第一道防线：需求预测：

从数据里可以学到什么？

1）发货数据的时间单元：可以看出企业运营管理的精细程度

2）客户的订货习惯：每周下单还是每月下单？是否可以接受部分发货？

一般订货频次越高，运营水平越高，需求也越稳定

订货频率的高低也决定了DPU的可预测性

3）客户的集中度：按照料号，客户，月份可以判断出，有哪些客户是集中度高的‘大石头’，计划通过数据分析来区分出这些‘大石头’，重点关注并告知相对应的销售进行判断

4）需求的变动性：过去8周需求均值Vs过去4周需求均值

5）需求的变异系数：需求的标准差/需求的平均值

从数据开始：

在动口之前，一定先动手分析数据

把问题拆分的足够细，并辅以一定的合理假设，基于不够准确的数据，同样可以做出一份相对合理的预测

由判断结束：

判断主要来自于销售。

要求销售做判断，一定要把需求预测分解到适当的层面，针对特定的产品找合适的人来做判断

1）根据客户产生的变化，需要落实到负责客户的一线销售

2）公司层面相关的变化，需要找到相应层级的相关事件的负责人，来负责判断（如新品导入，产品退市，战略指标等）

管理需求的变化

跟踪需求》识别变化》管理变化

探知变化的根源，一定要落实到具体的客户上

通过层层过滤，找到高影响，高风险的大石头：

Step1：筛选变化的幅度，在设定的历史周期 (3个月，6个月，依行业和业务形态而定，需求变动越剧烈，选择的区间越短）中，销量变化幅度变化大于（15%）的产品

Step2：筛选销货成本

销货成本： 商业企业进货成本加上间接费用之和。是商业企业销售商品时所发生的全部成本支出。分为产地批发销货成本、销地批发销货成本、零售销货成本。分别在各环节进货成本的基础上加上该环节上必须的资金占用利息、商品损耗、经营管理费等项费用构成。不同环节上不同商品的销货成本就是该环节上该商品的商业完全成本，是制定该环节上该商品销售价格的基础和最低经济界限，在很大程度上决定了商品销售价格的高低。

销货成本下降代表可能出现库存积压风险，上升代表可能出现库存短缺风险

筛选出这些大石头并不代表需要在SKU+客户层级做销售预测，这样会陷入预测颗粒度太小，准确度太低的陷阱

筛选出这些变化是为了给相应的销售人员以提示，需要重点关注这些DPU，协助计划员进行判断

Step3：给DPU设定优先级

1）销量变化的幅度：50%，25%-50%，15%-25%

2）销货成本的金额

3）需求变化的频率：两个时间周期内，有客户需求的频率的变化

根据这三个维度综合设定DPU的优先级

当资源有限时，重点关注优先级高的DPU

识别和管理大石头的过程是对常规的计划流程的补充，并不能替代常规流程

大石头的闭环管理

销售/市场反馈变化给计划员 》计划员更新需求预测 》执行部门执行，并定期更新执行情况给到计划员 》 计划员定期反馈执行情况给到销售

计划天生是个集中行为

所谓的计划下沉，结果不仅仅是全局视角的缺失，而且是责任下放而导致的责任机制缺失

计划与执行分离后，就得依赖系统和流程来对接

如何做好需求预测？

需求计划职能是以业务流程为主，并辅以信息系统的支持，承接前端销售/市场，和后端供应链执行的关键纽带

需求计划职能需要有合适的定位

1）在计划流程不成熟的初期，需求计划职能更建议归属于销售部门

流程不成熟需要通过组织来弥补，需求计划归属销售可以从KPI上增加销售部门做好预测的责任感，更能促进完成从数据分析到判断的工作

而弊端在于，需求计划容易变成销售的依附，丧失从供应链全局统合需求和供应的平衡的角色

2）当计划流程逐渐成熟稳定后，需求计划职能大多归属于供应链部门

计划和执行同属一个部门，更加能够确保计划到执行的闭环管理

并且能够达成，通过需求计划职能来管理销售这一传统强势部门的需求

3）需求计划职能需要具备的能力

1. 强大的数据分析能力

2. 跨部门的组织协调和沟通能力

3. 广泛的业务知识和经验

4）需求计划是一个专门的职能，并非销售的兼职

需求计划员主要工作是数据分析，站在全局的视角，做跨部门沟通协调的工作

其工作内容和工作方式和一线销售完全不同，是完全独立的工作，兼职做需求计划是达不到效果的

如何作准需求预测：选择合适的预测颗粒度

销售计划是感性的，需求计划是理性的，需求预测就是用供应链的理性对抗营销的感性的过程。

如何平衡销售目标和实际的销量预测？

销售目标即是销售（老板）的情感，需求预测是理性，实际备货的时候需要一定程度考虑情感，但是更多的是要依照理性的销量预测来备成品库存，有gap的部分用供应链的柔性（半成品/成品安全库存，和安全产能）来补充。

