數(shù)據會說話

供應鏈部門來了一位新經理，公司正在進行精細化管理，一切指標都要量化，在供應鏈部門，雖然每天都與金額和數(shù)量見面，但這些數(shù)據大多數(shù)情況下是拍腦袋出來的，例如，采購量的預測，供應商的交期，數(shù)量折扣，等等。

開始，大家還不以為然，認為自己的數(shù)據都是經過分析得出來的，供應鏈經理抓了幾個典型數(shù)據，問相關人，還都給問倒了，

例如，供應鏈經理問：“安全庫存設多大？”

       財務回答：   “C類物料兩個月，B類物料一個月，A類物料也是一個月，高價值的再研究決定。”

      供應鏈經理問：“為什么C類物料兩個月，A、B類物料一個月呢？”

       財務回答：   “經驗。”

      供應鏈經理問：“為什么是一個月而不是28天呢？我們要求精細化管理，這安全庫存應該如何計算呢？
        財務回答：   “...”

供應鏈經理再拿出一個數(shù)據，問：“采購向供應商提供預測嗎？”

聰明的采購回答：   “當然要提供預測的，產品預測來自于計劃部門，我們根據產品數(shù)量按BOM表分解到最下級材料，再發(fā)給供應商?！?/p>

供應鏈經理問：“產品的預測怎么做？”

計劃回答：   “根據上幾個月的生產狀況判斷，再加入銷售員的建議?！?/p>

供應鏈經理問：“如何判斷？”

計劃回答：   “經驗?！?/p>

這時大家都相信了，平時工作中許多都在憑經驗，但也有人爭辯到，憑經驗有錯嗎？當然立刻就有人站出來反對：“經驗沒有錯，但經驗要變成流程，經驗要能夠復制，要不然，一個人一個說法，人走了，經驗也沒有了。這是知識管理的基本內容?！边€有一位老同事，抬出來一個著名的立論：“實踐是檢驗真理的唯一標準”，“那么我們檢驗了嗎？”

供應鏈經理要求大家找出自己工作中需要精細化，但沒有做到的一些數(shù)據，并要求群策群力，拿出方案，不久許多數(shù)據都拿了出來：

1.安全庫存的設置及檢驗

2.預測的計算及誤差衡量

3.預測中季節(jié)性因素的考量

4.數(shù)量折扣的計算

5.交付周期的確定

6.現(xiàn)金折扣的計算

7.... ...

供應鏈經理非常高興的看到了精細化管理帶了的成果，并要求員工們再深入挖出一些更多的“拍腦袋”數(shù)據。

討論：

1. 上面６個指標如何“精細化”計算？

2. 還有哪些數(shù)據是需要計算的？

點評：
首先，我們對著6個指標的“精細化”計算。

安全庫存的設置及檢驗

安全庫存被下列幾個指標所影響：1. 服務水平f；2. 交付周期L；3.需求的波動。

企業(yè)要為自己制定一個服務水平，即回答多大成度上滿足客戶的需求，在這個戰(zhàn)略目標下，企業(yè)的各個部門的各種活動的方向也就決定了。庫存水平的配置是為了企業(yè)的戰(zhàn)略目標服務的。企業(yè)要回答一個問題：“以多大成度滿足客戶的需求？”有的企業(yè)提出：“百分之百地滿足客戶的需要”，有的企業(yè)高喊：“百分之一百二十地滿足客戶的需要”，百分之百那就必須達到庫存的無窮大，是不可能實現(xiàn)的，第二句話那是鼓勵員工為客戶服務的理念而已。因而要定義清楚，例如：f=95%，還是97%，或是90%，這是企業(yè)的戰(zhàn)略目標，它需要考慮競爭對手的數(shù)據，考慮自身企業(yè)的定位，是比競爭對手高，還是跟隨戰(zhàn)略；還要考慮客戶的承受能力及丟失客戶損失。

在這里有一個假定，就是客戶的需求是“正態(tài)分布”，因而根據服務水平f，從正態(tài)分布表，可以查出Ｚ：　例如f=99.73%，Ｚ＝2.0；f=95.5%，Ｚ＝1.7； f=90%，Ｚ＝1.3

