供應鏈總監的策略為什么失效？

鄧為民　劉曉敏

面對“高庫存與高缺貨并存”的困境時，供應鏈總監該采取什么策略？怎樣才能保證這種策略行之有效？

本文的案例來自于一位供應鏈總監的日記。這位供應鏈總監的問題以及解決問題的方式具有代表性，很多企業面臨類似問題并采取了相似的解決思路，而解決問題的結果似乎也差不多，往往沒有達到預期效果。為什么供應鏈總監的策略沒有達到預期效果，這類問題的解決思路是怎樣的，本文將進行深入探討。

一個供應鏈總監的日記

作為某衛生潔具(中國)有限公司的信息技術及物流經理，2005年初，我已多次在會議上強調：公司的庫存問題凸顯，總部和全國各地分支機構庫存狀況都在惡化。我有種感覺，我們的整個供應鏈計劃體系存在重大缺陷。

沖突來了

2005年3月2日，銷售會議。

“每個月我們都有大量的缺貨，好不容易爭取來的訂單居然沒貨供應！每次都說庫存高，但是缺貨如此頻繁，實在讓人費解?！变N售總監強烈抗議?？偨浝硪操澇桑骸坝猩庾霾怀墒亲畲蟮倪z憾，這對我們的品牌和市場都是致命的！我們必須搞清楚問題根源并且找到有效解決辦法。希望由物流經理提出問題分析和解決辦法！”

供應鏈的“三尺冰凍”

2005年4月8日，經理會。

經過一個月調研，雖然還沒有經過細致分析，我基本了解了目前的計劃體系狀況。經理會上，我詳細報告了主要問題:

1. 庫存導向還是市場導向。公司傳統的管理模式以生產為中心，我們和客戶間很少溝通與協作，雖然有銷售預測，但是更注重企業內部生產過程和效率，而且以前市場穩定，所有的代理商都基本可控，生產計劃其實是面向庫存的，預測放在次要地位，逐漸造成生產與市場需求脫節。

2. 缺乏集成導致供應鏈不可視。在傳統的供應商、制造商、分銷商、零售商和客戶依次連接的供應鏈中，沿著供應鏈環節向上游移動，需求的不穩定性增加，預測準確度降低。其中補充訂貨的決策及相關信息管理由庫存使用者掌握，而庫存供應者只是被動接受信息，響應周期長、庫存積壓風險大，導致制造商和零售商庫存增加。

3. 預測手段粗糙。經過對目前流程和工具的分析，我們發現目前的預測工作簡直就是一個死循環！雖說能夠真正了解自己產品需求的公司寥寥無幾，但我們的高層銷售管理者甚至把預算數字當作了需求量。加上缺乏歷史、市場和行業的數據，缺乏科學的邏輯和計算手段，我們的預測很大程度上基于人的經驗和感覺。

4. 信息系統缺陷。我們的ERP系統在管理需求尤其是把需求轉化為生產計劃方面有很大的缺陷。

5. 如何進行銷售考核？公司長期考核銷售人員的銷售數字，及從工廠發到代理商的數字，代理商是否真正賣出去，我們并不關心。雖然財務上我們已經結束了銷售循環，但是作為公司業務主要部分的代理商實際變成了我們真實掌握市場情況的一個障礙，因為可能有大量的產品并沒有到達消費者手中，而在代理商的倉庫里。如果不考核售出數字及最終貨物的去向，我們既不能幫助代理商改善庫存，合理進貨，同時也無法準確把握市場。

6. 產品組合的管理。企業選擇大規模生產或者停止生產某些產品時，無論短期還是長期都對庫存有直接影響，同時對產品組合的管理手段會影響企業所提供的產品數量，產品部件的通用性會影響企業的靈活性。然而需求量越多，安全庫存的要求也就越高，從而導致了更多的庫存。

