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供应链三道防线之需求计划的进化史

不一样的角度聊跨境电商。
1987
2021-12-29 08:22


我们这里换个视角,谈一下需求计划的“进化史”(如图 1),以及中美企业在需求计划上的差异。简单地说,需求计划的整个“进化史”,也是需求计划从单一职能向跨职能、跨企业发展的历史,从避免大错特错向追求精益求精的发展历程。

最早的需求计划是单一职能在做,且往往以兼职的形式。比如,公司小的时候老总做计划,公司大点后执行职能兼职。自上而下基于销售目标做需求预测,英语里叫“政治预测”,也是这个阶段的常见的做法。单一职能做预测,预测准确度低;跨职能没达成共识,多重预测并存,是这个阶段的显著特点。

然后发展到跨职能共识阶段。本书讲的“从数据开始,由判断结束”,就是跨职能共识预测。计划职能的数据分析,加上业务端的职业判断,让预测的准确度更高;跨职能达成共识,让需求预测的约束力也更强。这也是对多重预测的应对方案,但生成的需求预测往往是非限制性的,即没有或没有充分考虑生产、采购能否满足。

图 1:需求计划的五个阶段

到了第三个阶段,需求计划达成共识的范围更大,从营销、计划延伸到产品、生产、采购、财务等职能,需求计划成为协同各职能的关键。这就是销售与运营计划(S&OP)。S&OP涉及的职能更多,时间跨度更长,需求预测成了限制性的预测,供应链得按照这个计划生产出来,销售得按照这个计划销售出去,财务得按照这个计划准备资金,生产、供应商得按照这个计划来准备产能等。

到了第四个阶段,需求预测超越企业的边界,跟供应链伙伴对接起来。这就是协同计划、预测和补货(CPFR)。这最早是零售行业发展起来的。比如沃尔玛每卖掉一瓶洗发水,相应数据就传递给宝洁,帮助宝洁安排后续的生产和补货计划。这是在拿信息换库存:信息越对称,不确定性就越小,库存也就越少。跨职能之间如此,公司之间也是。

在第五个阶段,集成业务计划(IBP)把S&OP的思路延伸到整个供应链、产品和客户,形成端对端的管理流程。IBP更多地从财务视角,为企业决策层提供决策依据。IBP的出现,也跟S&OP日渐成为运营层面的工具有关。S&OP刚导入的时候,是为解决企业中长期的产能与销售目标平衡问题。但是,在实际操作中,S&OP越来越下沉到运营层面,成为日常运营中各职能达成共识预测的工具。IBP就应用而生,来在更高层面指导企业决策。

这就是简单的需求计划进化史。你能看到,需求计划的影响范围一直在增大,从单一职能到跨职能到跨企业,成为形成共识的核心手段。我们常说的供应链协同,就是围绕同一个计划的协同,而需求计划是这个同一计划的基础。供应链上各环节能够串起来,需求计划扮演的角色怎么强调也不为过。

对于本土企业来说,大部分的企业处于第一个阶段,要么是基于老总的行政命令,自上而下地分解销售目标,成为需求预测;要么是一线销售、用户提需求,层层博弈、层层调整,汇总成为总预测。在这个阶段,计划职能普遍薄弱,既缺乏数据分析能力,也缺乏组织协调能力。企业普遍意识到预测准确度低,但在向第二个阶段过渡上挑战重重,因为这需要显著改变企业的运作方式这本书就是为帮助企业完成这一转变。

美国企业中,做的差的也在第一阶段挣扎,做得好的在实施销售与运营计划(S&OP),以拉通需求和供应,推动跨职能协同,但普遍挑战重重。部分企业在做第四个阶段的事,在需求计划上拉通客户和供应商。第五个阶段可以说是需求计划的理想,尚停留在系统提供商和咨询公司的宣传阶段,新瓶装旧酒,解决的主要还是前几个阶段的问题。

