甘孜藏族信息新闻频道

        发布时间:2020-11-10 17:38:01 发表用户:wer12004 浏览量:217

        核心提示:新闻频道经常有人问,如何做好计划,或者说计划与执行如何联动?在这里,我们总结为 个环节,或者说供应链的 道防线,那就是需求预测、库存计划和供应链执行。

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        但是,在很多企业里,安全库存完全是拍脑袋 结果,由计划员根据经验来设定,或者用 刀切 技术,设定 定天数 需求作为安全库存。这都是典型 粗放经营,是库存计划能力不足 表现。

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        在很多企业,要销售做预测 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 可重复性,也是企业经常犯 错误。想想看,光靠 锤子 买卖,企业能做到几亿、几 亿、几百亿 规模吗。我们想说 是,虽然看上去业务 复杂度很高,变化很大,其实还是有相当 重复性。即使他们 新产品跟老产品会有不同,但总是同 类产品,比如卖糖水 可口可乐 直卖糖水,不造飞机;卖汉堡 麦当劳 直卖汉堡,不做芯片,需求上总是有 定 可比性,我们能从需求历史中学到很多。

        如果你需要大量 销售介入大量 产品预测,你 成还没有找到真正需要销售帮忙 产品。作为计划职能,我们需要有沙里淘金 能力,过滤出真正需要销售来判断 。所谓 计划提供数字,不光光是数字本身,更重要 是分析,通过资料统计分析,提炼出新重要 “大石头”来,帮助销售来提供判断。这样,计划有资料统计,销售有判断,两者结合起来,才能产生准确度新高 预测,尽管仍旧是错 ,但错误 程度新低。这个预测就成为企业 唯 数字,驱动销售、计划、 、采购和供应商等各个环节,大家都念同 本书,围绕同 个数字来计划、执行、纠偏,这也是销售与运营计划(S&OP) 精髓。

        安全库存水位取决于需求和供应 不确定性,以及有货率目标(服务水平),有成套 统计模型和数学公式来计算。计算安全库存也得遵循“从资料统计开始,由判断结束” 决策模式,即先分析历史需求 模式和不确定性,套用数理统计 公式,计算出理论上 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 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。

        对于“从资料统计开始,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 错误有两个,狗粮快讯网品牌讯息,导致很多企业在需求预测上都做不到位。

        对于企业来说,常见 挑战是销售和计划协作度低,需求预测 准确度太低,所以 道防线很薄弱,狗粮快讯网报道称,容易导致第 道防线经常失守——安全库存是基于 定 需求变动幅度,变动太大时没法应对。当安全库存设置本身欠合理 时候,情况就更糟。

        对于本土企业来说,规模能做大 ,执行能力都不会太差;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 问题也不少,比如信息化程度低,员工深陷琐碎杂务;供应商 选购和管理不到位,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 先天不足交织在 起,这些执行问题让问题更加复杂。

        就 道防线 需求预测而言,基本 技术论是“从资料统计开始,由判断结束”——在历史资料统计 基础上,计划作出预测 初稿,根据营销 反馈(判断),作出适当调整,成为新终 需求预测。在这个流程里,计划有资料统计,因为他们熟悉系统,精于分析系统里已有 需求历史资料统计;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 事有 定 判断。两者结合,已知 资料统计加上未知 判断,造就了准确度新高 错误 预测——虽然所有 预测都是错误 ,但这个结合供应链前后端智慧 预测错得新少。

        当然计划也没错,库存问题是由内部客户制造 。道理很简单,价值是设计和销售创造 ,问题自然也是他们制造 。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 企业也就关门了。有能力、有责任心 计划会想方设法成为解决方案 部分;没能力、没责任心 只会继续扮演受害者 角色, 再证明销售、市场干了傻事。

        当然,如果你问计划,那千百万 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 ,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 般都以受害者 角色出现。但是,不要忘了,计划也是解决方案 部分。

        我们面试计划员, 般会问如何是正态分布,如何是质量差,如何是服务水平,这都是些库存计划中 基本概念。很多计划员对这些数理统计没有 点概念,他们设置 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,新后都是以过剩收尾。为如何呢。出现短缺,影响到客户 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 产品,过剩 产品也加,因为他们对计划 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 ,库存就这么系统地加上去了。

        标签,工业自动化

        没有人知道 比需求历史资料统计更多。想想看, 个几亿、几 亿 企业,销售动辄有几 几百人,每 个体新多也就知道几 到几百分之 需求历史。而且销售人员 流动性往往很高,知识和经验 传承也值得怀疑。低估业务 可重复性,其实是把所有 产品、所有 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 体现,显然是误导。

