September 2024 归档

从供应链的角度看，我们整体上有三类方法来降本，那就是谈判降价、流程优化、设计优化，总结起来就叫供应链降本的三个台阶，每个台阶都跟供应商息息相关（如图）。

计划由人做，人是有缺陷的，表现为各种偏见。不管是获取信息、处理信息，还是在输出信息、反馈判断结果的时候，人们都可能有意无意地掺入自己的偏见。这是人的天性，作为管理者，我们得正视并寻求解决方案。这里我们主要想讲三种偏见，以及如何应对。

刚到硅谷的那几年，我屡屡有出来单干的念头。行业动荡，公司动荡，人事变动频繁，三年间光顶头上司就换了5个。每次人事变动，都得从头开始；磨合期没过，又是新的人事变动。出来单干，不是因为有多么热衷创业，而是想逃脱。逃脱频频的变动，逃脱让人不安的环境。

有个几十亿营收的服装品牌商说，优质供应商早期介入了，但在后续的公开招标中，报价不是最低，拿不到生意，下次就不愿再帮助设计优化。

很多人问，供应商早期介入设计好是好，但供应商锁定了，价格怎么谈？他们的逻辑是，供应商一旦早期介入设计，这生意就是它们的了，"没有竞争"，价格就很难谈。在我看来，这不是竞争不充分，而是短期关系在作怪。

季节性强，生命周期短，比如女孩子们穿的漂亮衣服，需求的不可预见性高，预测多了，呆滞风险大增；预测少了，补货周期又长，补货几无可能。这就相当于一锤子买卖，我们这里探讨一下该怎么预测。

案例企业是个代理商，代理上万个产品，服务几百个客户。客户的产品生命周期在缩短，产品更迭频繁。案例企业的挑战呢，就是没法及时探知变动，调整预测，结果是短缺与过剩并存。

很多企业的问题是，设计阶段供应商早期介入了，采购没有。也就是说，设计人员纳入了供应商，但采购没有参与。供应商啥都好谈，钱不好谈；设计人员摆不平了，就推给采购：采购的任务不就是砍价吗？问题是产品开发到了这一步，供应商都锁定了，这价格还好谈吗？

我接触过几个软件公司，都是开发计划软件的。他们有的基于数理统计，提供多种预测模型以供择优选用；有的基于人工智能，通过机器学习，为需求预测和库存计划提供独特的解决方案。这些软件都远非完美，不过整体而言，要比一帮计划员拍脑袋、各行其是强。但是，很多企业就是不愿采用，或者即便实施了计划软件，实际工作中还是在Excel中手工做计划。

垂直整合后，内置的资源在专业能力上会逐步劣质化----即便不劣质化，在一个封闭环境里，提升速度也会慢于专业的供应商，逐步失去竞争力。那成本呢，还有我们一直期待垂直整合能保证的交付和产能呢？很遗憾，这些能力也会劣化，最终这些垂直整合的资源会变得"又懒又馋"，在技术和商务上都没有竞争力，且听我详细道来。

我们在前文谈到，多年高速成长后，企业普遍陷入"高增长、高成本"的"增长陷阱"：生意越做越多，钱越赚越少；账面上赚了，都赚进库存和产能里了。那么该如何跳出"增长陷阱"，重建竞争优势呢？我们得从企业运营的三大核心职能上找答案。

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。

对采购部门来说，技术指标还包括信息技术的应用，比如跟供应商的电子商务，通过信息化来达到下述目标：（1）提高效率，节省人工和运营成本；（2）把人力资源从琐碎杂务中解放出来，以做更有价值的事；（3）增加透明度和可追溯性，规避供应商相关的贪腐（阳光采购）。

有个企业的需求计划由各大区提交，在总部汇总，预测准确度历来不高，造成供应链的很多库存问题。供应链部门就建立了需求评审制度，让总部的营销、市场、财务和供应链等部门评审需求预测。但大区的销售们不满意，认为评审增加了一环，阻隔了销售与生产的有效对接。案例企业就问我，需求评审流程该如何设置。

随着本土企业做大做强，追随战略的局限性就越发明显：以前只要盯着海外的行业老大，它们做啥我们跟着做就行了；现在我们成了行业的龙头，就轮到我们做以前行业老大做的事儿了。

