e-works数字化企业网  »  文章频道  »  管理信息化  »  SCM及物流

管理信息化征文:洞察未来:S&OP销售与运作计划应对供应链不确定性

2010/6/15    来源:e-works    专家:蔡颖      
关键字:供应链  S&OP  需求预测  APS  SCP  
现在很多制造企业纷纷把制造策略转向按单生产模式,对今天的中国企业而言,还是不能忽视需求预测的重要性,如何更准确的预测?如何管理与控制预测的失误?如何让预测和需求计划更能指导生产计划?在这超竞争时代,市场动荡、环境复杂、未来不可预测,这是我们必须面对的难题与挑战。中国有句古话“凡事预则立,不预则废”,道出了主动的把控需求的真谛。

    现在很多制造企业纷纷把制造策略转向按单生产模式,对今天的中国企业而言,还是不能忽视需求预测的重要性,如何更准确的预测?如何管理与控制预测的失误?如何让预测和需求计划更能指导生产计划?在这超竞争时代,市场动荡、环境复杂、未来不可预测,这是我们必须面对的难题与挑战。中国有句古话“凡事预则立,不预则废”,道出了主动的把控需求的真谛。

    一、需求预测的现状:

    大部份国内企业作销售预测还是凭经验,预测的准确性太低,导致预测的信任度降低,企业库存居高不下,即使是按单生产,半成品、原材料积压仍然严重和失控。实际上,供应链管理的第一步就是需求管理,长期来说就是如何主动的管理需求,短期来说就是柔性的应对需求的失误变化。当然,我们普遍对预测不重视是有原因的,我分析有五个原因:(1)企业内部管理不太重视预测,更重视短期应对。(2)市场趋向个性化,更难预测。(3) 国内的市场不太成熟,偶然或人为因素较大。(4)专门的预测和需求计划培训较少。 (5)缺乏所需的历史数据或未充分利用历史数据(6)缺乏预测和需求计划的信息化软件工具。

    现今的市场永远变化无常,只有快速、准确响应市场变化的企业才有竞争的优势。响应市场第一步就需要了解市场,需要人为的经验判断和基于大量实际数据的分析得出尽可能准确的需求预测。许多企业在苦苦寻求降低成本的办法,一个最容易最立竿见影的方法就是把实际需求预测得更准确些。

    二、需求预测的方法:

    我们知道许多因素影响对一个公司产品和服务的需求预测,虽然不可能发现所有这些因素,或者它们对需求的影响,但是考虑以下一些重要的因素是有帮助:

    (1)总体的业务和经济状况;
    (2)竞争因素;
    (3)市场趋势,例如需求的变化;
    (4)公司自身的广告、促销、定价及产品变更计划。

    所有需求的来源必须被识别:如客户、备用件、促销、公司内部、其它。所有需求的来源都需要被确认,否则,这个预测可能会存在比较大的偏差,并且这个计划与控制系统是不符合实际的。如果想要有效地计划物料和能力资源,所有需求的来源必须首先确认。这些来源包括国内及国外的客户、同一企业的其他工厂、分公司的仓库、备用部件及需求、促销、配送系统库存以及存放在客户仓库的库存。

    需求预测管理包括4项主要活动:预测、订单处理、交货承诺、生产计划和控制及市场之间的相互协调。

    需求预测的基本模式需求的特征:

    (1)趋势:
    是一个需求量不断增加的一种走势。这种走势并不总是向上增长,也可以是平的或是下降的直线。
    (2)季节性:
    季节性是基于季节发生的需求变化。季节性并不单指以年度为基础发生的变化,它也可以是以周(如超市)或是日(如餐馆)为基础发生的变化。
    (3)随机变化:
    随机变化会表现在另一种需求模型中。例如,在某个季度的需求可能与以往相同时期的需求有非常明显的不同。
    (4)周期变化:
    长期和短期的周期都会影响需求的变化。历史数据的增加和减少就是这方面的一个例证。

    需求预测分经营规划预测,一般在2-10年;S&OP销售与运作计划,一般1-3年;主生产计划,一般为月度。需求预测的规律是通常不会100%准确,都应该包含一定的误差预估,对产品线或产品族的预测更加准确,时间越近,预测越准确。

    需求预测通常是基于历史数据。因此,预测要准确,预测所使用的数据要准确。为了获得准备的数据,以下三个原则非常重要:

