备件规划库存控制专栏

库存控制：从1到0

2012-01-20T06:24:32Z

大型设备的备件中，很多备件用量很低，库存水位为1。此类备件压在库存里，周转很慢。例如美军的飞机、舰船、战车等的备件，其备件周转率连1都不到，这意味着大多数备件每年连一次都用不到。我看到一份上世纪九十年代的研究报告，说美国海军的备件库存中，有42%的备件在未来两年没有任何期望用量，预计这其中的百分之六七十这辈子就别指望有用量了。飞机行业、设备行业、大型能源设施等的情况也非常相似。那对于这些备件该怎么办呢？这里有几点需要注意。

]]> 第一，一个备件在一个地方用不掉，并不意味着在别的地方也用不掉。在备件库存系统里，备件的放置其实很区域化：由于交货时间要求（例如半导体设备一旦停机待料，客户的期望是4个小时之内货就送到，有些地方例如台湾，期望会更高），有些备件得放在离客户非常近的地方，在客户比较分散的情况下，这意味着只能支持有限几个客户。如果这些客户的装机量小、产能利用率低、生产流程对某些备件的损耗小，那对这些备件的需求就可能非常小。这类备件的库存水位大多为1。把用不着的库的水位降为零，把库存转到有用量的库，是不影响服务水平而降低库存的一个行之有效的方法。这种降法周期挺长，但很稳妥，行之有效，需要的是耐心和库存清零的决心。

第二，对用不着的料不要心存侥幸，该销毁的就销毁，该折价卖给第三方的就卖掉。一个料，三年没用了，第四年用得到的概率能有多高？库存堆积着，保险费、仓储费、管理费就得开支。有些大城市，寸土寸金，备件仓库塞得满满地，便不得不找更大的仓库；大仓库不久又塞满了，于是继续搬家。这些都是成本。这些呆料，每次降库存时都首当其冲地成为靶子，你得一遍又一遍地解释为什么还放在那里，做的其实都是无用功。长痛不如短痛，早点处理掉，也好。按国内的法规，境外公司的设备维修备件只能存放两年，如果两年还没动用过，那就得运到境外（例如香港）再运进来，这样就算"获得了新生"，再开始新的两年。想想真是上有政策，下有对策，你不得不佩服人的创造力。不过这无非是小聪明罢了，除了给物流公司和海关增加收入外，为什么不想着把那些压了几年的料给清掉呢？

库存水位从1到0的决策难做，背后其实是心态问题：拿掉库存，万一有需求怎么办？对于备件规划部门来说，他们的服务水平目标允许一些失误，例如服务水平为95%，允许5%的情况下没料。但对用户来说，他们的心态是100%。当停机待料时，他们想到的不是95%的情况下有料，而是5%的情况下没料。这5%其实被放大到100%，成为做那些从1到0的决策的最大障碍。这其实可通过分析、量化风险来解决。例如假定某个备件的全球装机量为1000，全球每年用5个。如果某地区的装机量是30，那每年的预期用量就是0.15个，即六七年用一次。这样你就把风险量化了。如果这个料是10块一个的话，你八成会放在那里，如果是10000块一个的话，这决策就可能完全两样。对一个具体的料，你很难准确地告诉内部客户，如果拿掉库存的话，下一年停机待料的风险有多大。但是，如果是几十、几百个料的话，概率统计就会起作用，你可以相当准确地量化风险。例如拿掉70个周转极慢或根本不周转的料号，可降低库存100万，未来一年停工待料的可能性有7次。这样决策就相对明了，报送上去，高层管理可以较容易地拍板。

这方法论也跟规划三步走一样：先搜集数据（例如装机量、历史消费等），再做分析，最后加入主观判断，做决策，即start with facts and end with judgment（起始于事实，结束于判断）。很多公司不搜集和分析数据，而是全凭经验或潜移默化的规则，这是库存膨胀的一大原因。例如某公司不成文规定，凡是设计上几年坏一次的料，只要在某个地区有装机量，就备一个，以应不测。设计人员往往比较保守，零部件的实际寿命往往远长于设计寿命。等这些设备运行了几年、装机量挺大、有了相当多的历史消费数据的时候，就应该按照历史数据来决定是否要备。很多备件计划人员还是按照简单的规则，只要某个地区第一次安装这样的机台，就保证备这些料，却不知道按照别的地区的数据和经验，你就根本没必要备这个料。而这库存一旦放上去，拿下来就难了。

这里也有信息不对称的问题。很多库存决策是由下级库做出的，这些计划员负责一个地区或几个具体客户，对全局信息了解很少，在库存决策上倾向于保守，做出上面提到的那样的决策来。有些库存决策是由总部做，但决策者欠缺具体地区和客户的信息，或者在不了解全局信息的分部人员强烈要求下，也做出保守的库存决策。例如在半导体生产行业，生产记忆芯片的客户与生产逻辑芯片的客户对备件的需求模式大不相同。记忆芯片是大批量生产，很多设备在运行同样的制程，这意味着需求的备件种类较少，但每种备件的需求量挺高；逻辑芯片和代工厂（foundry）正好相反。所以，在备件计划上，前者的重点不是每样都备一个，而是选对那些关键的几十个料号，每个备足；而后者则涉及到很多料号，不过每个料号备一个就OK。不了解这些，计划员针对记忆芯片客户也是各种料都备一个，造成浪费。而这些库存水位从0到1很容易，从1到0就得费些周折了。

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作者简介

刘宝红，毕业于美国亚利桑那州立大学MBA，专修供应链管理，现在硅谷从事供应链管理。他是美国注册采购经理（C.P.M.）、六西格玛黑带，并通过生产和库存管理认证（CPIM）。联系方式：bob.liu@asu.edu。更多文章，参见其管理专栏"硅谷客"www.guiguke.com和"供应链管理专栏"www.scm-blog.com。

你是怎么设定库存水位的？

2012-01-20T05:26:03Z

这些年来，我在全球招聘备件库存计划员，面试了几十个应聘人员，每次我都问到同样一个问题：你是如何设定库存水位的？对库存计划员来说，这是很基本的一个问题，就如问一个成年人是否会用筷子。遗憾的是，没有几个人能给出满意的答案。

]]> 在备件领域，大多零部件是预先设定库存水位，由库存水位来驱动采购和生产，即make to stock。客户订单来了由手头库存来交货，然后库存水位下降，便驱动补货到预定水位。这种模式也适用于很多别的领域，例如零售业。库存水位的设置是一项基本功，是服务水平（有货率）和库存周转率的决定性因素，也是为什么库存计划人员被称为职业人士而不是文秘的一大原因。

很多计划员没法把服务水平（有货率）和库存水位有效地联系起来。直观地说，别的条件不变，服务水平越高，库存水位也越高；反之反是。从技术角度讲，很多人没有概率统计基础，没法从理论的角度理解服务水平，以及量化服务水平和库存水平的关系。例如他们本能地知道提高库存水位，服务水平会提高，但把库存水平从8提到10，或者降到6，服务水平会提高或降低多少，他们不会量化。于是就凭经验，凭经验则往往偏向于保守。没经验可凭怎么办？那就只有跪受笔录，唯内外客户之马首是瞻，整出一堆没用的库存来。

我曾经面试过一个计划员，这老兄在三四个大公司都做过备件库存规划，也通过了APICS的CPIM和CSCP认证。可惜这么多的书读了全没用，库存水位设置还是凭老经验，说不出个一二三来。老经验只能把你带到老经验的高度，但没法更上层楼。这就如在同一份工作、同样的职责范围作了十几年，表明这人在做得还可以，要不早就给开掉了；但同时也表明这人八成也就那样，否则会在同样工作、同样职责范围做那么久？雇这样的员工，好处是即插即用，你不用教他们最基本的东西，但风险也在这里：他们对那些最基本的东西理解、贯彻地不透彻，而且已经固化，要改变的话，可能花的时间会更长。这也是为什么一些日本企业更愿意雇刚出校门的大学生，一片白纸好作画。

