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物流咨询频道-供应链咨询案例和论丛

什么样的人适合做需求计划?

有个客服经理抱怨,说有几个产品经常性地断货,三天两头在催货。我们看了一下这个公司的库存计划,发现库存水位是简单的一刀切,按一定天数的用量来设置,而没有考虑到产品的采购提前期,需求的变动性,供应商的交期稳定性。

有个客服经理抱怨,说有几个产品经常性地断货,三天两头在催货。我们看了一下这个公司的库存计划,发现库存水位是简单的一刀切,按一定天数的用量来设置,而没有考虑到产品的采购提前期,需求的变动性,供应商的交期稳定性。该公司的有货率目标挺高,是98%,我们在此有货率的基础上,按照前面的再订货点公式来计算库存水位,除以现有的库存水位,得到一个比例值——比例值高于1,表明现有的库存水位设得太低;低于1,则设得太高。从图1中可以看出,左边的产品库存水位明显设定太低,右边的则明显过高。而经常短缺的那几个产品呢,无一例外,都在左边,库存水位设得太低。

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图1:一刀切地设置库存水位,导致要么库存太高,要么太低

或许有人会问,那么多的产品库存水位都偏低,为什么就这三个经常性地短缺呢?况且,它们的库存水位还不是最低的。这就涉及到供应链的第三道防线:供应链执行。这三个经常缺货的产品是由“有能力,也有脾气”的战略供应商供应:供应商有技术优势,配合度不高,催货很难催到;其余的那些产品呢,供应商多为“没脾气,也没能力”的一般供应商,配合度相对较高,通过赶工加急弥补了采购方的计划不足。所以,你不能简单地从表面上看,别的产品没有影响到客户服务水平,就忽略了后面的运营成本,特别是供应商的赶工加急费用。

总体而言,案例中的库存计划忽视了几个因素:

第一,供应商的交期不是一样长。这个公司说,不管什么材料,供应商的交期都是两周。我们找了几个不同的料号,发现有的料号平均交期10天出头,有的都快20天了。即使平均交期都接近14天,不同产品交期的变动性也各不相同。

第二,除了供应商交期,补货周期还包括订单发送、来料验收、节假日和周末等。我们分析了几个料号,发现整个补货周期在3周左右,而计划员呢,则一律基于供应商交期2周来设定库存水位。

第三,需求的变动性也不同。虽说产品都差不多,客户也差不多,但产品需求的变动性还是不同。我们找了一组类似的产品,用过去13周的需求历史,计算每个产品的需求的标准差,用标准差除以平均需求,得到每个产品的变异系数,来判断相对的需求变动性。变异系数越大,表明需求的波动性越大;反之亦然。我们发现,一部分产品的变异系数更大,大于1;而另一部分产品的需求变动性更小,小于1。如果都按照同样天数的需求来设安全库存水位,那么对前部分的产品来说可能太低,而对后部分的又可能太高。

这个企业陷入的误区,在管理粗放的企业里很常见。精细化管理就是差异化管理,根据不同的情况采取有针对性的措施。他们假定供应周期、需求和供应的不确定性、有货率的要求是恒定的,每个产品都一样,但现实并不是这样。供方的产能情况在改变,原来短缺的,现在可能过剩;原来过剩的,现在可能短缺,所以供应周期也会改变,相应的变动性也是。买方的经营状况、市场形势也在改变,需求的模式、需求的不确定性也在改变。这些都不是秘密,你不需要找麦肯锡这样的顾问公司来告诉你;你也用不着动不动就去问销售——你看看自家的收货、发货数据就可以轻易发现。没有人知道的比历史数据更多。但你不愿意分析,别人又能拿你怎么办?毕竟,你没法唤醒一个装睡的人。

我们再看一个跨境电商的库存计划案例。

这个跨境电商的主营业务是电子产品,年营收在几亿元。跟众多的企业一样,这个电商也是一刀切,根据不同的产品特性,放2周或3周的安全库存。我们对其81个主要产品计算安全库存,跟一刀切的库存水位对比分析。之所以选择这81个,是因为这些产品的需求频繁,每周都有需求,而且需求符合正态分布(我们用EasyFit随机测试了10来个产品,都满足正态分布)。

对于这81个产品,我们用最近13周的销售数据,分解到周,采用92%的有货率目标,按照前面的公式来计算安全库存,再折算成平均需求的周数,发现安全库存分布在1.4周到4.8周之间。这说明,有的产品放1.4周的量作为安全库存,就可以达到92%的有货率;而有的产品呢,则需要放4.8周的量,才能达到相同的有货率。你马上看得出,如果一刀切,放2周或3周的量,有的产品就放多了,是过剩;有的产品则放少了,导致短缺。

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图2:安全库存一刀切,要么太多,要么太少

我们进一步分析安全库存跟平均需求量的关系,发现随着平均需求的上升,安全库存的周数呈轻微的下降趋势。两者之间的相关系数是-0.14,表明是负相关,虽然相关性不是非常高,但也说明在库存计划上,规模效益照样存在:需求量越大,需要的安全库存的周数就越少。如果一刀切地设2周或3周的安全库存,你会发现,规模效益并没有得到体现。这也意味着,同一个产品,随着需求量的上升,我们可以适当降低安全库存的周数,为企业收获规模效益带来的好处。

对这81个产品,我们继续分析需求的变异系数。变异系数是用标准差除以平均值,让不同产品的需求离散性有了可比性。比如产品A的变异系数大于产品B,表明A的需求变动性大于B,因而得放更多的安全库存来达到同样的有货率。与上面的计算相同,我们还是用13周需求历史,以92%作为有货率目标,计算需要的安全库存数量,并折算成用量的周数。我们发现,安全库存的周数与变异系数之间存在显著的正相关,两者的相关系数是0.84。

这说明,变异系数越小,安全库存的周数就越小;反之亦然。看得出,如果采取一刀切,设2周或3周的量作为安全库存,对那些变动性小的产品,安全库存可能太高;对那些变动性大的产品,安全库存可能太低,结果同样是短缺与过剩并存,高库存与低有货率并存。

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图3:需求的变异性与安全库存的周数呈正相关

当然,对于很多产品来说,需求不一定严格服从正态分布,我们不能严格按照前面介绍过的公式来计算库存水位。但是,不完美的数据分析也比没数据分析要好,至少可以给我们一定的可比性。没有比较就没有伤害。公司大了,组织复杂,不同的计划员之间会有很大差异。不信,随便找几个销量相同或相近、变动性差不多、交期也一样长的产品,细究它们的库存水位,你往往会发现大不相同。根本原因呢,是计划人员没有遵从“从数据开始,由判断结束”的库存计划流程,而是凭经验、拍脑袋——不同的人有不同的脑袋,不同的经验,结果不一致就可想而知了。做这样的数据分析呢,也是识别差距、弥补差距的关键举措。

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