618大促,「智能需求計(jì)劃」如何激活企業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)潛力 今日播報(bào)
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作者/零售氪星球
明明一場(chǎng)直播讓產(chǎn)品大賣,庫(kù)存卻不足了?A地區(qū)爆單買不到貨,B地區(qū)卻大量積壓?動(dòng)銷差的產(chǎn)品產(chǎn)能過(guò)剩,受市場(chǎng)追捧的爆品,缺料又缺產(chǎn)能?關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),供應(yīng)鏈總是“拖后腿”,尤其是在618、雙11這樣的大促。
如果,仔細(xì)分析這些問(wèn)題的癥結(jié),大多是供應(yīng)鏈管理的源頭——需求計(jì)劃出了問(wèn)題。
在眼下競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境,幾乎所有消費(fèi)品企業(yè)都在關(guān)注提高供應(yīng)鏈管理效率和精準(zhǔn)度,滿足消費(fèi)者多元化的需求。但是,多元分散的渠道、紛繁復(fù)雜的產(chǎn)品以及愈發(fā)多變的用戶需求,企業(yè)們幾乎無(wú)法回避一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題:供應(yīng)鏈響應(yīng)效能,總是跟不上前端營(yíng)銷的變化?
消費(fèi)品行業(yè)企業(yè),大多需提前生產(chǎn)和備貨,需求計(jì)劃的準(zhǔn)確性,對(duì)成本、利潤(rùn)以及效率等關(guān)鍵效益指標(biāo)有重大影響。如果有科學(xué)合理的需求計(jì)劃,有效配置資源,及時(shí)響應(yīng)需求變化,降低運(yùn)營(yíng)成本,企業(yè)也能贏得更多商機(jī)。
相反,需求計(jì)劃不準(zhǔn)確,導(dǎo)致生產(chǎn)和供應(yīng)混亂,直接影響效益。溯本求源,提高供應(yīng)鏈靈活性的首要任務(wù),便是優(yōu)化需求計(jì)劃。
01
正本清源,需求計(jì)劃的三大難點(diǎn)
供應(yīng)鏈管理的第一道關(guān)口,需求計(jì)劃至關(guān)重要。但很多企業(yè)的需求預(yù)測(cè),準(zhǔn)確性低、計(jì)劃靈活性差,常常計(jì)劃趕不上變化,與實(shí)際業(yè)務(wù)嚴(yán)重脫鉤。
為什么?方向不對(duì),計(jì)劃白費(fèi)。需求計(jì)劃不止是計(jì)劃的問(wèn)題,還應(yīng)從戰(zhàn)略和執(zhí)行角度做全面設(shè)計(jì)。
首先,提到需求計(jì)劃,很多人的第一反應(yīng)是需求預(yù)測(cè),二者關(guān)系緊密,但并不是等同的。預(yù)測(cè),是對(duì)未來(lái)市場(chǎng)態(tài)勢(shì)的提前推演,輔助和支撐業(yè)務(wù)決策。需求計(jì)劃,則是在已有需求預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上,結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況得出的判斷和規(guī)劃,指導(dǎo)后續(xù)庫(kù)存、生產(chǎn)、采購(gòu)等計(jì)劃的制定。
可以說(shuō),需求預(yù)測(cè)是需求計(jì)劃的前提和基礎(chǔ),需求計(jì)劃是需求預(yù)測(cè)的具體實(shí)施和落實(shí)。單純的需求預(yù)測(cè),再精準(zhǔn)也無(wú)法100%預(yù)判未來(lái)變化,而企業(yè)的供應(yīng)能力是有限的、剛性的,在預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上,需求計(jì)劃要能考量不同部門的意見(jiàn)、反饋乃至洞察,才能有效保障計(jì)劃后續(xù)的落地執(zhí)行。
在計(jì)劃思路和流程上,要強(qiáng)調(diào)需求預(yù)測(cè)的必要和精準(zhǔn),但更要重視跨部門的協(xié)同決策。
其次,所有企業(yè)都知道需求預(yù)測(cè)很重要,但難在如何讓預(yù)測(cè)盡可能精準(zhǔn)。
一方面,今天任何企業(yè)的需求預(yù)測(cè)都離不開數(shù)據(jù)和數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用,但傳統(tǒng)的數(shù)字化技術(shù),無(wú)法全面考慮所有影響銷量的因素,得出的結(jié)果具有片面性。
另一方面,需求預(yù)測(cè)不只是技術(shù)問(wèn)題,也是個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題,不同的渠道、區(qū)域、時(shí)間周期都有其特殊性,無(wú)法按照完全一樣的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行管理。企業(yè)必須借助科學(xué)方法,全面梳理各類數(shù)據(jù),才能做到精細(xì)化管理和預(yù)測(cè)。