    (1)以与预测需要的相同术语记录数据: 对于记录数据有三个维度:记录基于需求的数据;预测期与计划期使用相同的时间单位;部件预测应该与制造部门所控制的相同。
    (2)记录与数据相关的情况: 需求受特定事件的影响,这些事件应该与需求数据一起记录。例如销售促销会刺激需求的增加,但是在促销活动结束后,需求通常会减少。
    (3)针对不同客户群的需求进行分别记录:不同的客户群通过都有不同的需求特征,这些应该在预测需求时考虑进去。

    三、需求预测的监控

    因为需求预测不可能百分之百的正确,所以我们更需要一些衡量预测准确性的方法。为了确保准确,我们必须计算真实需求,并且比较它与我们预测之间的差异。这个过程就叫做预测追踪。预测追踪可以使我们以后针对偏差做计划调整,并且可以不断改进我们的预测方法。

    监控需求预测的偏差有两种方法:

    (1)累计偏差:累计实际需求可能不等于预测我们预测平均需求。如果预测是正确的,一段时期内的正负将会抵消。就像上表中的例子所示,如果正负没有抵消,则说明平均需求的预测是错误的。这个错误就指的是偏移,也叫累计偏差。
    (2)随机偏差:需求与平均值相比,有正有负。需求都较平均需求预测有较大的随机变化。随机差异的产生有很多原因,已经超出我们的预测能力。如果我们可以预测到随机变化的幅度与分布(如正态分布等),我们就可以做出关于差异的合理的判断,可以针对偶然性做出应对安排,可以持有安全库存。

    四、需求预测的工具:

    需求预测可以采用定性技术,定性技术是基于直觉和经验丰富人员的观点的预测,因此它们都趋向于主观性。定性技术用来对经营规划和新产品的预测,通常用于变数较多的中长期的预测。

    可以采用定量技术,定量技术是计算技术,基于历史数据和历史会重复上演这样的假设。它们用于生产计划的预测比较有效,而且这些数据很容易从公司记录数据中获得。

    当然,也要考虑外因技术,外因技术是基于影响需求的指标。因此他们有时候叫做动因技术。例如,房屋的需求影响房屋建材的需求量。外部技术使用外部指标或可用的实际数据来进行预测。理论上,这个指标会导致产品族的需求量,这个技术有助于预测企业整体需求或产品族需求。

    但是,人类对未来的不确定性过于乐观和低估。此外,主观判断方法预测的成本通常显著高于使用定量方法预测的成本。优秀的预测人员能够将定量预测方法和良好的判断力巧妙地结合在一起,以避免对二者中任何一种方法的过分依赖。

    预测总会有误差,但如何减少误差却是技术和艺术的结合。总的原则就是让有经验的人利用有效的工具分析有用的数据。但预测的确需要人和软件有效的互动。因为计算机的缺陷是没有办法分析缺失和错误的信息,缺失的数据往往掌握在管理人员的手中;而计算机的优点就是能从浩瀚的数据中有效地发现规律,弥补人擅长定性但不是定量判断的弱点。此外,计算机可以在短时间内进行大量产品的预测而仍然保持相同的准确度。因此,在同样都会产生预测误差的情况下,减少误差才是管理者应该考虑的问题,而不是因噎废食,放弃科学预测。

    供应链预测软件工具,可以用于供应链中的销售、市场、库存、资金等等方面的预测,降低预测不准确带来的额外运营成本。可以帮助没有统计专业背景的管理人员快速而准确的取得非常专业的预测结果,同时允许有丰富统计分析经验的专家做更细致的研究。

    许多稍微具备统计预测知识的人可能喜欢用EXCEL做一些简单的平滑处理,但对于结果的准确性并不是非常确信,因为预测并不仅仅是选择某一类预测方法,更关键是如何配置某一种预测方法中的参数。需求预测软件中所嵌入的专家系统自动地选择最佳预测方法和参数设置,可以更放心地预测。

