供应链计划：如何应对高波动和不确定性？

导读

       从VUCA时代到BANI时代，企业面对的一个核心挑战依然是来自于我们环境的波动性和不确定性，而且我们现在面临的波动性和不确定性还是在持续加剧。在这样的背景下，如何锻造供应链的敏捷与韧性以应对因此带来的挑战？供应链计划在这个过程中扮演什么样的角色？供应链计划如何应对高波动和不确定性？本文一一解答这些问题。

供应链计划：将公司战略分解和转化为可操作的运营决策，并系统性地应用执行

       对于供应链计划而言，如果用一句话来概括那他做的事情就是去 ‘将公司战略去分解和转化成可操作的运营决策，并且去系统性的应用和执行’ 在这句话中有两个非常重要的点，一个是可操作，一个是能够系统性的去执行。

       首先供应链从公司战略起步需要去做的第一件事，去把它转化成一系列非常关键的数据，包括我们企业的市场的战略、目标、服务水平、业务优先级以及业务的成功标准。

       根据公司战略的不一样，其实业务的成功标准会非常大的差别。比如说有的公司希望更快的占领市场份额，提高覆盖率，所以他可能会将业务的成功标准去定为最大限度的提高服务水平。对于另一些企业来说，他需要去保障企业可观的利润率，保证现金流让企业能够非常健康持续的运营，所以他的标准可能是把利润最大化作为业务成功标准。

       在跟很多企业合作的最初期，我们会问咱们现在业务目标成功标准，到底是最大化服务水平，还是说最大程度的降低成本保障利润。很多时候其实大家是没有一个非常明确的定义和优先级。在完成了公司战略的转化之后，我们接下来要做的一步是去把它去转为可操作的选项。

       首先我们的市场战略会决定了我们3到五年未来的商业计划，而这也会决定了我的供应网络的设计布局，仓网是怎么匹配生产能力，怎么配置来支持企业达成3-5年的商业计划和目标。

       接下来中长期的预算，以及我们的目标会由我们的商业计划来驱动。对于供应链来说，这时候要回答的一个问题，我们希望达到的和市场上未来最有可能去发生的，这两者会完全一致吗？对于这个问题我想大家的答案应该是会很一致的，在现在这个环境下，我不可能再用我想要达到的目标，去认为是未来会发生的是一个事情了。所以对于供应链来说，在这个步骤我需要去做的是，用需求计划和需求感知这样的流程，来帮助企业去尽可能准确的描绘未来有可能去发生什么。分享一个我们合作伙伴的案例，欧莱雅的供应链数字化转型是一个持续提升的历程，欧莱雅是全球第一的美妆护肤品牌，在过去20年跟FuturMaster的合作中我们是共同见证了美妆护肤这一个原本波动性就很高的行业，在互联网经济的一个影响下它的波动性持续加剧。对于欧莱雅而言，他的宗旨和企业战略，是更好地服务于我们终端的消费者。在这样高波动的环境下，欧莱雅是怎么样做到供应链持续领先的呢？在过去的多年间其实欧莱雅的供应链的成熟管理体系，是被借鉴和应用在其他很多同行业以及不同行业的，在Gartner的全球最佳供应链企业的排名,也一直是保持在TOP25的位置。所以对于欧莱雅来说，他面对这样的高波动，他做了一些什么我们会在接下来的一个过程中跟大家去进行分享。

       我们可以去看到未来最有可能发生的预测，跟我的目标之间的差距。一旦发现了差距，我们此时需要去引入更多需求塑造的一个活动。比如市场活动、促销活动，来去弥补我最可能发生和我目标之间的差距。

       那在这样的前提下，我们就去确认了我们的需求。接下来就是我们供应端的功课了，根据我的供应网络的设计布局生产能力的大框架，仓储、资源跟需求去匹配的时候，资源有什么样的瓶颈，去进行优化和模拟。在中长期的时候去准备好资源，那在短期的时候面对波动和不确定性，可以更快的去响应并且把资源利用到最优。

       那最优是什么呢？我们优化和模拟又考虑的是什么？

       回到我们最开始说的，我们业务的成功标准是如何定义的，就会直接的去指导我的计划员，在做计划的时候去选择他的标准。

供应链计划：如何应对高波动和不确定性？
       我们怎么样去应对高波动和不确定性呢？我们的答案是，以韧性来对抗高波动带来的崩塌，以及以敏捷来响应非线性且不可知的复杂变化。韧性和敏捷都不是我们现在才出现的新的概念，但是大家如果回过头去想想，在过去的4到5年间，随着中美的贸易战，新冠疫情，俄乌战争，其实韧性和敏捷它的重要性是越来越被凸显的。所以对于2023年来说，锻造供应链的韧性和敏捷性，我们面临什么样的机遇，就是我接下来想跟大家分享的两个主要趋势。

       第一个趋势，更低的波动性，从高波动中寻找更低的波动性，管理更加贴近消费者的需求。

       第二个趋势，释放敏捷和韧性，打破简化供应链的思路，充分去拥抱我们供应网络中的复杂的可能性，降低总体的服务成本。

       1.管理更贴近消费者的需求，以从更低的波动性中受益
       回到我们刚刚说的欧莱雅集团的案例，上图这四个环节是非常典型和常见的。我们产品如果是在线下销售的话，它的供应环节，我们公司完成了一个产品的制造，然后从公司发往我们的客户，再由经销商去覆盖各个区域的销售网点，经过销售网点售卖给最终的消费者。

