在美国的绝大多数州(除了蒙大拿),公司可随时解雇员工,不管有没有理由。但理论归理论,对大企业来说,因为绩效表现问题而解雇一个人还真不容易:你得先给这员工改进的机会,制定绩效改进计划,并确定具体的改进目标;改进期限一到,双方都尽了合理的努力,员工还是达不到目标的话,这才进入解雇程序。
July 2024 归档
所有的预测都是错的,一个好的需求预测需要定期调整,逐渐逼近。但这并不是说供应链可以无限响应:供应链的柔性不是无限的。当进入一定的时间窗口,我们要控制需求预测的调整,以保护供应链的效率。否则,会造成过高的运营成本和产能浪费:频繁的调整会打乱整体的生产、配送计划,让整体交付更加不可预计;越是不可预计,越需要人为干预,这就陷入恶性循环,增加了不确定性,最终会转化为成本和库存。
有些人习惯性地淘汰供应商,把淘汰当做管理的主要方式。
跟采购方一样,供应商的供应链也需要预测来驱动。供应商能否执行到位,很大程度上取决于需求预测的及时性和准确度。
协作关系跟它的变种"合作""共赢"等一起,可能是供应商关系中最被滥用的词语。当对方嘴巴上吊起这几个词的时候,你就知道,鳄鱼的眼泪来了。在我看来,真正的协作关系须具备三个特点,必要但不一定充分的条件:(1)长期关系;(2)跟数量有限的供应商做生意;(3)共同解决问题,而不是转移问题。
在博弈论中,"智猪博弈"是个著名的纳什均衡例子(摘自"百度百科"的"智猪博弈理论")。
没人喜欢催货,但催货是供应链执行中不可避免的一部分。极端情况是行业性短缺,比如关键元器件大面积短缺,上至老总,下至采购员,都在催货,连一些百亿级的大公司也不例外:他们的供应链老总经常不在,问干什么去了,答曰到供应商那里催货了----根据催货者的头衔,供应商决定分配产能;为了不输在"起跑线"上,那就派老总去催货。
行业高峰期,有个养殖业巨头在探究垂直整合,或者跟供应商合资,因为他们的需求量大,用一位员工的话说"能够养活一个行业"(在行业集中度只有10%多一点的养殖业,这显然不准确)。我想说的是,垂直整合的真正挑战不是需求量的大小,而是需求变动:垂直整合下的重资产必须考虑季节性、周期性的需求变动,预留一定的富余量,造成淡季的产能利用问题,跟需求量的绝对大小并没关系。
你不需要是个计划专家,才能做预测。预测的能力不是天生的,人人都可以练就。
作为小公司,我们资源有限,很难对供应商做到重选择----我们派不出一帮工程师,在供应商现场做3天的评估;就那么点生意,供应商也不愿意陪我们玩。所以,小公司八成只能派个有经验的员工,到供应商现场看一看,差不多就做生意(轻选择),不行就换呗(重淘汰)。
新冠疫情没开始多久,美国就算是掉进坑里了,新冠确诊病人很快超过40万了(2020年4月7日)。特朗普可以说是焦头烂额,每隔几天就得在白宫讲话,面对媒体咄咄逼人的问题。
七月份在上海培训时,正是上海最热的几天,地面温度高达五六十度,让人真正体会到啥叫"炙烤"。但热浪阻挡不了大家学习的热情:众多企业从北京、南京、昆明、哈尔滨、武汉、苏州、秦皇岛等地赶来,共有160余人次参加了上海的供应链管理系列培训。
对一个采购品类来说,供应商选择就是制定合格供应商清单。合格清单把供应商的"口子"收起来,以后的新产品、新项目主要跟"口子"里的供应商合作,集中采购额,产生更大的规模效益。但是,"口子"收起来了,就面临着灵活性的问题:"口子"外的供应商想进来怎么办,内部客户发现更好的供应商怎么办?
行业性短缺状态下,企业过激反应,大幅拔高安全库存和需求预测,不但解决不了短缺问题,反而造成后续的过剩问题,应了"所有的短缺,最后都是以过剩结束"。特别是集体决策下,人们倾向于承担更大的风险,往往超出企业的承受力度(这就是为什么"造反"总是跟"聚众"紧密相连);同样是"集体"决策,库存的责任不明确,补救措施就不及时,把本来可以减轻的风险没有减轻。
我们之所以能够预测,是基于(1)时间序列的延续性(也叫连贯性);(2)变量之间的相关性(也叫类推性)。计划者的任务,一方面是分析历史数据,总结这样的延续性、相关性,然后是应用这样的关联性,对未来做出预判,指导供应链执行来提前准备。
有一次我到一家企业,发现上上下下都在忙着开二供,找替代料。原因很简单:关键元器件短缺,再加上业务的井喷式成长,导致芯片、二极管、显示屏普遍短缺。但是,由于技术原因,该企业的2000多个关键料号中,独家供货的占比90%多,这二供可有得开啦。
2004年,我商学院毕业不久,在硅谷的一家半导体设备公司做供应链管理,一部分职责是采购钣金件。所有采购项中,钣金可以说是最简单的,所以就让我这样的新手来练兵。
有段时间行业性供应紧张,单货源风险很高;紧缺物料供需不平衡,看上去会持续一段时间,连战略供应商都在建议多货源,开二供。案例企业问该怎么办。
多余库存是超出正常的周转库存、安全库存的库存。
垂直整合有很长的历史,在不同时期的动机不尽相同。
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对需求预测来说,上世纪50、60年代可以说是人才辈出。这里我想特别介绍一下美国的HMMS研究团队。这个团队的名称来自四位研究者姓氏的第一个字母,当时他们都在卡内基工学院(后来与梅隆学院合并,成为今天蜚声海外的卡内基梅隆大学),旨在是寻找更好的决策机制,以帮助工业界更好地应对种种库存、生产和计划问题。这些问题在宏观层面导致经济危机,在微观层面让企业经常处于应急状态----要么是赶工加急,要么是产能闲置和库存积压。
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在有些行业,压货行为非常普遍,人为加剧了需求的变动性,造成诸多库存和产能问题。
我对模块化与外包关系的最初理解,源自2009年的一个外包项目。
亚马逊的创始人贝佐斯说得好,计划B的价值就是确保计划A奏效(大意),言下之意是没有备份方案----我们不能一开始就计划失败,给自己准备逃跑路线;我们得深思熟虑,有所作为,争取首发命准。
批处理是拖长周转周期,增加周转库存的重要因素。比如本来是随到随处理,周转时间短;批处理下,需要积攒一段时间,周转时间就长。这听上去是个生产制造的概念,其实普遍的程度远超我们想象。
让我们拿需求计划为例,阐述计划的"责任链"这一重要概念。