    需求预测软件必须做到(1)快速。几个按键就可以将存储在EXCEL、文本文件和数据库中的数据导入到系统中,并且产生预测结果和输出预测结果。(2)易用。不需要是统计专业毕业的人。提供了自动专家鉴别,可以自动帮助用户从众多预测方法中挑选最合适的方法,同时配置最合适的预测参数,它甚至用描述的形式解释为什么这种选择是最好的。当然,对于专业统计管理人员,有丰富统计经验的专家做个性化数据分析,做各种What-If分析。(3)准确。预测方法都是经过证明的统计方法,同时加入了复杂的专家决策模型。(4)经济。虽然简单易用,但解决的问题却需要集成电到众多大型企业资源计划系统(ERP)、供应链管理系统(SCM)或者客户关系管理系统(CRM)中。需求预测软件对预测结果进行交互式的修改。预测结果以类似EXCEL表单的形式显示,用户可以直接输入新数据,或者将原有数据做百分比或绝对数值的上下调整。同时可以记录修改历史,允许将修改结果和其他人共享,并进行协同预测。这样可以大大节省了手工输入数据的要求,同时提高了协同预测的效率。

    没有任何一种预测模型可以处理所有数据。因此,在提供自动专家鉴别的同时,同时提供了多种预测模型,供专业统计人员做更细致分析之用。

    (1)指数平滑:提供了很多种不同的指数平滑模型,可以处理非常广泛的应用数据。你可以方便地选择具体模型,并设定参数,预测软件自动帮助你产生预测结果。
    (2)移动平均:对于变化相对稳定的数据,提供了多种季节模型,可以选择自动方式或者交互方式来做各种诊断分析。
    (3)低需求量和间歇需求模型:可以处理间歇需求模型和分散数据模型,甚至可以处理低需求量和稀疏数据。
    (4)曲线拟和:提供了一个快速和简便的方式拟和历史数据,并试图解读未来发展变化。支持四类曲线拟和:直线、二次型、指数和增长曲线。
    (5)简单方法:对于变化剧烈和采样量较少的数据,包括滚动平均等通用方法。
    (6)动态回归:如果知道预测可能和某些变量有关,可以使用动态回归方法。在不断权衡各种变量的权重和相关性的过程中,对每一步选择做出解释和判断,同时会建议你做更好的调整,直到一个满意的回归模型建立为止。
    (7)事件模型:事件模型通过对特殊事件的建模,拓展了指数平滑模型。特殊事件可以包括促销等任何对数据产生影响的事件。例如春节,可以定义同一事件(春节)在每年不同的发生日期,来精确地模拟春节对市场销售的影响。每一个模型都非常容易建立,也非常容易调整。
    (8)多层预测:多层预测可以允许用户进行不同产品类别的汇总。 通过“自上而下” 或者“自下而上”方法来调整数据的一致性,使最终产生的结果在每个层次上相符。
    (9)Census X-11 分解模型:将一个时间序列数据分解成多个组成部分,包括趋势、周期、季节、不规则变化等。
    (10)批量预测:允许用户在单次运行时同时处理多个产品。自动对每一个产品从以上预测方法中选择最合适的,同时也允许用户为每个产品指定不同的预测方法。
       ……

    五、实现需求预测与生产计划的桥梁S&OP

    S&OP销售与运作计划是需求预测的落地执行桥梁,它是连接战略和执行的过程。S&OP 是管理层重点关注的计划过程,把分离的运作计划集成为一个计划。此过程包括一系列同步对所有计划的评估和确认,特别是需求、供应、库存、新产品开发和财务。此过程还提供一个正式的方法给高级管理人员来对应变化, 包括积极和被动的市场机会或风险。 它是一个成熟的过程通过公司战略目标状态的管理可视性(如库存水平、 管理结果 等)来识别当前预测计划与业务目标的差异。 这个差异识别导致行动计划,为了最小化或消除差异,使得需求预测可以被执行。

    S&OP是一计划过程,它平衡销售市场预测的雄心与供应能力和财务目标,考虑公司的战略的目标,来建立一个集成的可实现的计划。 

    最终预测计划必须是现实的可行的执行计划,包括:

  • 可以完成的需求预测计划
  • 关键资源的可行的生产计划与分销计划
  • 符合目标的库存计划
  • 基于S&OP的可交付的年度财务计划
  • 新产品研发计划

    S&OP 实际上是一个高层决策的过程,目的是让业务有一个正确的方向,中期的将来比短期预期要难。决策的目标是在不确定的环境下,找到最佳或最小化不利的选择。场景模拟计划是扑捉将来不确定的技术,允许决策中考虑不同的因素,在相关的成本,效益和不同行动的风险,发现不同的替代计划的选择。