       从这4个环节中其实我们是可以获得3个不同类型的需求数据。

       1）Sell-in的数据指的是从公司内部发往我们客户的数据。

       2）Sell-through的需求数据指的是从经销商去覆盖到各个销售网点的数据。

       3）Sell-out的数据指的是我们真实的消费者的数据。

       所以在这个过程中大家可以看到的是从左到右从我们的sell-out到sell-through到sell-in其实我们所蕴含的波动性它是逐级递增的。这里面有两个原因，其一牛鞭效应导致的波动叠加，其二是我们在供应-生产-销售的环节中，有很多外部的因素它跟需求无关，但是它却导致了需求数据的变化。

       比如说，一款口红，我们预计在2月情人节的时候可能会迎来一个终端消费者的高峰。但是由于经销商他需要考虑到自己的价格因素，以及提前供应的因素，这高峰他可能在1月甚至12月底就已经完成了。那么这样的滞后性，其实是会加剧我们在管理上的难度。这对于BANI时代下原本就高波动的市场环境那么就是难上加难。所以要去降低我们的波动性，其实我们是要逐渐从sell-in转向更贴近我们消费者的需求。欧莱雅在过去的十几年中其实一直都是在这么做的，这样做能够帮助我们去剔除掉导致需求失真这样的波动性。

       所以我们可以从更低的波动性中去受益，但是我们同时也会意识到他因为数据规模的剧增他会导致我的复杂性。比如说，一个数字的确切的例子也是来自于我们的一个合作客户。他经销商有35,000个，那他又分别去覆盖了总共是500万个销售网点。如果我现在要从管理sell-in的35,000个数据口径，转向管理500万条数据口径，规模直接增长了将近150倍，那我们就更不用说如果要去管理sell-out的数据了。

       那么在这样的前提下，去做管理更贴近消费者需求的这个转型的过程中，我如果要沿用以前的流程和技术，用管理sell-in的需求口径的技术来管理sell-through，甚至是sell-out，它是不现实的。因为我们计划员的任务，他去管理时候要去对历史数据去进行一些例外事件的判断、清洗。可能会有影响销售的一些影响因子，希望去引入到我的预测中，帮助我去判断他对我销售影响的量级，这样我能够对未来做出更好的预估。如果计划员的管理能力，以及我们想要达成的效果都不变的话，从生产转向销售带来的是150倍的复杂性的增加，我们是不可能去通过计划员数量资源去完成这个线性的同比增长的。所以在这个过程中我们就需要选择正确的技术。在这个话题上我们需要具备的正确的技术是大规模预测的能力。大规模预测给计划员带来了处理海量数据的能力，从35000到500万到5亿。其次是智能的决策平台，给到更多的支持去帮助计划员把这一部分的工作去自动化。数字技术平台的升级能够更多的基于sell-out的预测，来更好地理解终端消费者的趋势。

       那另一个相关的案例在这里也想跟大家分享。他们做的产品是大家平常在超市的冷柜或者是门店看到的超鲜食品，保质期可能就是2到3天。那在过去呢因为他有2,000多个终端销售点在过去他们是没有办法去对单个销售点的差异的季节性趋势去做出独立预测管理的，而我们在过去的两年中去跟他们合作就是去帮助他们建立了，单个终端销售点独立预测的能力，使用大规模预测这样的技术。最后我们给他去带来的收益是他们单个类型的终端销售点，销售额去达成了25%的增长。并且帮他节省了10%的整体浪费。所以第一个趋势我们要去从高波动中去持续的去降低波动，并且从降低的波动性中来受益。
       2.充分利用供应网络的所有可能性，以建立供应链的敏捷性和韧性

       我们现在看到的在供应链管理的思路上采取的是管道式的。比如说一个江浙沪的需求，都会由上海仓库来满足发货。然后我华南地区的需求，会由广州仓来满足发货。这中间当然结合到物流成本地理位置的考虑这是非常理性的选择，但是去提前固定了这样的选择之后，其实我们是有可能面临丧失全局角度成本优化的可能性的，并且这样管道式的管理呢在我们BANI时代可能还是会有一定的脆弱性易崩塌,与之相对的是我们另一种思路就是用网络化的方式来管理供应链。

       我在网络中的每一个需求和供应它都被动态的以多种可能性的方式来关联起来。由于产能的因素,可能我就会发现如果我用供应网络化的供应链来管理我的供需匹配的话,在某一年的几个月里面可能会由华南仓库我们的广州仓库来供应江浙沪在那几个月会是更加低成本的选择。

       我们计划员要具备的能力是如何抓住这一个机遇，要去管理复杂网络而不是被复杂性所淹没，就像我们刚刚说到的森海塞尔的例子，其实我们帮助他们做的也是去构建这部分管理复杂网络的能力。首先我们要能够考虑和应用所有的可能性把它搭建起来；我们要用全局优化的智能算法找到最符合我的战略决策的一版方案；我们要打破长期的供应网络的瓶颈限制；我们要把中期的资源准备和短期波动的抓取更好地结合起来，才能够用最低的成本来实现最大化的服务水平。

BANI时代下的供应链计划: 锻造敏捷与韧性的机遇及挑战

       2023年BANI时代下，其实企业和供应链还是在面对持续加剧的波动性与不确定性带来的挑战，我们认为是需要借助敏捷和韧性的锻造来去应对这些挑战的。

       我们前方还是有机遇去降低波动性的，以及拥抱复杂性从中间释放价值的机遇，要拥抱这些机遇呢我们也要去应对他的挑战。我们抓住这些机遇的一个挑战，就来自于企业有没有能力去让他的员工，让他的计划员，能够去管理复杂的情况，并且找到最符合企业战略的价值。所以我们需要应用正确的技术，给到计划员这样的一个武器去更好地应对我们前方的挑战。