生產商們在生產之前要知道商家賣的是什么東西，然后提供數量適宜的產品。這個看似遙不可及的夢想正在IT技術的幫助下逐步變成現實。
生產商們一直夢想只要對供應鏈進行微調，制成品就可以在精確的時間、以精確的數量發送到分銷商和零售商的裝貨場。當然，如果沒有正確的需求預測，這項工作無法實現。但需求預測至今仍然往往是基于人的直覺、上一年的銷售數字以及市場銷售部門的大量電子表格。對大多數廠商來說，這個夢依然遙不可及。
但現在生產商們終于有了機會可以把這個夢想變為現實。關鍵在于整合銷售點（POS）數據和現代需求規劃工具，而這些工具只是今天才出現在企業面前。在這方面，沃爾瑪一路領跑: 它為供應商提供每個店鋪的POS數據、每天更新好幾次數據，這樣供應商就可以根據商家實際在賣什么、在什么地方賣出，相應調整配送、生產和營銷等計劃。
Common Sense Advisory的供應鏈分析師Don DePalma說: “沃爾瑪在供應鏈的這個方面樹立了標桿。”其他知名零售商也紛紛效仿，譬如Best Buy、Home Depot、凱馬特、Lowe’s、Rite-Aid和Target等。
零售商和生產商手里有了這些POS數據，都可以構建這種需求模型: 能夠體現季節性、地區差異、定價與促銷、配送和生產等方面的約制因素。譬如說，對促銷期間的POS數據進行分析，就有可能得知: 70%的商品通常是在促銷頭一個星期六賣出的，那樣就可以相應調整配送。零售商和產品生產商也可以比較各自的預期數字，找出彼此間的差異，然后雙方就能建立“記錄預測”（forecast of record）。
需求驅動的系統還可以幫助公司針對海外采購增多而造成庫存效率低下的現象，做出相應的調整。由于許多公司加大了海外采購力度，只好在本地存放更多庫存，結果增加了成本，抵消了早先時候的及時生產的效果。
需求驅動的系統可以幫助公司面對不斷變化的需求，更有效地管理這些戰略性的儲備庫存在配送過程中的流動，以便更早地提供需求變化信息，這樣外地供應商就能更容易注意到何時需要調整產量。
分析師忠告，即便使用近乎實時的POS數據，也取代不了需求規劃。Yankee集團的分析師Mike Dominy說，相反，POS數據應當用在需求規劃工具當中，通過不斷完善的方法，提高這種預測的準確性。譬如說，調料和沙司生產商Litehouse Foods的IT主管John Shaw說，該公司使用Ross Systems公司的需求規劃軟件，把沃爾瑪提供的POS數據與其自己的預測數據進行比較。這樣一來，Litehouse就可以調整發往沃爾瑪配送中心的貨物，避免容易腐爛的新貨存貨過多。Shaw說，公司還大幅縮小了實際銷售和預測銷售之間的差異，過去兩者相差多達60%。
建立在現有基礎設施上
大中型企業通常為配送、生產和庫存等方面部署了業務運行系統，如企業資源規劃（ERP）、生產資源規劃（MRP）和供應鏈管理（SCM）; 還部署了商業智能（BI）和數據倉庫系統來管理基本數據和業務規則。AMR研究公司的分析師Kevin O’Marah特別指出，實施需求驅動的系統通常意味著，補充這些現有的企業系統，而不是重新構建。這項工作可以在每個逐步性項目取得成效后分階段進行。
如今企業還可能利用面向服務的架構（SOA）以及Web服務，因為它們提供了讓需求驅動的流程通過供應鏈合作伙伴所需的工具。供應鏈執行軟件提供商Yantra的高級副總裁Mike Grandinetti說: “SOA之所以很重要，是因為它可以讓你把所有那些孤立的需求和供應信息放在一起進行對比，并且可以實時分析。”
“在實施需求驅動的系統時， IT解決方案僅占供應鏈項目的5%，”IBM的首席采購官John Paterson說。分析師和顧問一致認為: 項目的絕大部分工作應由業務經理來完成，他們要確定合適的流程和業務規則，還要搞清楚所獲得信息的含意。Common Sense Advisory的DePalma說: “然后你要弄清楚往供應鏈當中提供哪些信息、自己可以獲取哪些信息。”
從分析需求數據入手
