重温供应链经典：一流的产品，不入流的供应链！（中）

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重温供应链经典：一流的产品，不入流的供应链！（上）

导读

最近10年，数字化、各类供应链技术、软件和硬件发展突飞猛进，很多行业的上下游企业间都实现了数据的交换，公司内部数据更是有系统实时连接。再加上各类算法和大数据分析的应用，按道理供应链的各项指标应该趋好，成本和库存应该降低才对。然而现实很骨感：要用的货极度短缺，不用的货严重过剩。

这些不能归因于供应链技术不足，而是归根于缺乏供应链顶层设计：供应链战略与产品战略不匹配。

看本文前，强烈建议先阅读Marshall L.Fisher的供应链经典原作（英文版或汉语版）。有三种方式获取，请任选一种：1 去官网查找 2 加小编微信 annzhang1991 或 taishan33976 请注明姓名+公司名+Fischer（小编比较忙，不注明肯定不通过，请尊重他人时间，更要尊重自己的时间） 3 如果你认识小编的任何一位同事，也可以直接联系他们。

供应链的万丈高楼起于坚固的地基

收到后台粉丝留言，夸小编的居多，比如公众号的供应链干货多，实用性强，批评者也有，说小编不懂战略。这话说的，还有哪个供应链人不懂战略吗？ 市场上最不缺的就是供应链战略专家和教授，最缺乏的就是优秀的仓库一线班组长、懂算法善协调的计划员、能管好供应商的合格采购。

供应链人的基本功要扎实。记得有一篇供应链伪专家的文章谈到安全库存作为buffer ，并推荐用标准差来计算，以此为基础，逐步构建计划的顶层体系。然而ROP 公式中，用标准差的前提是历史数据符合正态分布。不管你来自什么行业，见到多少SKU 的实际使用量呈正态分布的？碎砖石怎么能用来建高楼的地基？

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引用李竹云老师的一句话：我不愿意高谈阔论高大上的东西，不是因为我不懂战略，而是因为我很少关心过，我更愿意关心眼前现实的东西，所谓细节决定成败的问题我都关心。

然而我从不否认战略的重要性，自始至终认为：供应链运营必须服从供应链战略，供应链战略又必须服从公司战略。在深入理解战略的基础上，基本功扎实的供应链人方能构建与公司战略相匹配的绝佳运营体系。

前几天，再次阅读了MarshallL.Fisher 于1997 ：一流的产品，不入流的供应链？英文标题是What is the right supply chain for your product? ，怎么翻译随你，但强烈建议阅读原作，因为好的供应链战略文章真心不多，能让小编吐血推荐的供应链经典就那么屈指可数的几篇 。要读就读经典，少被各类知识付费所蒙蔽，原因见 知识付费这两年，我花钱买的4个教训 。

现结合本人的实践，做分享和解读如下。

最近10 年，各类供应链技术、软件和硬件发展突飞猛进。很多行业的上下游企业间都实现了数据的实时交换，公司内部数据更是有系统连接，再加上各类算法和大数据分析的应用，按道理供应链的各项指标应该趋好，成本和库存应该降低才对。然而现实很骨感：要用的货极度短缺，不用的货严重过剩。

这些不能归因于供应链技术不足，而是归根于缺乏供应链顶层设计：供应链战略与产品战略不匹配。

你的产品需要什么样的供应链？

Marshall L.Fisher 认为，从本质上讲，产品可以分为功能型和创新型两类。比如消费品中，食品饮料等多数属于功能型，服装手机等多数属于创新型；工业品中原材料，零部件等多数属于功能型，设备、定制化产品等多数属于创新型。当然功能型产品可以向创新型产品迈进，反之亦然。

功能型和创新型产品的对比如下，本文仅摘取部分（强烈建议阅读原作，以便树立供应链战略的全局观）

功能型产品需要成本型供应链，创新型产品需要响应型供应链，对比如下，本文仅摘取部分（强烈建议阅读原作，以便树立供应链战略的全局观）

据以上，确定你的产品该用什么样的供应链： 要么选A，要么选D ，如下矩阵。

文中战略、理论和思维框架都是对的，供应链运营也必须服从供应链战略。然而无论是笔者过去所在的企业供应链实操，还在现在的供应链咨询业务中，遇到大量实践问题跟Marshall L.Fisher 原作说的不完全一样，我们遇到的太多问题是：D 象限也难以预测、明知B 象限不可为而为之、我能搞定C 象限、进入A 象限无从下手。我们逐个来看。

