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预测错了,如何尽早发现,尽快纠偏?

?所有的预测都是错的,我们要做的是两点:第一,尽量少错:“从数据开始,由判断结束”,整合了历史信息和未来判断的需求预测错得最少;第二,尽快纠错:尽快知道错在哪里,及时调整预测,采取纠偏措施,把损失降到最低。我们的挑战呢,一方面是预测准确度低,另一方面是预测错了但知道得太晚。

所有的预测都是错的,我们要做的是两点:第一,尽量少错:“从数据开始,由判断结束”,整合了历史信息和未来判断的需求预测错得最少;第二,尽快纠错:尽快知道错在哪里,及时调整预测,采取纠偏措施,把损失降到最低。我们的挑战呢,一方面是预测准确度低,另一方面是预测错了但知道得太晚。

需求预测的结果要么是短缺,要么是过剩。但问题是,因为供应链上的库存有冗余,信息传递有延迟,等我们知道了,已经太晚了。比如短缺,等你接到客户的催货电话时,安全库存已经消耗殆尽,供应链上已经是“无险可守”;对于过剩,等你发现一堆呆滞库存时,客户的设计变更已经落地两三个月了,要消耗老库存已断无可能。

要知道,大多数变化不是突然发生,而是有个过程的。如果我们跟踪需求,识别变化,及时了解变化背后的原因,我们可以及早发现问题,及早纠偏。当然,公司业务一直处于变动中,变是绝对的,不变是相对的。你不能事无巨细都发出预警,因为供应链有相当的库存、产能冗余,能够消化大多变动。实际上,绝大多数变化是“噪音”,就如身处火山带上的日本,每隔5分钟就有个轻微的地震,你不用采取任何行动,因为房子做得足够结实。我们真正需要应对的,就是那些震级高,破坏性大的地震。放到企业业务中,就是那些变化幅度大,变化金额高的“大石头”。 我们需要的是一套监测系统,跟踪需求变化,及时识别这样的“大石头”,驱动供应链的前端和后端尽快响应。

这里的逻辑就如日本的地震预警系统:地震发生后,震源附近的地震仪首先监测到地震波,立刻估算出震源位置、地震强度等,通过广播电视、电信运营商、地震安全服务厂商等,迅速向公众发出地震警报。地震波每秒传播几公里,地震预警信息每秒传递30万公里,两者之间的速度差让大众多争取几秒乃至数十秒的逃生时间。不要小看这点时间,训练有素的话,几秒钟是足够关闭煤气,逃出家门了[1]。

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图1:日本的地震应急系统:及早发现,尽快启动应急机制

对于需求来说,这就是监控每个产品、每个客户的需求,发现显着变化的端倪,就及时提醒计划、销售、市场、产品管理等,让他们确认是一次性变化,还是需要调整预测。比如客户导入了竞争对手,对我们产品的需求会减少,这从需求历史就可以看出。我们及早识别,让销售尽快跟进客户,即使挽救不了市场份额,也至少让客户把现有的库存都消耗掉。如果等到客户的需求都没了,我们手头一大堆呆滞库存,再去找客户,就太晚了。

我们在这里设计了一套预警机制,通过监测实际需求,尽早探知那些关键的需求变化(“大石头”),及时驱动销售判断未来需求走向,调整需求预测,并和供应链一道采取应急措施。

案例公司有几千上万个料号,几百个客户。随着客户产品生命周期的缩短,客户的产品频繁更迭,意味着关键原材料的频繁更迭,短缺、过剩的风险都很大。该企业的挑战呢,就是没法及时探知变动,调整预测,短缺与过剩并存。

对于该公司来说,最终的变化,不管大小,都是由具体的客户开始,即使有多个客户在改变,最大的麻烦一定是由其中为数不多的一两个造成。就如人很少给乱棍打死;人总是被其中的一根棍子打死。如果你觉得你是处于被乱棍打死的境地,八成是因为你没有识别那根关键的棍子,而这正是真正的问题所在。

所以,为了探知变化的根源,一定要落实到具体的客户上。也就是说,针对每个料号,一定要分解到相应的每个客户上。这就是我们这里讲的料号—客户层面。比如一个料号有3个客户,那么就有3个料号—客户的组合。对于案例企业来说,很多料号只是供应给有限的几家客户,但料号—客户组合也有32000多个。你当然没有能力管理这3万多条数据;你得层层过滤,一步步来缩小管理范围,就如图2所示。

