2022年8-9月公开课(第364-368期)

需求预测:供应链的第一道防线8月25日(周四),8月26日(周五)

库存计划:供应链的第二道防线8月27日(周六),8月28日(周日)

供应链的全局观:系统应对高成本和重资产挑战8月30日(周二),8月31日(周三)

战略寻源+供应商管理:一个实践者的角度9月1日(周四),9月2日(周五)

从小采购到大采购:采购的职能建设9月3日(周六),9月4日(周日)

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不确定性大,如何避免大错特错

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计划的大错特错,主要是因为销售和运营协调流程没打通,做生意的和做运营的严重脱节,组织博弈导致信息严重不对称,导致预测准确度太低。简单地把销售目标当成需求预测,没法群策群力整合跨职能智慧,层层博弈导致的牛鞭效应,以及短缺下的过激反应,都可能造成需求预测的大错特错,以及严峻的库存和交付问题。

不能把销售目标当需求预测

把销售目标当需求预测,在管理粗放的企业相当普遍。

公司小,快速成长的时候,历史数据的可参考性较低,就只能主要靠判断,而没有人比老总经验更丰富,更能预判未来。于是老总做计划,销售目标成为需求预测。业务快速增长下,人有多大胆,地有多大产,多高的销售目标都实现了,预测准与不准影响不但。

等企业到了一定规模,业务复杂到一定地步,就没有人知道真相----真相在数据里。如果继续沿用老总拍脑袋,把销售目标当需求预测,一旦业务增长出现拐点,行业陷入低谷,就容易出现大错特错,库存、产能问题就大了。

比如一个百亿级的工程机械企业,长期以来把老总的销售目标当做需求预测。08年的金融危机后,国家投入数万亿经济刺激方案,其后几年间,工程建设遍地开花,对工程机械的需求节节拔高。等到刺激方案结束了,工程机械的需求锐减,该企业的过剩库存数以十亿元计,成了大问题。

还有个百亿级的手机公司,以前一直是快速增长,老总做计划,销售目标作为需求预测,设多高的目标都能达成。等到了一定体量,增量市场突变为存量市场,销售目标做预测,承载老总太多的主观愿望,客观性不足的问题就更加凸显。低端产品的需求计划没问题,因为老总不参与;中端产品还可以,因为体量大;高端产品风险最大,预测准确度相当低,因为老总寄予太高的期望,高度参与需求预测。结果呢,高端产品的库存压力最大。

销售目标一般是金额,层层分解到产品、渠道、客户等能够考核销售的地方,准确度注定不高。离开了自下而上的验证,销售目标就变成了硬性摊派,没什么计划可谈。于是,渠道就成了重灾区:为了达到销售目标,销售们就在月末、季末、年末一轮轮地压货。渠道压货,导致整体库存偏高,库龄问题恶化,影响产品的美誉度,又反过来影响品牌。此外,渠道压货人为造成需求的不平稳,给供应链造成更高的运营成本,产能利用率的问题也更严峻。

销售目标当需求预测,也是需求计划的初级状态。这里让我们顺便看一下需求计划的进化史,看看如何"进化"到更高级阶段,来解决这一问题。

群策群力,多人智慧胜一人

不确定性大,历史数据不足,我们就习惯性地向销售、产品、客户经理们"要"计划。于是就看到销售经理、产品经理、客户经理等拍脑袋,提需求,做计划。如果这些人都承担不了预测准确度低的风险,老总就不得不做计划。

老总做计划,准确度的问题照旧,甚至更糟糕。有位供应链总监抱怨说,你得给我们老总讲讲,让他不要做预测。我说,你们老总做预测,是他喜欢吗?当然不是。你们老总做预测,是因为需求预测怎么做的问题没有解决,预测准确度太低,没人愿意承担预测的风险,最终就由最能承担风险的人做计划。

不管是需求部门提需求,还是老总做预测,都是寄希望于那个看上去最厉害的人。但是,一个人的智慧,总是没法跟多人智慧相比,导致大错特错频频。《超预测:预见未来的艺术和科学》一书中说到,(在预测上)一个人要打败多个人,需要有很强的能力和相当的训练(也意味着交了很多学费,试了很多错);一群人要打败一个人,则不需要多少专业知识和训练。

群策群力,整合团体的智慧,是应对高度不确定性,避免大错特错的有效举措。常见的就是德尔菲专家判断法。其基本逻辑是,对于同一判断对象,不同人从不同角度有认识,这些认识整合到一起,便形成更全面、更准确的认识。三个臭皮匠,能顶一个诸葛亮,就是德尔菲法的通俗解释。

我在美国参加一些会议,经常看到组织者在入口处放一大罐巧克力,让与会者有奖竞猜。几十几百人猜的平均值,跟真实值非常非常接近。比如有一次实际值是296个,竞猜的平均值为292个。我后来在上海、深圳多次重复这个实验,只是把巧克力换成糖,得到类似的结果。