在需求预测上,两个国家的企业面临的挑战也不尽相同。

中国是增量市场,经济增长迅速,小公司众多,品牌不够强,相对竞争更为激烈;线上、线下模式并行,电商、新零售的比例高,改变需求的方式众多。就拿电商来说,京东、天猫上的促销活动,频率和幅度都远超亚马逊。需求变化更快,产品的SKU更多、生命周期更短,消费者的忍耐度更低(对速度的期望更高),对需求预测和供应链执行的挑战也就更大。

美国是存量市场,增长有限,由大公司主导。这些企业主打品牌和市场份额,产品其实更少,更精简,产品的生命周期相对更长,线上业务比例低,能够显著改变需求的行为较中国为少。看美国的文献和实践,计划区间一般都较长,有些甚至有几年的数据(来展示季节性),因为是成熟的经济,行业整合地比较厉害,产品导入较少,产品组合也较简单,需求的变动相对较慢,社会媒体、电商也没有国内发达,能够显著改变需求的手段较国内少。

在需求计划的聚焦点上,两个国家也就不同。中国企业还处于快速发展阶段,找对机会,避免大错特错就能赚钱。这也是为什么企业更聚焦组织和流程,打通销售与运营,因为组织和流程是避免大错特错的关键。美国企业在存量经济下,只有追求精益求精,才能在成熟经济里生存。这也反映在需求计划上,那就是更加重视软件系统,因为信息系统的特长是精益求精。

美国的人口结构相对老化,传统经济和线下零售为主,产品的创新、迭代较慢,计划软件似乎也以此类行业为主要目标。比如前段时间,我在学习一款美国的预测软件,发现其中的例子主要是啤酒,糕点,咳嗽药什么的,应用对象是传统的零售业。那些啤酒每年都在卖,咳嗽药也是换汤不换药,糕点、饮料的口味形成,也是多年积累的结果。

在中国,近年来计划软件开发的重点似乎是电商、新零售。这些系统的挑战都很一致:产品生命周期短,更迭快,很难有足够多的历史数据来做季节性、周期性分析;电商环境下,需求急上急下,成熟期短,趋势分析也难做;人为影响需求的行为多,很难光靠分析数据就能预测。数据质量低,主数据不准确,计划人员的数理统计基础薄弱,这一切都导致计划软件的应用任重道远。

工具和软件系统的应用上,需求计划一般经历三个阶段。

阶段一是Excel表加判断,这是绝大部分企业的现状,不管是美国还是中国。在这个阶段,企业主要在应对七分管理的问题,比如打通销售和运营协调流程,没有太多的精力来解决三分技术的问题,即便解决了后者,上了软件系统,效果也相对有限,因为系统没法解决流程和组织的问题。

阶段二是软件系统,能实施时间序列预测法,比如前文提到的指数平滑法。这个阶段的特点是有软件,用的是时间序列模型,完全按照需求历史做预测。从没系统到有系统,这是一个很重要的跨越。计划职能的数据分析能力也在上升,这样才能够驾驶专业的计划软件。这也是计划职能在自己能够控制的范围内,提高预测准确度。相当一部分的产品,如果基于需求历史做预测,要比层层提需求的方式更准确。

到了阶段三,系统和流程对接起来了,表现在计划职能用软件系统分析数据,应对存量部分,制定基准预测;销售、市场、产品等职能提供判断,应对增量部分,两者合起来,完成“从数据开始,由判断结束”。这对那些促销活动频繁,产品生命周期短,新老交替频繁的产品尤为重要。

就需求计划的未来来说,“三分技术”上会有很多机会,比如大数据、人工智能等,但挑战仍旧是“七分管理”,即供应链上职能与职能、公司与公司之间要建立更高的协作度、信赖度。前者是个技术问题,后者是个商务和管理问题,套用诗人西川的话,那就是“乌鸦解决乌鸦的问题,我解决我的问题”,不可混为一谈。


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