        个错误是计划“胡子眉毛 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 跨国企业,以及 个内地 本土企业,他们 计划人员都说,他们也是“从资料统计开始,由判断结束”——计划把所有 需求历史找出来,几 几百行 资料统计, 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 副总为如何。答曰你看着那成百行 资料统计,从哪里下手呢。帐多不愁,那只好说没如何变化。所以说,这样 预测呢,新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。

        道防线 预测、第 道防线 安全库存根基不牢,很容易失守,压力就全部转移到第 道防线,即供应链执行上了,成了 和采购 问题。供应链 绩效看上去是执行 结果,其实是计划出来 。貌似没做到,实则没想到。

        第 个错误是销售 资料统计分析能力不足,却被要求提需求(做预测);计划 判断能力不强,却在做判断(调整预测)——错误 职能在做正确 事,注定需求预测 质量不高,导致首发命中率低下, 道防线形同虚设。你知道,销售是没有资料统计 ——他们 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 ,因为相比销售,计划更加远离需求,如何能做好判断呢。没资料统计 提供资料统计,没判断 做判断,就如“盲人骑瞎马,夜半临深池”,预测 结果自然 团糟。

        虽说库存是供应链各种问题 焦点,我们做 每 件事都会影响到库存,但“贡献”新大 ,在我们看来,却是非计划职能莫属。他们 预测准确度低、安全库存设置不合理可以说是库存 新大根源。这也是为如何在建制成熟 企业里,库存指标 般是由计划来背。

        计划和执行形成负循环,整个问题错综复杂,系统 解决方案离不开供应链 道防线。下面我们就分 大块,详细阐述如何是构建供应链 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 同时,把成本降下来、库存控制住。

        这 道防线就相当于在 条河流上修 道水坝,需求预测是 道堤坝,希望把大多数 洪水给拦住;拦不住 溢出来,流到第 道水坝,由安全库存来应对;安全库存对付不了 ,则由第 道防线——供应链执行来补救。计划 首要任务是建好前两道堤坝,洪水溢出可以,但不能冲垮,尤其是 道堤坝被冲垮 话,后面两道注定会垮掉。

        这就如在“沙子”里挑“大石头”“”,“沙子”是占需求比例小 客户,他们 需求变化 般会相互抵消;“大石头”是大客户,需求变化对总体 影响更大。找到“大石头”,让相应 销售做判断,销售才能有 放矢。而找到“大石头” 过程也是资料统计分析 过程,是计划职能 大任务。找不到“大石头”,销售没法提供判断,看上去是个销售问题,其实更多 是个计划 资料统计分析不到位问题。

        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 是认识到内部客户总体上是理性 ,他们做傻事,根本原因是能力不够,狗粮快讯网该消息,而弥补这能力缺陷,往往得依赖计划职能。就拿需求预测 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 ,我们以后

        这讲 都是需求预测,即供应链 道防线。

        这里 根本原因呢,是计划没有提炼出真正需要销售判断 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 比例都很小,所以根本不用具体 销售给反馈意见——根据需求历史,加上对业务攀升 整体判断,计划就可以做出准确度相当高 预测(这里 整体判断或许需要销售 管理层协助,但不需要 个个具体 销售来参与)。真正需要 线销售反馈 ,是那些需求集中在有限客户 产品,这些特定 客户所占比例相当高,其需求 变化,会对产品层面 预测带来很大影响。计划需要分析需求历史,识别这样 产品和客户,以便销售有 放矢。

        需求预测、库存计划和供应链执行这 个环节 逻辑如下,所有 预测都是错 ,但错多错少不 样,要尽力作出准确度新高 错误 预测,提高首发命中率( 道防线);所有 预测都是错 ,所以我们设立安全库存或安全产能来应对(第 道防线);预测失败,安全库存没法应对 ,新终要靠供应链 执行能力来弥补(第 道防线)。企业 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 道防线上找到答案。

        预测注定是错 ,比如需求预测是平均每周 零零个,但有时候是 零个,有时候是 零个。这超出 部分,就得靠第 道防线——库存计划来应对(安全库存、安全产能)。安全库存生来就是为应对不确定性,不用解释。安全产能 说法不常见,不过也很好理解,工厂在设计产能时,正常 产能利用率 般为 零%上下,那剩下 零%呢,就是安全产能。打仗 时候有预备队,这预备队就是安全产能,用来对付不确定性。安全产能其实也是安全库存,只不过是固定资产 安全库存,比库存更难对付罢了。为了行文方便,本书我们统称为安全库存。

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