扯得有点远。除了上面的技术因素外，管理指标设立不好也是问题。计划员的天职是平衡服务水平和库存水平，但在公司Z，计划员层面竟然没有库存周转率和服务水平的指标。没有指标驱动，做得好坏就完全靠良知。没压力就没动力，哪能做得精？做不精，哪能做得好？例如该公司有些同类型的备件，配套用在同样的设备上，由同样的供应商生产、同一个计划员管理，采购前置期一样，结果有些备三个星期的安全库存，有些四个星期。这些料几千美金一个，一周的安全库存动辄成十万美金。管理层没时间管那么细，能做的只有去给更高管理层解释。在公司Z，库存控制就如射箭：管理层的库存目标没有细化到执行层，干活的人没有具体目标，他们的箭射到哪就算哪，幸运的话，射中的跟管理目标一致；更多时候不一样，管理层就在箭射中的地方画上靶心，然后千方百计证明给更高层这就是靶心了。

库存计划人员不懂准确设置库存水位，反映的是从业不精的问题。这问题有广泛意义，放在任何职业都适用。作为管理者，选拔人员时千万不要被从业年限迷惑。从业年限的多并不意味着这人是专家。很多人的经历其实是在同一座桥上过来过去，在低水平上徘徊。每一行都有很核心的一件事，而且就那么一件事，例如库存规划是平衡库存和有货率（核心是做合适的库存决策），采购是平衡成本、质量和交期（核心是识别合适的供应商），销售是既能卖掉东西，又要盈利（核心是识别合适的客户）。这核心的事做不好，这人就不可能是专家。如果一个人没法把怎样做核心的事说清楚，这人八成还没做精。所以，选拔人才的时候问这些非常基本的问题，带团队的时候也经常挑战这些问题，同时不断地问自己同样的问题，你会成为同业中的佼佼者，或至少比一般人做得好。

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降库存不要拿牺牲服务水平做说事

2012-01-12T05:28:32Z

库存规划有一基本理论，就是服务水平跟库存水平正相关。简单地说，要提高服务水平，就得增加库存；要降低库存，就得牺牲点服务水平。该理论的前提是库存与服务水平已经优化，多余的库存 "水分" 已被挤掉。但现实中，达到这种临界状态的系统少之又少。为数不多的顶尖公司能同时优化库存和服务水平，做到低库存下的高服务水平；一些一流公司以高库存为代价，实现高库存下的高服务水平；大多数二流、三流公司的则在高库存、低服务水平的泥淖里打滚，库存一大堆，有货率却一塌糊涂。对绝大多数公司来说，用不着以牺牲服务水平为代价，降库存还有很多潜力可挖。

]]> 先说高库存下的高服务水平。这些公司以客户服务为重，库存决策比较保守。他们一般知道该备哪些料，但不知道该备多少，或者在客户满意度为主的KPI驱动下，偏向于备多点。此外，也可能是采购和供应链执行效率提高了，但库存规划还没变。例如有个公司，几年前总库的有货率一直较低，其中一个原因是供应商的按时交货率太低，所以该公司的安全库存设得较高。这些年来，该公司的供应商管理水平大幅提高，按时交货率显著提高，但计划团队仍旧按照以前的方式来设定库存水位。各地的分库也是。以前总库没法及时补货、报关速度快慢不一、运输速度不能保证，分库就拔高安全库存；现在总库按时补货率提高了，报关手续也简化了，物流运输更稳定，但分库对以前的表现耿耿于怀，不愿降低库存设定水位。所以，该公司的库存水位一直较高。这种情况在那些供应链运营卓越的公司比较普遍。对这些公司来说，库存控制上需要的是风险意识，即自上而下地承担些风险，自上而下地加压，海绵里挤水，不牺牲服务率的情况下，库存还是有降低的余地。需要注意的是，高层一定要承担风险，不能光发指令、定政策。基层降掉一些库存，往往会引起内外部客户的不满，有时导致短缺。这时候高层得站出来说话，承担后果，否则，基层没有安全感，在降低库存时会以各种方式敷衍了事。

再说高库存下的低服务率。这些公司的特点是库存动辄千百万，但要用的料没有备，备的大都是些没用的。他们不知道什么料该备，也不知道该备多少。库存计划职能从严格意义上讲不存在，备什么料、备多少，都是工程师或客户说了算，库存计划员只是跪受笔录。一帮专门做计划的人都不知道怎么备料，工程师和客户也精不到到哪里。于是在这种公司，断料、短料是家常便饭。工程师和客户们除了催料加急外，就是逼着计划部门放更多的库存，制造更多无用的库存，成了恶性循环，因为备什么料、备多少的根本问题没解决。而库存计划部门呢，也就继续在夹缝中做仆人。公司也就一遍又一遍地重复低水平错误。千百万库存就这样压了下来。

库存这么高，这两种公司都在降库存。但往往越降越糟，非但库存不减，而且伴随着每一次降库存，来的是新一轮的库存膨胀。为什么呢？其一，为了很快见成效，这些公司往往从用量大的料开刀。因为用量大，库存水平一旦设低，短期内实际库存就会下来。但因为两种公司都不知道设立合适的库存水平，他们往往降得太低，造成缺货。缺货就如打草惊蛇，引起内外客户的强烈反弹，除了以前降下来的又得补上去外，别的一些没用的料也得加库存。其二，在服务备件行业，很多料用量很低，往往只备一个。如果不备，一旦用到，库存计划员们就吃不了兜着走。所以，很少有人敢于做从1到0的决策，那就只好做从2到1或从3到2的决策，降低的同样是那些用量相对高的料，造成了与上种情况一样的后果。这两种情况都损害了内外客户的利益，影响了客户信任，结果只能导致更多的客户介入。而客户介入越多，结果只能是备越多的没用的料。库存水平越降越高就不足为奇了。

既然有用的不能动，没用的动不了，哪还该怎么降库存呢？这还得在没用的料上下功夫。在备件行业，一个库没用的料往往在另一个库消费不错。在用不着的库里拿掉计划水位，把库存搬到有用的地方，过段时间就用掉了，这样库存就下来了。周期长点，但稳妥。需要的其实不是技巧，傻子都知道该怎么做；需要的其实是决心，即承担心理上的压力，敢作敢为。当你想拿掉某个料的时候，内外客户都会说，万一需要而没料，机器停下来，你该怎么办？不过转过来想想：这料放在那里都两三年没用了，那下一两年还要用的概率会有多高呢？所以，真正的业务风险很小，承担的是心理压力。再退一步想，万一中了彩票，客户要这料，那也没什么大不了，还没有听过那个公司要求100%的服务水平，缺这种料，缺地对。知道要备什么料是水平，知道要缺什么料也是水平。

讲个决心降库存的案例。某公司的备件服务水平一直接近100%，库存也很高，属于典型的高库存、高服务水平的公司。新的备件经理上任伊始，面临的最大挑战就是降库存。这个备件经理深知，降库存得从动那些用不着的料着手。他就分析全球各个库的用量，把那些单价昂贵、用量奇低的料拎出来，一刀切，库存水位统统设为零。这下捅了马蜂窝，各地的内部客户纷纷跳出来。这位备件经理说，你们想把这些料的水位设回去，那好，我们一个一个地来重新审批。内部客户看着那么长的一个清单，挑了些，估计连10%都没有。备件经理也做了让步，把那些料放回去了，让内部客户觉得赢了。两三年过去了，当时拿掉的料，真正影响客户的微乎其微，而库存却降掉几百万。

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关于作者

刘宝红，美国注册采购经理（C.P.M.），"供应链管理专栏"(www.scm-blog.com)创始人，西斯国际（CSCS International）执行总监。他毕业于亚利桑那州立大学MBA，专修供应链管理，并接受了摩托罗那和霍尼韦尔的六西格玛培训，是六西格玛黑带。他现旅居硅谷，经常往返于中美之间，培训本土采购、计划与供应链管理人才，并提供咨询服务，帮助本土企业提高采购与供应链管理水平。如欲联系他，可电邮 bob.liu#ChinaSCservices.com（用@代替#）。

