当我们在制定供应链策略的时候,需要参考产品的需求的特征,其中包括了两个重要的因素,分别是数量和波动性。
首先,数量可以理解为订单或是需求数量。它们有什么区别?需求是顾客想要购买的数量,只是还没有下订单。举个例子,在2023年9月,瑞幸咖啡和茅台联手推出了一款“酱香拿铁”。
新品上市的首日就成为了爆款饮品,商品售罄,买不到了,但是顾客的需求依然是存在的,这就是订单和需求的区别。由需求或订单产生了采购数量,因此需要购买原材料,所以数量是第一个重要因素。
其次,波动性也叫做可变性,可以理解为数量偏离了平均值的程度。在统计学中有更加严谨的计算方式,使用标准差(Standard Deviation)除以均值(Mean)得到了变异系数(Coefficient of Variation)。
根据变异系数的大小可以判断波动性的高低。此外我们还会使用时间,用一段时间(每天、每月、每年)来衡量某件商品的数量和波动性。
为什么要研究这些?这关系到特定商品供应链策略,包括了库存和预测的方面,也就是供应链的细分策略。
如果根据数量和波动性的高低程度,我们可以把商品的需求特性分成4个象限,如下图,然后可以针对每个象限制定具体的供应链策略。
象限 1:数量少,波动大
我们要定期审查该象限的商品清单,了解它们在产品组合中的作用和财务表现。由于需求数量较少,我们可以考虑用其他产品替代。
许多型号在功能上没有太多的差异,我们是否可以把它们合并起来?在开发产品的时候,没有人在乎这些问题,产品型号越多,越有可能出现爆品,而且能增加一些销售量。
如果砍掉了一些商品SKU,损失的销售额由谁来负责?在公司里没人愿意出头做背锅侠,这个矛盾点需要产品、销售和供应链共同决策,下决心砍掉销量和利润都少,且波动性高的产品型号,用其他的可替代商品。
使用更少的数量的SKU就是汇总(Aggregation)的方法,它可以减少个体的波动性。
第二种方法是集中管理库存,把它们放置在中心仓库,而不是分散在多个库存层级(Echelon)中,背后的逻辑依然是用汇总来对抗个体的波动性,这与合并SKU的思路是一致的。
汇总Aggregation是统计学在供应链策略中的经典应用。第三种方法是严格控制订单生产的数量,绝不做额外多的库存。销售在接订单的时候要与客户强调最小订单量,必须要满足经济批量。
象限2:数量少,变化小
由于这个象限的商品的波动性较低,可以用统计方法进行预测,具体的方法可以参考我的其他文章。在制定生产计划时,应该最大化地提高生产效率,充分利用产能。
工厂可以一次性地生产一个较大的批次,然后根据预测补货或是订单发货。由于波动性较小,需求是相对比较稳定的,所以我们不用担心缺货或是过量库存。
象限 3:数量大,变化大
这类商品的销量很大,但是却很难预测到需求的高峰和低谷。一种策略是把需求分为基本的和激增的,也就是确定了需求的最低水平,销量很少会低于这个水平,并将其作为可预测的稳定需求进行管理。
对于激增的部分,我们可以用延迟策略的方法来提高对订单的响应速度。延迟策略是先完成通用化阶段的生产,最后的组装等到订单被确认后再做。
赛百味(Subway)三明治就是经典的应用案例。三明治可以在很短的时间内出餐,餐厅里所有的食物半成品都是事先预备好的,放在食品柜里冷藏。
顾客开始点单,可以选择是否要蔬菜,用哪种的酱料,面包的尺寸,制作三明治的过程就是延迟生产。
另外一种思路是预测产能,如果发现激增的部分需要额外的生产能力,企业可以选择外包生产。在瑞幸咖啡的案例中,酱香拿铁缺料的原因是缺少原料之一的53度飞天茅台酒。瑞幸可以额外储备一些原料,来应对激增的需求。
象限 4:数量大,变化小
这个象限的商品是比较容易管理的。因为这些产品的销售水平稳定,所以比较容易预测,产量也较高。我们可以采用大批量生产和持续补货的策略。企业可以和主要的客户合作实施VMI项目,降低订货协同的成本。
由于需求数量多,我们重点考虑优化生产效率,降低制造成本,用持续改善的方法不断优化流程。
深圳拟扩大试点物流、环卫功能型无人车运营,加速产业规模化进程(附编制说明等下载)
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