嘉实多：计划是硬道理

　　做销售预测，嘉实多既不倚重人的主观经验，也不过多凭借信息系统，而是有一套环环相扣的计划机制

　　文/本刊特约记者 陆岸

　　在过去一个多世纪，嘉实多润滑油在行业内的领先地位是不可撼动的。它生产和研发 的尖端产品在经历F1赛场的检验之后，再回归民用，当这些竞赛等级的润滑油用于日常的机车运行时，产品的卓越品质已自不待言。但是客户对嘉实多还是有怨言，因为公司在供应链方面的表现远不能与其产品相匹配：经常的缺货和拖沓的配送削弱了客户对其产品的满意程度；另一方面，过剩的库存长久以来也让嘉实多的物流经理伤透脑筋。

　　上个世纪90年代末，此类问题已是堆积如山，合理库存和优质客服之间的矛盾由于管理的毫无章法愈演愈烈，改革势在必行。经过反复论证，达成共识：造成混乱的主要原因是缺乏前期计划。因此，计划成了嘉实多解决

供应链难题的关键词。很快一个新的计划部门成立了，在这里，计划的职能完全从执行部门中分离出来，嘉实多将有赖于这个部门和ToolsGroup的携手合作，使公司的供应链管理重新回到正常轨道。

　　三步走

　　“我们的问题是供应链管理中的一个经典难题。”嘉实多欧洲地区物流经理Alesandro Tenaglia说，“客户调查显示，客户最头疼的问题之一就是库存不足。很多时候，他们订10个单位的货，而我们能马上发货的只有5个单位，从其他库里调配2个单位，再从工厂补足另外3个单位。这种情况对客户和我们都不是好事，不能一次而是分三次发齐，肯定会让客户不满，不得不安排的紧急运输也加大了我们的成本。最让人生气的是，我们的库存不足只是在某些产品，很多时候我们的产品库存是过剩的。”掌握客户需求，从而确定一个合理库存，并以此更好的满足客户，同时实现最经济的产品周转，这个道理虽然不难理解，但它确实就像Tenaglia所说，这是供应链管理中一个经典难题，要理清问题的千头万绪不是一件容易的事情。

　　当时，嘉实多在每一个欧洲国家至少设有一个工厂，一个贮运点。公司的客户基础因地区差异有很大不同。比如说，在东欧国家，订单的货品只要发到一些大的分拨中心就可以了，但在其他国家，订货则是直接发到成千上万的零售商：加油站或是大商场。

　　Tenaglia说：“我们曾希望能通过分析运作方式来找出问题的症结，也曾尝试优化网络，减少仓库数量，但并没有因此实现产品供应的合理化。于是我们明白了问题的根源是我们缺乏足够的计划或者说我们根本就没有过计划。”

　　销售部门应该根据下一步的需求预测作销售计划，并将这些数据直接发给生产部门，以便他们作出生产计划。但Tenaglia认为这些信息还不够，不能据此作出正确的补货计划。Tenaglia说：“这些数据只是使我们的生产具备了一定的反应能力。但是我们有太多的工厂，太多的仓库，如果我们不能提前做好所有计划，就不能有效

减肥。我们真正要做的是提高对市场需求的理解能力，改善销售和生产两个部门的沟通，以及生产部门、采购部门和分拨中心的沟通。”

　　理顺内部的改革思路之后，第二步是借助外力。嘉实多安装的是阿姆斯特丹ToolsGroup公司的库存优化软件，名为DPM(配送计划建模软件)。Tenaglia 知道技术只是解决方案的因素之一，在了解了软件的功能之后，嘉实多开始了硬件组织的改变——创建供应链计划部门，把这个部门完全从原来的执行层面中脱离出来。这是一项重要的举措，Tenaglia一再强调这个改变的重要性：“当时的运作完全没有计划，或者说计划的功能在某种程度上和执行功能混淆在一起，客户可以成为计划人，生产部门也可以成为计划人。在实际操作中，人们只是在一个局限的范围内对发生的事情作出预测和快速反应，每个人都认为自己的工作非常重要，从全局来看，他们的行为是脱节的，努力没有用对地方。因此，我们首先要对现有的组织机构大动手术。”

　　第三步的工作是对人的旧有思维方式的改造，这是一项长期的挑战，这步工作如果做得不到位，前两项的努力也就毫无意义了。这个阶段，Tenaglia要做的是要求销售部门今后做销售预测时，要学会使用DPM这个工具。工具的分析结果将替代个人的判断，而个人的经验和智慧将退居二位，成为改进和提高统计预测准确性的补充。

