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库存计划的优化:组织和系统的博弈

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-11-08  来源:中国管理咨询网  作者:刘宝红  浏览次数:1463
核心提示:前面说过,库存计划就是赌博,放在长尾需求上尤其如此。我们都是赌徒,但要像赌场那样去赌,提高总体赢面。库存优化的目标就是全

前面说过,库存计划就是赌博,放在“长尾”需求上尤其如此。我们都是赌徒,但要像赌场那样去赌,提高总体赢面。库存优化的目标就是全局优化(赢得战争),从统计学的角度增加整体的胜算,以最小的库存投资来达到整体的服务水平目标,而不是局部优化(赢得战斗),执迷于一城一池的得失。
 

比如企业有几千个产品,大部分是“长尾”产品,需求低、周转慢。该企业希望达到的整体有货率是95%,即客户订货时,95%的情况下手头立即有库存。如何投资才能使库存金额最低?优化的逻辑其实很简单:越是便宜的越多备,这些产品的有货率高;越是贵的越少备,这些产品的有货率低;但两者结合,既能达到整体的有货率,同时总体库存最低。我们的挑战呢,是成千上万的产品,单价不同,需求历史不同,究竟哪些多备,哪些少备,备多少,可能的组合有千千万万,最后试出个最优组合来。你一眼就看得出,这可不是Excel表格能对付得了的。
 

市面上有库存计划软件,不过大都是针对单个产品的,即可以计算单个产品的库存水位和服务水平(有货率),但没有能力做多个产品的组合优化。市面上也有个别高级计划软件,能够做库存的全局优化,但有各种短板,使得全局优化的效果不理想。
 

比如沃顿商学院的教授、博士们开发一个服务备件计划系统,叫SPO ,专门针对“长尾”需求明显的服务备件进行库存优化。该软件在需求预测、库存计划方面有非常优秀的计算逻辑,是基于多年的研究和博士论文,但一般的计划员不懂。不懂就不能信任,不信任就不愿用、不敢用。而且这个软件“歧视”单价高的产品,往往就建议那些很贵的产品一个也不备,尽管这些产品的历史需求相当多,而且也很关键。这是由软件的全局优化逻辑决定的:多备便宜的,少备贵的。
 

举个极端的例子:比如一个产品是1元,另一个是10000元,那SPO一类的软件的建议往往就是1元的备很多,达到99.99999%的有货率;10000元的一个都不要备,有货率为0,但所有产品一起,能达到95%的整体有货率目标。稍有业务常识的人都知道,这不行。
 

这问题的解决方案有二。其一,把产品按照单价划分为不同的组,每个组内进行互相比较。比如单价1到10元的放一组,10到100元的一组,5000到10000的放一组。这样,10000元一个的产品不和1元一个的比较,而是跟单价差不多的比较。其二,设定最低有货率,比如5000到10000元的那一组,至少要达到85%的有货率。
 

但不管怎么样,优化软件系统“歧视”高价产品的根本“问题”还在,特别是高值慢动的产品,因为那是库存全局优化的本质所在。而这些高值慢动产品往往是最为关键的,一旦缺料,后果严重,纯粹的数据分析没法客观反映这些,导致计划员不敢轻易遵循软件系统的建议。结果呢,就可能出现这样的问题:便宜的产品加了相当多的库存(那是遵循软件系统的数据分析),而昂贵的产品又没有减下来(那是遵循计划员的判断),导致有货率高、库存更高的“双高”现象。
 

计划员是天生的自下而上,一个一个料号来计划,从每个料号的局部优化做起,代价是可能牺牲全局优化;计划软件是自上而下,综合考虑全局而提出优化建议。对一个几十亿几百亿规模的企业来说,计划员动辄就几十个,计划水平层次不齐,每个人都有自己的一套逻辑,自下而上地构建库存的“大厦”。在计划人员眼里,“大厦”的每一块积木是独立的,互不关联,因为即使关联,计划人员也没能力关联;但在库存优化软件看来,这些积木是有关系的(这没错),就把那一块块单独积木的棱角修修圆,让更好地套到一起来。结果发现,对于大量的产品,计划员和软件系统的想法不一样,如果要采取软件的建议,那意味着要调整的太多了,无异于推倒重来,显然不现实。
 

计划员往往是凭经验,从判断开始,由判断结束;库存优化软件是凭数据,由数据开始,由数据结束。这两种方法是两个极端,用哪一种来代替另一种都行不通。理想的方法是从数据开始,由判断结束:综合系统的数据分析和计划员的职业判断。有些库存优化软件考虑到这点,把计划人员的判断输入到系统里。比如有一堆库存是出于“政治原因”建的——客户因为短缺,告到工程师的老总那里,供应链只好花钱消灾,放上一堆库存,虽然没什么用,但你还不能拿掉。这OK,我们可以告诉软件系统,优化库存计划时,把这些库存排除在外。但是,小批量、多品种的行业高度复杂,有大量的情况一直处于变动状态,难以固化在信息系统里,不得不依赖人工来决策。这是个大挑战,让我们举例来说明。
 

在大型工业设备领域,有些昂贵的零部件坏掉后,要修复再用,否则成本太高。刚开始,备的料都是新零件,客户的零件坏了,就给他个新零件,把老零件拿来修理;慢慢地,在维修渠道里的老零件越来越多,“维修池”足够大了,就不再需要备新零件了,所有的库存水位都替换成修复件。这个时候,需求历史也要“清洗”,把原来对新零件的需求历史转到修复件上,计划软件才能正常运作,给出合理的库存建议来。但这是个非常漫长的过程,动辄需要几年才能完成;在此期间,需要人工来判断,究竟需要备多少新零件、多少修复件,不断动态调整库存水平。计划软件很难对这类库存优化。
 

