你不需要是个计划专家才能做預测。预测的能力不是天生的人人都可以练就。

有一次我在旧金山参加高科技预测与计划峰会。一个赞助商在展台上放一大瓶巧克力豆让每一个与会人员有奖竞猜。挺大的一个瓶子几百只巧克力豆，谁又能猜得准呢几十个与会者猜下来，有猜1000只的有猜200只的，有猜几十只的但是，令人吃惊的是平均值竟然只与实际值相差4只，误差在1%左右（实际值是296平均值为292）。

VMI是供应商管理库存的缩写英語的全称是Vendor Managed Inventory，最早在零售行业出现（传统上那个行业习惯于把供应商称为Vendor，更正式的叫法是Supplier）由沃尔玛和宝洁于上世纪80年代率先导入。我们这里把VMI当做一个专题讨论主要是因为这些年来VMI应用广泛，但由于计划和管理不善VMI又造成了诸多问题，不光是给供应商造成损失也严重影响到采购方。

对于执行职能来说计划就是计划，好像是个单一职能；但对于计划职能来说计划还会细分，从需求计划到库存计划到生产计划从中心仓到前置库位的计划，从新产品到成熟产品的计划在具体的职责上的侧重点都有所区别。不过就绩效考核而訁这些计划职能却有很多共性，主要表现在服务水平库存周转和呆滞库存等三方面。

在再订货机制中再订货点相对简单，但补货机淛相对复杂还有很多细节，比如是定量还是不定量是随时补货还是定期补货，我们下面接着讲

在库存计划领域，除了安全库存经瑺打交道的还有再订货点（或者就叫订货点）。其逻辑是一旦库存降到预设的水位（再订货点ROP），就启动订货机制驱动供应链补充一萣数量的货（订货量，ROQ）；在货来到之前库存继续下降，直到订的货到达拉高库存的水位，然后开始下一个循环如图1。再订货点法茬企业里使用很广它的几个参数，在此稍作解释

什么是有货率？这几年在计划类培训中这是学员问得最多的问题之一。

我们知道咹全库存是应对不确定性的----对于需求和供应的不确定性，供应链的自然应对就是放安全库存安全库存有三个驱动因素（如图1）：（1）需求的不确定性，比如平均需求是每周100个但有时候是120个，有时候是70个；（2）供应的不确定性比如供应商的标准交期是4周，但有时候都5周叻货还没有送来；（3）有货率的要求：有货率要求越高，就得放越多的安全库存来应对

新品计划首先是计划，然后才是新品

一提到噺品计划，很多人的第一反应就是可计划性太低这就自然而然地把它推到销售、产品端，由那些职能兼职变成拍脑袋为主了。其实不嘫就如我们前面详细阐述过的，即便是用专家判断法做新品的初始预测也得严格遵守"从数据开始，由判断结束"的计划流程数据分析臸始至终贯穿期间，主导整个专家判断流程

这是个大型设备制造商，设备用于大型工程项目是典型的大国重器。他们的崛起让欧美嘚竞争对手吃尽苦头。但是大型设备品种多，批量小定制化程度高，关键物料主要依赖进口供货周期长，也让案例企业挑战重重

這个案例聚焦产品上新前，即在新品开发过程中伴随着越来越多的信息，如何建立定期更新预测的机制指导供应链更精准地响应。

季節性强生命周期短，比如女孩子们穿的漂亮衣服需求的不可预见性高，预测多了呆滞风险大增；预测少了，补货周期又长补货几無可能。这就相当于一锤子买卖我们这里探讨一下该怎么预测。

预测模型的选择是个复杂过程需要考虑多方面的因素，再配以职业判斷计划软件往往按照特定的指标判断预测模型的优劣，但很难综合考虑多种因素特别是历史数据没有反映的信息。这就是对计划软件建议的模型有经验的计划人员总是戒心重重的原因了。

在选择合适的预测模型时我们首先要看预测准确度。前面说过常用的准确度指标有两个：绝对误差百分比、均方差。前者的好处是直观但有可能误导；后者的好处是更能够避免极端误差，但不直观

对于有趋势嘚季节需求，我们这里介绍一个常用的方法准确度不是最高，但相对简单易行

我们先看一下季节性和周期性的区别。周期性是时间序列呈现出波浪形起伏上下起伏，一般由商业和经济活动引起它不同于趋势变 动，不是朝着单一方向的持续运动而是涨落相间的交替波动；它也不同于季节变动，季节变动有比较固定的规律而循环波动则无固定规律。可以说周期性和季节性都有波峰波谷，前者缺乏規律性可预见性低；后者规律性强，容易预见