無可辯駁的分析，讓經理們終于明白了問題根源。然而解決這些問題談何容易！帶著滿腦疑惑，終于結束了一天的會議?？磥肀鶅鋈叻且蝗罩?，不徹底變革是真的無法維持下去了。

協同供應鏈：理想與現實間的無奈

5月9日，產銷協調會。

我詳細闡述了新的計劃系統的方案和要點：“在供應鏈的可視化和協同中，最有價值也最迫切的部分應該是和客戶的協同?！蔽姨岢鲇媱濗w系的項目可以從兩個方面著手：

● 組織方面：建立總部集中計劃部門，負責收集銷售部門提供的所有產品線，所有銷售渠道的客戶需求預測。根據需求預測制作生產計劃并反饋各地。每月進行預測準確率的考核。協調補貨，處理緊急訂單，監控缺貨狀況。

● 系統方面：供應鏈問題極為復雜而且相互作用，在錯綜復雜的現實當中，針對某一點的解決方案是無法從根本上解決問題的。配合當前公司正在實施的基于INTERNET的供應鏈系統，把重點側重于渠道庫存管理，面向客戶預測管理。通過管理客戶的SELL IN，SELL OUT和客戶的銷售預測，納入我們的計劃體系庫存信息共享，自動統計市場需求，作為工廠生產計劃的依據，把面向庫存生產的計劃體系轉變為面向市場和客戶的協同計劃體系。

運行效果不佳

9月29日，產銷會。

經過三個月試運行，顯然，新的計劃體系沒有能夠達到理想的效果，系統產生的數據并不完全可行。出現了諸如數據輸入混亂、預測的精確度極低等問題。

企業之間的競爭逐漸演變為供應鏈之間的競爭，企業與合作伙伴之間的關系日趨緊密，大家關注的重心是以協同商務、相互信任和雙贏機制作為企業共同的運作模式。制造商如果不能獲得零售商的最新、最精確客戶定單信息、零售商店的銷售數據、生產容量和配送能力數據，永遠不要期望任何供應鏈計劃軟件能夠精確有效地幫助你。然而純粹依靠邏輯和數學支撐的系統并不一定可行。經過細致調整，新的計劃體系是否有效還需要進一步實踐檢驗。但只要有求變的心智和鍥而不舍的精神，持之以恒逐漸改變對事物的思維方式，相信一切問題都能夠解決。 （本部分內容為供應鏈總監日記內容原文，來自互聯網。）

為什么沒有達到預期效果？

該企業面臨的問題，與所有企業在供應鏈上面臨的問題一樣——“高庫存與高缺貨并存”——這是供應鏈的基本規律，只不過在這家企業表現得尤為嚴重。

總監對產生這種現象的原因進行了分析，并總結出6個方面的問題。比較遺憾，這6個問題都是很大的問題，每一個問題都很難定義解決的程度和目標，需要長期不斷的努力才能夠解決；不是目標清晰，可以采取針對性行動的問題。雖然，問題分析得“無可辯駁”，各個部門都很關注和期望，“不徹底變革是真的無法維持下去了”，這種定義問題的方式就為 “達不到預期效果”埋下了種子。

供應鏈總監把問題鎖定在計劃體系，并從組織和信息系統兩個方面來著手。計劃體系是供應鏈運作的靈魂，抓住計劃體系進行優化無疑是非常正確的，但是著手的兩個方面都不是解決問題的關鍵。從分析看，預測不準確是所有問題的關鍵，而“建立集中部門負責收集客戶需求預測”，以及建立“把重點側重于渠道庫存管理，面向客戶預測管理”的信息系統，顯然不能解決預測不準確的難題，而只是解決問題的輔助手段。

銷售預測是銷售部門的責任，應督促銷售部門負起責任，對各區域銷售預測結果進行考核，把預測結果作為發貨參考依據迫使銷售部門提高預測準確性才是解決問題的核心。供應鏈總監沒有調動公司層面資源，要求銷售總監來提高銷售預測準確性問題，而是選擇了自己容易推動的建立收集預測信息部門，以及完善信息系統，有點舍本逐末，“沒有能夠達到理想的效果”，就在情理之中了。