一旦在需求计划上达成一致，销售和供应链都应该按照这个目标来执行，供应链要按照这个目标来备货，销售要按照这个目标来卖货。

计划的先天不足，需要执行来弥补，这个执行既包括供应链，也包括销售。

需求预测做不好，有时候不是考核体系缺失的问题，更主要的是销售和计划不知道怎么才能做好

管理是解决‘怎么做’。考核是解决‘愿不愿做’。

考核可以改善结果，但最终解决问题的，还是得靠‘怎么做’。

KPI考核指标要和客户/企业的直接诉求有直接关系。

对需求预测准确度的考核，是通过客户服务水平，库存周转率等直接KPI来实现的，需求预测的准确率不考核但是要统计。

不统计就不知道，不知道就没办法管理

销售做不好预测，他们不处在最好的位置应对存量的问题，他们应该花时间对付增量问题，一揽子让销售提需求预测是让他们同时应对存量和增量的问题，他们没有办法做好。

存量部分的预测应该由计划来应对，反映在基于历史数据分析的Baseline中，增量部分由销售应对，反映在销售提供的职业判断中，比如是否及早通知供应链。

单独给销售增加一个预测准确率的考核指标并不能促使他们对需求预测负责做好

可以借鉴的办法是：销售的老总对需求预测负责（对需求预测的最终结果负责），计划是给销售的老板干活的，他可以驱动下属把事做好

预测永远是错的，错的结果就是产生呆滞库存，销售对最终结果负责就是：把客户不要的呆滞库存卖掉，销售需要承担呆滞库存的责任

在企业中，销售一般是强势职能，处于支配地位。计划一般是弱势职能，处于被支配地位。

弱势职能给强势职能制造了麻烦，强势职能胳膊粗，拳头大，更可能驱使弱势职能改进；

而弱势职能，离开了绩效考核，是断断不能驱动强势职能的。

按哪个基准的预测来评估预测准确度？限制性还是非限制性

当市场需求小于供应能力时，限制性预测和非限制性预测没有区别，当产能受限时，差别很大。

偏差需要被揭示而不是被掩盖。

只衡量限制性预测，中长期供应能力不足的问题就会被掩盖。

按照非限制性预测进行评估，是从公司的视角来管理偏差，反映了市场需求和公司供应能力的客观偏差。

按照限制性预测进行评估，是从运营部门的视角来评估其对公司的承诺，反映了操作执行的偏差。

解释偏差、采取纠偏措施比考核本身更加重要

预测不是衡量准确性，而是偏差率。

成功充满偶然性，但失败却充满必然性。向失败学习

人之所以变聪明，是因为我们从失败中学习。

具体的说，就是坚守基本原则，尽量避免失败，这样就增加了成功的概率。

对需求预测来说，坚持基本原则就是选择合适的统计模型，走‘从数据开始，由判断结束’的基本流程

而避免失败，则从预测的偏差率中去发现——所有的预测都是错的，识别偏差，纠正差别就是调整预测的过程。

预测偏差率=实际值-预测值/实际值 %

选择哪个月份来衡量预测偏差率，取决于供应链的响应周期。

M-3的偏差率一般会非常高，会揭示太多的问题。而最大的问题就是，预测做的太早而不准。

解决方案就是缩短供应链的响应周期（离散制造行业：如何科学合理的调整推拉结合点，产品研发上尽量标准化模块化，降低定制化备件的比例）

对于M-3做预测来说，时间是产生偏差的最大因素，对于需求预测来说又不可控，反倒把很多别的可控因素给掩盖了。

对长周期物料的管理的好坏给企业带来差异性的优势

长周期物料的预测关键是端到端思维

1. ‘所有的预测都是错的，但有一个预测总比没有预测要好’，要驱使供应链人员尽责的去获取与分析预测。

2. 需求预测错了，设立安全库存来应对，包括过程库存

3. 需求预测和库存计划的先天不足，需要执行来弥补

计划体系改进：你不能忽视现状的合理性

企业的行为是理性的，他们不论做什么，都是对现有能力的最佳反照，和理性应对。

不改变能力，光改变做法，往往行不通。

空降兵和第三方咨询往往死的很惨，就是因为没有认清这一点，一开始就质疑企业的现行做法，而不是试着去理解企业为什么这么做。

要改变做法，首先要提升能力，能力就是组织、流程、系统的综合。