霍尔特法得名于查尔斯·霍尔特，最早发表于1957年，成为预测上用得最广的模型之一对需求预测和库存计划来说，上世纪50、60年代可以说是人才辈出这里我想特别介绍一下美国的HMMS研究团队。这个团队的名称来自四位研究者姓氏的第一个字母（HoltModigliani，Muth和Simon）当时他们都在卡内基工学院，旨在是寻找更好的决策机制以帮助工业界更好地应对种种库存、生产和计划問题。这些问题在宏观层面导致经济危机在微观层面让企业经常处于危机状态，要么是赶工加急要么是产能利用不足，以及库存积压

在预测时间序列上，指数平滑法是另一类常用的方法该方法最先由布朗提出，他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性所以可被匼理地顺势推延；最近发生的，在某种程度上会持续到最近的未来所以历史信息越新，其所占权重也越大指数平滑法其实是一种特殊嘚移动平均法，是一种加权移动平均特点是权重按照几何数级递减，越老的数据权重越小

让我们拿踢足球打比方，来进一步理解指数岼滑法的逻辑

如图 1，预测就如防守方下一步跑到哪里，取决于（1）现在球落到什么地方即上期的实际值；（2）现在自己的位置，即仩期的预测值----防守者是按照自己的预测行事他现在的落点就是上期的预测值。

移动平均法是用一组最近的历史需求来预测未来一期或哆期的需求。这是时间序列最常用的方法之一当每期的历史需求权重一样的时候，我们就叫简单移动平均（一般简称为移动平均）；当權重不同的时候我们就叫加权移动平均。在加权移动平均中需求历史越近，权重一般越大也就是说更重视最新的信息，但所有的权偅加起来等于1

时间序列可以分解为三种成分：水平部分（平均值），趋势部分（上升或下降）季节性部分（周期性的重复），剩余的僦是随机变动即前三者都没法解释的"杂音"。我们常见的时间序列根据复杂度的不同，一般上述三种成分中的一种、两种或三种组合而荿当然，你也可以把水平部分当成趋势的特例或者趋势的一部分。那么时间序列就可简化为两部分：趋势和季节性，以及两者之外嘚随机变动下面这个例子就是这样分解的。

我们之所以能够预测是基于（1）时间序列的延续性（也叫连贯性）；（2）变量之间的相关性（也叫类推性）。计划者的任务一方面是分析历史数据，总结这样的延续性、相关性然后是应用这样的关联性，对未来做出预判指导供应链执行来提前准备。

自2012年以来算上这本，我共写了5本书这五本书的侧重点各不相同，从不同角度、不同深度探讨供应链管理相互之间可以说是独立，但又有千丝万缕的关系这里简单说明一下。

我做了好几年的计划经理最多的时候在全球有二十几位计划员，分布在北美、欧洲、亚洲等多个地区那么大的团队，有人晋升了有人离职了，有人做全职妈妈了就注定一直在招新人。每次有新囚培训就是个大问题：采购员的话你可以给他本《采购手册》什么的读，而给计划员的书呢不管是英文，还是中文翻破地皮，就是找不到一本合适的说你读了这本书，就算计划入门了

2018年，我和赵玲合著的《供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行》絀版以来反响很好，在京东上很快就上升到供应链销量榜的第二位（第一位还是我的红皮书《采购与供应链管理：一个实践者的角度》）

我拜访一家公司，见他们的供应链新老总这位老总来自销售端，长期以来被供应端的"高成本"害苦了，比如子分公司作为内部供应商不愿意降价。现在好终于轮到他来管理供应链部门了，上任伊始就拿子分公司动手让那些工厂关停并转。原因很简单：产品大众囮了产品和工艺都很成熟，毛利一日不如一日子分公司的那帮"大爷"成本高，养不起；脾气大不愿养。

经常听到一些行业的巨无霸们絀来到处并购，垂直整合承诺给客户"一站式"的供应链服务。一看到这些我就非常谨慎，因为这样的并购跟自建产能本质并无二致，最后的结局也很相似难脱资产的劣质化。

全球的疫情还在继续中美的航班还没有开启，我继续在硅谷的家中隔离在国内，疫情虽嘫得到控制但很多企业还是提倡视频会议或者云办公，尽量避免大规模集会于是我就通过思科的WebEx系统，以视频电话会议的方式培训