明知B象限不可为而为之

按照原作说法，极少有公司进入左上角的B 象限，因为加大供应链投资不能带来有效回报，比如供应链改善上投入1 块钱，收益可能只有2 毛。这一点，我不能完全同意。举个典型例子，中国的电商和快递业，大部分公司在功能型产品上，追求响应型供应链，与欧美市场形成鲜明对照（ 美国快递这么慢 为何能超越中国跻身全球物流竞争力前十？ 点击即可阅读）。

新经济下，企业获得资本的支持后，首要目标是市场份额。即使多年亏损，仍能获得投资者的持续买单并上市。这在古典经济学家看来，是无法理喻的。

其他行业也有类似，比如（ 供应链春雨：新专业 新架构 新压力 的第三部分，点击即可阅读），除了市场份额，其他都不重要，可以忍受供应链高成本。

经过多年厮杀，这些提供功能型产品的公司，有部分存活下来了并开始盈利。他们是不是要回归理性，走向D 象限或A 象限呢？一位长期在B 象限的工业品CEO 私下里说：竞争是残酷的，一旦我们缺货，客户发现我们竞争对手的东西也不错，再把客户拉回来就难了。一次缺货导致客户转向，看起来损失不过几千块，但客户未来几年不采购，损失将是以十万百万计的。

所以这些公司固守在B 象限，拼价格，拼供应链。

有的公司，经过厮杀，市场份额和客户基础有了，开发新产品，走向A 象限，结果发现 创新型产品比功能型产品更加难以预测，要么库存短缺造成巨额的失销成本，要么库存过剩打折清仓损失巨大。

有的公司，想提高利润，决定进入D 象限，但非常担心存货降低带来服务水平降低，从而带来销售额降低。

我能搞定C象限

记得巴菲特有句话：“理性就是能高效配置资源。。。大多数的公司管理层都容易高估自己的能力，还有双闲不住的手，而且喜欢模仿同行业的做法。别人投资新项目，他也马上要跟进。”

管理层进而认为，我能搞定C 象限，别人不行。作为供应链人，可以把这篇 罗素：如何避免愚蠢？ ，点击即可阅读）和下图发给老板们看看。

所以C 象限的公司真的无法长期存活，要么向左移动，把产品变成功能型的；要么向下移动，把供应链变成响应型的。至于朝那个方向移动，要平衡移动产生的额外利润和供应链成本。

既然说公司要么选A ，要么选D ，那么关键是进入这两个象限后，该如何行动？且听下回分解。

中集

重温供应链经典：一流的产品，不入流的供应链！（中）

导读

有朋友看到上集（ 重温供应链经典：一流的产品，不入流的供应链！（上）） ，点击即可阅读）开头后，立即在某微信群跟我展开辩论，如下

朋友：我和这位专家都明白用标准差算ROP 的前提条件，但我们只是算出来作为分析的基础，肯定会进行调整的。

我答复：既然前提你都知道，就更不应该将其作为基础了，调整也没用。如果硬要用，你的大楼越盖越歪。

朋友：这。。。。怎么可能？用道理说服我。

我答复：着火了，有时需要浇水灭，有时需要棉布盖，有时需要二氧化碳喷，方法用错了，火势会更旺！标准差分析只在少数情况下适用。

朋友：其他情况怎么办？

我答复：数理统计分析有多种工具，比如回归、移动平均。。。。，也有更简单的，也有更复杂的

朋友：多谢！明白了！

D象限也没那么稳定

对于D 象限，Marshall L.Fisher 讲的不多，主要介绍了Campbell 通过EDI 与零售商实时交换信息，减少缺货成本，降低库存成本，并提高服务水平。这实质上就是泛滥了的宝洁和沃尔玛的CPFR 案例（collaboration 合作，planning 规划，forecasting 预测和replenishment 补货）。搜索框键入“宝洁沃尔玛”，就自动跳出了这个案例。你看：连百毒都知道你要找什么。但Marshall L.Fisher 在1997 年提出的思路，在当时具有领先意义。