设立专门的计划职能是个组织措施，但分离后两者之间需要流程来对接。

专职计划职能的运作是基于信息的，信息来源于两方面：结构化信息来源于信息系统（系统），非结构化信息来源于兄弟职能（流程）。

因此，组织的变革需要系统和流程的双重支持，才能真正发挥效果。

改善计划以改善供应链：一个本土企业的变革之路

第一阶段：补齐信息系统短板，希望借助IT系统走出管理困境

引入供应网络规划系统，进行产能规划，仓储布点规划和发货路径优化

+引入供应链计划系统，实现需求计划，协同计划，主生产计划，补货计划等信息化

推动经销商管理系统，包括上单管理，提高渠道库存的准确率

通过返点奖励等激励政策的引导下，经销商完全自主上单，自主决定进货，不再通过业务代表强制管控，改变了强制渠道压货的做法。

第二阶段：系统领先流程，变革推行遇到阻力

1）系统培训效果打折扣，用户没有理解供应链计划系统背后的逻辑和理念

2）没有事先梳理流程，系统没有办法解决流程层面的问题，系统顾问没有能力推动流程的变革，也不在项目scope内

以上的Case很像现在的好丽友项目的情况

第三阶段：供应链渗透前端，支持通路，实现订单和库存管控的模式变革

在订单管理方面：把全国订单供需平衡也纳入供应链市场统筹部

对于自己的配送中心（DC），改为自上而下由系统主动推动补货建议，物流部门可以修改调整

对于经销商，不再给经销商库存信息，要求经销商不看库存上单，避免供应导向下的抢货、囤货

第二道防线：库存计划

安全库存的设置：

第一步-量化需求的不确定性

第二步-量化库存的不确定性

第三步-量化客户服务水平

如何定义服务水平？

一般服务水平就是短缺成本等于过剩成本的那个点

VMI的好处：

库存点更少、总库存降低（产品流）

信息更准确，更及时（信息流）

财务所要的文件更少（资金流）

长尾产品的备货是库存计划的难点：

1）通过更适合长尾产品的数学模型（泊松分布）来计算再订货点

2）通过简单法则来决定备货原则

成本-频率体系：

将所有SKU按照单位成本+需求频率两个维度分类

单位成本高&需求频率低的SKU可以少或者不备货，减少安全库存，这样可以以更小的成本，达到更高的客户服务水平

成本-频率体系是历史经验和职业判断的载体

库存多少才算合理？

讨论库存总量多少没有意义，从相对数量出发，讨论库存量的增减是否合理

库存的边际周转率来衡量库存管理的好坏：

库存增长率要低于业务增长率，这样才符合规模效应

库存四分法：

周转库存：应对正常需求周转的库存

安全库存：应对需求波动的库存

过剩库存：超出周转库存+安全库存的部分，在未来一定周期内可以消耗掉的库存

风险库存：超过过剩库存的部分

缩短周转周期来降低周转库存

降低不确定性来降低安全库存

改变组织行为来控制多余库存

库存取决于企业和供应链的整体运营水平，是结果而不是根源

降低库存水位的关键在于高值慢动产品

库存控制有两个主要目标：

1）降低资金占用

2）降低呆滞库存

企业往往关注点在更容易看到的资金占用的库存上，忽略了呆滞库存注销产生的大额成本

在控制呆滞库存上，计划必须承担主要角色

第三道防线：供应链执行

所有的计划都是错的，计划的先天不足，需要执行来弥补

催货要按照优先级来催货：

第一优先级-停产待料

第二优先级-客户订单不能满足

第三优先级-计划参数不能满足

把自己做成大客户，驱动供应商来响应

组织上，采购、研发、质量需要合力选择合适的供应商

供应商分类》供应商评估》供应商选择》供应商集成

通过Demand 和 Order的Pegging，判断是否有需求过高的逾期需求需要释放，未来需求提前，还是新增紧急需求

backward consuption + foward consuption优先冲减逾期需求，再消耗未来需求

逾期需求应该保留多久？未来需求可以消耗多久？需要系统设计考虑

所谓的供应链协同，其实就是围绕同一套需求预测，在信息系统的帮助下，不同职能、不同公司的人一致运作