    S&OP可以使用三个策略:(1)追逐式计划;(2)均衡式计划;(3)混合式计划。追逐式计划与均衡式计划是单一的计划方式,混合式计划是在某些时间段使用可用的能力使产能达到最大,在其他的阶段以均衡的速率生产。混合式计划可以充分利用可用资源、降低库存水平及其库存成本。追逐式计划与均衡式计划之间有无穷的组合,每种组合都有对应的成本及其利益。管理层需要从中选取最优的组合。

    下图是S&OP销售与运作计划的进化:

S&OP销售与运作计划的进化

S&OP销售与运作计划的进化


    在精益组织中,集成五大计划如需求预测计划、生产计划、库存计划、新产品计划、财务计划是非常重要的,而我们中国企业却较少关注S&OP,我们往往沉迷于过去的实际结果,过度强调短时的应对,只聚焦于一年的预算平衡,市场& 销售没有足够的责任,没有足够的财务投入,太多详细的数据,要么不清晰或不简洁;缺乏关注根本原因;管理优柔寡断;需求预测和运作执行之间断裂等。

    那么,实现S&OP的过程步骤如下:

    第一、现状分析
    大部分企业均是间断的管理过程。传统的管理会议来集中过去;用贫乏的年度预算来应对预计;职能/筒仓式管理,独立的目标和绩效;采用防御性的职能行为。

    第二、S&OP的基础运用
    对所有要素用正确的责任、KPI和结构来定义。集中在需求/供应战术平衡;开始集成供应链KPI’s;挑战行为但尚未团队工作。

    第三、S&OP的有效运用
    建立过程来驱动集成运作和财务计划;完整的一套 KPI来驱动运作的效率;识别问题是决策的过程;不用年度预算的过程了,采用 S&OP 的数据来驱动未来计划;整个过程都是团队工作的行为来实现的。

    第四、集成的业务管理
    滚动的业务管理过程包括针对战略的差异分析和集中在竞争的重点;集成的汇集对业务分析提供深层的理解, 驱动重点改善和缩小差距的行动;经常重塑流程,以满足不断变化的组织结构;用于部署和推动价值主张。

    第五、成熟的集成业务管理
    响应优化企业的经营战略追求;管理差异和可替代的模拟计划。

    六、需求预测的优化平台:基于APS 优化引擎的供应链计划SCP体系

    实现集成的计划协同管理,必须有一个具有整体优化引擎的信息化平台,可以给企业带来竞争性优势,可以在一定程度上消除对于将来需求可预见的变化性,这样,使每个月的预测需求和实际需求相差很小,这样安全库存就可以减少,生产能力也可以有效的利用,在变化性中消除不确定性。

完整的APS解决方案

 完整的APS解决方案

    APS解决方案完全以互联网为基础,让使用者的成本降至最低,并通过浏览器界面进行协调。它有极强的统计预测能力来生成需求预测,并对统计预测的准确度进行控制。

    当今的企业面临快速变化的商业环境,所有的商业组织都需要一较精确的需求预测,需求计划的准确与及时就可以提高客户的满意和满足全球性的竞争。

    APS的需求计划可以利用数据仓库来处理多维的和深度查询和历史的分析和商务智能BI的数据。所以APS的计划能提供更清晰的理解需求变化的影响,是新一代的复杂的精确的预测需求计划,可以实现:

    (1) 基于实时的需求来拉动上游的供应链
    (2) 通过精确的中短期的预测来优化资产的利用率
    (3) 通过长期的预测来支持企业的战略计划

    作为一个具有先进的APS 优化引擎技术的供应链计划SCP体系的信息化平台,可以优化需求计划、优化供应链库存、多工厂协同计划、网络配置规划、优化运输计划、优化生产计划与排程,帮助企业快速响应市场多变的需求。

责任编辑:施思
本文为e-works原创投稿文章,未经e-works书面许可,任何人不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用。如已是e-works授权合作伙伴,应在授权范围内使用。e-works内容合作伙伴申请热线:editor@e-works.net.cn tel:027-87592219/20/21。
e-works
官方微信
掌上
信息化
编辑推荐
新闻推荐
博客推荐
视频推荐