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为什么预测在供应链最末端失效

原创 Linux操作系统 作者:icetea_cn 时间:2007-12-29 17:53:42 0 删除 编辑

前面说过,供应链的最弱段往往在其最末端。放在预测上,就是供应链的最末端往往最难预测。

设想一个多阶库存:生产原厂、批发中心、零售中心都设定库存。原厂向多个批发中心供货,批发中心向多个零售中心供货,零售中心面对消费者。生产原厂需要了解全局需求,相对好预测:有些批发中心要货多于预测,有些则少于预测,互相抵消的可能很大;零售中心,特别是规模小、消费群小的,预测则很容易失真。拿计算机为例。联想预测全球对其计算机的需求,自然要比预测你住的那个小区的需求要准确得多。

预测在最末端失真,因为最末端的样本数量相对小,从数理统计的角度讲,准确性低。例如全球销售预测的对象是千千万万的客户,一个营业所面对的则可能不过几家。如果这几家中有一家需求变动大,预测就基本作废。另外,供应链的最末端直接面对消费者,计划执行过程中外界干扰大。而且远离供应链的核心环节(例如生产、供应部),对变化的响应需要一定时间才能响应。

在供应链多阶段库存模型中,人们一方面寻找更好的数学模型,一方面优化商业流程。

数学模型方面的研究很多,移动平均法、指数分布、正态分布、波松分布等,各有各的适用范围,不用赘述。

商业流程方面,提高供应链的响应速度、增加供应链的信息共享,都有其商业意义。缩短采购前置期/生产周期是提高响应速度的一种方法。同一零件,采购前置期是8周与3周,对市场变化的反应速度自然不同。空中客车制造飞机,有些部件的采购前置期动辄几十周甚至超过一年,与欧洲的“国营”企业供应商的懒散不无关系(说“国营”,是因为这些企业作风挺像国内以前的国营企业),跟波音这样的更市场化、供应链效率更高的美国公司竞争起来,难度就挺高。美国航空制造业推广精益生产的很多,目的就包括缩短生产周期,降低浪费。信息共享不只是让大家互通信息,其更高层次是让大家都在最原始的需求数据上做决策。出于种种考量,供应链伙伴之间并不一定愿意共享最原始的需求数据。例如采购方知道市场需求在100左右,但担心供应商产能不够,告诉他们需要120件。逐级而下,就形成牛鞭效应。这种问题在公司内部也存在,尤其是多部门、跨地域公司。公司内部相对好解决,让大家用统一的预测方法,用统一的软件,让最原始的数据对大家都开放;不同公司之间则需要长期磨合、建立互信。

不管采用什么方法,上述问题与企业生来就有,没有什么灵丹妙药。所以,不管是软件开发者也罢,咨询公司也罢,如果标榜自己的解决方案可以让你一劳永逸,八成有言过其实的嫌疑。相反,扎扎实实地解决一个个小问题,逐步完善,往往是没有捷径中的捷径。

作者简介
刘宝红,毕业于美国亚利桑那州立大学MBA,专修供应链管理,现在硅谷从事供应链管理。他是美国注册采购经理(C.P.M.)、六西格玛黑带,并通过生产和库存管理认证(CPIM)。联系方式:bob.liu@asu.edu。更多文章,参见“硅谷客”www.guiguke.com和“供应链管理专栏”www.scm-blog.com

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