1 从需求预测开始的“计划链”

　　供应链相关的计划也是环环相扣，从需求预测开始。

　　需求预测是在特定条件下，对需求量的客观估计。比如 在特定的价格、交付、促销计划下，我们认为客户需要多少产 品。需求预测的关键是客观性，而不是我们的主观愿望。想让 客户买多少，跟客户愿意买多少，就如我们想赚多少钱，跟我 们能赚多少钱一样，完全是两码事。

　　在很多公司，需求预测和需求计划通用。严格意义上， 它们是有区别的。比如“双十一”那一周，我们预测能卖掉 1000个，这是需求预测。但在指导备货时，由于产能限制， 我们把这1000个拆分成4周，每周生产250个来平滑需求，这 就是需求计划。不过这些差别相对细微，除非说明，在本来两 者通用。

　　基于需求预测，我们会做库存计划， 比如我们按照预测 生产出来了，成品库存要放在什么地方，总仓放多少，各个分仓放多少，要不要设安全库存，设的话要设多少。

　　在我的一系列书中，需求预测和库存计划的侧重点略有 不同，如图1。需求预测侧重总库，在公司层面确保总进与总 出匹配。比如这个产品每周能卖出1000个，那供应链每周就 得进1000个。销售与运营协调流程没打通，信息不对称，职 能之间互相博弈，都可能造成预测的大错特错，导致总进与总 出不能匹配，最后总会体现在一堆库存上。

　　但是，总进总出匹配了，并不是说库存问题就没了：合 适的库存放不到合适的地方，有的地方太多，有的地方太少， 就导致过剩和短缺同时存在，整体库存高，整体服务水平低。 这是库存计划要重点应对的问题，可通过合理设置每个库存点 的再订货点、安全库存等来实现。

　　当然，需求预测和库存计划的区分是相对的，主要是为 了叙述的方便。在实践中，需求预测和库存计划没法分离。比 如在做库存计划的时候，我们是离不开需求预测的，不管是设立再订货点，还是预测补货。再比如安全库存的部分功能就是 应对需求的不确定性;而需求的不确定性跟预测准确度直接相 关——预测越不准，需求的变动性就越大，也就需要越多的安 全库存来应对。

　　需求计划、库存计划后面是生产计划。生产计划把材料 清单(BOM)打开，扣除库存后，就产生零部件、原材料的 物料计划，由物料计划转换为采购计划，最后变成采购订单。 采购计划支持物料计划，物料计划支持生产计划，生产计划支 持需求计划，这就形成了“计划链”。

　　“计划链”向两头延伸，在客户端有配送计划，在供应商 端有产能计划，但都是在需求计划的基础上制定的。计划是 供应链的引擎，而需求计划是计划的龙头，就是这个原因。 正因为需求计划的重要地位，后面讲到的计划，大多是需求 计划。

　　种种计划， 除了沿着供应链切分为需求、生产、物料、 采购等计划外，还可围绕组织、产品来切分。比如在组织上， 同是需求计划，不同渠道、不同事业部可能由不同的人负责; 总部、大区、城市也可能有独立的团队。围绕产品生命周期， 新产品导入、量产阶段可能由不同的人在做，售后备件计划往 往有独立的计划部门。有些计划有专职人员，有些计划是兼职 的，这都让计划的复杂度大增。

　　看到这儿，或许有人会问，讲了这么多的计划，怎么还 没有销售预测的影子呢?要知道，很多“灾难”，都跟这“销 售预测”脱不了干系啊。

　　2 销售预测和需求预测不一样

　　一旦提起销售预测，人们容易联想起两点来：(1)自上 而下，由销售目标驱动;(2)自下而上，由销售人员提交。 这让销售预测带着浓厚的主观色彩，给企业带来诸多运营和库 存挑战，特别是把销售预测等同于需求预测的时候。

　　销售预测和需求预测不是一回事，让我们打个比方来 说明。

　　很多妈妈们熟悉这样的场景：小孩子疯玩了一天， 回来 说妈妈我饿死了，能吃5碗饭——这就是他的“销售预测”。作 为“供应链”的妈妈，你当然不会做5碗：这孩子平常每顿吃 2碗(这是“从数据开始”)，今天看上去脸饿得有点发白， 那就多做1碗吧(这是“由判断结束”)，这就是你的“需求 预测”。

