導讀：首先,供應鏈管理正經歷從"內向型"到"外向型"的范式轉換。傳統的供應鏈管理偏重內部效率的提升,而新時代的供應鏈管理則要求我們以市場和客戶為導向,快速感知需求,靈活響應變化。這種理念的轉變,是企業在動蕩環境中立于不敗之地的制勝法寶。其次,"外向型"供應鏈的實現路徑可以概括為"三精三化"。"三精"即精準感知需求、精細分析數據、精益優化流程;"三化"即數字化運營、敏捷化組織、智能化決策。惟有多管齊下、持續發力,才能讓供應鏈真正成為連接企業內外的紐帶,創造競爭優勢。再次,供應鏈變革需要科學的方法論做指導。領先企業善于總結提煉先進實踐,形成一整套行之有效的轉型方法和工具。從試點先行到全面推廣,從流程再造到數字賦能,從人才培養到文化塑造,每一個環節都需要縝密的思考和精準的行動。唯有如此,變革的效果才能最終顯現。

傳統需求管理流程和供應鏈管理的局限性

在當今瞬息萬變的商業環境中,企業面臨的最大挑戰之一就是如何實現供應鏈管理的敏捷性和適應性。傳統的需求管理流程往往建立在歷史數據的基礎之上,倚重于單一的預測模型。這種"內向型"的管理模式,忽視了市場動態和客戶需求的變化,導致供應鏈響應滯后,庫存積壓,服務水平下降等一系列問題。

就拿某大型消費品公司的例子來說,他們曾經對新品上市的需求預測非常樂觀,結果卻在產品推向市場后遇到了銷售不暢的窘境。事后復盤發現,公司高估了新品的市場接受度,而忽視了同類產品的競爭格局變化。這個案例說明,單純依賴內部數據和判斷,很容易陷入需求預測的"盲區"。

除此之外,傳統供應鏈管理還普遍存在職能割裂、信息孤島等問題。比如,需求計劃部門只關注銷售預測,采購部門只盯著供應商交期,生產部門只在乎產能利用率……各自為政的結果就是,供應鏈上下游脫節,難以形成協同。這種狀況下,企業即便想快速響應市場變化,也會"牽一發而動全身",舉步維艱。

面對傳統模式的種種弊端,業界前瞻者們開始探索供應鏈管理的新路徑。他們意識到,供應鏈不應被視為單純的內部流程,而應該成為連接企業和外部環境的紐帶。唯有打通"內外"之間的邊界,供應鏈才能真正發揮快速感知需求、靈活調配資源的價值。

事實上,一些行業翹楚已經從"外向型"供應鏈管理中嘗到了甜頭。他們利用大數據、物聯網等新技術,實時捕捉市場動向和消費者行為,并將這些洞察反饋到供應鏈各個環節。通過數字化手段,企業得以打通從客戶需求到供應鏈執行的"最后一公里",實現端到端的敏捷響應。

以某快時尚品牌為例,他們在全球布局了數百個數據采集點,實時監測消費者對新款服飾的偏好變化。一旦發現某個款式的需求增長趨勢,公司可以在兩周內完成從設計到生產再到鋪貨的全流程,最大化產品生命周期價值。這種"外向型"的供應鏈管理模式,讓企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。

當然,從"內向型"到"外向型"的轉型絕非一蹴而就。它需要企業在理念、流程、技術等多個層面同步發力,方能厚積薄發、久久為功。這場變革的關鍵,在于構建一個開放、協同、數智化的供應鏈生態,讓企業能夠隨時感知和滿足市場需求。

那么,"外向型"的需求管理和供應鏈流程到底有哪些特征呢?簡言之,就是要實現需求驅動的端到端敏捷。這里面包含了幾個關鍵要素:

一：從市場和客戶出發,捕捉需求信號。企業需要建立完善的需求感知機制,通過多渠道、多維度的數據采集,洞悉市場趨勢和用戶偏好。這些信息可以來自銷售數據、社交媒體、物聯網設備等,關鍵是要打通數據孤島,形成全域感知。

二：敏捷的需求分析和預測。在海量數據中,傳統的統計預測方法可能會捉襟見肘。企業需要運用機器學習等新技術,挖掘數據中蘊藏的復雜規律,形成精準的需求洞察。同時,預測模型要有自適應能力,能夠根據實際銷售表現不斷自我調優。

三：精準的需求分解和傳遞。企業需要建立強有力的需求分解機制,將市場需求快速傳導到供應鏈各個節點。這就要求打通計劃、采購、生產、物流等環節,讓各方都能及時獲取需求信息并采取行動。

四：供需協同和彈性執行。"外向型"供應鏈講求全流程協同,要讓上下游合作伙伴形成利益共同體,協力滿足終端需求。同時還需要靈活的執行機制,比如小批量生產、快速切換等,以應對需求的不確定性。

可以看到,"外向型"供應鏈管理對企業的組織架構、流程設計、信息系統等方方面面都提出了更高要求。但它絕不是一個遙不可及的理想,而是眾多行業先鋒正在踐行的現實。這場變革的核心,就是要讓整個供應鏈體系以市場需求為導向,形成快速感知、分析、決策、執行的閉環。

圖來自：supplychainshaman

需求可預測性和流量管理

在傳統的需求管理中,我們往往默認歷史數據可以很好地預測未來。但在當今多變的市場環境下,這一假設正受到越來越多的挑戰。對需求可預測性的判斷,成為"外向型"供應鏈管理的首要議題。