　　各个国家和地区的预测结果是根据该地区原始数据分析得出的，不同的市场都有各自的特殊性。嘉实多在不同国家使用的电脑系统水平各有差异，而且每个系统使用的产品代码也各不相同，难得的是，DPM对界面适应性很强，可以支持在不同的环境根据当地的技术输入和输出文件。

　　服务和库存的平衡点

　　新成立的计划部门第一项工作，同时也是一项优先权就是负责改进每一个SKU安全库存的算法，以满足客服水平和库存需求水平两方面的协调一致。

　　首先，计划部门必须决定哪个货种是为了库存而生产，哪个是为了订单而生产。然后运用DPM软件，把为库存而生产的货种分为三个等级：A、B和C级，而每一个等级的货种背后附带的是特定服务。Tenaglia说：“当A等级服务水平达到99%时，意味着每100个A等级货种中有99个是必须提供A级服务，仓库里必须常有备货，只有一个订单的货种不能马上提货，或是必须等待库存被再次补充时才会有货。”也就是说，高等级的货种越多，就需要更多的库存来支持它。

　　DPM使用特有的运算法则来平衡最优化库存和特定服务等级之间的关系，它是通过在最优化服务水平和最小化另外一个假设因素之间取一个标准值来实现的，Tenaglia说，“这个假设因素可以是库存的成本，或是仓库的空间或是收益等。”

　　这样复杂的算法仅凭经验和手工是无法做到的，Tenaglia说：“DPM能帮助我们细分货种，哪些是战略上的需要考虑给予高水平服务的，哪些是客户可以接受断货情况，可以考虑适当降低服务水准的。”他说，“我们会因此节省出大量的库存空间，那些销得慢的货种会适当撤出仓库，而那些销得很快的货种则保证不会出现断货局面。”

　　关注结果

　　如果具备量化服务成本的能力，那么很多决定就会变得容易得多。相反，如果不能正确对待成本和服务之间的内在联系，在决定对待不同产品和不同客户应该采取何种水平的服务时，必定会掺杂进很多主观因素，影响结果的正确性。很多公司在作决定时的情形多类似后者，嘉实多曾经也是这样。因此，在计划制定出来并被执行之前，Tenaglia要求其结果一定要被不断测试和论证，同时不断调整和改进计划，测试和调整的过程是通过ToolsGroup的系统来实现的。

　　过去，当计划和执行部门的意见相左导致局面混乱时，相关人就会很容易忘掉大的原则和目标，为摆脱当时的困境急得团团转，不惜代价地去补救。而事后，人们大多会想到要重新制定生产计划，而很少会重新审视这个系统，去修正事故产品从订货到交货时间之间每一步运作的精确性。其结果就是这个系统的仿真精确度降低，系统的作用也大打折扣，系统因为并非自身的原因变得越来越不可靠，而人们开始重新依赖人和个人的判断。Tenaglia说：“这是一个怪圈，很容易陷进去却很难出来。”解决这个问题的办法是事前作为，不要等到陷入之后再去就系统的可行性展开辩论。首先，将计划和执行两个部门区分开，两个部门对如何才能使系统最精确地预测结果负相应的责任。

　　除了人为因素，另外一个影响市场需求预测结果精准程度的是形形色色的促销活动，促销会对某个时间段某个地区的市场需求带来冲击。基本上，市场对润滑油的需求是比较平稳的，但嘉实多在欧洲所有国家和地区的销售部门经常通过促销活动以提高销售额，这样的促销活动每年都有数十次之多，使得对货量需求的预测变得极其复杂和困难。“预测促销行为带来的影响并不是嘉实多在和ToolsGroup谈合同时提出的条件，但ToolsGroup在为嘉实多设计系统时，还是把这个情况考虑进去了。”Tenaglia说，“DPM系统中就有为某种产品在每年某时段、某种类型促销中的销售情况的建模功能。”DPM类似的功能可以实现通过对造成市场需求波动较大的因素进行分析，从而改善预测能力，提高计划的成功率。

　　“我们的系统不仅仅是给出一个预测数据，”ToolsGroup的营销副总裁Jeff Bodenstab说，“它实际上能根据一系列结果，测算出某种机会可能出现的几率。”比如说对订单频率的预测。