　　这也是需求预测和销售预测的本质区别：需求预测更客 观，是用供应链的理性来平衡销售的感性。要知道，销售预 测经常受销售目标的驱动，销售目标承载了老总的主观愿望， 销售预测承载着销售的主观愿望，两者都是“想”让客户买多 少，而不是客户愿意买多少。把现金变成库存容易，把库存变 成现金难，你可不能简单地拿销售预测当需求预测，来指导供 应链“生米做成熟饭”。这就如美好的赚钱愿望，不能成为实 际花钱的计划一样。

　　那么制定需求预测的时候，要不要考虑销售目标?要， 因为销售目标直接决定业务端投入多少资源，用多大的力度来 影响需求、制造需求。但这并不是直接把销售目标当成需求预 测，而是问基于这样的销售目标，市场、销售、产品部门有什 么显著改变需求的计划，影响到哪些产品，预计带来多少增量 需求等。

　　这里的重点是需求历史里没有，但未来计划做的，或者 可能发生的。打个比方，门店的小姑娘们每天都在门口叫卖， 以前是，以后也是，这已经反映到需求历史里了，不需要销售 来提供计划。但是，眼看后半年的销售目标达不到，就在暑假 里雇100个大学生做“地推”，那可是能显著改变需求的，需 要销售端来帮助量化对需求的影响。

　　当然，销售端可能说，这事儿我们第一次做，不知道效 果怎么样——销售知道，做预测相当于做承诺，他们不愿承担 预测不准的风险。不知道，也就是说你每个大学生每天200 元，100个大学生20000元，你在向老总申请预算的时候说， 我每天需要两万元来做试验，至于效果吗，您就祈祷吧?

　　当然不会的，没几个企业会那么花钱。销售总得做各种 假设，来量化可能的投入和产出。比如每个人每天发500张传 单，2%的转化率，就意味着增加10个顾客;每个顾客买1件 这个产品，每件100元，这就是1000元的营收，来说服老总这 样的活动是否值得做。

　　是的，我们需要的就是这样的判断。这也是驱使销售端 更加细化改变需求的方案，注入更多的客观性，而不是单纯在 销售目标的驱动下盲动。基于历史需求的基准预测，加上各种 促销、上新、市场开拓等可能带来的额外变动，就是“从数据 开始，由判断结束”，生成客观性更高的需求预测。

　　这时候问题又来了：销售目标和需求预测不匹配的话， 该怎么办?比如老总的销售目标是1个亿，但需求预测怎么 算，8000万看上去更靠谱。这问题很常见，一般有两种方式 来应对。

　　其一是按照老总的目标，整出1个亿的产品来。老板的目 标是1个亿，往往有他的原因，比如抢占市场份额，争取早日 上市，或者让工厂的产能充分利用，整体成本更低等。供应链根据历史需求，整合销售、市场、产品等职能的判断(比如促 销、活动、新老产品的迭代等)，发现更客观的需求是8000 万。这2000万的差距呢，就需要制造更多的需求来关闭，老 总要在销售端投入更多的资源，来产生额外的需求。

　　其二是用供应链的“三道防线”来应对。让我们继续用小 孩吃饭的比方来说明。小孩的“销售预测”是5碗，妈妈的“需 求预测”是3碗，但3碗饭吃完没吃饱怎么办?作为妈妈的你， 就给他找点小饼干、水果什么的——这是你的“安全库存”。放 在供应链上，凡是有库存的地方，十有八九有某种形式的安 全库存，来应对需求和供应的不确定性。那“安全库存”用完 了，小孩还没有吃饱怎么办?那就下楼到便利店里再买点什 么，通过执行来弥补。放在供应链上，这就是加急赶工催货， 计划的先天不足由执行来弥补。

　　需求预测、库存计划、供应链执行整合在一起，就是“供 应链的三道防线”，也叫“计划的三道防线”，来有序应对需 求和供应的不确定性，平衡库存和执行风险，提高客户服务水 平(详见《供应链的三道防线》一书)。