备件规划的任务

2012-01-08T04:42:57Z

备件规划部门的目标有两个：（1）服务水平，即有货率；（2）库存周转率，即资产利用率。用一句话讲，就是在保持一定的服务水平的情况下，确保公司的资产利用效率。这两个目标相辅相成，牺牲了服务水平，库存控制地多低都没用；牺牲了库存，不管服务水平多高，备件规划部门的任务都不算完成。

为达到上面两个目标，备件规划有三个方面的任务。

]]>

第二要务是库存水位设定。备件行业基本上都是Make to Stock（按照库存生产），即事先设定库存水位，客户的订单来了，大都由手头库存来满足。设立库存水位，不管是安全库存还是再订货点，是备件规划的一项基本功。有一系列的统计、概率和数学公式来计算这些，这里不详述。想要强调的是先后次序的问题：先做预测，再根据预测设定库存水位。为什么不是相反呢？从计算公式上来看，库存水位包括两部分：补货周期内的平均预测用量和一定的安全库存以应不测。而补货周期内的平均用量取决于预测，也是构成库存水位的大头。预测偏低，你其实是在依赖安全库存，但安全库存有限，短缺就不可避免。这时候拔高库存水位已经太晚，因为上级库或者生产部可能因为同样的预测问题而短缺，没法及时补料。这就是为什么在预测大幅失真的情况下，"安全库存"不再"安全"的原因。这里之所以强调预测第一的重要性，是因为管理备件分库的计划员一般只重视自己的库存水位设置，忽视预测，不能及时预测客户端的大变化并把预测沟通到总库。等总库、分库都严重短缺了，有些分库计划员还不明白这是因为自己在预测上的失职造成的。在一般的备件规划系统，整体预测是在总库层面做，但这并不意味着分库没有预测的责任。其实正好相反。总库的预测一般都是基于历史用量，这些信息在公司的ERP系统里能找到。而预测的最大挑战是那些不知道的需求，这些信息不在ERP里，而主要得通过分库来得知，因为分库贴近客户，更容易得到这样的需求信息。要知道，供应链的问题大都是由客户端造成的，备件系统也同理：分库是总库的客户，分库是总库问题的主要来源，到头来影响到自己。

做完预测、设定完库存水位后，这才是执行。执行就是确保整个供应链按照预测和库存水位来运作，例如采购和补货。一流的公司重计划，二流的公司重执行，三流的公司两者都做不好。计划不足，执行来补。如果是适当范围内的不足，OK。但在很多公司，计划预测的准确性太低，执行就成了救火队。这使执行看上去像英雄，很重要，需要高素质的人员，其实这是误区，是个成本很高的错误，但犯这错误的公司非常多。例如有个公司，尽管总体运营是行业里的佼佼者，在组织结构上还是有上述的问题：采购部雇了很多经验丰富的资深经理，因为要管理供应商，负责解决备件、生产部门计划不足造成的诸多问题；备件部的总部也设了些级别挺高的经理，因为他们要督促、管理采购部；而备件部的全球各分部则一直得不到重视，没有足够的力量配置，在管理客户需求、预测方面做得不够好，成为各种供应链问题的始作俑者。遗憾的是备件部的老总还认识不到，尽管他在这行业都十几年了。这从另一个侧面也说明，经历跟见识并不见得成正比。相反，越是在某个职业、行业做得久，其见识反倒越局限。很多大的变革，其实都是由"外来骑士"做出来的。所以，在雇佣员工的时候，一定要注意看到多年相关经历后面的潜在问题。

对于备件规划人员来说，大多数人以执行为导向，整天埋头追料，"只顾埋头拉车，不顾抬头看路。"做得好的是以预测和库存水位设定为主。因为这两者解决的是长期问题。"人无远虑，必有近忧"。如果在预测（"远虑"）上做得不好，那短缺（"近忧"）就不可避免地发生，追料也就难免了。个人如是，部门也是。

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【案例】从追料导向到预测导向

2011-12-31T17:39:47Z

案例背景

几年前，A君转入计划部门，负责一家大公司的备件规划。该公司年度营业额数十亿美金，其中全球备件业务在十亿美金左右。备件部在全球有几十个备件库，二三十个计划员，准确地讲，其实很多应该叫催货员。他看到一份计划员的工作任务清单，从上到下，多与短缺管理有关。而公司从总库到分库，毫无例外，一边是库存太高，一边又是不断缺料，是典型的"有用的没有，有的都没用"。

]]> 解决方案

如何把团队的注意力从短缺管理移开，转向预测和库存水位设定，便是A君的首要任务。A君明白，这不是说不去追料。公司要运作，你不能忽视"活在当下"的合法性。但是，追料治标不治本。物料短缺，往往是库存水位、预测不合理造成的。其更深层次的原因主要有两个：（1）计划员不知道怎么做预测和设定库存水位--这是个技能问题；（2）计划员不愿意主动出击、积极管理需求、搜集信息来做好预测工作--这是个态度问题。在以追料为导向的公司，深层次的问题一直得不到解决，结果就陷入被动反应的怪圈，料越追越缺。在预测为导向的公司，预测做得较好，很多问题在发生前就得到控制，公司就进入良性循环。A君坚信，只有改追料导向为预测导向，公司的备件计划部才能走上正轨。

A君先从解决技术问题入手。他针对典型的问题和人员，一一作出相应的改进。

有一个计划员，做了成十年计划了，对设定库存水位可以说还是一无所知，经常做些让人"哀其不幸，怒其不争"的决策来。例如这老兄做计划，动不动便以手头的库存为参考：手头料多，他就设个较低的水位；手头短料，他就拔高库存水位。干过计划的人都知道，手头那点料可以一夜之间被个大订单卷走，库存水位太低，后续补货太少，就为将来短料埋下定时炸弹。这老兄再就是眉毛胡子一把抓，不分主次。例如为了一个单价三四十美金的料，翻来覆去地确认预测，前后Email来来往往，打印出来足有三四页纸。折腾了两三个星期，还是没整对，直整到客户的生产线断料。该公司的主要物料都是几百到几千美金一颗，像三四十美金一颗的料，多备点就行了，从预测到库存水位设定，几分钟就应该搞定。不分主次，好钢用不到刀刃上，那些重要的料就没有足够的时间来规划。这样的员工是典型的技能与岗位不匹配，有些人能开窍，培训可解决问题；更多的人其实是因为不懂常识，在计划上就是缺根筋，培训也是白费，只有调离工作岗位了。

另外一个计划员，针对同类的料、用在同样的设备上、同样的需求模式、同一个供应商，单价也差不多，库存水位设置却大相径庭：有的料设两周的安全库存，有的则设三周、四周。这反映了两个层面上的问题：在操作层，计划员不知道如何设定合适的水位，是个技能和培训问题；在管理层，管理者不知道存在这样明显不合理的问题，是个分析和监控问题。明白了问题的根源，问题就迎刃而解：A君先开发一个报表，找出这些不一致的例子，分发给各个计划员，帮他们设定一定的计划参数，比如在何种情况下大致应该备几个星期的料，再给他们基本的库存计划培训，几个月下来，计划质量明显改善。

还有一个计划员，他负责管理分库，迫于库存压力，不愿提升库存水位。一旦需求增大了，他就向总库催货，加急调货，其实还是短缺管理、事后反应。库存控制一定要从备够应该备的料开始，这一常识，其实很多计划员并不理解。对那些用的着的料，只要你备得足够，能满足客户的需求，才能建立客户对你的信心，允许你降低或拿掉那些用不着的料的水位。很多公司的库存问题，其实都是计划部门和用户部门互相扣为人质的结果：对没用的料，计划部门想拿掉库存，用户部门不同意，一方面是以防万一，另一方面也是对计划部门不信任；对用得着的料，用户部门想增加库存，计划部门不同意，因为这只能让已经严重的库存问题更严重。双方缺乏互信，结果就陷入双输的死循环。

下面是一个如何打破僵局的例子。有个客户刚跟该公司建立寄存项目（consignment program）时，库存水位都是自己设定，要求该公司的计划员照办。这无可厚非，因为是新项目，客户不信任该公司的计划能力。但客户设定的库存水位有些很不合理，如果照搬，这客户就有麻烦了。公司的计划员就建议更高的库存水位，并解释给客户为什么要这么做。几次下来，客户意识到该公司的计划员把客户的需求当作自己的需求，也懂得计划，就放手让该计划员负责库存水位设定。结果是双赢：客户的有货率超过过99%，该公司的库存周转率也是行业最佳。

