【王甲佳闲侃预定30-14】说说S&OP----预定的“核心技术”

标签:和谐生产方式业务逻辑预定

访客:18780  发表于:2012-12-15 14:47:12

      这其实是临时插进来的一个题目,原来计划是继续说说交货期管控方面的话题,好在是周末,不会让大家觉得是刷屏。之所以先说出来,是因为@喻胜 兄关注到了S&OP(销售与运营计划Sales & Operations planning ),并且有非常职业的洞察,觉得有必要先做一下说明。
      S&OP是诸多欧美企业控制运营秩序的重要工具,使用这个工具的部门,一般在总裁室这样的机构里面设立,也有独立的部门,其地位比较高,但是基本是纯内部的,外界很少知道它们是怎么工作的。如果有人熟悉这样部门如何工作的,希望能得到分享。
      我大约是2006年在上海得到这个方面的系统训练,教授这么课程的是许文琦老师,印象非常深刻。本文末尾给出他们机构的链接,有兴趣的朋友可以进一步了解。当时学习之后,如何转化,是非常头疼的。好在用了不长的时间,我们就完成了这个转化。如何转化不是本次系列的重点,我重点介绍一下,如何做的,有哪些自认为的关键点。
     1、必须对产品族群进行认真审计,不停地“合并同类项”,这工作,我后来发现,非常适合CIO这样的人去做,因为本质上就是对企业的产品进行“抽象建模”。具体的如何做产品族群的有关工作,前面有些介绍,核心首先是“做除法”,而不是加快研发,以补充市场的空白。
     2、产品族群梳理出之后两件重要的事情,就是绘制产品图谱,这感觉和我们化学上的“化学元素周期表”相似,你会了解产品迭代的过程,以及未来有哪些产品需要开发。这是一件事情。另外一件事情,就是对产品进行映射归结。也就是说,我们将族群产品视同一个“类”,将实际交付给客户的具象产品视同“数据”,进行一定的映射关联。之前我们称之为“虚拟产品”、“实体产品”,后来发现容易误解,就定义为“泛产品”和具体产品。这个融后细说。这样做归结的好处是就是客户的需求不管有多大的变化,我们都可以快速地透视和归结,以方便和企业供应链进行直接关联。
     3、在上面的基础上进行历史数据分析,拿2年左右的订单数据,按照产品“类”进行归结,第一遍的清洗。然后取其中的实际发货数据,不用合同数据、订单数据、财务数据,只取物流发货的数据(品种 数量 时间)。分析什么呢?用什么方法来分析呢?方法是“量三测一”。比如我们分析某产品前三季度的出货曲线,预测第四季度的曲线,嵌套进行。实际分析是以周为单位进行的。在得到的曲线上,有实际值与预测值的比差。这个差,需要去做“排除”,是否有促销、市场环境变化、供应商变化、自然季节、行业季节这些因素,然后找到史实去佐证。
    4、基于3的工作,我们很容易找到属于我们企业的未来订单量变化模型,里面多多少少有七八个参数。你就可以调谐了。通过历史数据分析形成一个基础的模型,包含:产品族群演化模型(也就是客户需求变化模型)、“量三测一”的合适时间周期(天、周、旬、月、双月、季等,一般以周为单位)、环比参数。
    我高等数学基础不好,就尽量用一般的统计方法来表达这些模型。这些模型都会放在系统里面,有什么作用,你懂的。
    5、具体日常的S&OP工作怎么做呢?每周五上午下班前收集到销售(基于客户)的下周预测数,生产的产能变化数。下午进行运算,下午大约4点会将运算结果和问题预案提出来讨论。一般企业可能需要用月为单位来做这个计划。由于严格执行了“量三测一”的规则,事情不很复杂,偏差及偏差原因很快就找到。下一周的大计划就心里有谱了,甚至能比较精确地预测每天的来单量。确实不是传说。
   6、结合“列车时刻表”安排每天的工作,由订单、物流、生产部门协同,就有的放矢了。

     这个过程说起来有些理想主义,但是确实有一段时间--大约七八个月,就是这样实现的。可惜后来没能持续。

     基于以上,欢迎大家讨论。30-15会继续讨论交货期话题。


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参考链接:供应链导讯网(
www.sc-lead.cn



 

评论(4)

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    1. 徐蕊 S&OP——在信息化领域说的比较少吧?

      回复[8] 2012/12/17 09:15

    1. 张卡尔 王总真是丧费苦心。敬佩。这里的“量三测一”如何落地呢?如果这三是a、b、c,那么这一是如何计算呢?

      回复[6] 2012/12/15 20:04

    1. 喻胜 历史数据分析,计划、统计、销售都有人在分析,趋势能基本分析出来,但个别产品的预测波动还是很大。

      回复[2] 2012/12/15 19:23

    1. 张嘉奕 感谢王总分享,文章已推送至e行网“热点精华”页面~

      回复[0] 2012/12/15 17:44

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