再計算需求的波動，

上面公式中，，，．．．，，一共有ｎ次的需求，為ｎ次需求的平均值，而為這ｎ次需求的標準差，反映了需求的波動值，最后安全庫存的計算公式為：

當然，在這里有幾個情況需要說明，一般來說，企業(yè)得不到未來的需求，（正因為如此，才要計算安全庫存），所以，上面公式中，，，．．．，，這ｎ次的需求都是過去的數(shù)據，平均值，標準差也都是過去的數(shù)據，以過去的數(shù)據推算未來的安全庫存，是存在一定風險的。

再有安全庫存被平均庫存所限定，而平均庫存水平又要符合企業(yè)整體的庫存周轉率的要求，庫存本身還是一種投資，受企業(yè)現(xiàn)金流的影響，這樣安全庫存的因素更為復雜。但上面的計算給出了一個基本的方向。

安全庫存誤差分析。安全庫存的誤差很少企業(yè)做過分析，但誤差分析對未來的安全庫存設置是非常有幫助的。每一次到貨時為最低庫存值，設為即時安全庫存，，，．．．，，一共有ｎ次，設置的安全庫存為，

平均安全庫存，

平均安全庫存偏差， >0，則安全庫存設置過大，反之， <0，則安全庫存設置過低。

為安全庫存的標準差，說明其波動情況。

預測的計算及誤差衡量

有許多種預測的方法。最簡單的方法就是移動平均法，計算最近“n”個時段的平均值，在每次的不斷計算時，添加最新時段的數(shù)據，剔除最遠時段的數(shù)據，

例如，一月，二月，三月的實際需求分別為2500，3200，2200，則：

四月的預測=（2300+2500+2100）/ 3= 2300

如果四月的實際需求為2600，則：

五月的預測=（2500+2100+2600）/ 3= 2400

第二種一階指數(shù)平滑法：設上一時段（t-1）期的預測值，實際值，則，這一時段t期的預測值：

注意到，當大時，增加了預測對實際需求變化的響應度，但波動也更大，這個方法的難點是如何在（0-1）范圍內確定值。多階的指數(shù)平滑可以解決這個問題。

第三種，多階指數(shù)平滑，選取（t-i）期前m時段的的預測值及實際值，設（t-1）前i（i=1,2....m）時段的預測值，實際值，則，這一時段t期的預測值：

例如：例如m=5，則可以這樣設計和：

這個系數(shù)安排意味著，預測和實際的權重相同，但隨時間線性遞減。

第四種，線性回歸，當需求顯示不論是上升還是下降的線性趨勢時，也可結合時間序列的歷史數(shù)據采用線性回歸的方法。用最小二乘法，以一條直線來擬合歷史數(shù)據。例如，可以利用采購的數(shù)量預測某些商品或原材料的價格趨勢，進行線性回歸預測所使用的方程為：

其中，Y= 時段i的預測

X= 時間或數(shù)量變量

a= 當 X=0 時，Y值的截距

b=直線的斜率

采用最小二乘法時，系數(shù)a和b的計算

x為獨立變量值，y為相關變量值，n為觀察到的數(shù)據個數(shù)。

預測中季節(jié)性因素的考量

可以用例子來計算，例如，分為4個季節(jié)（也可以3個或5個，或其它），深色部分為原始數(shù)據，淺色框中數(shù)字為計算結果，每一行的最后一個是個年的去年總和，即將四個季度的數(shù)字加起來，倒數(shù)第二行為各季度的總和，即將五年的每個季度的數(shù)字加起來，最后將5年的總和除以每一個季度的之和，就得到季度因子，例如第一季度的因子是

(97+87+102+110+104)/2729=0.18 或18%。

如果第六年的全年預測值為600單位，那么季度1 預測為600×0.18=108；季度2 預測為600×0.29=174；季度3預測為600×0.23=123；季度4預測為600×0.30=180。