上述技术问题相对好解决。A君详细分析了存在的主要问题，对症下药，几个月之内，大多技术问题都得到不同程度的解决，计划员团队的整体技术能力明显提升。接下来A君就开始着手解决态度问题，即督促计划员们积极、主动地管理需求，做好预测。

长期以来，该公司的很多计划员习惯于"跪受笔录"：他们大多整天待在办公室里，对着计算机，客户需要什么，接到电话、Email后就录入公司的ERP系统，接下来就是追料，三番五次地催促采购和生产部门。但问题是，等到客户告诉需要什么时往往已经太晚了。例如采购前置期六七周的料，客户往往要现货，或者至多给一两周时间。这样的料得靠预测来提前给采购、供应商信号。计划员的最重要任务就是及时建立预测。预测滞后，便成了执行部门的噩梦：赶工、加班、质量问题便接踵而来。计划员在预测上的失职，使计划部门失去了增加价值的最好机会，成了麻烦制造者，也失去了其他部门的尊敬和信任。

A君引进两个方面的新做法。其一，不要等着电话铃响，而是提前去探寻预测。他要求计划员与重点客户定期会议，一起就重要产品做预测。这是个心态变化，是从消极等待变为主动出击。在预测方法论上讲，是导入协同预测的概念，尽管没有CPFR那样正式。其二，预测不是一锤子的买卖，而是个不断改进的过程。例如第一次预测，准确度可能只有40%；第二次预测，综合新的信息，准确度则可能变成了60%，依此类推。滚动预测、逐步逼近的概念挺简单，但在备件行业，做得好的公司少之又少。

解决心态问题，关键在于建立责任系统，即明确下述三个方面的问题：

第一，要实现什么。在这里就是预测的及时性。比如客户的需求大幅增加或减少，造成短缺或积压，首先要看的是主管计划员是否预测到这点，什么时候预测到的。刚开始时，计划员们经常说，客户的变化太快太多，怎么能知道呢。其实这是托词。比如一个客户在未来几个月对某个产品的需求将增加50%，这意味着几十万、上百万美金的生意，是一大笔钱，当然会有人知道：客户的采购应该知道，因为他们得做采购预算；公司的销售也应该知道，因为他们得做销售预算；公司的客服工程师也应该知道，因为这样的大变化往往是某些技术、质量因素所导致的。这样的事如同当在航道里的"大石头"，只要你稍加注意，总会能提前看到。对计划部门来说，你不知道，是你没有问相关当事人，还是问了但他们不愿意答复？答案往往是前者。

第二，由谁来做。预测的及时性问题，很多情况下是由没有确定责任人造成的。销售和客服认为这是计划的事，计划则认为销售和客服提供预测，所以应该是预测的责任人。要么是大家都负责，其实还是没人负责。没有单一的责任部门或人，是很多公司在预测上犯的第一大错误。A君的责任系统很清楚：预测是计划员的第一天职，计划员是预测的第一责任人。计划员不能只坐在办公室等着电话铃响，而应该定期、不定期地与内外客户沟通，搜集主要产品的需求信息，把变动部分提炼出来，及早录入ERP系统。计划员们经常会问，这几千个备件，我们哪能知道哪些的需求会变，哪些不会呢？这是计划员没深入业务、对业务不熟悉的表现，从而不能有效应用80/20原则。其实那些重要的料号，一般每个计划员只有10个左右。而如何提炼出这10个来，则需要计划员深入业务、与内外客户密切沟通、密切关注需求变化。一流的计划员大都能清楚地列出这成十个料号来，二流的能列出一些，而三流的则更本没法列出来，于是只能继续在大海里捞针，被动反应。

第三，做得怎么样？这是围绕上述两个方面，建立相应的汇报、评审系统，来确保完成相关任务和达到相关指标。A君开发了一个预测监控系统，可以清楚地统计预测是什么时候录入系统、准确性如何、有没有后续滚动更新、由谁做的等。围绕这个监控系统，A君开发了一系列的报表，帮助计划团队来系统管理需求预测。监控系统其实也是纠偏系统，即从偏差中及时得到反馈，并采取纠正措施，是完善任何责任系统必不可少的一部分。该系统在刚开始实施时也是个摸索过程，例如该统计什么、如何统计、统计频率等，都得一步步从实践中完善。例如熟悉计划的人一眼就可看出，这个系统怎么不评估预测的准确性？其实这是个深思熟虑的决策：该公司当时的最大问题不是预测不准确，而是就根本没有预测。所以，系统的第一目标是确保预测的及时性，在保证了及时性的前提下来提高准确性。这也反映了A君预测哲学，即（1）所有的预测都是错的，但有预测远比没预测强；（2）预测不是一锤子买卖，而是个循环、逐步逼近的过程；（3）预测需要多部门参与、多渠道信息，但计划部门是第一责任者，要承担组织相关部门协同预测的责任。

上面的责任系统和预测哲学就是预测导向的核心。经过一年左右的实施和改进，该公司取得显著成果。从前A君每天早晨打开电子邮件，满信箱都是催货的Email；现在打开邮箱，越来越多的邮件谈地是预测。A君明白，彻底消除催货邮件不大可能，但随着整个计划部门的重心转向预测，相信催货邮件会越来越少。他明白，事情在超良性方向发展。

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库存控制中的胡作为和不作为

2011-12-09T05:35:56Z

一些几十亿美金的公司，动辄数亿美金的库存，一年就周转三两次，似乎到处都是呆料，看上去水分之多，随便抖一抖都能整掉千百万。如果你想得这么简单，那就大错特错了。从最简单处想想：几十号人在做库存规划，降库存跟搞运动一样，整了一茬又一茬，如果枝头上的果子真那么低的话，还不早就给摘了？不可否认，这些人有些可能傻，但哪能各个都是傻子，看不见这些唾手可得的机会呢？

其实不管你愿不愿意承认，每一分钱的库存都是有原因的，或者说是合法的。每一分钱的库存都是通过合法的渠道买进，为合法的目的而买，为合法的业务需求而堆置。不明就里地降库存是胡作为。当然，这并不意味着啥都不能做，不作为同样也很有害。

]]> 胡作为是不去理解库存存在的客观原因，就下猛药砍库存，结果影响客户的正当需求，损害双方的信任关系。举个例子。有一个计划经理，新转入库存控制领域，对库存计划的认识只停留在数字层面。新官上任三把火，一把火就烧那些周转最慢的料：他把这些料在全球各地的水位统统设为零。他的逻辑挺简单：公司的有货率那么高，我就是把那些料都断掉，我的有货率也不过下降0.1个百分点，能降库存一两百万，值。他这一刀切下，没意识到尽管有些料的全球用量低，但却集中在一两个地区，在那一两个地区算高用量，客户订单来了，没料，客服人员得一次又一次地道歉；他也没意识到有些料是支持新产品开发，新产品刚导入没多久，哪来的用量？他自然不知道在产品保修期间，对某些产品，公司对关键客户的承诺是接近100%的有货率。胡作为往往低估已有库存决策的合理性。不可否认，有些决策不一定最优，但纯粹的、大面积的傻子决策却不多。刚到一个公司，你可以挑战某些库存决策，但如果先入为主地认为那都是糟糕的决策的话，只能说你还没有真正理解公司的业务需求，离融入公司还远。这时候就大刀阔斧地砍库存，制造的问题往往比解决的还要多。

不作为是认为存在的就是合理的。是的，每一分钱的料都是有原因的，但并不是说你就没有任何作为的余地。实践中，很多库存决策不是一个点，而是一个区段。比如一个产品，你可以设定有货率为95%，也可以是93%或98%，究竟定多高，其实有很多值得斟酌的。再比如整个配货中心的总体有货率是95%，那落实到里面的几百、几千种产品的时候，每一种产品的有货率应该设多高，也有很多的斟酌余地。另外，决定库存的业务需求可能变了，而库存决策还没改变。例如一个几千块钱的料，因为有质量问题，所以多备了几个。什么时候的质量问题？两年前的。现在解决了没有？答案往往是Yes。哪你还备那么多料干嘛？同理，有些产品出了保修期，或者新产品上市不成功，相应的备料水平都应该调整。这些都是微调。正是通过微调，你才能够深入了解公司的库存决策是怎么做的、库存水位是怎么计算的，从而做出改进措施。也是通过微调，你促动你的团队深入理解计划的逻辑和背后的业务因素，从而达到更好的精细化操作。