第三,由于計(jì)劃效率低、調(diào)整難度大,供應(yīng)鏈端很容易陷入“反正預(yù)測(cè)不準(zhǔn),調(diào)起來(lái)又麻煩,那就按經(jīng)驗(yàn)來(lái)”的陷阱。早期,依靠人工經(jīng)驗(yàn)和各種excel表格做計(jì)劃,一般需要花費(fèi)數(shù)天,再加上與各個(gè)部門溝通的時(shí)間,計(jì)劃還沒(méi)出來(lái),可能市場(chǎng)又變了。
有的企業(yè)整合數(shù)據(jù)和表格,構(gòu)建了需求計(jì)劃系統(tǒng),在計(jì)劃效率上有了很大提升,但無(wú)法全面分析數(shù)據(jù)背后的原因,遇到復(fù)雜的市場(chǎng)情況,也很難實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的調(diào)整和優(yōu)化。
因此,高質(zhì)量的需求計(jì)劃系統(tǒng),不僅僅是一套自動(dòng)化的操作工具,更需要能支持企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)-分析-決策”的數(shù)字化需求管理閉環(huán)。
根據(jù)需求計(jì)劃的問(wèn)題和方向“對(duì)癥下藥”,就可以從源頭打開供應(yīng)鏈管理的“活水”,進(jìn)而,促進(jìn)供應(yīng)鏈全鏈路的效能提升。隨著智能技術(shù)的發(fā)展,需求計(jì)劃朝著智能化轉(zhuǎn)變,為解決上述問(wèn)題帶來(lái)了新方向,尤其是,智能決策技術(shù)加持的智能需求計(jì)劃,正在突破傳統(tǒng)計(jì)劃模式,被越來(lái)越多的企業(yè)所青睞。
02
分場(chǎng)景精細(xì)化,讓需求預(yù)測(cè)更精準(zhǔn)
需求計(jì)劃的基礎(chǔ)是需求預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,會(huì)影響需求計(jì)劃的可執(zhí)行性,也是影響供應(yīng)鏈成本和效率的關(guān)鍵因素之一。Gartner數(shù)據(jù)顯示:企業(yè)每提高1%銷售預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,產(chǎn)品庫(kù)存周期就將縮短7%,并降低2%的運(yùn)輸成本、減少9%的過(guò)期庫(kù)存報(bào)廢。
在食品、飲料、美妝、日化、鞋服等消費(fèi)行業(yè),每個(gè)行業(yè)每一類產(chǎn)品都有不同的季節(jié)、區(qū)域、人群等特性。比如,食品飲料產(chǎn)品包含常規(guī)品、爆品、長(zhǎng)尾品、新品、衰退品等不同類型,服裝業(yè)的季節(jié)性和區(qū)域性差異很大。常規(guī)的標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng),很難根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景分類預(yù)測(cè),需求預(yù)測(cè),必須和具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合。
傳統(tǒng)方式下,需求預(yù)測(cè)主要靠歷史數(shù)據(jù)和銷售提報(bào),數(shù)據(jù)較粗放,且存在強(qiáng)主觀性,導(dǎo)致需求預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際情況偏差較大。智能決策技術(shù)的快速發(fā)展,催生了更精準(zhǔn)高效的預(yù)測(cè)算法和模型,在預(yù)測(cè)思路和方式上都實(shí)現(xiàn)了新升級(jí)。
計(jì)劃宇宙分場(chǎng)景精細(xì)化預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建邏輯
以雀巢為例,其供應(yīng)鏈管理部門和杉數(shù)科技合作打造了新一代的智能需求計(jì)劃系統(tǒng),將智能決策技術(shù)和業(yè)務(wù)深度融合,實(shí)現(xiàn)了分場(chǎng)景精細(xì)化預(yù)測(cè),大幅改善了信息透?jìng)餍剩嵘祟A(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。基于杉數(shù)科技的計(jì)劃宇宙產(chǎn)品,系統(tǒng)在做需求預(yù)測(cè)時(shí),會(huì)通過(guò)大量的數(shù)據(jù)信息找出具有同一類需求變化特點(diǎn)(時(shí)間、空間、產(chǎn)品、需求群體)的組合,針對(duì)性建模。
