618大促，「智能需求計(jì)劃」如何激活企業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)營潛力 今日播報(bào)

出品/零售氪星球

(資料圖片僅供參考)

作者/零售氪星球

明明一場直播讓產(chǎn)品大賣，庫存卻不足了？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)能過剩，受市場追捧的爆品，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)劃出了問題。

在眼下競爭激烈的市場環(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)們幾乎無法回避一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：供應(yīng)鏈響應(yīng)效能，總是跟不上前端營銷的變化？

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，對成本、利潤以及效率等關(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，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，計(jì)劃白費(fèi)。需求計(jì)劃不止是計(jì)劃的問題，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，二者關(guān)系緊密，但并不是等同的。預(yù)測，是對未來市場態(tài)勢的提前推演，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)庫存、生產(chǎn)、采購等計(jì)劃的制定。

可以說，需求預(yù)測是需求計(jì)劃的前提和基礎(chǔ)，需求計(jì)劃是需求預(yù)測的具體實(shí)施和落實(shí)。單純的需求預(yù)測，再精準(zhǔn)也無法100%預(yù)判未來變化，而企業(yè)的供應(yīng)能力是有限的、剛性的，在預(yù)測基礎(chǔ)上，需求計(jì)劃要能考量不同部門的意見、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)測很重要，但難在如何讓預(yù)測盡可能精準(zhǔn)。

一方面，今天任何企業(yè)的需求預(yù)測都離不開數(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)測不只是技術(shù)問題，也是個(gè)業(yè)務(wù)問題，不同的渠道、區(qū)域、時(shí)間周期都有其特殊性，無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。

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)測不準(zhǔn)，調(diào)起來又麻煩，那就按經(jīng)驗(yàn)來”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)劃還沒出來，可能市場又變了。

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，但無法全面分析數(shù)據(jù)背后的原因，遇到復(fù)雜的市場情況，也很難實(shí)現(xiàn)針對性的調(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)劃的問題和方向“對癥下藥”，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，為解決上述問題帶來了新方向，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，被越來越多的企業(yè)所青睞。

02

分場景精細(xì)化，讓需求預(yù)測更精準(zhǔn)

需求計(jì)劃的基礎(chǔ)是需求預(yù)測，預(yù)測的準(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)測準(zhǔn)確度，產(chǎn)品庫存周期就將縮短7%，并降低2%的運(yùn)輸成本、減少9%的過期庫存報(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)場景分類預(yù)測，需求預(yù)測，必須和具體的業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合。

傳統(tǒng)方式下，需求預(yù)測主要靠歷史數(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)測算法和模型，在預(yù)測思路和方式上都實(shí)現(xiàn)了新升級。

計(jì)劃宇宙分場景精細(xì)化預(yù)測模型的構(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)了分場景精細(xì)化預(yù)測，大幅改善了信息透傳效率，提升了預(yù)測準(zhǔn)確性?；谏紨?shù)科技的計(jì)劃宇宙產(chǎn)品，系統(tǒng)在做需求預(yù)測時(shí)，會(huì)通過大量的數(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“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)，對新品需求預(yù)測采用了特殊模型，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細(xì)分場景做了精細(xì)化的梳理、建模、計(jì)算和預(yù)測，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)對變化

從實(shí)際情況看，任何預(yù)測數(shù)據(jù)都不是一成不變的，真實(shí)的市場永遠(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)整起來就容易很多。智能需求計(jì)劃系統(tǒng)做需求預(yù)測時(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市場需求的影響指數(shù)。比如，近期趨勢上漲對銷量影響是多少？節(jié)假日對銷量影響是多少？促銷折扣深淺對銷量影響是多少？

通過對結(jié)果量化及可視化分析，企業(yè)對整體市場走向更清晰。當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)情況時(shí)，可以快速分析原因定位問題，及時(shí)精準(zhǔn)地調(diào)整預(yù)測結(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，如果市場真的發(fā)生變化，通過不同的策略調(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)，基于不同場景，配置不同的算法參數(shù)與方案，得到不同的算法預(yù)測值，模擬制定不同場景的需求計(jì)劃，為企業(yè)應(yīng)對變化，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)測數(shù)據(jù)和不同部門的實(shí)際情況來制定。

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S&OP（銷售和運(yùn)營計(jì)劃）會(huì)議討論敲定計(jì)劃，對于數(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，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，更關(guān)鍵的是跨部門不同顆粒度信息的透傳。智能需求計(jì)劃系統(tǒng)，還有一大亮點(diǎn)就是智能化協(xié)同，通過自定義的協(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)測結(jié)果創(chuàng)建不同維度和不同層級的初版需求計(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)營中，需求計(jì)劃、庫存計(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)劃可以為庫存補(bǔ)貨提供數(shù)據(jù)參考，企業(yè)在做庫存計(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。

綜合來看，在預(yù)測環(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，通過優(yōu)化協(xié)作機(jī)制和模式，實(shí)現(xiàn)了端到端的信息透傳和協(xié)同，讓需求計(jì)劃更加自動(dòng)化和智能化。同時(shí)，通過解釋性分析、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)劃等多類場景，都發(fā)揮了重要作用。

例如，通過對伽藍(lán)業(yè)務(wù)場景深入理解和分析，結(jié)合伽藍(lán)集團(tuán)未來發(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。