在需求预测上，层层报批是种很常见的做法。

一位首席采购官告诉我这么一个故事。他当年新到一个公司时，需要整体提升采购与供应链部门的水平，其中一项任务就是从外面招聘新鲜血液。该公司地处美国中部，属于那种前不着村、后不着店的地方，虽说是该州的首府城市，但上得了规模的公司屈指可数，除了他所在的那个公司外，就只有波音，那招人也就只能招波音的人了。

围绕采购订单有很多异常，比如催交、推迟、取消，英语的缩写是PPC。不变的不需要管理。对这些异常的处理，是交付管理的重要构成，也是交付灵活性的重要体现。

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。

北美某公司的供应商评估中，有一项是对来料验收中次品的处理：你们的下级供应商给你送来一件次品，在来料验收时发现了，你们对这次品怎么处理，以确保最终不要发给客户？这时候，不同管理水平的供应商，给出的答案大不相同。

需求可以分解成两部分：存量和增量。简单地说，存量就是经常性的业务。比如你开了个小饭馆，每天中午大概有50人来吃饭，这就是存量。存量一般是有规律可循的，能够通过数据分析获取。增量是变化的部分，比如附近的公司办活动，要多订30份盒饭。增量是在存量基础上的变化，因为发生了显著改变需求的事情。"从数据开始"指的是存量，"由判断结束"指的是增量，两者叠加，构成整体预测。

上世纪九十年代，我还在建筑行业，一个相当粗放的行业。豆腐渣工程屡见不鲜，但整个行业关注的却只是一个字：钱。不管是招投标，还是一轮又一轮的议价，焦点都是把承包商的最后五分钱榨出来。质量问题就如屋里的大象，人人都看得见，人人都假装不存在。

案例企业的需求相当复杂，主要分三大块：大客户，渠道客户，零星散户。大客户和渠道走的是传统的线下业务，是典型的B2B；零星散户走的是线上电商业务，通过App下订单，虽然是小商户，却跟典型的B2C业务很像。线上、线下业务并存，大客户、渠道和散户对需求的影响方式也各不相同：大客户的需求变动主要是客户驱动，比如客户自己的促销、活动等；渠道和零星散户则主要由案例企业自己驱动，比如渠道政策、线上活动等。

一位创业者联系我，说他们有业内很好的工程师，走的是轻资产路线，运营成本非常低。但随着业务的发展，他们开始讨论建工厂的事，一致认为将来建厂是必经之路。

在多年的增长至上战略下，企业进入越来越多的细分领域，业务越来越多元化，导致需求越来越复杂，需求的变动也越来越难以管理。而后端的供应链呢，层层库存加上重资产，就如一个大胖子，臃肿迟滞，响应速度慢，响应成本高。需求和供应不能有效匹配，能做快的做不便宜，能做便宜的做不快，就成了各行各业的老大难。

在多年的增长至上战略下，企业进入越来越多的细分领域，业务越来越多元化，导致需求越来越复杂，需求的变动也越来越难以管理。而后端的供应链呢，层层库存加上重资产，就如一个大胖子，臃肿迟滞，响应速度慢，响应成本高。需求和供应不能有效匹配，能做快的做不便宜，能做便宜的做不快，就成了各行各业的老大难。

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。

我在服务电信设备商时，听到这个故事。

南亚某大国有个电信商习惯性地拖欠货款。他们对华为、中兴这样做，对爱立信、诺基亚也如此。那作为应对措施，大家就都提高报价。比如上次延期支付的利息是10万美元，这次就多报15、20万美元。为什么要多报更多？因为这次你不知道会拖多久----不确定性产生成本。

从数据开始，并不是只收集数据，更重要的是分析数据，从数据中发现规律，指导后续的工作。这是我从雀巢的一位计划总监的报告中体会到（如图）。

一位采购经理刚接管一家供应商，就收到来自产品部的要求：为达到产品的"目标成本"，该供应商的零件必须降价20%。自从量产以来，这个零件已经经历了两次降价。现在都投产快两年了，为什么又突然冒出个"目标成本"来？