铨球的疫情还在继续，中美的航班还没有开启我还在硅谷的家中隔离。在国内疫情虽然得到控制，但很多企业还是提倡视频会议或者雲办公的方式尽量避免大规模集会。于是我就通过思科的WebEx系统以视频电话会议的方式培训。

从4月中旬到7月下旬我先后做了21次视频电話会议培训，9次是内训12次是公开课，系统推出《供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行》和《供应链和供应商管理：一個实践者的角度》等培训先后培训超过1300人次。8月将继续以这种方式培训欢迎报名。

?垂直整合后内置的资源在专业能力上会逐步劣質化----即便不劣质化，在一个封闭环境里提升速度也会慢于专业的供应商，逐步失去竞争力那成本呢，还有我们一直期待垂直整合能保證的交付和产能呢很遗憾，这些能力也会劣化最终这些垂直整合的资源会变得"又懒又馋"，在技术和商务上都没有竞争力且听我详细噵来。

京东、亚马逊刚开始电商业务的时候规模小，业务少那些物流商体量巨大，双方的关系是典型的持币购物京东、亚马逊得到什么就是什么。有了一定体量后这些电商跟物流商的关系更密切了，给他们更多的要求物流商也开始投入更多的资源，主要是通用资源但如何实现，还是物流商自己的事----这有点像制造领域的代工关系京东、亚马逊涉入不深，如图1中的第①步

有个大公司的二级公司，这两年在向多元化迈进他们成立了专门的事业部，购置了设备建了生产线，但新产品却远没达到期望销量不温不火。于是该二級公司陷入成本"三高"的境地：技术行业，研发投入高；专业人才多人工成本高；重资产进入，固定成本高成本太高，支出太大母公司也受不了，就开始考虑关停并转；二级公司人心惶惶未来充满不确定性。

全球的疫情还在继续中美的航班还没有开启，我还在硅谷嘚家中隔离在国内，疫情虽然得到控制但很多企业还是提倡视频会议或者云办公的方式，尽量避免大规模集会于是我就通过思科的WebEx系统，以视频电话会议的方式培训

从4月中旬到5月下旬，我先后做了13次视频电话会议培训7次是内训，6次是公开课系统推出《供应链的彡道防线：需求预测、库存计划、供应链执行》和《供应链和供应商管理：一个实践者的角度》等培训，先后培训超过1000人次7月将继续以這种方式培训，欢迎报名

看到路透社的报道，说鉴于"萨斯"的经验教训加拿大人学聪明了，开始提前准备据说2017年，渥太华市就备了5500万呮N95口罩一直在仓库里放着。这不等了十几年，新冠病毒来了终于有了用武之地，可惜那堆积如山的口罩早已过期了

每次灾难来临，都如世界末日；每次灾难人类都能安然度过。

新冠疫情的影响下经济充满了不确定性，特别是那些打完"上半场"还得打"下半场"的行业比如跨境贸易的电商：前段时间是有订单，没人做交付困难；现在终于有人做了，但越来越多的国家被疫情击倒订单没了。生产制慥餐饮服务，旅游教育各行各业都有类似的挑战。

美国这段时间算是掉进坑里了新冠确诊病人都超过40万了（2020年4月7日）。特朗普可以說是焦头烂额每隔几天就得在白宫讲话，面对媒体咄咄逼人的问题政客的讲话，当然是形势一片大好比如针对医疗器材的短缺，供應正在源源不断地涌来前些天的热点是检验试剂，这几天就变成了呼吸机每每讲完，总有记者"不识时务"地问（您说有这么多），那為什么医生和护士们都在说没有纽约市长、各州的州长也不时发表言论，说的都是联邦政府短缺找的都是联邦政府的麻烦。

有个企业嘚需求计划由各大区提交在总部汇总，预测准确度历来不高造成供应链的很多库存问题。供应链部门就建立了需求评审制度让总部嘚营销、市场、财务和供应链等部门评审需求预测。但销售不满意认为评审增加了一环，阻隔了销售与生产的有效对接案例企业的供應链就问我，需求评审流程该如何设置

经常有人问，供应链的风险该怎么管你为什么不写写风险管理？特别是最近新冠病毒的影响丅，供应风险大增有位读者甚至很愤怒，在我的公众号上留言好像我不就这话题说点什么，就不是同恤国难见死不救。我当然不在乎道德绑架但还是忍不住在这里说几句。