例如,同樣的SKU單品,在不同季節(jié)或地域的銷售特征差異可能很大,在分類時(shí),對(duì)“SKU單品+季節(jié)+城市”形成的每一個(gè)組合都單獨(dú)分析;同時(shí),對(duì)新品需求預(yù)測(cè)采用了特殊模型,前期業(yè)務(wù)邏輯主導(dǎo),中期算法輔助決策,后期轉(zhuǎn)常規(guī)品,增加系統(tǒng)對(duì)新品計(jì)劃的靈活性。
分析其背后的邏輯,主要是借助智能化方式對(duì)細(xì)分場(chǎng)景做了精細(xì)化的梳理、建模、計(jì)算和預(yù)測(cè),并實(shí)現(xiàn)了整體到局部的一致性管理。
依托計(jì)劃宇宙的COForecast、COmatrix等底層技術(shù)引擎,系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)情況進(jìn)行精細(xì)化拆分和整合,將不同產(chǎn)品、不同渠道、不同地區(qū)、不同顆粒度的數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化處理。
在業(yè)務(wù)操作時(shí),企業(yè)可快速切換不同維度不同層級(jí)的視角,迅速了解宏觀需求數(shù)據(jù),也可以全面洞察細(xì)分顆粒度的需求情況。
03
解釋性和模擬仿真,助力企業(yè)更靈活應(yīng)對(duì)變化
從實(shí)際情況看,任何預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)都不是一成不變的,真實(shí)的市場(chǎng)永遠(yuǎn)存在未知數(shù)。需求計(jì)劃應(yīng)根據(jù)變化做相應(yīng)的調(diào)整,關(guān)鍵在于:調(diào)整動(dòng)作很容易,但調(diào)整幅度如何界定?依靠人工評(píng)估顯然有很大隨機(jī)性。
例如,某食品企業(yè)按常規(guī)情況預(yù)測(cè)某城市某季度的需求量是M,但是,由于該城市臨時(shí)舉辦了一場(chǎng)大型活動(dòng)引發(fā)旅游熱潮,企業(yè)隨之做了一系列促銷,那之后的需求是多少?如何調(diào)整計(jì)劃?
計(jì)劃宇宙需求預(yù)測(cè)的解釋性分析方法及分析結(jié)果示意
如果,企業(yè)可以了解不同因素的影響力程度,調(diào)整起來(lái)就容易很多。智能需求計(jì)劃系統(tǒng)做需求預(yù)測(cè)時(shí),在解釋性上有很大改進(jìn),可以助力企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)計(jì)劃調(diào)整。例如,可以從多個(gè)維度分析和洞察各影響因子對(duì)市場(chǎng)需求的影響指數(shù)。比如,近期趨勢(shì)上漲對(duì)銷量影響是多少?節(jié)假日對(duì)銷量影響是多少?促銷折扣深淺對(duì)銷量影響是多少?
通過(guò)對(duì)結(jié)果量化及可視化分析,企業(yè)對(duì)整體市場(chǎng)走向更清晰。當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)情況時(shí),可以快速分析原因定位問(wèn)題,及時(shí)精準(zhǔn)地調(diào)整預(yù)測(cè)結(jié)果,最后實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)可調(diào)的需求計(jì)劃。
解釋性會(huì)幫助企業(yè)更好應(yīng)對(duì)變化做出調(diào)整,但很多企業(yè)往往還想進(jìn)一步知道,如果市場(chǎng)真的發(fā)生變化,通過(guò)不同的策略調(diào)整,會(huì)有什么樣的綜合效果?
基于智能決策的模擬仿真技術(shù),可以進(jìn)一步拓展智能需求計(jì)劃的功能邊界。例如,企業(yè)可以模擬不同的事件和活動(dòng),基于不同場(chǎng)景,配置不同的算法參數(shù)與方案,得到不同的算法預(yù)測(cè)值,模擬制定不同場(chǎng)景的需求計(jì)劃,為企業(yè)應(yīng)對(duì)變化,提供更具體的參考和建議。
04
跨部門協(xié)同決策,打破需求計(jì)劃的信息鴻溝
常言道,行百里者半九十。精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)完成了需求計(jì)劃的主要工作,但是,要做出一個(gè)符合實(shí)際的需求計(jì)劃,還要達(dá)成多部門的共識(shí),要結(jié)合預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和不同部門的實(shí)際情況來(lái)制定。
傳統(tǒng)模式下,各個(gè)部門是互相獨(dú)立的,需求計(jì)劃部門提出需求計(jì)劃后,各個(gè)部門一般通過(guò)S&OP(銷售和運(yùn)營(yíng)計(jì)劃)會(huì)議討論敲定計(jì)劃,對(duì)于數(shù)據(jù)的細(xì)分情況是否一致并不了解,表面看大家達(dá)成了一致意見(jiàn),但與實(shí)際情況有較大偏差。