想獲得需求驅動的系統，零售商和產品生產商先要有足夠的歷史數據（至少兩年），這樣才能建立起初始需求模型。但大多數公司只有發貨或者收貨方面的歷史數據，而沒有銷售方面的歷史數據。“充其量，大多數公司也只能查看每周銷售數據，”Blue Agave的CEO Doug Percy說。這家公司幫助零售商向配送中心提供銷售數據，而沃爾瑪每天要提供好幾次這類數據。
日立咨詢公司的供應鏈服務經理Jim Culliton強調，雖然現在也有少數幾家零售商提供POS數據，但基本上限制別人聯系其直接供應商。但如果POS數據能夠提供給供應鏈更下游的供應商，這些供應商就更容易預料需求變化。分析師認為，之所以存在限制共享的這種現象，有兩個原因: 一是，零售商的初始部署項目的服務對象只針對較大的供應商; 二是，零售商與供應鏈更下游的公司可能沒有商業關系。Culliton說，至于后者，有機會獲得POS數據的供應商應當考慮提供給自己的供應商和生產商。
即便沒有來自零售商的POS數據，產品生產商也可以使用分銷商提供的送貨信息，更好地了解需求。分析師Dominy強調，這些信息通常采用電子數據交換（EDI）格式，能夠通過跟蹤分析配送中心的補給模式，可以提供店鋪銷售方面的一些信息。Dominy說，隨著RFID系統的實施，這類系統可以獲得庫存位置方面的更多數據，從而可以更清楚地了解倉庫里面哪些庫存沒有賣掉。
如果一些較小的公司沒有ERP或者類似的基礎設施，可以使用分銷商的服務來利用銷售數據。譬如說，分銷商ADS的執行副總裁Bruce Mantz說，ADS為其供應商構建了需求模型，從零售商處收集銷售數據，然后把采用微軟Excel和Access格式的報表提供給客戶，這樣客戶就可以專注于數據分析。日立咨詢公司的副總裁Tim Vaio特別指出: “分銷商必須這樣做，那樣才能在需求驅動的環境下求得生存。”
專注于數據一致性
因為供應商和零售商在應用軟件的使用方面大不相同，IT應當把工作重心放在確保數據一致性上，無論數據涉及的是內部系統還是與其他公司共享的數據。通常而言，ERP、MRP、BI、CRM和SCM系統已經有了這種一致性。
需求數據的發布通常采用可以用Excel和平面文件數據庫瀏覽的逗號分隔數據文件（CSV）格式。AMR研究公司的O’Marah說，EDI、RosettaNet和XML這些較復雜的格式通常用于處理訂單，而不是用于共享需求數據。不過Ferrari強調，由于系統日益變得由需求驅動、日益依靠共享業務規則、需求假定和數據，XML的使用會變得更重要。
因為眾多公司使用Excel或者Access處理需求數據，所以大多數需求規劃工具可以導入及導出平面文件數據。許多比較新的工具也支持EDI和XML，有時還支持RosettaNet。在大多數情況下，系統需要導出及導入幾種格式，以滿足合作伙伴公司的需求。
譬如說，雖然電子行業使用EDI和XML要比其他行業來得頻繁，但分銷商Arrow Electronics的全球供應鏈主管Paul Katz強調，在他的14000個客戶當中只有1500個采用電子連接方式。Katz預計，隨著RosettaNet和托管系統的使用，進而帶來數據共享成本下降，會有更多的中小供應商以電子方式共享數據。
Common Sense Advisory的DePalma提醒: 需求數據在供應鏈合作伙伴當中移動時，底層的業務規則假定或者數據本身極可能出現意想不到的變化。所以IT部門創建數據轉換和報告規則時，應當知道數據是如何使用的，而不僅僅是數據格式和標簽是什么。
趨勢和預測相結合
Yankee集團的Dominy說，由于數據過濾功能方面的改進，加上支持更復雜的供應鏈模型，現代的需求規劃工具可以在需求不斷變化時，也能集成POS數據，提高預測的準確性。分析師們認為，i2 Technologies和Manugistics是兩家領先的需求規劃工具提供商。許多廠商提供專門針對特定行業而設計的工具，包括Demantra、Logility、Ross Systems、SupplyWorks和Yantra。分析師一致認為，Baan、Oracle、PeopleSoft和SAP等ERP廠商提供的需求規劃工具不大成熟。Business Objects、Cognos和Prescient等BI提供商還提供一些分析工具，以及也能為存儲數據處理規則和異常的數據庫。NCR Teradata率先推出了這類需求信息庫。