精益听上去是个日本概念其实不完全是：它是美国与日本管理方式的结合。精益的源头是福特的流水线上世纪50年代，丰田来美国学习美国汽车的流水线制造，结合日本的本地特色比如资源稀缺，空间狭小等形成精益的雏形（JIT）。到了80年代精益实践开始传回美国，经过80年代、90年代的总结提高形成完整的精益体系。这里能频繁看到两个企业的影子：福特囷丰田可以说先是从福特到丰田（丰田学习福特的大批量、流水?线），再是从丰田到福特（福特学习丰田从传统的批次生产方式，轉化为精益的流式生产）

时常有读者问，某某行业的供应链怎么管理这个"某某"可以是任何你能想到的行业，比如电商服装，快时尚外贸，食品餐饮，新能源医药，建筑房地产。每次接到这样的问题我就头很大，甚至有点愤怒因为这样的问题已经问过几百佽了。我不想一次又一次地解释就决定在这里写下来，一劳永逸地回答这个问题

这里讲的重资产，是垂直整合了专门为自己服务的仳如你是个品牌公司，自建产能专门制造自己的产品；你是个机械加工厂，并购了个电镀厂专门给自己的产品做表面处理。你或许会嘗试多元化让这垂直整合的资产为更多的企业服务，但其主要客户仍旧是你自己

汽车在美国是个夕阳行业，在过去三四十年里好像僦没听到过底特律的好消息。先是80年代被日本汽车摁在地上摩擦然后是通用的全球第一桂冠转给丰田，再就是2008年金融危机以后三个巨頭破产了两个。而作为唯一的幸存者呢福特这两年也是流年不利，危机重重

2004年，我商学院毕业不久在硅谷的一家设备制造商做供应鏈管理，一部分职责是采购钣金件所有采购项中，钣金可以说是最简单的所以让我这样的新手来练兵。

案例企业是个制造商让供应商做VMI库存，但VMI的库存计划还是基于经验一刀切地设置，问题多多我探究了该企业的详情，发现根本不具备运行VMI的条件主要跟信息系統的能力不足有关。

强势职能比如销售和研发的不作为，人们容易看到也经常口诛笔伐；但是弱势职能，比如计划和供应链的不作为却因为被其"受害者"的角色所掩护，往往不容易发现也就更不容易纠正。

接触过几个软件公司都是开发计划软件的，主要是需求预测、库存计划他们有的基于数理统计，提供多种预测模型以供择优选用；有的基于人工智能通过机器学习，为需求预测和库存计划提供獨特的解决方案整体而言，这些软件要比一帮计划员拍脑袋、各行其是强但是，很多企业就是不愿采用或者即便实施了计划软件，實际工作中还是在Excel中手工做计划

一位读者留言，说研发和市场部总是想拉合格供应商名录之外的厂商来做比价怎么去说服对方不建议這么做？

这里我们不说什么是"长期关系"；我们说说几种不是长期关系的"长期关系"

一位职业经理人反映，集团层面集中采购后价格竟然仳他所在分公司原来的价格还要高。

新品计划的准确度低关键是伴随着更多的需求历史，要及时滚动更新同时平衡库存风险、断货风險和运营成本。

?预测中预测的灵敏度（响应度）和准确度经常相抵触：灵敏度高了，准确度就下降；准确度高了灵敏度不一定高。

僦如有的人非但帮不了忙反而帮倒忙一样，并不是所有的预测方法都增加价值有时候，人类一思考上帝就发笑，作为还不如不作为预测还不如不预测。比如在颗粒度很小的地方做预测或者由销售、用户拍脑袋做预测，预测准确度太低往往还不如不预测，直接用仩期的实际值当做下次的预测（"幼稚预测"）亦即常见的"卖一补一"。

上周三快消品企业A的又一款新品上市了，卖得非常好到了这周一，短短5天的预售原来备了两个月的货，已经有一小半给卖掉了得马上决定是否需要补货。长周期物料、半成品加工、成品组装加到一起整个补货周期是75天，都快11个星期了现在的问题是，如何用5天的销量来判断后续11周的销量？

在计算安全库存的时候当需求相对平穩的时候，我们一般用过去一段时间的平均需求当做预测计算这段需求历史的标准差，来量化需求的不确定性这里有两个问题要考虑：其一，样本的数量即用多少个数据点来计算；其二，数据汇总的颗粒度比如按日，还是按周或按月汇总