这里稍微解释一下缺货成本和库存成本。

缺货成本。假如你去超市买A 品牌洗衣粉，发现货架上无货，那么你：1 买B 品牌，A 品牌的损失就是缺货成本。后来你发现B 也不错，长期买，A 的损失就是长期的；2 你只认A 品牌，愿意等一段时间再买，那么A 品牌和超市，都产生了销售损失，即产生了缺货成本。

据一项调查显示，消费品和商超行业，缺货成本占到企业毛利的10% 甚至30% 。对于工业品，缺货会产生紧急发货成本，罚款，订单取消，甚至终止协议，缺货成本就更高了。

库存成本是指过高库存产生的资金积压成本（年化10% 至20% 左右）、贬值甚至报废。

本质上，缺货率和库存双高，是牛鞭效应导致的。写牛鞭效应的文章，已经汗牛充栋（ 从情人牌啤酒解读牛鞭效应 ），不过大家已经达成共识：信息共享和交换，是解决牛鞭效应的最有效手段。罗兰贝格的一项报告也显示了这一点，如下截图。

现实中，大多数公司都没有Campbell 和宝洁那么强势的品牌，能跟零售巨头达成的合作程度并不深。部分电商和商超与部分消费品企业实现了实时数据交换，车厂做到了每天几次跟供应商更新生产计划与数据交换，其他行业极少做到上下游企业的数据实时交换。为了避免不确定性，所有行业，包括上述行业，都会备一定的库存。多数企业能做的事情，就是应用有效的工具来减少缺货，降低库存。

如何在保证服务水平的前提下，降低库存？学院派几十年前就推出经典再订货点ROP (Re-order Point） 模型，如下，并给出无数变种。

ROP=D×L +Z×σ

D-Demand/Day

L-Leadtime in Days

Z-标准差的个数

σ=σ d * √L

公式的前半部分是 demand during leadtime ，后半部分是安全库存

限于篇幅，这里只做如上解释。如果不理解，请看如下两个链接，或者去翻教科书。

新零售和消费升级离不开 ROP

捶胸特供：安全库存， 99% 的人都算错了

然后饱受实战派人士诟病的是：该模型的前提是历史消耗数据呈正态分布。如上集和本集开头：不管你来自什么行业，见到多少SKU 的实际使用量呈正态分布的？方法用错了，大楼越盖越歪。

如果强用此模型作为分析基础，你会发现，ROP 够你10 年用的了，你会被老板骂的狗血喷头，带个钢盔都挡不住。至于说此模型的各个变种，如

Z*√ (σ d ) 2 *L+ (σ l ) 2 *d 2

更被视作马谡和赵括合伙带兵。

那么功能型产品如何备货，才能既保证服务水平，又能降低库存呢？

九宫格细化D象限

一批理论基础扎实、实践功底丰富的实战派供应链人士， 他们身经百战、勤于思考、勇于探索的，对D象限问题给出了思路，具体如下 8 个链接。在此特别感谢 奔跑的飞龙、不玩概念、快乐的小鼹鼠、林梦龙、陆宸霖、施云、收音机小姐、许栩（按照字母顺序排名）等实战派供应链人士为 ABCXYY 理论（即九宫格理论）做出的贡献。请知晓：作者们来自不同行业，给出的应用思路和实践方法有所不同,不同之处请参考： 预测管理，B2B和B2C有什么不同？

奔跑的飞龙： 九宫格下的供应链备货策略(附带实例参考)

不玩概念： 一个真实的供应链九宫格ABCXYZ降本案例

快乐的小鼹鼠：物料 ABC 分类的升维优化

林梦龙： 九宫格来看待订货策略

陆宸霖： ABCXYZ策略分类在需求计划和供应计划中的应用

施云： 库存管理的“控制台”与“圣经”

收音机小姐： 安全库存九宫格法的探讨

许栩：企业实施 S&OP 的几个注意点

这里，强烈建议仔细阅读上述7 篇，并结合自己的实践进行思考： 九宫格中，哪几个象限可以考虑应用上面的ROP，哪几个不能？如果不能，该怎么办？

会有人问，CV=STD/Mean，你不是刚刚说，标准差的适用范围很窄吗？答复：本人不认可供应链证书，但严重支持阅读供应链经典书籍，无论是实战性还是学术性的，而且强烈建议从学术性供应链书籍开始读起，包括最基础的统计学。

A象限是最难的，期待下集讲解。

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