利用最后一欄，還可以對價格進行季節(jié)性的修正，如果上面的數(shù)據不是數(shù)量而是價格，則最后一欄就是對全年平均價格的季節(jié)性比例修正值。

預測的誤差計算：

常見的預測誤差計算方法有：平均絕對值MAD，平均絕對百分比誤差MAPE，平均方差MSE。

其中， ，i深刻的實際需求；，i深刻的預測；n，分析中時段的個數(shù)

數(shù)量折扣的計算

可以通過兩種方式來計算數(shù)量，一是純數(shù)量折扣分析--固定/可變成本倒推法

例如，采購得到一張價目表

按下面的步驟做計算：

價格表分析步驟：

步驟1：數(shù)量Q × 價格P

步驟2：數(shù)量Q×價格差異P： 例如18-10=8,24-18=6,30-24=6,50-30=20

步驟3：數(shù)量差異ΔQ：例如：20-10=10,30-20=10,50-30=20,100-50=50

步驟4：可變成本VC=數(shù)量Q×價格差異P÷數(shù)量差異ΔQ = ②÷③

              例如8÷10=0.8，6÷10=0.6，6÷20=0.3，20÷50=0.4

步驟5：找出最低的可變成本，邏輯上說，可變成本成本應該不變的 0.3

步驟6：計算所有的批次的可變成本：數(shù)量Q ×⑤，

         例如：0.3×10=3，0.3×20=6，0.3×30=9，0.3×50=15，0.3×100=300

步驟7：用第一批的總價格減去第一批的總可變成本，10-3=7，這就是固定成本，是不隨數(shù)量增加而變化的。

步驟8：每一批的可變成本加上固定成本7，得到目標成本

        例如：7+3=10，7+6=13，7+9=16，7+15=22，7+30=37

步驟9：計算差距，①-⑧，例如：18-13=5，24-16=8,30-22=8,50-37=13

第二種算法，利用邊際成本遞減的原理，計算不同分段的

可以看出，數(shù)量從50單位開始是不斷上升的，不符合邊際成本遞減的原則。這個方法比上面一個要簡單，但揭露的內容不夠深入。

交付周期的確定

如果，交付周期的統(tǒng)計如下，最早交貨時間為a，最晚交貨時間為b，最可能的交貨時間為m，則期望的交付周期

現(xiàn)金折扣的計算

例如：銷售給出的付款條件是，“2%，10天/凈30天”，這個條款的意思是正常付款期為30天，如果10天內付款，獲得2%的折扣，這在財務上稱為“現(xiàn)金折扣”。下面計算：

每天：2%/（30-10）天= 0.1%/天

按年計算的非復利單利 = 0.1% × 360 =36%

將企業(yè)的資金的機會成本與獲得的收益相比較，是否接受這一條款。

經濟訂貨批量

Ｄ：年使用量；Ｉ：訂貨成本；Ｓ：庫存持有成本；P：產品單價

例如：年使用量Ｄ＝90,000單位，單價P=5元；訂貨成本Ｉ＝33.33元；庫存持有成本Ｓ＝12%，

得出，EOQ=1,000單位。

對經濟批量的理論有許多批評，但并不是批評該方法在內容上的不足之處，而是批評那種不顧實際情況而不適當?shù)仉S便使用這種方法的態(tài)度。伯比奇教授在其1978年的著作《生產管理原理》中，對經濟批量提出的批評大略如下： 1、它是一項魯莽的投資政策——不顧有多少可供使用的資本，就確定投資的數(shù)額。2、它強行使用無效率的多階段訂貨辦法，根據這種辦法所有的部件都足以不同的周期提供的。3、它回避準備階段的費用，更談不上分析及減低這項費用。 4、它與一些成功的企業(yè)經過實踐驗證的工業(yè)經營思想格格不入。

做一個總結：企業(yè)中應該有向這位供應鏈經理這樣的員工，多問幾個為什么：數(shù)據從哪里來？怎么出來的，應該怎么得出數(shù)據，用什么方法計算？是否有依據？