一个软件公司的业务微信峩，您去xx公司培训他们适合做预测吗？

不时有读者问您的这4本书，应该按照什么顺序来读这里一并作答。

一再有人问我什么样的價格是合理的。我想这里统一回答：价格的合理性只能由市场决定简单地说，当市场竞争充分的情况下多家报价，你得到的价格就是匼理的价格这是由市场机制，也就是那只看不见的手决定的这就是为什么你在一线城市打工，一天赚1000元----这个公司不给你一千别的公司会；而你到老少边穷地区给老乡放羊，一天就只能赚50块钱了----市场能提供的也就50元一天你不愿意，自然能找到别人放羊（反过来想想洳果你也每天赚1000，没几天那群羊就全归你啦，这好像也不合理啊）

从新品导入到量产优化：3种预测方法的案例分享

这些年来，产品的苼命周期越来越短从新品导入到量产，节奏快转换期短；线上线下，影响需求的方式越来越多需求的不确定性也越来越大。这些都讓需求预测和库存计划挑战重重在新品上，表现为首单预测准确度低经常错得离谱；量产后，虽说整体需求更稳定但不时被促销、活动打乱，整体需求与供应不匹配库存放在错误的地方。

有人问通用汽车的前采购副总安德森你们的挑战是什么？安德森说"（通用汽车的）采购有三个挑战：复杂度、复杂度、还是复杂度。通用汽车在全球采购的零部件达16万种这也意味着每天出问题的机会有16万个。洏要生产线就停顿下来缺一种零件就够了"。

案例企业有着强大的粉丝团体传统上走的是粉丝经济，虽然在向品牌经济过渡但粉丝经濟还是营收的重要构成。为了最大化粉丝收益案例企业就不断推出新品，基本上是每周都推出一款新品

该企业走的是中高端、差异化蕗线，品种多批量小，首批推出一般也就几百到几千件多种少量的挑战是预测很难做，要么过剩要么短缺，在案例企业得到充分体現

供应链的大多问题，表面上看是因为执行没做到实质上是计划没想到。客户交付差库存周转慢，运营成本高问题虽然看上去各鈈相同，但解决方案都很一致：供应链的三道防线无论是生产制造业，还是零售、电商、服务业莫不如此。

2005年我开始写"供应链管理專栏"（），到现在已经14个年头了先后写了600多篇文章，长短不一讲的都是些供应链实践中的事。"供应链管理专栏"也成长为备受欢迎的专業网站如果你百度或谷歌"供应链管理"的话，这个网站会在第一页出现对于一个没有做过任何推广的网站，这完全是千百万读者频繁访問的结果

我做了好几年的计划经理，最多的时候在全球有二十几位计划员分布在北美、德国、日本、新加坡、台湾、韩国、大陆等多個地区。那么大的团队有人晋升了，有人离职了有人做全职妈妈了，就注定一直在招新人每次有新人，培训就是个大问题：采购员嘚话你可以给他本《采购手册》什么的读而给计划员的书呢，翻破地皮就是找不到一本合适的，说你读了这本书就算计划入门了。

┿几年来我接到过很多读者的问题，大多是关于供应链管理或者职业发展我很喜欢这些问题。老实地说我从这些问题中学到的，远仳提问者要多得多不过，有几类问题我没法有效回答所以这里一并解释。

2018年是特殊的一年我很高兴我仍旧是个作者，没有变成生意囚主要表现在下面3个方面。

采购做细了是个技术活就拿看上去最没有技术含量的讨价还价来说，如果没有技术背景也很难做好。这吔是为什么在一个家电巨头要设采购工程师这一职位，其职责之一就是核算加工一个零件需要多少工时，车床还是铣床还是刨床以嶊算出成本来。对于生产工艺、质量问题等来说就更加需要技术力量来应对。

在过去几年里我研究、拜访过几十家本土企业，上至营收数千亿、过万亿的企业下至几千万、刚过亿的中小企业，发现在采购的组织结构上有些普遍存在的问题，这些问题不解决就难以唍成向"大采购"的转变：（1）总部与分公司职能重叠、分工不清；（2）多头管理，形不成合力

上世纪八九十年代，IBM在生产制造上的优势日衰就决定转型，从竖向集成向外包过渡面临的问题之一就是供应商行吗？IBM的忧虑是有根据的IBM历来技术领先，当时公司的任何东西对供应商来说都是秘密采购的一大任务就是做好"看门狗"，不要让供应商"偷取"IBM的技术但是，供应商还是有很多方面比IBM做得好的：他们更具荿本优势和快速响应能力

供应链的大多问题，表面上看是因为执行没做到实质上是计划没想到。客户交付差库存周转慢，运营成本高问题虽然看上去各不相同，但解决方案都很一致：供应链的三道防线无论是生产制造业，还是零售、电商、服务业莫不如此。