　　对订单频率的准确预测有助于减轻和消除销售旺季的忙乱情况，Bodenstab举了1个

汽车轮胎的简单例子：“假设某个销售点每4个月就会接到一个定购4个轮胎的订单。一般而言，这个需求预测的结果会被视为每个月一个轮胎。但我们的系统预测的结果更侧重于订单的频率，根据它分析的结果，该销售点在某个时间段存储的轮胎就会是多于4个而不会是1个，不会发生缺货的情况。”这种情况对于那些碰巧了解这个订单情况的销售人员来说很好理解，但在现实世界里，需要管理的是成千上万的具有不同特点的SKU，某些货种是小订单，某些是大批订货——靠人力去跟踪所有订单的情况是不可能的。但如果了解某个货种的订单频率，就能调整库存目标以更好地适应订单，也就是说，并不一定需要增加库存就能实现更高级的服务水平。

　　计划是嘉实多重整供应链的关键，而预测的能力则是计划成功的前提，Tenaglia说对嘉实多预测能力影响最大的是引进了DPM：“它能以SKU为单位作出今后18个月销售预测，使嘉实多的计划真正告别了手工作业。解放出来的人力可以去完成更多有价值的事情。”

　　DPM前期项目启动后，嘉实多的库存利用率得到了极大的提高。Tenaglia说：“头一年库存减少了20%，第二年又节省了20%。大部分节省的库存是在原材料部分：原油、添加剂、标签和包装物。生产计划一旦能平稳运行起来，往日原材料堆积如山的场面就再也见不到了。”

　　在重整供应链这个过程中，借助外力固然重要，但要达到理想的状态还是要倚重自己的专家队伍，这是嘉实多总结出来的经验。打造一个核心专业团队是一项长期的工作，而且成本很高，但效果是值得拥有的。Tenaglia说：“熟悉企业业务特点的技术力量，可以更深入、更灵活地运用整个系统，使之更好的服务企业的业务。建立一支由自己人组成的技术团队是成功的关键。当然，对这个团队的管理，是要求有专业技巧的，否则，一旦出现人才流失的状况，公司会很被动，金钱上损失，业务也会收到影响。”

　　第二轮挑战

　　其实，人员的变动并不是DPM项目执行的惟一难题，在项目实施的过程中，嘉实多碰到的一个最大难题出现在2000年7月份，它被BP收购了。由于是被收购的一方，所以不可能将自身的运作原则强加给对方。在被收购的头几年，嘉实多的DPM计划实际上是被搁置了，直到BP方面开始理解嘉实多为什么一再强调销售和生产的计划性。

　　随着和BP达成共识，DPM项目的投入和实施进入了第二次高潮，系统的使用范围进一步扩大，嘉实多在欧洲和南美25个国家29个安装系统上使用ToolsGroup的解决方案。在这个阶段，嘉实多对供应链改造的要求提高了，如果前期阶段强调的是要有计划的意识，那么在第二阶段则是强调计划的能力。这是一项挑战，尤其是当检验的范围被扩大到全球时。

　　当各分部关于订单的履行报告送达总部时，Tenaglia总能看到99%的订单处理是被高质量且按时完成的。Tenaglia说：“但这是不可能的，我相信任何一个分部的断货纪录要比日历还厚。”嘉实多在欧洲20个国家有业务分支，使用的ERP系统多达10个版本。“当我向这些部门征询一个KPI时，即使我的要求被描述得非常严谨精确，但还是很难得到相同的结果。在系统语言相互沟通方面，我们还有很多工作要做。”

　　在一次测试中，Tenaglia要求嘉实多在8个不同国家分部的经理根据同一个原始数据用全球通用的公式计算出预测数据，他得到了8种答案。虽然这个公式很简单，但由于每个人做事的方式和习惯有所不同，有的人不喜欢小数点后面跟着一连串数字干脆就化零为整，有的人认为测试的货种是需要特殊处理，有的人则认为不同的业务需要区别对待，等等。Tenaglia说：“系统的功能往往取决于使用者是否严格执行工作流程。”

　　目前，嘉实多公司正在开发一套新的KPI，它将能更好的反映流程过程。Tenaglia认为，预测的精确性取决于三个因素：需求的可变性，这是企业不能控制的；市场人员在深入了解促销、价格变化和竞争性活动对市场的影响之后，所具备的预测能力；产品本身的复杂性。“我们尝试在每一种上述变化的情况下计算出KPI。但是，我们在衡量相关员工的能力时，并不以预测的准确度为标准，而是以提高统计预测的能力为标准。”当企业用KPI作为衡量员工业绩的标准之一时，它有可能会产生负面作用。“因为，相对于公司的业绩而言，人们更关心自己的业绩情况。”