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為什么需求預測是“從數據開始,由判斷結束”?

[羅戈導讀]總體而言,SKU越多,意味著需求預測、庫存計劃越依賴歷史數據,對信息系統的依賴程度也越高。

本文摘自劉寶紅老師著作。

需求預測怎么做?需求預測是從數據開始,由判斷結束:先根據需求歷史做個基準預測(數據),然后搜集銷售、市場、產品管理、高層管理等的意見(判斷),修正預測。所有的預測都是錯的,但整合了歷史數據和專業判斷的預測錯得最少。這樣就提高了首發命準的概率,也就是說,增加了供應鏈第一道防線的勝算。

為什么要從需求歷史數據開始?這里的基本假定是業務的重復性。前面說過,人們習慣性地低估業務的重復性。一旦過分強調需求的不可重復性,我們就容易特殊化我們的挑戰,為需求預測上的不作為制造借口。要知道,對于一個幾億、幾十億、百億級的企業,你不可能光靠一錘子的買賣做到那么大的規模;你一定是在做重復性的業務,至少是賣糖水的不賣扳手,造飛機的不做熱狗。

圖1:需求預測從歷史數據開始

但是,歷史不會100%地重復。有些發生過的可能不會再發生,有些沒發生過的可能會發生。對于這些還沒發生的,誰最可能有一定的預判呢?銷售、市場、產品管理等接近市場需求的職能,高層管理也是。有時候工程師、客戶服務也能判斷,因為他們經常接觸客戶。這些職能的判斷,在市場促銷、新產品、新項目等方面尤為重要。數據加判斷,整合了跨職能智慧,就得到準確度最高的錯誤的預測。你知道,這樣的預測注定還是錯的,但錯得最少。

圖2:計劃提數字,銷售做判斷,生成“準確度最高的錯誤的預測”

雖說需求預測是“從數據開始,由判斷結束”,但并不是說兩者的比例一樣。那么究竟多少數據,多少判斷呢?總體而言,可重復性越高,數據的成分就越多;可重復性越低,判斷的成分就越多。越是在產品生命周期的兩頭,判斷的成分越多;越是在成熟穩定時期,數據的成分越多。人們總是習慣性地高估營銷在預測中的重要性。其實在整個生命周期里,計劃在大部分時間處于主導地位,就如圖3所示。另外,客戶或地域越集中,判斷的成分越多(因為單一客戶或地域的變動對整體影響明顯);客戶或地域越分散,數據在決策中的角色就越重(因為多個客戶、地域的變動容易互相抵消)。

圖3:在需求預測中的大部分時段,計劃處于主導地位

除此之外,我們還得考慮行業特性:不同的行業,數據分析和職業判斷的比重可能不一樣。

比如在快消品、家電、手機等行業,產品生命周期短,市場競爭異常充分,市場促銷、季節性需求、新老產品交替,給生產與供應帶來諸多挑戰,需要計劃人員更多地與銷售、市場、產品等職能互動,每周甚至每天調整計劃,這也意味著前端職能的判斷比例很高。而在工業產品行業,特別是MRO[1]領域,批量小品種多,料號動輒以十萬計,每個計劃員需要管理的SKU(存貨單元)就非常多,但只有很少SKU需要借助市場、銷售等的判斷,絕大多數的SKU可以通過需求歷史、裝機量[2]等數據來計劃,而且庫存水位一經設定,往往數月甚至數年可以不變。

總體而言,SKU越多,意味著需求預測、庫存計劃越依賴歷史數據,對信息系統的依賴程度也越高。比如在快消品行業,面對那幾百個SKU,很多公司用Excel就能擺平需求預測,整個庫存計劃和補貨等也在Excel上做。而在工業品行業,動輒幾萬個SKU,Excel就難以應付,對高級計劃系統(APS)的需求就更強烈,對ERP的自動化功能,比如自動生成訂單、驅動供應鏈補貨,也就要求更高。

有趣的是,企業大了,有數據的職能往往沒有判斷,有判斷的職能往往沒有數據。誰有數據?供應鏈部門。確切地說,是供應鏈的計劃職能:相比其他職能,計劃的強項是數據分析,他們更熟悉信息系統里的每個角落、每個數據點,清楚地知道這產品上周賣多少,上月賣多少,去年賣多少,前年賣掉多少,賣給哪個客戶,從哪個倉庫出的貨等。但計劃遠離客戶,對市場需求的判斷有限。

誰有判斷?銷售、市場、產品管理等。這些職能更多地跟客戶、消費者打交道,能較好預判未來。但銷售的天職是在地上跑,敲客戶的門做生意、接訂單、要賬收錢,要不就是被客戶追著要料,要不就是被供應鏈逼著消化庫存,有多少時間能對著計算機分析數據呢?在企業的各大職能中,銷售估計是離ERP最遠的一幫人了。你去問他們,有幾個會知道從系統里得到數據呢?

有數據的沒判斷,有判斷的沒數據,這就注定需求預測是個跨職能行為。但凡跨職能的任務,如果由任何單一職能來完成,得到的注定是次優化的解決方案。而企業的挑戰呢,就是在需求預測上沒法有效跨職能協作,結果要么是計劃,要么是銷售單一職能做預測。這里的原因并不是難,而是因為復雜。

試想想,在一個夫妻老婆店,老公在前臺打點,老婆在后臺支持,前臺、后臺的對接和溝通有什么困難?難就難在公司大了,全國、全球運營,后端動輒有幾十個計劃人員,前端有幾百個甚至幾千個銷售,分布在不同地域、不同時區,操不同的語言,中間再加上幾十幾百個產品管理、市場營銷人員,針對成百成千的產品,要把前后端有效連接起來,有數據的出數據,有判斷的出判斷,其復雜度可想而知。

在后面,我們還會進一步探討,如何有針對性地篩選出真正重要的產品、客戶,找到合適的銷售、市場和產品管理人員來做判斷,以有效地把前端和后端對接起來,這里暫且按下不表。

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