原创 | 新经济环境快速催生供应链计划管理信息化需求
发表时间:2016-11-21 13:48:34  点击:623

编辑 | William Feng

作者 | Ivy Zhao (赵玲)

随着近几年商业环境的急剧变化,高增长不复存在,很多公司开始进入平台期,销售增长所掩盖的粗放经营模式受到了前所未有的挑战。“不确定性是唯一确定性”开始颠覆传统供应链的假设前提:前端需求是稳定的,供应链要消除的仅仅是内部信息传递的牛鞭效应。如何提升公司基于变化的市场进行前瞻性计划的能力,随着S&OP的快速流行而带到了大江南北。在可预见的未来,基于市场需求而动的计划体系(DemandDriven Supply Chain Management)的建立和优化是制造业的必然选择。这与处理订单为主的交易型系统和处理数据为主的分析型系统对公司的影响有何不同?一个提升效率,一个提升效益。在经济进入下行通道阶段,提升效益将是公司健康生存的硬道理。

供应链计划是供应链管理的大脑,需求预测是大脑中的神经中枢

供应链计划驱动整个供应链的运作,而需求预测又驱动整体供应链计划的运作,所以需求预测管理系统就是支撑大脑中神经中枢的信息系统平台。在工业经济时代,制造业有句口号“谁掌握终端,谁就掌握市场”。而在互联网时代,应该改为“谁掌握了终端的信息,并且掌握了对终端信息的处理能力,谁就掌握了市场”。但由于受计划经济和传统思维的影响,数据和对数据的处理能力是国内公司长期忽略的领域。大数据思潮下,一部分公司将很快借助数据分析能力的提升构建新的市场竞争优势,需求预测管理系统就是帮助公司构建数据竞争优势的重要平台之一。

需求预测管理软件的发展历程

需求预测管理软件尽管在中国还是新生事物,但是在欧美国家已经有30年的发展历史,大部分专业需求预测管理软件也有了15年以上的成长历史。1995年至今,日益成熟的信息技术,特别是分析型数据库(OLAP) 的出现,将公司需求预测管理带入了基于互联网平台的流程应用和高度集成的年代。在未来的应用中,基于完整应用流程,基于强大数据库支持,基于网络版的协同模式,基于成熟的统计应用技术的需求预测管理软件将会主导这一领域的发展方向。目前全球基于公司应用的商业化需求预测管理软件多达60多种,需求预测在国外不仅有了成熟的理论体系,并且积累了丰富的业务实践,拥有几百万的成熟用户,并形成了规范化规模化的行业协会和研究团体,比较知名的有IIF(Institute of International Forecasters, www.forecasters.com)和 IBF(Institute of Business Forecasting,www.ibf.com)和两家专业研究机构,前者为非盈利型机构,后者更具商业意识。

大家可能想了解需求预测系统在中国的应用情况到底如何?据我们的调研数据,在外资公司中,特别是500强公司,专职需求预测岗位的设置比例达70%以上,需求预测系统的应用也达到50%以上的比例,特别是近几年通过国外总部进行推广应用的公司非常多。但是在内资公司中,不仅专职的需求预测岗位比较鲜见,相关系统应用就更少。目前在该领域走在前面的内资公司有青岛啤酒,华为,中兴,玖龙纸业,农夫山泉,梅花味精等行业龙头公司。

统计预测引擎和需求预测系统的区别

从系统架构而言,需求预测类管理软件可以分为二个大类,一类是工具型软件,另一类是系统型软件。  工具型软件是一个独立的程序包,仅仅提供基于预测者所选择的统计模型或者系统推荐的模型生成统计预测数据。而系统型软件则不仅仅是统计技术的模拟生成,包括数据的清理,不同预测者的数据协同,特殊事件管理和审核流程等,体现了更多的管理理念而非仅仅统计技术支撑,其提供的功能远比工具型软件丰富得多。这两类软件的应用模式也有两种,一类是嵌入在其他管理系统中,作为一个模块使用,但是更多的是作为一个独立系统进行应用,其功能和友好性往往高于前者。由于商业敏感性,这里不对系统类别进行分类,仅仅将目前市场上比较常见的需求预测管理软件提供大家参考。排名不分先后:Oracle Demantra, Logility, Demand Solution, Infor    ,SAP APO, Manugistics, I2, Qutics, Demand Driven Forecasting, Forecast Pro, SAS

如何选择合适的需求预测系统

当公司希望通过系统来提高预测准确性时,往往想到的是“统计模型”,大家希望找到一种神奇的模型可以一劳永逸。这是一种美好的愿望,现在无法实现,未来也不会实现。那要系统干什么?具备哪些功能才是一个好的需求预测管理系统?

不过在寻找系统之前,首先问一下自己,我们配备了专业全职的需求预测管理人员吗?和所有管理信息系统一样,需求预测系统也只是一个管理工具,使用者的专业性将决定系统的应用效果,否则系统将成为负担而非效率提升器。

To Be Continued

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