有的人猜得多,有的人猜得少,两者会互相抵消。在数理统计上,这叫"大数定律",就是说样本越大,其平均值越接近真实值。群众的智慧不可忽视。多份研究表明,职场流言有70%到90%的是准确的。我们的经验也表明,无风不起浪,职场流言是有群众基础的。德尔菲法就是用结构化的方式,来整合群体的智慧,以避免大错特错。

德尔菲法形成于二战后期,主要是帮助美国空军的新武器开发。因为是新武器,没有多少可参考的数据,美国空军就请来相关方面的专家,每个专家在各自领域对新武器有一定的认识,让他们背靠背,独立作出判断,匿名汇总后反馈给大家,进行第二轮的判断,如此这般,不断改进,直到达成共识。当然,也可能经过一定轮数,还是达不成共识,那就表明德尔菲法并不合适,得找别的方法。

德尔菲专家判断法的具体做法,我在《需求预测和库存计划:一个实践者的角度》中有详细的描述和案例。这里我想讲一下,跟我们常见的会议讨论相比,德尔菲法有什么不同,以及企业在实施德尔菲法时常见的错误。

需求预测的精髓是"客观"二字,而常见的会议呢,人与人之间互相影响、博弈,往往难以得到客观信息。比如不管老总多么民主,他坐在那里,大家总是自觉不自觉地跟着他的思路走。职能之间也互相博弈,一个职能说什么,往往取决于别的职能说什么。级别高的人影响级别低的人,经验丰富的人影响经验不足的人,强势职能影响弱势职能,这些都影响了群策群力的效果。

德尔菲专家判断法有三个特点,来尽可能发掘客观信息,让信息变对称,帮助我们做出更好的决策。其一,独立,专家们背靠背做判断,这样避免了相互影响和博弈。其二,匿名,这样让大家畅所欲言,没有后顾之忧(当然,为了约束信口开河,专家们要罗列判断依据和假设)。其三,多轮循环,上轮的判断整合起来后,组织者以匿名的方式提供给专家团队,帮助下一轮改进判断。

避免过激反应,动物本能做计划

极度短缺下,企业过激反应,比如本能地拔高预测、拔高安全库存,给供应商超出补货周期的订单,都可能造成大错特错,非但不能解决眼前的短缺,反而造成短缺后的过剩。

有个高科技企业是行业里的佼佼者。前几年芯片行业短缺,货期一再延长,就给硅谷的供应商下了很大的订单,足够未来数年的用量。等发现的时候,光一个芯片,在途和在库已有4500万元的货,够用22个月半了。这期间如果设计变更了,客户的需求变化了,或者技术升级换代的话,库存风险以千万元计。

哪该怎么办?退给供应商?不行,货要么已经到手了,要么已经发到香港,正在办理入关手续,而且供应商早就说过不能退。卖给别的公司?供应商早就料到这一招,在合同中约定不能卖,否则的话可能冲击渠道,造成混乱。这个供应商在硅谷,总部离我家就半个小时的车程,经历了半导体行业多年来的起起伏伏,这样的事情见得多了,早就在合同中把这些路给堵住了。

这后面的根源呢,就是短缺下的过激反应,疯狂拔高预测,增加安全库存,给供应商一年两年三年的订单等。但问题是,这样做,能否解决短缺问题?当然不能:供应商没法给你发货,是因为他们没产能,没库存,而不是你下的订单不够大。拔高了预测,增加了安全库存,给供应商很多订单,你还是拿不到你要的货。所有的短缺都会过去,等供应商把那些货送来时,你发现坐在一堆库存上面。

这样的例子不胜枚举。芯片、电容、LED屏幕短缺,多晶硅、有色金属短缺,如此种种,过激反应造成大错特错,最后都以过剩结束。制造商如此,代理商也是。比如MLCC电容短缺,一个代理商却造成360万的风险库存。企业如此,家庭也不例外。比如新冠疫情期间,美国的防疫物资短缺可以理解,连卫生纸都短缺,但到头来,有些家庭囤的货却一两年也用不完,后面都能看到过激反应的影子。

解决方案呢,还是要回到计划的基本的准则,比如行业性短缺,或者供应商产能严重不足时,要避免动物本能式做计划,不要拔高预测、增加安全库存,只下最新采购提前期内的订单等。如果要超出提前期,一定要理解风险,认真评估风险,只承担"经过计算"的风险。我们得随时记着,所有的短缺,大都以过剩结束;所有的过剩,大都在短缺时造就

2022年8-9月视频会议公开课

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  1. 需求预测:供应链的第一道防线8月25日(周四),8月26日(周五)
  2. 库存计划:供应链的第二道防线8月27日(周六),8月28日(周日)
  3. 供应链的全局观:系统应对高成本和重资产挑战8月30日(周二),8月31日(周三)
  4. 战略寻源+供应商管理:一个实践者的角度9月1日(周四),9月2日(周五)
  5. 从“小采购”到“大采购”:采购的职能建设9月3日(周六),9月4日(周日)

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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2022-07-13 19:14July 13, 2022 7:14 PM

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