這是因?yàn)槊總€(gè)部門的職能和核心訴求不一樣,在討論需求計(jì)劃時(shí)會(huì)有不同的偏向。比如,銷售部門的核心訴求是貨品盡量充足,以保證快速成單和交付,就希望需求計(jì)劃有更大的支配空間。
供應(yīng)鏈部門則是從整體成本和效益出發(fā),希望庫(kù)存保存在最佳狀態(tài),避免貨物積壓以降低成本,提需求時(shí)就會(huì)盡量保守。如果各個(gè)部門能夠在目標(biāo)和細(xì)分維度上達(dá)成一致,需求計(jì)劃就會(huì)更具有執(zhí)行性。
計(jì)劃宇宙智能需求計(jì)劃自定義協(xié)同流程示意圖
所以,需求計(jì)劃不等于需求預(yù)測(cè),更關(guān)鍵的是跨部門不同顆粒度信息的透?jìng)?。智能需求?jì)劃系統(tǒng),還有一大亮點(diǎn)就是智能化協(xié)同,通過(guò)自定義的協(xié)同流程配置和權(quán)限配置,企業(yè)可自由控制計(jì)劃的流轉(zhuǎn)。
計(jì)劃員可根據(jù)需求預(yù)測(cè)結(jié)果創(chuàng)建不同維度和不同層級(jí)的初版需求計(jì)劃,并將計(jì)劃分發(fā)給銷售、財(cái)務(wù)、市場(chǎng)等不同部門,輔以消息和提醒機(jī)制,收集不同部門的需求洞察和建議,綜合多方意見(jiàn)進(jìn)行調(diào)整,最終實(shí)現(xiàn)協(xié)同決策和一致性計(jì)劃。
解決了上述問(wèn)題,需求計(jì)劃傳導(dǎo)到供應(yīng)計(jì)劃乃至生產(chǎn)計(jì)劃時(shí),就可以釋放出更大價(jià)值。在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中,需求計(jì)劃、庫(kù)存計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃等都是互相關(guān)聯(lián)的,需求計(jì)劃做好了,可以拉動(dòng)后續(xù)計(jì)劃效率和效益的提升。
例如,通常需求計(jì)劃最直接影響的是配貨補(bǔ)貨,精準(zhǔn)的需求計(jì)劃可以為庫(kù)存補(bǔ)貨提供數(shù)據(jù)參考,企業(yè)在做庫(kù)存計(jì)劃時(shí),就可以根據(jù)不同顆粒度的需求計(jì)劃進(jìn)行精細(xì)化和差異化補(bǔ)貨。
綜合來(lái)看,在預(yù)測(cè)環(huán)節(jié),智能需求計(jì)劃系統(tǒng)改變了傳統(tǒng)人工計(jì)算或者“excel式”的模式,在預(yù)測(cè)效率、顆粒度、準(zhǔn)確性方面都實(shí)現(xiàn)了大跨越。
在跨部門協(xié)作方面,通過(guò)優(yōu)化協(xié)作機(jī)制和模式,實(shí)現(xiàn)了端到端的信息透?jìng)骱蛥f(xié)同,讓需求計(jì)劃更加自動(dòng)化和智能化。同時(shí),通過(guò)解釋性分析、模擬仿真等功能,可以讓企業(yè)從更多維度了解市場(chǎng)需求情況,全方位支持企業(yè)決策優(yōu)化,提升整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的“腦力”水平。
在雀巢、好麗友、伽藍(lán)、小米、百威等企業(yè)的供應(yīng)鏈管理上,作為面向零售消費(fèi)行業(yè)的智能運(yùn)營(yíng)決策優(yōu)化產(chǎn)品,杉數(shù)科技推出的“計(jì)劃宇宙”覆蓋智能需求計(jì)劃、智能庫(kù)存計(jì)劃、智能供應(yīng)計(jì)劃、智能收益管理、智能履約計(jì)劃等多類場(chǎng)景,都發(fā)揮了重要作用。
例如,通過(guò)對(duì)伽藍(lán)業(yè)務(wù)場(chǎng)景深入理解和分析,結(jié)合伽藍(lán)集團(tuán)未來(lái)發(fā)展戰(zhàn)略要求,杉數(shù)科技考慮諸多執(zhí)行條件約束,進(jìn)行科學(xué)決策,實(shí)現(xiàn)伽藍(lán)全品牌需求計(jì)劃、供應(yīng)計(jì)劃、倉(cāng)儲(chǔ)計(jì)劃的自動(dòng)化和智能化,切實(shí)提升了企業(yè)運(yùn)營(yíng)體系決策效率和質(zhì)量。
從行業(yè)角度,每個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯是類似的,但每家企業(yè)又有其獨(dú)特性。因此,計(jì)劃宇宙構(gòu)建了“標(biāo)準(zhǔn)化”的業(yè)務(wù)模型,可以在同類場(chǎng)景快速擴(kuò)展應(yīng)用,能根據(jù)特殊需求自由定制和調(diào)整,充分將共性特征通用化,并為個(gè)性化需求保留空間,為企業(yè)打造高質(zhì)量的供應(yīng)鏈系統(tǒng)提供了高效靈活的方式。
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