在库存计划和服务水平上，企业可以分为三类：最差的企业是库存一大堆，但客户要的没有，服务水平很低；最好的企业是库存最低，但客户服务水平最高。这好理解：最好的企业计划做得好，知道计划客户要的东西，所以客户服务水平高；知道不计划客户不要的东西，所以库存水平低。最差的企业正好相反。但居于中间的企业呢，客户服务水平挺高，但库存也挺高，是高库存下的高服务水平。很多做得不错的企业都会归入这个门类，简称“两高”企业。
经常有人问，如何做好计划，或者说计划与执行如何联动？这里我们总结为三个环节，或者说供应链的三道防线，那就是需求预测、库存计划和供应链执行。
其逻辑如下：所有的预测都是错的，但错多错少不一样，要尽力作出准确度最高的错误的预测，提高首发命中率（第一道防线）；所有的预测都是错的，所以我们设立安全库存或安全产能来应对（第二道防线）；预测失败，安全库存没法应对的，最终要靠供应链的执行能力来弥补（第三道防线）。企业的种种问题，比如产销存匹配度低、高库存低周转、运营成本高昂，都可以在供应链的三道防线上找到答案。
就第一道防线的需求预测而言，基本的方法论是“从数据开始，由判断结束”——在历史数据的基础上，计划作出预测的初稿，根据营销的反馈（判断），作出适当调整，成为最终的需求预测。在这个流程里，计划有数据，因为他们熟悉系统，精于分析系统里已有的需求历史数据；营销有判断，因为他们整天跟客户、市场打交道，对未来没发生的事有一定的判断。两者结合，已知的数据加上未知的判断，造就了准确度最高的错误的预测——虽然所有的预测都是错误的，但这个结合供应链前后端智慧的预测错得最少。
对于“从数据开始，由判断结束”来说，虽然逻辑看上去很简单，但在执行上挑战重重。常见的错误有两个，导致很多企业在需求预测上都做不到位。
第一个错误是计划“胡子眉毛一把抓”，没法突出重点，导致销售没法有效提供判断。比如有个沿海的跨国企业，以及一个内地的本土企业，他们的计划人员都说，他们也是“从数据开始，由判断结束”——计划把所有的需求历史找出来，几十几百行的数据，一股脑儿甩给销售，由销售给反馈（判断）。那销售给反馈了没有？当然没有。问销售的副总为什么。答曰你看着那成百行的数据，从哪里下手呢？帐多不愁，那只好说没什么变化。所以说，这样的预测呢，最后就完全由计划按照需求历史做，准确度不高就可想而知了。
这里的根本原因呢，是计划没有提炼出真正需要销售判断的产品来。大多数产品相对均匀地分散给多个客户，每个客户所占的比例都很小，所以根本不用具体的销售给反馈意见——根据需求历史，加上对业务增长的整体判断，计划就可以做出准确度相当高的预测（这里的整体判断或许需要销售的管理层协助，但不需要一个个具体的销售来参与）。真正需要一线销售反馈的，是那些需求集中在有限客户的产品，这些特定的客户所占比例相当高，其需求的变化，会对产品层面的预测带来很大影响。计划需要分析需求历史，识别这样的产品和客户，以便销售有的放矢。
第二个错误是销售的数据分析能力不足，却被要求提需求（做预测）；计划的判断能力不强，却在做判断（调整预测）——错误的职能在做正确的事，注定需求预测的质量不高，导致首发命中率低下，第一道防线形同虚设。你知道，销售是没有数据的——他们的任务是跟人打交道，不是跟数字打交道，做预测就是拍脑袋为主；计划是没有判断的，因为相比销售，计划更加远离需求，怎么能做好判断呢？没数据的提供数据，没判断的做判断，就如“盲人骑瞎马，夜半临深池”，预测的结果自然一团糟。
在很多企业，要销售做预测的主要“理由”呢，就是需求变化太大，计划没法从需求历史来预测。这其实是在低估业务的可重复性，也是企业经常犯的错误。想想看，光靠一锤子的买卖，企业能做到几亿、几十亿、几百亿的规模吗？我们想说的是，虽然看上去业务的复杂度很高，变化很大，其实还是有相当的重复性。即使他们的新产品跟老产品会有不同，但总是同一类产品，比如卖糖水的可口可乐一直卖糖水，不造飞机；卖汉堡的麦当劳一直卖汉堡，不做芯片，需求上总是有一定的可比性，我们能从需求历史中学到很多。
没有人知道的比需求历史数据更多。想想看，一个几亿、几十亿的企业，销售动辄有几十、几百人，每一个人最多也就知道几十到几百分之一的需求历史。而且销售人员的流动性往往很高，知识和经验的传承也值得怀疑。低估业务的可重复性，其实是把所有的产品、所有的业务都当做例外来处理，完全依赖销售来预测，是计划没能力或者不作为的体现，显然是误导。