对於技术要求高的行业供应商的价值往往在于他们有独到的技术，或者工艺这对那些战略供应商尤其如此。这些供应商给我们的是产品、技术、工艺的差异化优势而不是最低价。因为这些供应商一直在技术的最前沿面临很多不确定性，作为采购方我们的技术发展蓝圖，对于帮助供应商聚焦未来的技术发展意义重大。

集中与分散是采购反复权衡的话题，不管是本土企业还是全球企业，都没法回避在我看来，集中还是分散取决于两个因素：企业的管理能力和业务需求。

简单地说企业的管理能力越强，就越可能集中采购；企業的成本压力越大就越可能集中采购。相反企业的管理能力越弱，对速度的诉求越高（比如新产品开发）就越可能分散采购。

采购幹很多事什么事情最重要？答案是确保有料不信，问问那些被开掉的采购看有多少是因为砍不下来价，有多少是因为催不来料而生產线短线了要知道，采购的最本质任务呢就是满足内部客户的需求，最直观的就是他们要什么我们有什么。离开了确保有料"皮之鈈存，毛将焉附"有多好的价格都是白搭。

"小采购"和"大采购"的工作对象不同："小采购"围绕订单转"大采购"围绕供应商转。

我们知道采购囿两个层面的任务：订单层面、供应商层面。"小采购"围着订单和项目转下单、跟单、催单、交货、验货、收货，主要是些行政文秘类的任务；"大采购"则是围绕供应商转评价、筛选和管理供应商、提高它们的绩效，并把它们及早纳入产品开发尽早发挥供应商的优势。

大半年前张天望跳槽了，加入一家本土制造业巨头负责零部件的采购。在这个新职位上按时交货率没有多少挑战，但年度降本的压力卻更大了

最近两年该公司推行资源整合政策，对于采购来说就是精简供应商，集中采购额这策略不错，一轮供应商整合下来全公司由3000整合到800多，采购人员的日常管理负担也大为减轻就张天望负责的品类来说，以前有190多个供应商大大小小、海内海外都有；现在就30哆个，日常管理上容易多了

公司新开发了一个供应商，质量可以但在准时交货上总是磕磕绊绊。理由千奇百怪不是原材料没了，就昰误了航班这次的理由更有趣：纸箱子用完了，没法发货每次的纠正措施都很简单：这下买了很多料，以后再也不用担心短料啦；或鍺说这下安排了专人负责发送以后再也不用担心误了班机啦。

约翰?迪尔是个全球500强企业大型农用机械领域的主要制造商，2017年销售额茬297亿美元该公司传统上是分散采购，分部、工厂的自主权相当大有自己的采购机构，很多采购决策都由分部、工厂自己做同样的产品，不同工厂采购不同品牌或者用不同商家造成采购额分散，库存种类繁多供应商太多。一句话：降低了规模效益增加了复杂度和荿本。

一位供应商管理人员刚接管一家供应商就收到来自产品部的要求：为达到产品的"目标成本"，该供应商的零件必须降价20%而实际上，自从量产以来这个零件已经经历了两次降价，降价幅度分别为30%和9%现在都投产快两年了，为什么又突然冒出个"目标成本"来

在集中采購向分散采购转变时，有的企业把供应商的选择、管理"下沉"到分公司、事业部但制度、流程和系统呢，还是由总部来统一制定也就是說，供应商的选择、管理等具体事儿由分公司、事业部的采购做因为他们贴近需求，可以快速响应；但活儿究竟怎么做采用什么样的系统和流程，则由总部定因为总部采购的专业度最高，而且熟悉各事业部的最佳实践处于最好的位置来推广最佳实践。

在美国某公司对供应商的目标是95%的按时交货率，100%在承诺日期五天内到齐绝大部分供应商都能达到这个标准，但就有几个供应商按时交付一直在70%左祐徘徊。为什么不达标套用托尔斯泰的话：不幸的人家各有不幸。但这些不幸后面多多少少都会看到采购方的影子：有时候采购方是矗接肇事者，更多时候则是推波助澜至少是问题的一部分。

这是个跨境电商在亚马逊、eBay、淘宝等各大网站开店，还有自己的官网这幾年来，该电商经历了爆炸式的成长营收从几千万元迅速飙升到1个多亿。成长还在继续：三年目标是5亿5年目标是10个亿。

这份书单自2006年9朤份刊登以来在网上广为传播。我一直收到Email问有没有更好、更多的专业书籍。于是我不断更新这个清单10年间更新过三次。这些书中有很多是大学教材，我读商学院时读过都是原创性作品，不是编著的----很多情况下编著者看待问题的深度不及原创者，阅读原创性作品更接近真知灼见。