問題的核心是銷售預測

雖然總監分析6個方面的問題，但是核心問題只有一個：銷售預測準確度不高?？偙O分析的6個問題中，有四個以上都與銷售預測準確度不高有關。我們來一一分析：

問題1：庫存導向還是市場導向：當然應該采取市場導向的思想，根據對市場需求的預測來編制供應鏈運作計劃，這是很容易判斷的。但是銷售預測準確是執行市場導向思路的前提，預測不準確，那就只好繼續庫存導向了。所以，表面上是庫存還是市場導向的問題，實質上是銷售預測不準的問題。

問題2：缺乏集成導致供應鏈不可視：“庫存供應者被動接受信息，響應周期長，庫存積壓風險大，導致制造商零售商庫存增加”。作者認為：這里實際應解決的問題是：銷售預測的信息(或者渠道信息)要及時和供應鏈部門溝通。而企業的實際情況可能是：銷售部門沒有預測或者預測很不準，沒有供應鏈部門需要的信息，沒有信息可以去集成，所以缺乏集成。

問題3：預測手段粗糙：這是指預測方法問題。怎樣做好銷售預測是每一個企業都關注的事情，該企業也不例外。但是應指出，預測做不好，預測方法和預測手段并非最重要，最重要的是沒有基礎數據以及對銷售預測不重視。

問題4：信息系統缺陷：“系統在管理需求以及需求轉化上功能欠缺”。作者認為：最關鍵的是銷售部門未能提供相對準確的銷售預測數據，而不是系統功能欠缺。從需求計劃到生產、采購計劃是ERP的標準功能，一般的中型大型ERP都可以提供這種功能。

問題5：如何進行銷售考核：對于銷售考核問題要分為兩個方面：一是如何考核更合理：邏輯上說，考核終端出貨數據以及渠道庫存肯定比考核對經銷商的銷售收入更合理，這不會有分歧；二是考核的可行性：沒有收集到渠道的數據，或者收集得不全（往往很難百分之百掌握渠道數據），實際上是無法按照終端出貨以及渠道庫存進行考核。問題的核心在于渠道數據采集以及數據的可信度，用于考核的數據必須具有很高可信度。

問題6：產品組合的管理：客戶需求越來越個性化，品種越來越多。這是一個基本趨勢，不以人的意志為轉移。這個問題本身與預測無關，但是它會影響銷售預測：由于品種多，銷售分散，銷售預測要做準確越來越難了。

所以問題的核心是銷售預測，提高銷售預測準確度的責任在銷售部門，所以解決該企業供應鏈問題的關鍵不在供應鏈部門，而在銷售部門。供應鏈是根據需求起舞，如果需求不準確，整個供應鏈的舞動那就是無章法的亂舞了。

核心問題的核心是數據采集

問題的核心是銷售預測問題，這仍然不具有行動指導性。因為銷售預測也是一個普遍的難題，解決銷售預測問題，提高預測準確度是一件非常難的事情，需要持續努力、逐漸改進。作為一個解決具體問題的內部項目，還需要進一步細化以找到行動著力點。

銷售預測水平的提高：需要有數據基礎、預測模型、預測工具、預測流程，而其中最難的是數據采集，為什么呢？因為數據采集涉及到商業博弈，經銷商的商業機密涉及的業務主體很多，涉及的業務面很廣，工作量最大。至于模型和工具：那只是數據處理問題，處理的方式很多，計算機處理的速度很快，變換處理模型和工具也很容易，這不是難題。實際應用的預測模型往往非常簡單，比如聯想筆記本電腦公司采用的預測模型就是移動平均法結合歷史數據分析。

