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預測錯了,如何盡早發現,盡快糾偏?

文:?文/劉寶紅 | 2019年第六期 (0) | (0)

所有的預測都是錯的,我們要做的是兩點:第一,盡量少錯,“從數據開始,由判斷結束”,整合了歷史信息和未來判斷的需求預測錯得最少;第二,盡快糾錯,盡快知道錯在哪里,及時調整預測,采取糾偏措施,把損失降到最低。我們的挑戰呢,一方面是預測準確度低,另一方面是預測錯了但知道得太晚。

需求預測的結果要么是短缺,要么是過剩。但問題是,因為供應鏈上的庫存有冗余,信息傳遞有延遲,等我們知道了,已經太晚了。比如短缺,等你接到客戶的催貨電話時,安全庫存已經消耗殆盡,供應鏈上已經是“無險可守”;對于過剩,等你發現一堆呆滯庫存時,客戶的設計變更已經落地兩三個月了,要消耗老庫存已斷無可能。

要知道,大多數變化不是突然發生,而是有個過程的。如果我們跟蹤需求,識別變化,及時了解變化背后的原因,我們可以及早發現問題,及早糾偏。當然,公司業務一直處于變動中,變是絕對的,不變是相對的。你不能事無巨細都發出預警,因為供應鏈有相當的庫存、產能冗余,能夠消化大多變動。實際上,絕大多數變化是“噪音”,就如身處火山帶上的日本,每隔5分鐘就有個輕微的地震,你不用采取任何行動,因為房子做得足夠結實。我們真正需要應對的,就是那些震級高,破壞性大的地震。放到企業業務中,就是那些變化幅度大,變化金額高的“大石頭”。我們需要的是一套監測系統,跟蹤需求變化,及時識別這樣的“大石頭”,驅動供應鏈的前端和后端盡快響應。

這里的邏輯就如日本的地震預警系統:地震發生后,震源附近的地震儀首先監測到地震波,立刻估算出震源位置、地震強度等,通過廣播電視、電信運營商、地震安全服務廠商等,迅速向公眾發出地震警報。地震波每秒傳播幾公里,地震預警信息每秒傳遞30萬公里,兩者之間的速度差讓大眾多爭取幾秒乃至數十秒的逃生時間。不要小看這點時間,訓練有素的話,幾秒鐘是足夠關閉煤氣,逃出家門了。

對于需求來說,這就是監控每個產品、每個客戶的需求,發現顯著變化的端倪,就及時提醒計劃、銷售、市場、產品管理等,讓他們確認是一次性變化,還是需要調整預測。比如客戶導入了競爭對手,對我們產品的需求會減少,這從需求歷史就可以看出。我們及早識別,讓銷售盡快跟進客戶,即使挽救不了市場份額,也至少讓客戶把現有的庫存都消耗掉。如果等到客戶的需求都沒了,我們手頭一大堆呆滯庫存,再去找客戶,就太晚了。

我們在這里設計了一套預警機制,通過監測實際需求,盡早探知那些關鍵的需求變化(“大石頭”),及時驅動銷售判斷未來需求走向,調整需求預測,并和供應鏈一道采取應急措施。

案例公司有幾千上萬個料號,幾百個客戶。隨著客戶產品生命周期的縮短,客戶的產品頻繁更迭,意味著關鍵原材料的頻繁更迭,短缺、過剩的風險都很大。該企業的挑戰呢,就是沒法及時探知變動,調整預測,短缺與過剩并存。

對于該公司來說,最終的變化,不管大小,都是由具體的客戶開始,即使有多個客戶在改變,最大的麻煩一定是由其中為數不多的一兩個造成。就如人很少給亂棍打死;人總是被其中的一根棍子打死。如果你覺得你是處于被亂棍打死的境地,八成是因為你沒有識別那根關鍵的“棍子”,而這正是真正的問題所在。

所以,為了探知變化的根源,一定要落實到具體的客戶上。也就是說,針對每個料號,一定要分解到相應的每個客戶上。這就是我們這里講的料號—客戶層面。比如一個料號有3個客戶,那么就有3個料號-客戶的組合。對于案例企業來說,很多料號只是供應給有限的幾家客戶,但料號-客戶組合也有32000多個。你當然沒有能力管理這3萬多條數據;你得層層過濾,一步步來縮小管理范圍,就如圖所示。