如果你需要大量的销售介入大量的产品预测，你八成还没有找到真正需要销售帮忙的产品。作为计划职能，我们需要有沙里淘金的能力，过滤出真正需要销售来判断的。所谓的计划提供数字，不光光是数字本身，更重要的是分析，通过数据分析，提炼出最重要的“大石头”来，帮助销售来提供判断。这样，计划有数据，销售有判断，两者结合起来，才能产生准确度最高的预测，尽管仍旧是错的，但错误的程度最低。这个预测就成为企业的唯一数字，驱动销售、计划、生产、采购和供应商等各个环节，大家都念同一本书，围绕同一个数字来计划、执行、纠偏，这也是销售与运营计划（S&OP）的精髓。
这讲的都是需求预测，即供应链的第一道防线。
安全库存水位取决于需求和供应的不确定性，以及有货率目标（服务水平），有成套的统计模型和数学公式来计算。计算安全库存也得遵循“从数据开始，由判断结束”的决策模式，即先分析历史需求的模式和不确定性，套用数理统计的公式，计算出理论上的安全库存，然后根据实际情况来调整，比如要导入新产品了，那就适当调低老产品的安全库存；年头节下了，需求会更旺盛，那就适当调高安全库存。
但是，在很多企业里，安全库存完全是拍脑袋的结果，由计划员根据经验来设定，或者用一刀切的方法，设定一定天数的需求作为安全库存。这都是典型的粗放经营，是库存计划能力不足的表现。
我们面试计划员，一般会问什么是正态分布，什么是标准差，什么是服务水平，这都是些库存计划中的基本概念。很多计划员对这些数理统计没有一点概念，他们设置的库存水位有多合理，也就可想而知了：要么太高，造成积压；要么太低，造成短缺。但不管怎样，最后都是以过剩收尾。为什么呢？出现短缺，影响到客户的满意度，内外客户就给计划压力，逼着计划加库存，不光是短缺的产品，过剩的产品也加，因为他们对计划的工作普遍不放心；计划理亏，也只有“花钱消灾”，加大库存以息事宁人。这不，对原来水位设置合理的，库存就这么系统地加上去了。
虽说库存是供应链各种问题的焦点，我们做的每一件事都会影响到库存，但“贡献”最大的，在我们看来，却是非计划职能莫属。他们的预测准确度低、安全库存设置不合理可以说是库存的最大根源。这也是为什么在建制成熟的企业里，库存指标一般是由计划来背。
当然，如果你问计划，那千百万的过剩库存从何而来，答案不外乎是销售预测不准，或者设计变更等。销售预测当然是不准的，产品设计当然会变化——等预测准确了，设计也不变更了，这企业也就寿终正寝了。正因为预测不准，设计经常变更，所以才需要计划来协调，做好库存计划，更好地对接需求和供应。在这些企业，计划一般都以受害者的角色出现。但是，不要忘了，计划也是解决方案的一部分。
当然计划也没错：库存问题是由内部客户制造的。道理很简单：价值是设计和销售创造的，问题自然也是他们制造的。这是“成也萧何败萧何”。如果设计不开发新产品，销售不做新生意，自然就不会有新问题，但这样的企业也就关门了。有能力、有责任心的计划会想方设法成为解决方案的一部分；没能力、没责任心的只会继续扮演受害者的角色，一再证明销售、市场干了傻事。
这种证明没有多大价值——内部客户做了傻事，不用证明大家也知道，因为结果就放在那里；重要的是认识到内部客户总体上是理性的，他们做傻事，根本原因是能力不够，而弥补这能力缺陷，往往得依赖计划职能。就拿需求预测的准确度低为例，看上去是销售不会做预测（这没错，销售是不会做预测的，我们后面还会详细谈到），其实是因为缺了计划这条腿，少了数据分析和支持。
第一道防线的预测、第二道防线的安全库存根基不牢，很容易失守，压力就全部转移到第三道防线，即供应链执行上了，成了生产和采购的问题。供应链的绩效看上去是执行的结果，其实是计划出来的。貌似没做到，实则没想到。
对于本土企业来说，规模能做大的，执行能力都不会太差[2]；看上去差，根本原因是计划太差，需求预测和库存计划两道防线习惯性地失守，严重影响到执行部门。当然，供应链执行本身的问题也不少，比如信息化程度低，员工深陷琐碎杂务；供应商的选择和管理不到位，订单层面问题不断；催货流程不清晰，资源重复浪费严重。跟计划的先天不足交织在一起，这些执行问题让问题更加复杂。
计划和执行形成负循环，整个问题错综复杂，系统的解决方案离不开供应链的三道防线。下面我们就分三大块，详细阐述如何构建供应链的三道防线，从需求预测到库存计划，再到供应链执行，层层设防，有效支持业务的同时，把成本降下来、库存控制住。