简言之，胡作为是不了解实际情况就改革，不作为是怕失败而放弃改进，这是两个极端，都对不起我们的工资单。此外，很多库存决定跟库存水平计算关系甚少，而是由其背后的业务需求决定。如果要解决库存问题，往往得从非库存处着手，例如销售、采购、客服等。事关多个部门，目标相左，协调不易，大刀阔斧式的"高压锅"很难蒸出好米饭。相反，循序渐进地"慢炖锅"，更容易煲出一锅好汤来。

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你在忙明天、下星期、还是下月的事？

2011-12-02T22:26:05Z

《扁鹊的医术》中说，一流的医生在病还没发作的时候就治好了，好的医生在病刚发作时就能施诊，一般的医生一直等到病入膏肓才下猛药、动针砭、刮骨疗毒。这个比喻放在库存计划和供应链管理上也很贴切。

]]> 就库存计划员来说，大致有三类：

一般的计划员活在追料中，从早到晚，都在跟短缺做斗争。一通又一通的电话，一个又一个的Email，传递的信息其实就一个字：急！他们活在当下，目标就是让生产线不要断；对将来的影响时间跨度很小，不是今天就是明天，很少能超过一周。

好的计划员着眼于库存水位。在备件业务中，一个料的库存水位一般是几个星期的需求，例如2到4周（假定补货时间为1周）。需求、预测变了，及时调整库存水位，决定了以后几个星期有没有货。他们的影响时间跨度较大，以周计算，一周到数周。

一流的计划员专攻预测。很多公司提供三或六个月预测给供应商，合适的预测意味着可提前几个月来指导供应商的产能安排。准确的预测也是设立准确的库存水位的关键。预测的影响时间跨度最大，从几周到几月，乃至半年。

一个计划员的成功与否取决于他在上面三块任务中投入的精力。一般的计划员忙于追料，留给设定库存水位的时间就少，管理需求、预测的时间就更少。他们最忙，但创造的价值最低，救火的同时也给供应链制造了很多问题，例如由于计划、预测不合理而造成的大面积追料、加班、生产线停顿等。好的计划员花在计划上的精力较多，他们的库存、有货率相对都较好，但因为疏于预测管理，往往以设置偏高的库存水位来补偿，系统地造成库存过高，或者是未能预见和管理需求的剧烈变动，影响供应链的有效运作。一流的计划员预测做地好，井井有条，整个供应链的效率就高，其价值也最高。

这放在整个计划组织上也适用。计划是整个供应链的引擎，没有什么比计划失败对供应链的影响更大。一流的计划部门管需求，精力花在理解客户需求和预测上，解决的是一个月以外的问题；二流的计划部门管供给，精力花在执行上，即与供应链部门一起补救计划、预测的不足，解决的是这周和下周的问题；三流的计划部门是救火队，解决的是今天和明天的问题。他们整天鸡飞狗跳，看似都在解决重要而且紧急的事，其实大都是在弥补计划上的失败。有些失败看上去是采购执行的问题，但其实也是由计划造成，例如计划大面积催料，采购和供应商疲于应付，按下葫芦起了瓢，影响了其他产品的交期，根子还是在计划的失败上。

放在供应链管理上也是。前瞻性的供应链组织在选择优秀的供应商上下功夫，因为这决定了下半年甚至几年的绩效表现；一般的供应链组织在问题供应商身上下功夫，因为这直接影响未来几周、几个月的绩效；三流的供应链组织是救火队，整天为确保供给拼搏，其实是在为供应商选择和提高上的不作为买单。

忙今天还是明天、下周还是下个月的事反映了一个公司的管理水平，其实也决定了这个公司的命运。这道理也适用于职业人士。

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分析和直觉

2011-11-29T15:57:24Z

在库存规划中，两种能力相伴而行：分析和直觉。分析能力主要是依赖数据，整理、分析、做出计划决策的能力，例如按照历史销售数据，设立安全库存水位。直觉则是利用对业务的理解来做计划决策，例如按照备件的重要性以及缺货的影响来决定是否设立安全库存（这时候的历史销售可能还为零）。前者是分析型决策，后者则属于直觉型决策。对库存计划来说，两种决策方式都很重要，不过很少有人能同时具备两种能力。

]]> 分析能力好的一般为分析员。他们大都在总部，熟悉公司层面的数据、熟悉各种分析软件、Excel和Access，能够操作大批量的数据，从中提炼信息。这种能力对于全面了解、掌控整个库存的运作很有帮助，可以帮助实现公司层面的优化。不足之处是很多分析员远离基层，对基本业务不熟，在财务目标的驱动下，有可能做出不合理的决策。

举个例子。有个公司，它的备件有货率很高，客户的设备一旦有紧急需求，该公司很快便可在规定的时间内供货。伴随高有货率的是节节升高的库存。总部发话了，说竞争对手的备件有货率是x%，我们的是y%，高出竞争对手好几个百分点，应该牺牲一点有货率，以降低库存。分析员接到命令后，说这很简单：只要把最贵的那几十颗料的库存水平降为零，手头的库存消化掉后不再补货，不出几个月，这库存不就降下来了嘛。你看，根据历史数据，在未来的几个月，库存会降低多少万，有货率会降低几个百分点。

这时候，那些主要靠直觉做决策的人不干了。这些人大都是些客户服务工程师。他们说，如果那样做的话，客户的设备将长时间停机待料，我们吃不了兜着走。分析员的逻辑挺简单：拿掉一个5000美金的料和5个美金的料都一样，因为缺哪个，在按时交货率上都算缺了一个，与其缺一个便宜的，不如缺一个贵的，这样省下来的库存更多。服务工程师们则不。他们知道缺了那个5美金一个的料，客户的设备还可以将就着运行；没了那个5000美金的料，几百万一台的机器就停在那里，对客户的影响自然不同。他们还知道，在服务水平上从来没有向后看的道理，客户在评判你的时候从来不会说你以前的服务水平太高了，现在可以降下来，和被你打败的那些竞争对手看齐。

这个例子有点极端。现实中很少有那样做决策的库存分析员。但从方法论的角度讲，纯粹基于数据的决策就是以类似的方法做出的。这里的问题是有些信息不在数据中，而这些信息往往是关键的。试设想一下，如果所有的信息都可以数据化，分析员的决策就不会与服务工程师的大相径庭了。遗憾的是，在商业环境中，我们很少有这样的理想数据环境。不过作为折中方案，我们可以把物料分为两大类，一类完全可依赖系统数据来计划，例如那些用量稳定、设计定型了的物料；另一类则需要更多的直觉与经验，例如新产品。对这两种物料，前者的目标是效率（efficiency)，即在不影响或很小影响有货率的情况下，尽量降低库存；后者的目标是效益(effectiveness)，例如为确保新产品上市，保持一定的库存冗余也OK。

其实要做个优秀的库存计划专家，两种技能都需要。一方面，库存计划的核心是分析，即在分析数据的基础上做决策；另一方面，单凭分析，不加入直觉判断，这跟计算机有什么区别？这世上还没听说过完全依赖计算机做库存计划的公司，那表明职业人士的直觉还是有存在的必要。没有分析做基石，直觉其实是凭老经验，做的库存计划决策往往不佳，造成库存太高而有货率太低。相反，主要依赖分析，而没有直觉，公司的库存也高于两者结合的情况。前者的例子比比皆是：在这些公司，工程师们说了算，库存计划员只是跑龙套、调整MRP的库存水位、追料而已。这些公司其实没有真正的库存计划。后者也有的是例子。一个公司有很强的总部分析能力，全球的库存水位都是由总部的几个分析员制定，这些分析员很少参与客户端的活动，对业务不是很熟悉，单纯依赖数据，做的决策不是最优，库存周转率小于同行中的佼佼者。举个依赖消费历史计划的简单例子：有些一次性需求，如果你懂业务，熟悉实际中发生了什么，你就会在需求历史中扣除，你的库存水位就会较低；而单纯依赖数据，你的库存水位则会明显高。