IDC的Ferrari預計，一旦微軟完成前不久收購ERP廠商如Great Plains Software和Navision的工作，會在今后幾年提供相應工具。在此期間，大多數小公司會使用Excel和Access。
AMR研究公司的O’Marah說，企業規模越大，對用于需求規劃的Excel和Access依賴程度越小，這是因為“數字變大后，答案往往有悖直覺。”但Excel仍是一種常用工具，即便對部署了企業級系統的組織來講也是如此。譬如說，Well’s Dairy的需求規劃主管Scott Roy就使用Excel提高該公司需求預測的準確性。然后他把需求變化傳送到保存需求計劃的Prescient BI系統，再同沃爾瑪提供的POS數據進行比較。其他員工可以直接使用Prescient系統，不過Roy說，接口不靈活導致過程較為緩慢。
IT人員需要根據得到的POS數據和運用到該數據上的業務規則，定制及集成需求規劃工具。這類工具還需要大量的維護工作，這樣才能體現產品、配送、供應和營銷等方面的變化，Manugistics的解決方案營銷主管Lisa Plaskow說。
O’Marah說: “對于覺得自己掌握了預測流程的顧客，我們忠告: 這些廠商所提供的工具的確適用于進行預測，但為了讓企業在進行判斷時，有機會提高預測準確性、對響應作出反應，更全面的銷售和運營規劃流程必不可少。”
IDC的Ferrari進一步忠告，有助于集成日常性銷售數據和預測模型的工具仍在不斷完善當中。他強調“許多供應鏈廠商在朝這個方向發展，所以IT人員必須要弄清楚的問題是，選擇時機是否成熟、集成功能是否完善。”
重在共享
需求驅動的供應鏈并不是單向的。企業應當能夠密切關注供應鏈上下游的流程和產品狀態，也應當能夠把這些信息提供給合作伙伴，這樣大家可以知道盡可能詳細的信息，從而在生產、配送或者營銷方面作出必要變化。AMR研究公司的分析師Alison Smith說: “不妨把這看成是個動態網絡。”
共享數據需要的是彼此信任，這意味著萬一需求增加，公司不能提出不合理的要求。IBM的Paterson說: “我們對供應商的態度是，我們為他們提供我們知道的各種信息。我們提供最準確的預測。我們不會向供應商夸大需求量。”
同樣，沃爾瑪的女發言人Christi Gallagher說，沃爾瑪“為供應商提供同顧客和補貨經理一樣詳細的信息，譬如貨物特性、店內商品以及貨物在供應鏈的什么地方。由于能了解過去兩年每天每個店鋪每件貨物的特性，沃爾瑪和供應商得以了解盡可能詳細的業務信息，以便管理。”
埃森哲咨詢公司的高級經理Norman Waheed說，正如零售商和產品生產商應當共享需求計劃一樣，生產商也應當與別人共享生產進度表。譬如說，如果某產品生產商知道其供應商的工廠是不是在滿負荷生產，就能夠知道是否可以通過尋覓其他供應商，或者要求加大產量，來滿足需求，DePalma說。同樣，如果生產商知道某種需求模型的銷量比預計的好得多，就可以準備重新安排生產計劃、改變產品組合，以應對意料不到的銷售趨勢。
需求驅動的方法還需要供應鏈上下有雙贏關系。不像上世紀90年代末的企業對市場體系著重于降低供應價格，需求驅動的合作體系要求大家都能得益于這種體系所竭力獲取的效益，Ferrari說。就算IT基礎設施到位了，如果不共享業務規則和銷售預測，需求驅動的供應鏈也是不頂用的。
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本文標題：供應鏈選型自當按需供應
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