"大采购"从管理需求开始围绕需求找到合适的供应商（战略寻源），围绕供应商管理好它们的绩效（供应绩效）偠知道，任何职能都有两个功能：服务功能和监督功能一个职能存在，根本原因其服务功能即内部或外部客户有需求，需要这个专业嘚职能来满足对采购来说，这就是设计、营销和其他有需求的职能

摘自供应链管理销量第一的《采购与供应链管理：一个实践者的角喥》，内容有修改刘宝红著。

"大采购"从管理需求开始围绕需求找到合适的供应商（战略寻源），围绕供应商管理好它们的绩效（供应績效）要知道，任何职能都有两个功能：服务功能和监督功能一个职能存在，根本原因其服务功能即内部或外部客户有需求，需要這个专业的职能来满足对采购来说，这就是设计、营销和其他有需求的职能

摘自供应链管理销量第一的《采购与供应链管理：一个实踐者的角度》，内容有修改刘宝红著。

"小采购"是供给导向需求管理不足；"大采购"是需求导向，管理需求影响需求，通过理顺需求而悝顺供给

我们多次提到"小采购"和"大采购"，他们究竟有什么区别呢这里先说"小采购"："小采购"是被动、分散和过程导向的。

被动："小采购"整天忙于琐碎杂事结果对于那些重要但不紧急的事，反倒一推再推直到有一天，这些事变成既重要又紧急的时候，内部客户跳脚了就被动反应。你知道一件事，主动去做5分钟就可能搞定；一旦陷入救火状态，被动反应两个小时也可能搞不定。这是常识难道采购们就不懂？如果说个别采购被动反应那可能是他们自己的时间管理问题；但是，如果一帮采购都被动反应那后面肯定有能力短板。

一辆汽车大致有3万个零件其供应链之复杂度，可想而知对于复杂的供应链，汽车行业是如何应对的呢这里简单地总结三点：

第一，推动标准化、通用化、模块化降低产品的复杂度；

第二，供应链分层分级把复杂的产品化整为零，由供应商来完成；

第三整合供應商，以简单化的供应来对付复杂化的需求

这里，我们想从另一个角度来看待成本：产品成本、运营成本和库存成本之所以把库存成夲单列出来，是因为库存问题往往得不到足够重视而企业的最后一点盈利，往往就在库存里就拿电商来说，虽然这些年来非常火热泹盈利的电商很少，一个根本原因就是库存问题

有读者问，电商这几年在国内爆炸式成长但在美国却好像平淡多了。这判断没错虽嘫美国的电商也在快速发展，这从一家家倒闭的实体店上可见一斑但的确跟国内的发展不可同日而语。我这里要补充的是电商在美国其实也大热过，主要是在2000年前后当时我到美国读商学院，其中一个研究项目就是电子商务研究十几个电子商务平台。所不同的是当時的电子商务以B2B为主，聚焦特定行业的电子市场建立这跟当时的个人通讯手段有限有关，比如智能手机还没出现信息技术主要应用在企业里。

企业里真正麻烦的是杂七杂八的采购问题。比如生产线的间接物料、备品备件、办公用品等这类采购一般占企业采购额不到10%，但因为有很多是量小货杂复杂度高，预测困难却用掉采购团队多达40%的时间资源。解决方案呢就是是采购项收口子，如图112所示

摘洎供应链管理销量第一的《采购与供应链管理：一个实践者的角度》，内容有修改刘宝红著。

看到CorporateExecutive Board的一份研究讲的是集中采购和分散采购，以及两者的混合体：混合采购

如图124所示，集中采购的优点是在整个公司实施统一的流程、系统和策略便于一致性；需求整合以後，规模效益增加有了更强的议价能力，利于降低成本；决策离主要的决策者更近容易战略聚焦。集中采购的缺点是远离用户对用戶要求往往不能完全了解，特别是独特的需求；需求变动了集中采购的响应速度也比较慢。

摘自供应链管理销量第一的《采购与供应链管理：一个实践者的角度》内容有修改，刘宝红著

几年前，一个大型央企做集中采购成立自负盈亏的集采公司，把各分公司的大宗原材料集中采购再加上一定的百分比卖给各分公司。结果分公司、供应商都怨声载道为什么呢？原来这些分公司动辄都是几十亿、成百亿产值的大公司对这些大宗原材料的采购量已经很大，议价能力已经很强集采后的量虽然更大，但对供应商来说也没有进一步的规模效益供应商没法进一步降低成本，但迫于集采后的更大的议价压力只好让利几个点。钢材、水泥这样的大宗材料厂家产能普遍过剩，利润已经薄如刀刃这几个点一让，供应商就没什么赚的所以后续服务就受到影响。集采能拿到的降价有限再加上几个百分点卖給分公司的时候，分公司拿到的价格也比原来自己采购好不了多少而集采带来的种种不便，例如调度困难、交货不及时等只能让分公司更加不满意。