库存计划中，只依赖数据分析而忽视具体业务需求行不通，全凭老经验（直觉）而忽视数据分析也会丧失了改进的机会。过去五六年来，我在管理一个全球的计划团队，深刻体会到全凭直觉，很多决策是次优化的。比如直觉可以告诉你是否该备某个料，但不能很好地告诉你备两个呢还是三个，是四个呢还是五个。这些细微的区别看上只是一个，但料号多了，动辄成百上千万的库存就这么来了。当然经验丰富的计划员除外。这些计划员看一眼需求历史或者预测，就能估计出一个库存水位来，跟通过分析、演算得出来的没什么区别。这就如卖油翁，唯手熟耳。经验丰富的维修、服务工程师也是。这背后是数年甚至一二十年的经历在起作用。你如果没有这么多经历，该怎么办？这还得从分析入手，即先分析数据，再用直觉，看分析结果是否合理。很多决策都得最后过直觉这一关，用英语讲，就是does it make sense？如果不make sense，那你的决策八成不是最好决策。

对于一个规划团队来说，需要揉合分析与直觉能力来优化库存。这意味着分析型员工需要增加业务经验以增强直觉，直觉型员工需要增加分析能力。不同类型的员工都要有跳出安全区，向不熟悉的领域过渡的勇气。这也是员工职业发展的一个重要部分。而管理人员应该提供培训、轮岗机会，帮助员工发展。年轻的员工一般经验不足，但计算机应用、数据分析能力较好，可鼓励他们深入基层，熟悉业务运作、流程和客户需求，争取把手"弄脏"而获得一手经验。资深员工一般经验丰富，但数据分析能力不足。他们对跳出安全区更容易抵制，可采取一定的激励机制来促使其提高分析能力。当然，当员工的分析能力、业务能力都挺强的时候，他们往往会晋升到别的职位或转到别的公司接受更多的责任。那是好事，表明我们的能力培训是成功的，继续就行了。

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备件业务简述

2011-09-03T13:41:10Z

与新设备的销售相比，备件生意似乎微不足道。其实并非如此。对一般人来说，备件业务之所以不起眼，是因为很多备件业务是公司行为，一般消费者注意不到。

看到一篇文章，说备件业务占美国GDP的8%左右，每年总量为7000亿美金，人均两千多美金（来源：Keeping an eye on all your parts）。不过想想看，备件业务其实无处不在：你用打印机，打印机的墨盒就是备件，是惠普最赚钱的产品之一；你开车，轮胎是备件，得定期更换。如果是辆老爷车，那三天两头修理，凡是换掉的都是备件，动辄修个成千上万元，相信更增加了你对备件的理解。交通工具、生产设备、日用电器、娱乐设施，人的衣食住行都离不开备件，工业生产就更不用说了。而且越是昂贵的东西，备件业务也越重要。例如一个最新的芯片制造厂，总投资在30亿美金左右，一年备件的开支动辄数亿美金，备件成本是芯片厂选择设备的重要标准之一。

]]> 拿飞机制造行业来说，波音的中心备件仓库有成十亿美金的库存，中心备件仓库有20多米高，15公顷大小，每天出货近30万种备件，重量超过300万公斤。这只是在西雅图的备件总库。加上全球的配销中心和分库，备件库存就在几十亿美金。（2005年数据，原文出处见链接）。对波音飞机来说，全球一年消耗70亿美金左右的备件，全行业库存在250亿美金左右（来源：Matthews and Hendrickson）。

跟备件紧密相关的就是服务。新加坡航空公司的总裁许文辉来硅谷，他做报告时说，在航空业，阿猫阿狗都可以开航空公司：飞机可以租、飞行员可以租、机场是租的，而飞机维修的自然也是租的了。这维修部分就是备件和服务的结合。维修公司提供材料，并负责安装、修理。在半导体行业，有些芯片生产公司把备件、维修等都外包给设备商，按照实际使用设备的时间付费（就跟租车一样），而设备商则是把备件和人员服务打包，给芯片商提供一揽子服务。

设备行业一般有很强的周期性。新设备的销量大受经济周期影响，而备件业务则相对比较稳定，在经济低迷时业务量变化没有那么剧烈。例如在半导体设备行业，每四年大致一个轮回，在2009年的低谷期，硅谷有个公司第一季度只生产不到10台新设备（相对于业务高峰期的100多台），而备件业务则只掉下来百分之二三十。这种情况下，备件生意占全公司业务量的比例就很高，是公司度过经济寒流的救命药。飞机行业也是。2001年的"911"事件、2008年的金融危机对新飞机的订单带来致命打击，但备件业务受的冲击相对较小，因为人们还在旅行，现有的飞机还在飞行，备件的需求还在。

对于设备行业来说，行业越是成熟，备件业务也越成熟。举个例子。在2000年前的半导体设备行业，备件被有些设备公司视为可有可无，客户买设备，几百万美金一台，大生意，那备件就半卖半送了，算作添头。随着行业日趋成熟，装机量大增，设备制造商意识到备件业务有利可图。作为设备原厂，他们占据有利地位来影响客户用他们的备件，而且客户一旦锁定设备选型，这备件就成了很稳定的业务，利润率也很可观。设备大厂应用材料甚至围绕备件，开发了一系列服务项目，例如清洗、套装（Kitting）、修复等，业务量一年达到数亿美金。为此应用材料还在全球买了一系列的清洗公司，并在2005年把笔者管理的最大的清洗供应商买下，逼得笔者到处找新供应商。不过好景不长，备件的清洗、修复等业务相对技术含量较低，竞争多，而且地域性强，大公司的间接成本太高，在价格上没法跟小公司竞争。这不，应用材料在2011年就不得不把清洗业务给卖掉。在2004年买下清洗服务公司Metron时花掉8500万美金，卖掉的时候是多少，不得而知，但几乎可以肯定的是没有买价高。大公司的并购、剥离，做得大多是一马换二羊、二羊换四兔的生意，此处不用细表。

在备件市场，设备原厂在竞争中占了先机，因为他们熟悉设备性能和要求，能更好地设计备件，备件的质量、性能更能得到保证，能够影响客户采购他们的备件。但是，设备原厂一般规模大、成本高，备件的成本居高不下，则给小的竞争对手可乘之机。例如在半导体设备行业，韩国、台湾的一些中小公司就非常活跃，在备件业务上给应用材料、泛林研发、诺华等设备原厂造成很大挑战。此外，设备原厂的备件大都是按照要求最高的客户标准设计、制造，对一些工艺要求较低的客户来说，他们用不着那么好的备件，所以也不愿付那么高的价钱。这从客观上给竞争对手可乘之机。例如笔者曾就职于硅谷一设备公司，采购的一些备件都是按照台湾代工厂的标准来设计，材料表面清洁度要求非常高，就得深度清洗多次，而且得诸件测试，光这成本就每件增加500多美金，产品成本高得惊人。生产记忆芯片的厂商用不着这么好的备件，于是就纷纷寻找替代品，该设备商的备件市场占有率就可想而知。

在半导体设备行业，备件业务的核心议题是市场占有率，尤其是损耗品的占有率。迫于备件竞争对手和客户的压力，设备原厂使尽浑身解数来降低成本：全球采购、清洗配套、修复修补等，并针对技术要求低的大客户推出低规格的备件，以便能降低备件成本。有趣的是，这些措施涉及到不同部门，不同部门的目标并不相同，你会不时看到公司政治、部门利益在作崇。例如工程师们开发清洗、修复技术，帮助客户延长备件的寿命，却影响了新备件的销售量，遭到备件业务部的白眼。不过备件销售部的老爷们自然也知道，如果没这帮工程师帮助客户多次使用备件，客户的运营成本太高，就可能根本不买你的新备件。如何去平衡，也的确是个问题。

