二十年的SOP經驗,最常聽到的對話:
制造部門:銷售預測的問題,庫存沒法保證訂單;銷售預測的問題,庫存暴增效期產品要報廢…..
銷售部門:中國市場的波動就是沒有規律,誰TM的能提供準確的預測…..
“友誼的小船說翻就翻!!!”
聽起來都是銷售預測惹的禍,那么銷售預測不準,到底是誰招惹誰?咱從頭兒說起......
When – 什么時候做預測。通常公司有年度的預測,一般財務用來做年度預期賬目分析,銷售額預期;還會有半年,季度,月度的預測,這里對直接執行者來說最有效的就是季度和月度。當然,對于生產周期較短的產品,周預測數據也是必不可少的。
How – 如何做預測?通常,理論計算,不過大家都覺得理論計算的數據不好使。理論計算,歷史數據,歷史同期銷售策略,市場漲幅,客戶戰略變化。在這里,尤其零售行業,你若能夠拿出上一年度的銷售活動日歷及每一個活動帶來的銷售增長比例,同時對比今年的銷售活動安排,那么今年預測就十拿九穩了。
預測原理不做贅述,各位如果是預測和計劃的專家,理論部分一定非常清晰。重點來說預測之節奏概論——誰招惹誰?
Why – 預測為了什么?采購,材料計劃,生產計劃,庫存計劃,銷售額計劃,財務計劃,一句話為了驅動生產,滿足客戶訂單。在這個環節有如下幾種“招惹”
客戶訂單激增/刪改, 怎么辦?
訂單交期提前或推后,怎么辦?
生產質量問題,怎么辦?
材料供應異常,怎么辦?
……
Where – 預測來源于哪里?大家都一致認為預測來源于銷售,其實不然,“驅動生產,贏得客戶”這么重的任務,怎能是一個人完成的呢?銷售充其量是給了一個基礎數據,這個數據是需要加工處理之后才能驅動生產,贏得客戶。照此,銷售– SOP – 采購– 計劃– 生產– 庫存,每一個接觸并使用銷售預測的團隊,都應該對銷售預測拿出不同或相同的意見,在匯集外部、內部的所有信息后,經過整合處理,這個才是銷售預測。在這個環節還有幾個“buffer”,我們看看是誰招惹誰?
銷售團隊的銷量預測,為了滿足客戶緊急訂單,在銷量預測加入buffer。
采購團隊對于材料供貨周期也加了一點兒“buffer”
計劃團隊在排產的時候又留了一點兒“buffer”
生產團隊由于考慮到設備可靠性,為維修保養也暗暗地放了“buffer”
最后倉庫爆倉了,在下一次的預測周期里,物流團隊也會申請預算,租更大的倉庫,“buffer”也留起來。
好像大家誰也沒招惹誰!……
What - 看了各種“招惹”和各種“沒招惹”,銷售預測到底提供什么?
產品、數量、客戶、交貨日期以及歷史數據,這些只是表哥表姐做表的基礎數據罷了。但是這些數據必須是“干凈”的,剔除人為的干擾以及不完整、不一致、不精確和重復的數據。
更為重要的是,“數據”的依據是不是有說服力?“數據”背后的支撐點在哪里?“數據”的變化是否能夠及時的,通過有效的信息渠道傳遞和分享給其他同志呢?這一點,實在是重要,溝通溝通再溝通,正如木子老師曾經所說 “把我們這個角落舍出去,信息就來了– 這就叫主動溝通。”
以上是節奏物流之預測概論,后續會推出不同領域(零售,快消,電子,項目等)所面對的預測節奏之痛點。也歡迎專業人士分享您獨特觀點。
作者簡介:
木子,首都經濟貿易大學MBA。 現任職于某汽車豪華品牌物流總監。近20年物流從業經驗,超過15年的物流管理經驗。對于汽車,快速消費品,零售,電子行業,醫藥行業的物流管理,戰略有較深的感悟和體會。本公眾號的所有文章均為木子原創,轉載時請注明作者和公眾號。
中郵無人機(北京)有限公司揭牌
2748 閱讀智能倉儲企業“智世機器人”完成數千萬元A輪融資
2649 閱讀這家老牌物流巨頭被整合重組,四千多名員工將何去何從?
2082 閱讀2024最值錢的物流上市企業是誰?哪些物流企業被看好,哪些被看跌?
1590 閱讀地緣政治重塑下的全球供應鏈:轉型、挑戰與新秩序
1298 閱讀物流供應鏈領域“吸金”不力,但能給投融資事件頒幾個獎
1287 閱讀連續5年的“春節主力軍”,德邦為何如此穩?
1177 閱讀16連冠背后,日日順助力智家工廠物流降本增效
1078 閱讀1745億件,快遞業務量增速超預期
1022 閱讀扎根供應鏈創新25年,一家“耐力長跑型”企業的破局啟示
977 閱讀