我们的第一道过滤器是销量的变化幅度(百分比)。供应链有相当的冗余,比如安全库存,可以有效应对一定幅度的变化;我们需要识别的是超出一定变化幅度的。比如对比最近3个月与之前3个月的销量变化,升降超过15%的只有20000个左右,占60%的料号—客户组合。这里选择15%作为下限,只是用作例子,具体的下限取决于供应商的交期、需求变动等因素。比如交期越长,表明供应链响应能力越弱,能够有效承受的变化比例就越小;反之亦然。建议大家按照自己行业、公司的情况来确定。我们选用3个月(13周)、6个月(26周)的需求也是作为示例,业务变动越剧烈,建议的时段就越短,比如3周、6周;反之亦然。

对于这20000多个料号—客户组合,你还是没法都当做例外来管理,那就继续缩小。于是我们就导入第二道过滤器:销货成本[2]。我们依据过去3个月的销货成本,把销货成本下降超过1万元(意味着最多可能有1万元的库存积压)或者上升超过5万元(意味着可能有短缺)的筛选出来,得到1700个料号—客户组合。这些变化有显着的库存影响,要么短缺,要么过剩,因而对业务影响更大,是“大石头”。

在这里,销货成本下降的门槛之所以是1万元,显着低于上升门槛的5万元,是因为造成呆滞库存的风险不容易被注意到,而短缺呢,我们可以通过更多的反馈渠道获知。但不管怎样,这都是经验值,要按照自己公司的情况来调整。

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图2:层层筛选,寻找高影响、高风险的“大石头”

这1700个料号—客户占总数的5%,分配给成成百个一线销售人员,每人平均一二十个,可操作度相对高多了。如果1700个料号—客户组合还有点多的话,我们可提升销货成本下降的门槛,比如提升到5万元时,就得到713个料号—客户组合,只占总数的2%,但覆盖了20%的客户,占了50%的销货成本变化。这对企业来说是“大石头”,影响大,风险高,需要及时驱动相应的销售来确认需求、管理需求变化、调整预测。同时,供应链也要采取行动,比如驱动供应商增加产能,应对短缺;或者让供应商停止未完工的订单,这样万一出现呆滞库存,我们也可能把半成品做成别的产品,最坏的情况下,也只用给供应商支付半成品的钱。

这就是个简单的需求变动预警系统,用来识别那些重要的需求变化,找到合适的销售,获取他们的职业判断,以更好地调整计划和执行方案。其基本思路是,我们没法管理所有的变化;我们得筛选出那些影响最大的“大石头”,把有限的资源投入到回报最高的产品、客户上。当然,有些变化我们是知道的,比如季节性需求,比如促销,比如新市场、新客户的开拓,可以把这些很快剔除,让我们的“大石头”清单便得更短、更具体。

需要说明的是,这不是在客户层面上针对这些料号做预测——那会陷入预测颗粒度太小、预测准确度太低的陷阱;这是给相关的销售人员提示,让他们做出判断:你的客户在这几个料号上的需求变动很大,你知道吗?这是短暂的变化,还是会持久?如果持久,未来的变化会更大,还是更小?大多少,小多少?要知道,不变的不需要管理;小的变化可以通过现有的系统、流程来对付;而显着的变化呢,系统和流程没法有效应对,必须有人的介入(组织措施),不但是计划团队,而且是销售人员。

还要说明的是,这里寻找“大石头”的过程,并不是为取代日常的计划流程,而是作为日常计划流程的补充,即单纯从数据分析角度识别影响大、风险高的变化,驱动销售和供应链及时应对。在一个稍有规模的企业,产品动辄几十几百个,每个产品有成十个规格、型号,后面跟着成百成千的客户时,把需求历史分解到产品、型号、客户层面,按周排列,包括过去13周、26周,数据量相当大,这后面动辄就是成十、成百万行的数字,一般的人根本没有能力驾驭这么大的数据。建议由计划团队在公司层面统一完成。这也是“从数据开始”的一部分。

[1] “无所不至”的日本地震预警,http://discovery.163.com/14/0804/03/A2PB5S3K00014N6R.html。

[2] 简单地说,销货成本就是企业为制造产品所直接投入的原材料、劳动力及分摊的制造费用,不包括无法轻易按合理比例分摊到各种产品上的间接成本。后者以销售及行政费用为主,如广告推销及后勤部门的支出,通常合称营业费用。摘自“百度百科”的“销货成本”词条。


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