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服务水平

2011-08-03T22:57:22Z

备件规划的精髓是平很库存水平和服务水平。库存水平很好计算：是多少库存就是多少库存，不管是在库还是在途。服务水平也叫有货率，即客户要货的时候有货。服务水平听上去挺直观，计算起来则未必。行业不同，公司不同，计算方法差别很大。

]]> 拿半导体测试设备制造商泰瑞达（Teradyne）而言，它的服务水平有几种：

1. 快速服务：4小时内货送到客户手上，七天二十四小时服务。这意味着库存必须得在离客户很近的地方，卡车行驶时间最多不得超过两三小时。飞机快运很难实现4小时急送，因为从仓库到机场、登机手续、飞行时间、机场到客户，加在一起，很难在4小时内完成。在这种情况下，客户的设备一般是停工待料，产能损耗严重。备件的存货单元激增主要是由此类服务所导致的。例如在半导体行业，这意味着在主要的生产厂家附近都得设立库存。对半导体制造设备厂商而言，这动辄意味着全球建几十个仓库，同样的料号得在多个仓库都备齐。

2. 同日发送：客户订单下了，货物当天就得发送出去，一般24小时内就能收到货。这种情况下，库存储放点可以离客户远一点。例如在北美，空运可以在24个小时内把货物送到绝大多数主要城市。对规划来说，库存水位要设足够，这样随要随到。这种情况下，服务商可以更多地依赖总库，通过集中整合需求，得到一定的规模效益，适当降低库存。

3. 非本日到货：例如3天、5天、25天等到货（都是工作日）。这是应对非紧急需求，对库存水位要求较低，供应链的运输成本、库存成本相应也低于快速服务和同日发送。在这种情况下，服务商可以最大限度地依赖二级仓库和总库，有效降低总体库存。

从库存水位设置来说，快速服务和同日发送都要求有很高的服务水平。就半导生产行业而言，单个零部件的有货率一般都在95%左右。对于非本日到货的服务，根据不同的等待时间可设立不同的服务水平。不管是假设需求是符合正态分布还是泊松分布，还是其他分布，都可以计算出相应的库存水位来，此处不予细说。

可以看出，客户的需求模式对库存和供应链的要求不同。例如有的客户动辄下急单，要求4小时内到货，这一方面大大增加了供应商的库存，另一方面也使物流成本激增。供应商可以通过差价方式来引导：例如对急单，运输费用是正常订单的5倍，或者直接由客户自己付运输费。在北美和欧洲，很多客户能接受这种安排；但在亚洲，半导体公司规模大，对供应商要求苛刻，这种安排方式很难落实。设备供应商也以免费的加急服务来争取客户，这在一定程度上助长了客户不做提前规划，滥用加急服务来弥补自己规划上的疏漏，在增加供应链成本的同时，也增加了供应链的动荡。

参考文献

泰瑞达备件服务：http://www.teradynegso.com/operational-support-services/parts-availability-services

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备件规划三件事

2011-05-16T22:31:25Z

看上去成千上万的存货单元（SKU），好像无处下手，但一旦做好三件事，备件规划的大部分问题就可迎刃而解。

]]> 其一是知道哪些SKU需要调整。备件库存单元很多，但真正变化的很少。绝大多数SKU的销售量不高，一年半载销售一次，一旦设定好水位，很长时间就没必要调整。尤其是一些支持新产品导入的SKU，因为装机量低，消耗量就更低，从正常规划角度看，应该拿掉水位，但是因为新产品导入太重要，要保证高服务水平，又不能随便拿掉水位，于是就保留原来的水位，也长时间不用调整。筛选下来，大概只有10%到20%的SKU对整体服务水平影响大，也占总体库存的一大部分，需要经常去看。抓住这些SKU，你就算是成功了一大半。

其二是设定正确的水位。备件规划涉及很多的统计分析，得跟概率打交道。但是，实际操作中，没有多少人真正懂得这些。他们更多的是凭经验。有经验可凭倒也罢了，但问题是新手上路怎么办？这就成了瞎蒙。即使是有经验的规划员，单凭经验，库存水位设定也很不一致，例如同一类产品，同样的供应商，同样的客户，产品配套使用，消耗量一样，同一个人规划，但库存水位就是不同：人为因素使然。这就得有合适的工具来计算。但是，没有工具是完美无缺的。如何用不完美的工具，做出完美的库存规划，这就需要培训，否则就是有了工具也没人用。一个公司花了成百万美金，实施了备件规划领域最顶尖的软件，但应用者寥寥。基础数据不准确是一个原因，更重要的是没几个人真正搞得懂软件是怎么运作的。那就只有继续依赖Excel表格，凭经验办事了。这成百万的软件也就成了摆设。

上面两件事是确保找到该调整的SKU，并作出正确的水位调整，是保证效益（effectiveness）。第三件事是保证效率，即以最快的方式找到需要的信息，一旦做出水位调整，就以最快的方式写入ERP系统。有一个公司，备件规划员需要在四五个界面来回翻动，以得到所需的信息：销售历史数据是一个界面，Excel是一个界面，规划软件是一个界面，ERP又是一个界面，还有几个辅助界面。调整一个水位，光数据收集就几分钟。该公司开发了一套新的软件，所有关键信息都在同一个窗口，生产效率提高20%左右。在很多公司，这些琐碎而不增加价值的事做久了，就习惯了，结果是员工的大部分时间在打杂，而不是花在做正确的决策上面。员工们肯定也抱怨过，但人微言轻，难以做出变革；管理层又不做具体的事，不一定了解问题所在。再说，开发IT方案需要投入，回报是什么？生产效率提高了，你难道能把规划员开掉一个，一年节省10万元？或者你能把库存拿掉10%？两件事都非所愿，或办不到，于是就小车不倒接着推了。

在备件规划和服务一团糟的公司，三件事都做得不好。他们不知道哪些是合适的SKU，需要做事前调整，于是就只能靠事后挽救，做"救火英雄"；不知道科学地设定水位，结果是要么断料，要么积压；员工大多时间在做机械的数据整理工作，没有足够的时间来做真正有价值的事，即设立正确的水位。这些叠加在一起，就成了恶性循环。想想你们公司是否也是如此？

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该规划哪些SKU（二）

2011-05-15T23:47:31Z

前面说到，备件世界里，那么多的SKU，其实真正重要的就那么几个百分点。抓住这几个百分点，你的服务水平和库存水平就基本得到保障。但是，备件世界虽说稳定，但变化是绝对的。如果需求变了，原来不重要的现在突然重要起来了，你怎么知道呢？

有几种方式让这样的SKU引起规划员的注意。

]]> 其一，如果这样的SKU能够跻身为最重要的那几个百分点，它们就会上了规划员的定期规划清单。这些SKU的上次规划的时间已经很远了，按时间先后排序，这些SKU就上了定期规划清单的榜首，规划员首当其冲就会看到这些SKU。系统还可以特别注明这些SKU是新近进入清单。这也要求定期清单是个动态清单：每天或每周系统运行时，符合要求的SKU就上了清单，不再符合要求的SKU就下了清单。在工业界，动态清单用得还不是很多，因为要运行大量的数据，需要一定时间，所以清单一旦确定，就会固定一段时间，然后就是定期或不定期地更新。其实动态清单做起来也不难。笔者指导熟悉MS Access的一个规划员，花了两三个星期，就做出一个来。编程不是最难，难就难在业务上如何确定那最重要的百分之几的SKU。这个程序在公司各分部运行的话，大致得15分钟左右，在本部的话会更快。当然，员工在等程序运行的时候还可以干别的事。

