2024年5月现场公开课(第456-466期)

需求预测:供应链的第一道防线上海(5/18,周六);深圳(5/22,周三)

库存计划:供应链的第二道防线上海(5/19,周日);深圳(5/23,周四)

供应链管理:高成本、高库存、重资产的解决方案上海(5/17,周五);深圳(5/24,周五)

供应商管理:一个实践者的角度深圳(5/15,周三);深圳(5/25,周六)

采购的职能建设:从小采购到大采购深圳(5/16,周四);深圳(5/26,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,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。

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(如达不成,则表明德尔菲法不合适)

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》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。

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。

德尔菲专家判断法正好完美避免了会议的问题。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。这些都有助于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。

避免"牛鞭效应"造成的多重计划

牛鞭效应也叫长鞭效应,指需求变动沿着供应链层层放大,造成多重需求预测和相应的库存问题。越是远离需求,看到变动就越大,库存问题也就越多。这后面的问题呢,是组织博弈带来的信息不对称。

公司内部也有牛鞭效应。比如客户说预测是100个,销售不信任客户,说万一需求更多怎么办?那就变成120。计划想,销售不知道他们是干什么的,万一需求更多怎么办?那就变成140。同样的逻辑,到了采购就变成160,到了供应商就变成180。

在牛鞭效应的作用下,短缺的时候,需求会层层放大,最后会形成过剩;过剩的时候,需求会层层缩小,最后造成短缺。供应链越长,需求失真的情况越明显;越在供应链后端,离需求越远,看到的需求变动也越大。短缺与过剩交替,带来业务的周期性变动,都是牛鞭效应在作祟。

如果在供应链的后端的话,比如芯片制造,终端市场的微小变动就会变得很大,导致严重的短缺和过剩问题。2010年前后是极度过剩,存储芯片都卖成白菜价了;2020年前后是极端短缺,有些芯片的交货周期都超过一年了,都离不开牛鞭效应导致的需求预测的大错特错。

信息不对称下,层层博弈,就造成多重需求预测。你知道,真实的需求最终只有一个,这N重预测中,至少有N-1个是错的,最后都造成过剩和短缺问题。多重预测下,就相当于销售念的是佛经,计划念的是圣经,采购念的是道德经,大家念的经都不一样,供应链怎么能协同呢?

牛鞭效应的根源是信息不对称。那解决方案呢,就是让信息变对称。

在公司内部,我们要从数据开始,由判断结束:有数据的职能选择合适的预测模型,制定基准预测;有判断的职能拿出那些可能显著改变需求的计划,比如促销、活动、上新,以及其后的假设;两者结合,让信息变对称,并且达成共识,从而得到准确度最高的预测。放到更大范围,就是销售与运营计划(S&OP),核心目的也是达成"同一个计划"。

在公司之间,就是推动协同计划、预测和补货,亦即CPFR。比如销售终端数据直接传递给制造商,就避免了在零售商内部层层汇总、层层调整(你知道,人的天性是看到数据就做点调整,不然觉得自己没增加价值似的)。再比如渠道商跟品牌商用同一个系统,所有的进出存都在系统里,品牌商能看得到,供品牌商来做补货,那渠道商就没法博弈,人为调整下单量。

5月供应链系列现场公开课

围绕我的系列畅销书,我设计了五门精品课程,2024年5月份(第456期-466期培训)正在报名。


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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2024-05-08 05:25May 8, 2024 5:25 AM

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