January 2025 归档

计划上做不到精益求精，跟计划人员的专业能力息息相关。

采购权集中了，集中采购就有了组织保障；需求整合了，集中采购就有了规模效益的基础。这里要讲的是供应整合，以最大化集中采购的效果。

在管理方式上，模块化可以说是欧洲车系的贡献，大众以工程师的方式，从产品开发开始，应对成本和速度问题；精益是日本车系的贡献，丰田从生产制造入手，应对成本和速度（当然今天的精益已远超生产制造领域）；流水线则是北美车系的贡献，福特以流水线、大批量的方式来应对成本与速度。以这三个企业为代表的汽车行业深刻地影响了供应链管理，也极大丰富了人类对商业活动的管理。

看到路透社的报道，说鉴于"萨斯"的经验教训，加拿大人学聪明了，开始提前准备。据说2007年，渥太华市就备了5500万只N95口罩，一直在仓库里放着。这不，等了十几年，新冠病毒来了，终于有了用武之地，可惜那堆积如山的口罩早已过期了。 

一提起信息化，首先想到的往往是让计算机帮我们做决策，亦即智能化。但智能化的前提是自动化：离开自动化，数据就难以稳定地产生和获取，也很难释放人力资源来做好决策。所以说，在信息化的过程中，先要自动化，然后才是智能化。

让我们拿踢足球打比方，来进一步理解指数平滑法的逻辑。

乔布斯去世两周年之际，我重温他在斯坦福大学毕业典礼上的演讲，听了一遍又一遍。就如精致的iPhone和iPad一样，这个15分钟不到的演说，没有一句废话，注定是励志演讲中的精品。相信几十年、几百年后人们听起来，还会是热血沸腾。

"拿信息换库存"在国内不大听到，在北美却时有耳闻。传闻最广，大概要数沃尔玛创始人山姆·沃尔顿的话："人家以为我们变大，是因为我们在小镇上建大店；实际上，我们变大，是因为我们拿信息换库存"（黑体由作者加）。

我做了好几年的计划经理，最多的时候在全球有二十几位计划员，分布在北美、欧洲、亚洲等多个地区。那么大的团队，有人晋升了，有人离职了，有人做全职妈妈了，就注定一直在招新人。每次有新人，培训就是个大问题：采购员的话你可以给他本《采购手册》什么的读，而给计划员的书呢，不管是英文，还是中文，翻破地皮，就是找不到一本合适的，说你读了这本书，就算计划入门了。

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。

在库存控制上，总部跟分部、销售跟计划往往陷入互扣人质的情形，导致该加的加不上去，该减的减不下来。这是个典型的组织行为问题，其解决方案呢，我们这里主要讲三点。

有些公司喜欢集中采购，有些企业甚至有指标，说集中采购的比例每年要提高多少多少，好像越集中，就越是"大采购"。其实不然。我看到很多管理非常粗放的企业，采购的集中度相当高，但还是在做典型的"小采购"，比如一标一议，一标一操作；供应商有选择，没管理。

多余库存是超出正常的周转库存、安全库存的库存。

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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。

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在我的职业生涯中，有好几年是负责库存计划，跟全球的客户有八九十个库存寄售点。在日本，东芝这样的客户体量很大，需求相当平稳，离我们的仓库也就几十分钟的车程，但在客户现场寄售的库存动辄放着三四周的货。在一个以精益著称的国家，这一点也算不上"精益"。好奇心起，我就细究供应链的各个环节，看这些库存都是怎么来的，发现到处都是批处理的影子。

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在我的职业生涯中，有好几年是负责库存计划，跟全球的客户有八九十个库存寄售点。在日本，东芝这样的客户体量很大，需求相当平稳，离我们的仓库也就几十分钟的车程，但在客户现场寄售的库存动辄放着三四周的货。在一个以精益著称的国家，这一点也算不上"精益"。好奇心起，我就细究供应链的各个环节，看这些库存都是怎么来的，发现到处都是批处理的影子。

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。

有些企业雇人，更多是冲着一些名企去的，希望挖到那些企业的"空降兵"。但是，那些名企的员工，头顶成功的光环，大多是公司的成功，而非个人的成功。真正把公司成功和个人成功融为一体的，不多。

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。

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在周转周期里，走流程是很大一部分。就如一位名为"风子"的"供应链管理实践者"公众号读者所言："时间的流逝往往不是出自供应商的产品生产环节，而是自家公司的信息流，从签订订单到执行订单的时间过长"。而走流程中的相当一部分事情，比如审批，在客户眼里没有价值但往往不得不做，一大根因就是信息不对称，可以通过信息化来帮助解决。

经常有读者问，哪些公司的供应链管理最好？这就如问哪个股票最好一样：市面上最热的股票八成已经不是最好，否则就没有那么多逢高买进的悲剧了。同理，案例中读到的那些公司，杂志上经常提起的那些公司，八成都已成为老黄历。剥开华丽的外壳，八成是金玉其外，败絮其中。IBM、惠普、摩托罗拉、沃尔玛，凡是你能经常听到的那些名字，八成都难逃过热的嫌疑。

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。

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