所以問題的核心聚焦到數據采集問題。需要進一步分析采集什么數據？數據采集工作要達到什么目標？什么時間采集數據？誰去采集數據？

一般來說：需要采集經銷商的進銷存數據，采集零售終端的數據；數據采集的目標：比如，要采集到85％的經銷商業務數據，50％的終端零售數據需要采集到。必要的話，企業可以花錢購買終端零售數據。數據采集的時間：可以確定為每周采集一次，并對數據及時上報匯總。對于是否需要建設渠道數據采集系統，個人認為這不是實現數據采集的必要條件，Excel報表就可以完成采集統計功能，只是準確度不能保證做到百分之百，當然有系統更好。

由于數據采集是核心問題的核心，所以應該有非常強力的措施來推行。這是銷售總監要負責的，能否推動銷售部門強力進行數據采集工作是解決問題的關鍵?？梢圆扇∈裁创胧┠兀繑祿杉ぷ髋c獎金發放掛鉤（不采集完成數據不發獎金等等），對數據采集制定獎勵懲罰措施。這一定要強力推行，否則任何供應鏈問題的解決都是一句空話。作為公司管理層應有一個堅強的決心：就是用筆抄寫，也要把數據收集上來。

要輔助建立起數據收集處理的方法和機制，需要強調的是：不要把銷售渠道信息系統建設作為采集數據的先決條件，完全可以手工采集。Nike中國公司就采取過類似做法。在實施渠道信息系統之前，Nike中國公司已經進行了4年多的手工數據采集，后來實施的渠道管理系統，只不過把手工數據工作電子化了，系統實施成功的風險大大降低。

渠道當前數據是數據采集的重點，但是企業的眼光不可局限于此，還可以建立數據倉庫，從企業自身歷年的銷售數據中去發現需求規律，用于銷售預測，這也是企業非常值得做的一個事情。

沒有供應鏈上的信息流，任何其他的供應鏈管理的優化都是巧婦難為無米之吹。數據采集是解決問題的第一步，是最艱難的一個起點，并不是解決問題的全部。只是解決了數據采集問題，其他步驟都相對容易推動。

第二步：利用數據，建立對數據的感覺。

在數據采集之后，要做兩件事情：第一：要形成數據分析處理的流程方法：比如如何根據渠道各種數據做出銷售預測，供應鏈部門如何分析利用各種渠道數據。第二要逐漸形成對數據的敏感性，找到對于數據的感覺。同樣的數據，有經驗的人能夠發現很多問題，而沒有經驗的人可能覺得數據一文不值。業務部門需要對數據找到感覺，不斷挖掘數據的利用價值。比較好的做法定期組織對數據的分析討論，或者建立專門的數據分析崗位。

第三步：要讓供應鏈長期持續優化，企業需要建立經營分析體系。經營分析體系是一個業務優化機制，它包括四個部分：一套反應業務運作情況的指標→定期分析指標值、指標差異原因以及提出解決差異的措施，形成分析報告→定期組織跨部門會議討論報告，形成解決差異的行動方案→對行動方案的執行進行跟蹤確保落實。建立了經營分析體系，就相當于定期對企業進行體檢，及時發現問題采取行動。我們公司提供專門的經營分析體系建設服務。

不妨對企業變化的軌跡做一個展望：由于每周都能夠采集上來經銷商的進銷存數據（假設85%）以及零售終端數據（假設50%），銷售部門在此基礎上形成了做銷售預測的方法，并能夠提供比原來準確得多的預測數據（假設可達到60％的準確度）。產銷協調會上能夠討論未來兩周或者一月的可執行的銷售預測以及第二月的銷售分析，指導供應鏈短期以及中期的行動。供應鏈部門從庫存導向逐步變化為市場導向。渠道信息數據向上游供應商傳遞，企業自身以及供應商的反應速度加快。未來根據這種運作模式建立信息系統支撐，供應鏈反應速度可以進一步加快，庫存以及缺貨都顯著降低……