周六),11月6日(周日)

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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2021-12-16 19:19December 16, 2021 7:19 PM

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此Blog上的下一篇日记全新《供应链的三道防线》第2版上架了

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