这类看上去是个例,其实很普遍,比如设计变更带来的零件交替,也有类似的问题。为了降低成本,供应商在不断推出新的零件,替代那些成本高、效果差的老零件。而新老代替的过程需要人工介入,比如先替代哪些客户,后替代那些客户,需要考虑到客户的接受度和供应链的能力,计划软件难以有效来优化。
 

细究一个工业品的库存体系,你会发现,凡是那些昂贵的产品,总是有这样那样的变化,要么是质量原因,要么是成本原因,一直处于变化状态。你说抛开这些产品的话,优化其余的,但其余的也没多少,至少从金额上来说没多少了。
 

说了这么多,都是说工业品环境错综复杂,基于计划软件系统的库存优化很难做到位。但这并不意味着库存优化就不可为。只要做好基本面的工作,你还是可以比你的过去好,比你的竞争对手做得好。要知道,所有的竞争优势都是相对的。
 

比如分析库存,纵向、横向比较,不同计划员之间比较,把最佳实践固化成简单法则,全面推广,也会产生显著的效益。前面讲过的成本—频率编码体系就是这样的例子:对于那些单价很高、全球需求很低的产品,比如有个A3产品(成本高过5000美金,全球在过去12个月里只有3个月有需求),当时备货时没法有效判断需求,就在全球的15个地方仓库都备;现在有了相当的需求历史了,发现手头的库存大概能支持5年的用量。那好,强制把10个库存点的库存计划水位清零,让这10个成为多余库存,大概3年后就可以消耗掉50000美金的库存。而带来的服务水平风险呢,其实非常小。
 

再举个例子。有个工业设备公司做分析,发现没有及时发货的产品中,有相当一部分是非常便宜的产品,比如几毛钱一只的螺丝钉、螺母、螺帽等。计划员一般按照平均需求来设定库存水位,比如备1个月的量;但客户下订单时,因为便宜,有时候会一下子订几个月的量,结果公司手头就没有足够的料给客户,导致服务水平指标偏低,客户和销售都有意见。那好,这个公司就回顾所有客户过去24个月的需求,把所有订单的第一高剔除(这有可能是异常值),确保库存水位不低于第二高的订单量。整个分析做完,全球增加了几十万美金的库存,对于一个有过亿美金库存的公司来说,这点投资相当有限,但整体有货率提高了几个点。
 

调整完了,有些计划员就跳了起来:这螺丝钉我以前备5个,你怎么给我调到100个呢?在他看来,这95个的增长是个大数字,但转化成金额呢,也就几块钱。而他不知道的是,在地球的另一个角落,有客户一次订了100个。当然他可能会争辩,那不是我的客户,我的客户一次要100个的概率有多高呢?答案是当然不高,但并不是不可能:对于这么低值的产品,即使这么小的风险,我们也不愿意承担,而且不应该承担。
 

在贵的产品上不够冒险,在便宜的产品上不够保守,可以说是计划人员的天性。比如对那些高值慢动的产品,本来可以少备或不备,承担一些风险来降低库存,但鲜有例外,计划员的做法是每样都备1个,至少客户怪罪下来我有的说。再比如几分钱一个的螺丝钉,虽然金额没多少,很多计划人员还是不愿拔高库存水位,因为人天生对大数字敏感(比如备了100个,那可是个大数字)。库存优化是跟人性打交道:平衡人性的弱点,用数据分析的理性来平衡计划人员的情感。所以,软件数据作为支持就非常重要,数据也要系统分析,人分析避免不了感性判断。
 

从某种程度上讲,库存优化也是系统与组织之间的博弈:不管计划软件建议怎么做,计划人员总是有各种理由,继续按自己的老一套来。企业大了,计划人员的水平良莠不齐,很多人的水平显然不如软件系统,虽然软件系统并不是完美的。但是,系统很少能斗得过组织——系统是死的,人是活的,那些计划人员总是有足够多的理由或借口,置软件系统的建议于不顾,如果你要挑战他们的话。试想想,那箭是他们射出的,不管射到哪里,他们总可以围绕箭头画上圆圈,说那就是靶心。系统总是不完美的,会有异常,而国人的传统呢,就是抛开系统另搞一套,而不是不断微调、优化系统,最后系统往往是无疾而终。
 

很多企业采取分散的组织,把计划分散到基层,是用组织措施来弥补信息系统的短板——企业原来没有好的计划系统,就不得不依赖人的经验;哪些人有经验呢?自然是基层离客户近的人,比如客服、物流、运营什么的。其实,这些人中的大多数不懂计划,也没时间钻研或者不愿学习、改变,就只能在经验主义的路上走到黑,靠拍脑袋做计划。当企业上了计划系统后,这些人其实就成了计划系统的最大绊脚石。
 

管理者一般站在系统一边,但永远没有足够的精力来说服这些计划人员。那一种解决方案呢,就是把库存计划的权限集中,让最优秀的那几个计划员来负责。专业能力高了,人少了,组织和系统就更容易磨合,建立计划人员与计划系统的契合,推动库存优化。

 

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关键词: 管理咨询

 
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