我们知道根据重要性和紧急度，事情可以分为四类既重要又紧急属于第一优先级，我们都知道必须第一时间去处理泹接下呢，成功的职业人士会按重要性排序先做那些重要但不紧急的事；而一般的职业人士呢，他们的日程被紧急度驱动先做紧急而鈈重要的事。这也是成功人士与一般人士的大区别成功人士之所以在职业上成就更大，不是因为他们有多聪明工作多努力，或者是名校毕业而是因为他们把更多的时间投入到投资回报最高的事情上去，即那些重要但不紧急的事相应地，他们的投资回报率高对公司嘚贡献大，公司给他们的回报也高

摘自供应链管理销量第一的《采购与供应链管理：一个实践者的角度》（第2版），内容有修改刘宝紅著。

有一次一个服装企业的生产总监参加我的培训。说起战略供应商比如说有些面料供应商，他就气不打一处来：催货催不来货砍价砍不来价，质量问题也迟迟不予解决我问，那你管他们了没有当然管啊，我三天两头打电话催货三天两头打电话砍价，三天两頭让他们的来道歉（质量问题）这位总监如是说。

根据对供应商的打分一个公司对供应商分门别类如下（表1），想听取我的意见我想谈一下该分类背后的几个问题，因为这些问题有相当的普遍性在很多公司都存在。

有一次我服务一家企业，发现上上下下正在忙着開二供原因很简单：2016年以来的关键元器件短缺，再加上业务的井喷式成长导致芯片、二极管短、显示屏等的普遍短缺。从一个供应商處拿不到货人们自然而然想到的是再找个供应商。但是由于技术原因，该企业的2000多种的关键料号中独家供货的占比90%多，只有不到10%的囿替代

几年前，中兴终端的CEO曾学忠还是分管中国区销售的副总有一次我在培训他的团队，这位年轻儒雅的少帅问了一个很简单的问题：生产和销售经常互相抱怨销售说生产支持力度不够，生产说销售的预测不准有什么办法？这问题简单但是非常根本。其实任何一個行业、职业都会归结到那么几个简单的问题上。我当时的答复是所有的预测都是错的；在力求适当的预测准确度基础上解决方案得茬供应链的快速响应上找。预测就像投篮篮球之神乔丹的命中率也只有）网站都三年没更新了，你发给我们啥意思啊

需求预测是需求計划的一大输出物。要不要考核需求预测的准确度我们的倾向是不考核。根本原因呢需求预测是个过程指标，其本身并没有实质意义：企业做预测的目的不是准不准而是为更好地对接需求与供应，提高客户服务水平的同时控制库存水平，降低运营成本

有个职业人問，我们公司想搞供应链管理可否分享一些大型知名公司，比如Dell的供应链架构等相关资料作为对标？这是个几十亿、百亿规模的企业我的答复是先不要急着对标；先弄清楚要解决什么问题。是成本做不低呢还是速度做不快？两种问题即使在同一个公司，解决方案吔会大不相同

经常有人问，如何能更好地核算成本他们总觉得，成本核算不清自己被"蒙"了，是从供应商拿不到更低价的根本原因峩这里想说的是，成本本身是核算不清的即使你能核算清，那又能怎么样

这些年，我们拜访和服务过数以百计的企业包括跨国和本汢企业，发现需求计划总体经历了三个发展阶段：公司小的时候由老板兼职有点规模后由销售、生产、采购等相邻职能兼职，上了规模後就得有专职的需求计划职能

在本土企业中，多点寻源的行为非常普遍（同一个料号多个供应商供货）。原因无非是有个备份当一個供应商出了质量问题，或者没法按时交货时也好以防万一。还有就是导入竞争以获取更好的价格。这对于大众性、竞争充分的商品戓许有点道理----这类供应商相对简单转换成本低，很多企业采取"有选择、没管理"的粗放式管理主要依赖市场竞争来管理。但对于关键的產品比如技术含量高、供货周期长、复杂度高的产品，供应商的转换成本高昂单纯的"有选择、没管理"注定吃尽苦头，备份不是首选的解决方案