我們的第一道過濾器是銷量的變化幅度(百分比)。供應鏈有相當的冗余,比如安全庫存,可以有效應對一定幅度的變化;我們需要識別的是超出一定變化幅度的。比如對比最近3個月與之前3個月的銷量變化,升降超過15%的只有20000個左右,占60%的料號-客戶組合。這里選擇15%作為下限,只是用作例子,具體的下限取決于供應商的交期、需求變動等因素。比如交期越長,表明供應鏈響應能力越弱,能夠有效承受的變化比例就越小;反之亦然。建議大家按照自己行業、公司的情況來確定。我們選用3個月(13周)、6個月(26周)的需求也是作為示例,業務變動越劇烈,建議的時段就越短,比如3周、6周;反之亦然。

對于這20000多個料號-客戶組合,你還是沒法都當做例外來管理,那就繼續縮小。于是我們就導入第二道過濾器:銷貨成本。我們依據過去3個月的銷貨成本,把銷貨成本下降超過1萬元(意味著最多可能有1萬元的庫存積壓)或者上升超過5萬元(意味著可能有短缺)的篩選出來,得到1700個料號-客戶組合。這些變化有顯著的庫存影響,要么短缺,要么過剩,因而對業務影響更大,是“大石頭”。

在這里,銷貨成本下降的門檻之所以是1萬元,顯著低于上升門檻的5萬元,是因為造成呆滯庫存的風險不容易被注意到,而短缺呢,我們可以通過更多的反饋渠道獲知。但不管怎樣,這都是經驗值,要按照自己公司的情況來調整。

圖層層篩選,尋找高影響、高風險的“大石頭”

這1700個料號-客戶占總數的5%,分配給成成百個一線銷售人員,每人平均一二十個,可操作度相對高多了。如果1700個料號-客戶組合還有點多的話,我們可提升銷貨成本下降的門檻,比如提升到5萬元時,就得到713個料號-客戶組合,只占總數的2%,但覆蓋了20%的客戶,占了50%的銷貨成本變化。這對企業來說是“大石頭”,影響大,風險高,需要及時驅動相應的銷售來確認需求、管理需求變化、調整預測。同時,供應鏈也要采取行動,比如驅動供應商增加產能,應對短缺;或者讓供應商停止未完工的訂單,這樣萬一出現呆滯庫存,我們也可能把半成品做成別的產品,最壞的情況下,也只用給供應商支付半成品的錢。

這就是個簡單的需求變動預警系統,用來識別那些重要的需求變化,找到合適的銷售,獲取他們的職業判斷,以更好地調整計劃和執行方案。其基本思路是,我們沒法管理所有的變化;我們得篩選出那些影響最大的“大石頭”,把有限的資源投入到回報最高的產品、客戶上。當然,有些變化我們是知道的,比如季節性需求,比如促銷,比如新市場、新客戶的開拓,可以把這些很快剔除,讓我們的“大石頭”清單便得更短、更具體。

需要說明的是,這不是在客戶層面上針對這些料號做預測——那會陷入預測顆粒度太小、預測準確度太低的陷阱;這是給相關的銷售人員提示,讓他們做出判斷:你的客戶在這幾個料號上的需求變動很大,你知道嗎?這是短暫的變化,還是會持久?如果持久,未來的變化會更大,還是更小?大多少,小多少?要知道,不變的不需要管理;小的變化可以通過現有的系統、流程來對付;而顯著的變化呢,系統和流程沒法有效應對,必須有人的介入(組織措施),不但是計劃團隊,而且是銷售人員。

還要說明的是,這里尋找“大石頭”的過程,并不是為取代日常的計劃流程,而是作為日常計劃流程的補充,即單純從數據分析角度識別影響大、風險高的變化,驅動銷售和供應鏈及時應對。在一個稍有規模的企業,產品動輒幾十幾百個,每個產品有成十個規格、型號,后面跟著成百成千的客戶時,把需求歷史分解到產品、型號、客戶層面,按周排列,包括過去13周、26周,數據量相當大,這后面動輒就是成十、成百萬行的數字,一般的人根本沒有能力駕馭這么大的數據,建議由計劃團隊在公司層面統一完成。這也是“從數據開始”的一部分。


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