其二，如果这些SKU仍旧没法"跻身"最重要的那几个百分点，那就让他们上例外清单。每天上班，规划员进入规划系统，点击例外清单，就知道那些SKU出现了例外情况，例如在过去的一段时间（三天、一周、两周等），该SKU的需求急剧升高（增加25%、翻倍等），这表明你的库存水位可能不够；再例如零件有质量问题，得考虑增加库存水位应急（质量问题一般可从特种订单类型来判断，也可以从质量问题报告中得知）；再比如客户的生产线中断待料，公司却没有料可供，这也可能是库存水位规划不足。类似的例外情况有更多，这里不再详述。例外清单要切中要害，尽量减少"噪音"，合理的规则至关重要。这需要对业务有深入的理解。有一个规划员自己开发了例外清单，动辄长达几百个，太长，他更本没时间来看，而且很多其实不需要新的库存水位决策。这意味着可以进一步筛选。一般来说，例外清单每天有一二十个就比较合理。当然，行业不同，业务环境不同，清单的长度也不同。

知道了那些SKU需要看，就算备件规划跨出了重要的一步。定期清单是事先控制，力争把大多问题消灭在出现之前；例外清单做得好，事中控制就不错，要不就是事后控制。但事后控制做得及时，也能尽快赶上。不管这两个清单做得多好，你总会漏掉一些，但只要漏掉的足够少，就OK。在备件规划和运营出色的公司，备件部门的大部分精力用在定期清单上，少部分用在例外清单上，很少部分用在补漏上。在做得差的公司，这个顺序正好相反，大多时间用在救火上，结果没有足够的精力来做事前控制，于是形成恶性循环。这些公司也有定期清单，但该清单往往轻重不分，没法准确反映业务中最重要的那些SKU。清单很长，结果是眉毛胡子一把抓，好钢用不到刀刃上。这在根本上是因为管理水平差，经理们没有很强的业务能力和知识背景，没法"蒸馏"出对业务最重要的那些SKU来。他们要么是分析能力差，要么是对产品不理解，要么是两者兼具。

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规划哪些SKU（一）？

2011-05-13T14:02:37Z

备件规划系统的一个特点是库存单元（SKU）太多。例如在半导体设备行业，一个备件仓库动辄有几千个SKU，全球几十个仓库下来，就有十万、八万个SKU。这么多的SKU，全球就几个规划员来规划，如果不分轻重缓急，每个SKU都看一遍的话，一年半载都看不完。但是，这些SKU中库存水位真正要调整的只有百分之一二。这也是说，98%以上的SKU水位其实是用不着动的。

那么，如何来确定哪些SKU需要看呢？

]]> 库存规划的目的有两个：（1）确保一定的服务水平，即要货的时候有货；（2）确保一定的资产利用率，即控制库存水平。规划SKU的重点也应围绕这两点。

对服务水平来说，影响最大的是高流量SKU。在典型的备件系统里，流量大的SKU其实比例很小。例如在一个半导体设备公司，笔者分析的结果是所有SKU的5%。我们用过去六个月的消耗历史作为基准，如果在三个或以上月份有过消费，就纳入高流量SKU的范围。对库存水平影响最大的是高价值SKU。在同一公司里，大致5%的SKU占超过全球库存的70%以上。

这两个5%加在一起，就成为规划的重点。这样，每个规划员大致有2500个SKU左右来规划，每季度过一遍的话，每天40个左右，从工作量上也能完成。而这些SKU就成为规划员经常规划的对象。对于此类SKU，有必要保持一定频率的"经常接触。"如果能很好规划这些SKU，你的库存水平、供货水平就能得到基本保障。

那么，有人会问，如果突发事件发生了，相关的SKU流量不高、金额也不高，不在定期规划的清单上，或者说在定期清单上却还没到下次规划的时候，不及时调整水位的话，服务水平就会大受影响，那该怎么办？这就是备件规划中的意外清单，参见下一篇专文。

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Planning Decision Making Process

2010-02-19T07:36:00Z

Here is my simplified decision making process on planning -

Step 1: Start with FACTS: Have I run the numbers (or done the analysis)?

Example: Run consumption history; ask internal/external customers for FCST; use certain distribution to simulate the demand.

If we haven't run numbers, how do we know if we are stocking too much or not enough?

Step 2: Know the impact

How much cash I am going to spend (assuming I am spending my own money)? Keep in mind it is easy to turn cash into inventory; it is difficult to do the opposite.

What I am going to get in service level (assuming I am the customer AND stockholder)?

Step 3: End with JUDGMENT: Can I explain it?

Formulas or planning tools can give us all kinds of proposals, good or bad. Their proposals are only as good as assumptions they use.

In planning world, many times our assumptions don't necessarily hold.

It is people who make the judgment. That's where we add great value to the organization.

So end with judgment and be able to explain to ourselves why we make certain planning decisions.

库存越多，缺货越多

2009-11-17T23:54:39Z

这似乎是个悖论。按道理，库存越多，有货率就越高。实际上正好相反。看看问题的根源就知道了。

为什么存货多？因为卖不掉的破烂备得太多。

卖不掉为什么备那么多？因为规划不到位。

为什么规划不到位？因为不懂或不重视规划。

结果是该备多的备少了，该备少的备多了，恰到好处不过是凑巧。貌似两种问题，其实只有一个根源。

]]> 任何公司的资源都不是无限的。如果没用的破烂占了库存，那就只好少备有用的。结果就是缺货。尤其是库存压力大，需要大幅降低库存时，因为没用的货卖不掉，降低计划水位也是白搭，对实际库存影响甚微，那就只能在那些周转快、有用的货上打主意。结果水位降得过低（还是因为规划不精），就造成短缺。一旦短缺，内外客户对规划的信心越发低，就会找出这样那样的理由限制对计划水位的变动，规划的工作就受到更多限制，能做的事就更少，贡献也就更小。极端情况下，客户要求全面提高库存水位，结果把那些周转慢的货也给提了上去，造成更大的问题。这就成了恶性循环。

业绩差的生产型公司有一共性，就是销售端守着一堆卖不掉的烂货，生产端守着一堆用不掉的零部件。经济危机来了，销量下降，这些问题就如冰山般露了出来。其实并不是经济危机的祸。经济危机来了，不过就是潮退了，水落石出罢了。问题其实都是老问题，破烂库存往往都已经积了好几年了。例如笔者在2005年一次处理掉80多万美金的呆料，发现大多都是在2000年前后甚至1997年造成的。世纪初的高科技泡沫其实不过是把问题凸现出来罢了。

对于这些库存"富裕"的公司，一旦经济回暖，面临的马上就是短缺。根源还是一样：不懂或不重视规划。就半导体行业来说，2009年第二季度开始，台湾的台积电、联电生意激增，设备使用率大幅飙升，备件需求也是。他们的备件供应商中，库存周转率最低、库存最高的反倒缺货最厉害，每天给骂得狗血喷头。相反，库存周转最高的反倒供货最好。这形象地说明了"库存越多，缺货越多"的道理。

你不能单纯依赖增加库存来提高有货率。这似乎又是悖论，但根本原因还是一样：你得懂得如何规划，要不，你增加了不需要的，需要的呢则没有增加。结果程晓华先生说的"该来的不来，不该来的全来了"。没有压力，就没有动力去学习、提高，自然就做不精规划。做不精，事后补救，花得时间、精力更多。

举个例子。一位库存总监说，（2009年）裁员太多，机构调整大，新人多，规划员们工作量都很大，能完成日常的规划就不错了，库存控制是没精力做了。言下之意是库存水位上就放放松，希望这样能够保持较高的有货率。其实是大错特错。你不能降低要求。就一次性操作而言，把一个料号规划好和规划差其实花得精力都一样。但就长远而言，规划得差要花的时间更多，因为以后要补救。相信追过料的人有同感。关键是要懂规划，不懂的话就得培训。磨刀不误砍柴工。就像这位总监，他认为没时间培训规划员，结果是规划做得不到位，一边是积压，一边是短料，整个部门忙得鸡飞狗跳。结果了，库存是在升高，有货率却在下降。

库存规划如此，其实任何事物都如此。你不能降低对质量的要求。一次做不到位，代价总是更高。

作者简介
刘宝红，毕业于美国亚利桑那州立大学MBA，专修供应链管理，现在硅谷从事供应链管理。他是美国注册采购经理（C.P.M.）、六西格玛黑带，并通过生产和库存管理认证（CPIM）。联系方式：bob.liu@asu.edu。更多文章，参见其管理专栏"硅谷客"www.guiguke.com和"供应链管理专栏"www.scm-blog.com。