April 2024 归档

一个公司动辄有几百、几千甚至几万个产品，究竟哪些可以预测，该计划；哪些不能预测，不应该建库存？

经常听到一些行业的巨无霸们出来，到处并购，垂直整合，承诺给客户"一站式"的供应链服务。一看到这些，我就非常谨慎，因为这样的并购，跟自建产能本质并无二致，最后的结局也很相似，难脱资产的劣质化。

企业都知道选好供应商很重要，所以把大约60%的时间用在战略寻源上。但是，供应商选来后，后续的管理不同，结果却大不相同。

考不考核预测准确度，考核哪个职能，如何考核，历来是需求预测的一个热点话题。

你或许会说，我知道有个计划要比没有强，但不确定性那么大，问题那么复杂，就是不知道从哪里下手。

需求计划需要对接销售和运营，对人的资质要求相当高。可以说，在供应链管理领域，需求计划对人的综合素质要求最高。理想的需求计划人员需要具备三方面的条件：

环境经济学家哈丁发表了《公共草地的悲剧》一文，分析公共草地为什么长不好：这块草地是大家的，你把牛赶去放，他把羊赶去放，人人都毫无节制地向草地索取，但因为是无主财产，所以没有人来维护，必然导致草地退化。或许有人会说，谁说没主人，不是公共所有吗？人人都拥有，其实是人人都不拥有，就如人人都负责、人人都不负责一样。

有个快消品公司，主要产品是护肤、美容用品。公司采取轻资产运作，全部由代工厂加工。比如生产一款洗面奶，他们需要找到外盒工厂、软管工厂、塑封膜工厂，帮助生产所需的包材，完成后直接发货到化妆品加工厂，由后者灌装，把成品发送到该公司，再由该公司进行销售。作为公司的采购职能，虽然名义上是采购，其实履行的是供应链管理职责，是实际上的供应链管理部门。

企业大了，摸着石头过河的实干心态不能丢。但不可否认的是，企业越大，就越经不起折腾，越需要确定性。计划就是在不确定性中寻找确定性。用一位名叫董志江的读者的话说，公司小的时候是枪杆子指挥笔杆子，公司大了一定是笔杆子指挥枪杆子。这也是凸显了计划的重要性。

对于执行职能来说，计划就是计划，好像是个单一职能；但对于计划职能来说，计划还会细分，从需求计划到库存计划到生产计划，从中心仓到前置库位的计划，从新产品到成熟产品的计划，在具体的职责上的侧重点都有所区别。不过就绩效考核而言，这些计划职能却有很多共性，主要表现在服务水平，库存周转和呆滞库存等三方面。

这些年来，美国巨无霸们在不断衰落，但并不能改变中国企业的处境：我们还是要面对全球供应链转移的挑战。我想说的是，其实全球供应链一直在转移，怎么来到一个国家的，就可以怎么离开。网上有很多声音，有些是过度悲观，唱衰中国在全球供应链的未来；有些是盲目自信，说离了中国不灵，因为整个供应链现在都在中国。这里我想讲三点，分享自己的看法。

在高度全球化的今天，供应链错综复杂，你中有我我中有你。美国强硬派议员们希望的"去中国化"，显然是低估了全球供应链的复杂度。这也是为什么在美国，强硬派议员们中断与中国正常贸易关系的提案，先后几次都被否决。

需求计划的"进化史"，也是需求计划从单一职能向跨职能、跨企业协作发展的历史，从避免大错特错向追求精益求精的发展历程。

VMI是供应商管理库存的缩写，英语的全称是Vendor Managed Inventory，最早在零售行业出现（传统上，那个行业习惯于把供应商称为Vendor，更正式的叫法是Supplier），由沃尔玛和宝洁于上世纪80年代率先导入。我们这里把VMI当做一个专题讨论，主要是因为这些年来VMI应用广泛，但由于计划和管理不善，VMI又造成了诸多问题，不光是给供应商造成损失，也严重影响到采购方。

硅谷有个创业教父，名叫彼得·蒂尔。他的《从0到1》相信很多人读过。对于他在创新上的独到见解，我是充满敬意的；但是，对于以他为代表的美国保守主义则否。蒂尔之流认为，中国经济之所以发展了，是因为做了美国人的生意，"窃取"美国的知识产权（是的，蒂尔的演讲和采访中多次用了"窃取"一词）。每个国家的经济崛起的时候，都离不开学习别的国家，但这跟"窃取"是两回事----光靠"窃取"是不可能发展到世界数一数二的。具有讽刺意味的是，你看那些美国当年崛起的老文献中，英国对美国的评价，跟蒂尔之流对中国的评价如出一辙。

我们一直在强调，需求预测得"从数据开始，由判断结束"，主客观结合，得到准确度最高的预测。有的公司说，我们也遵循这个原则，不过是销售提需求，计划做调整。这看上去也是"从数据开始，由判断结束"，却是由错误的人在做正确的事，自然不会有什么好结果。

那是我半年内第二次见到刘君，都是在我的培训中。他不久前转入采购，负责一个大型央企北京分公司的采购部。刘君虽说入行不久，但他勤于琢磨，屡屡能一语中的。

在飞机制造这样的小批量行业，供应链之所以复杂，一方面体现在产品的零件数量、技术和工艺本身的难度上，另一方面也体现在多层多级的供应商上。汽车、家电等大批量行业在管理复杂供应链上的做法，放在小批量行业同样适用。

以前我们谈到，一线销售做预测，颗粒度太小，准确度不高；责任考核机制缺失（没见过哪个销售丢了工作，是因为预测准确度低），而没有考核机制的事情是做不好的。既然如此，为什么那么多的企业都在由一线销售做预测？

增速放缓，行业不景气，库存就成了让人谈虎色变的话题。搜索互联网，到处都是触目惊心的库存话题，比如90%的电商店铺死于库存，十个女装九个死于库存，服装行业三年不生产库存也卖不完。就连图书业也是"死书累累"，前些年的实体书库存一度高达900亿元（《近900亿元"死书"呼唤按需出版》，重庆商报）。对于众多的本土企业，用业界人士的话来说，就是供应链易断，最后死在库存上；用库存控制专家程晓华的话来说，就是仓库有多大，库存就有多少，仓库越大，死得越快。

一提到新品计划，很多人的第一反应就是可计划性太低，这就自然而然地把它推到销售、产品端，由那些职能兼职，变成拍脑袋为主了。其实不然，就如我们前面详细阐述过的，即便是用专家判断法做新品的初始预测，也得严格遵守"从数据开始，由判断结束"的计划流程，数据分析至始至终贯穿期间，主导整个专家判断流程。

一般来说，批量大的产品复杂度低，复杂度高的产品批量小。汽车是个例外：一辆汽车大致有3万个零件，复杂度相当高；汽车也有一定的批量，长期以来是大批量行业的代表。兼具批量和复杂度，可以说是汽车制造的独特和挑战之处。这也是长期以来，汽车能代表一个国家制造能力的原因。而供应链的最佳实践呢，大部分都可追溯到汽车制造。