Laura Cecere在其研究中指出,產品需求的變異系數是評估可預測性的重要指標。變異系數越高,意味著需求波動越大,預測難度也就越大。她建議企業將產品劃分為不同的需求流,如穩定型、不穩定型等,并采取差異化的預測和管理策略。

在實踐中,一些行業領先者已經開始利用大數據和人工智能技術,來提升需求預測的精準度。他們不再單純依賴銷售歷史,而是廣泛納入天氣、節假日、促銷等多種影響因素,通過機器學習算法生成更為可靠的預測結果。

舉個例子,某大型日化企業就利用人工智能技術,實現了對暢銷單品需求的精準把握。他們綜合分析了銷售數據、用戶評價、競品動態等信息,建立了多維度的預測模型。這套系統不僅大幅提升了預測準確率,也為公司的生產計劃和庫存策略提供了有力支撐。

在現實業務中,企業往往面臨著形形色色的市場需求。有的產品需求穩定,有的則變化多端;有的需求來自大型客戶,有的則源自長尾市場……面對這些差異化的需求流,傳統的"一刀切"式管理顯然難以奏效。

行業專家建議,企業應該根據需求特征,將其劃分為不同的流量加以管理。比如,可以按照需求波動性分為穩定型、不穩定型等;也可以按照客戶類型分為大客戶、中小客戶等。不同類型的需求流,在預測方法、補貨策略、服務水平等方面都應有所側重。

以某跨國工業品公司為例,他們的產品需求分為備件、常規品、定制品三類。其中備件需求波動大、預測難度高,公司采取了高服務水平和安全庫存策略來保障供應;常規品需求相對穩定,公司則側重提高周轉效率、降低庫存成本;定制品需求往往基于客戶項目,公司會與客戶密切溝通,協同制定生產和交付計劃。這種分類管理的思路,讓企業能夠在滿足差異化需求的同時,實現供應鏈整體效率和成本的平衡。

在"外向型"供應鏈管理中,準確洞察需求只是第一步,更關鍵的是要將洞察轉化為行動,優化供應鏈的響應能力。這就要求企業搭建敏捷的業務流程,讓市場信號能夠快速傳導到供應鏈各個環節。

業界先進企業普遍采用兩大利器來實現敏捷響應:一是銷售與運營計劃(S&OP)流程,二是控制塔技術。前者強調跨部門協同,打破信息壁壘,讓各領域專家共同商討如何滿足市場需求;后者則利用實時數據,幫助企業全局掌控供應鏈運作,快速應對計劃偏差。

一家北美時尚零售商就通過銷售與運營計劃流程,顯著提升了旗艦店的貨品滿足率。每周一次的S&OP例會上,來自銷售、規劃、采購、物流等部門的代表齊聚一堂,共同盤點上周銷售情況、分析未來需求趨勢,并敲定下階段的補貨計劃。同時,每天的晨會則聚焦落地執行,及時消除潛在供應風險。通過高頻次、多部門的協同運作,公司得以在兩周內完成從需求預警到店鋪鋪貨的全流程,極大提高了對熱銷商品的響應速度。

需求洞察和響應是一體兩面,缺一不可。只有將兩者無縫銜接、形成閉環,供應鏈的市場驅動力才能真正發揮出來。這就要求我們跳出傳統的職能思維,以端到端的視角審視需求管理流程,找準每一個可以優化的環節。

實現"外向型"需求管理和供應鏈流程

要讓供應鏈真正實現"外向型"管理,首先需要構建一個面向市場的需求感知和分析模型。這個模型應該包含以下幾個關鍵要素:

一：全渠道數據整合。企業需要打通線上線下、內部外部的數據壁壘,將銷售、庫存、物流、社交媒體等各類數據匯聚到一個統一的平臺上。只有建立起全域的數據感知,才能避免信息孤島,提高洞察的廣度和深度。

二：智能化需求分析。面對海量、多源的市場數據,傳統的人工分析方法已經難以為繼。企業需要借助機器學習、自然語言處理等人工智能技術,快速識別關鍵信息,挖掘行為模式,生成可供決策參考的洞見。

三：場景化需求建模。不同業務場景下,影響需求的因素千差萬別。比如日用消費品,可能更看重價格、促銷等因素;而工業備件,則可能更受設備健康狀態的影響。這就要求我們針對不同場景,嵌入個性化的算法模型,形成定制化的需求預測。

四：持續學習和優化。市場在變,用戶在變,需求模型也要跟著變。一方面,我們要讓模型具備自學習能力,能夠根據反饋數據不斷自我迭代;另一方面,也要建立機制化的人工復核,定期審視模型的有效性,必要時進行參數調校。

一個成熟的"外向型"需求模型,可以極大提升企業供應鏈的市場洞察力和響應力。這方面有很多優秀企業的案例可以借鑒。

比如某跨國消費電子巨頭,他們就搭建了一個強大的需求感知系統。該系統可以自動收集來自官網、電商、門店等各個渠道的用戶行為數據,并結合產品參數、價格、庫存等信息,利用因果推理、相似性分析等算法,對不同型號產品的市場需求進行實時預測。這套系統讓公司可以提前6-12個月感知趨勢變化,并相應優化產品組合和備貨策略。

有了良好的需求感知基礎,供應鏈的運作流程也需要隨之進行調整,以更好地匹配市場節奏。這就涉及到"外向型"供應鏈管理的另一核心議題:規劃范疇和跨職能協同。

首先,供應鏈的規劃視野需要從內部延伸到外部,將客戶和合作伙伴納入統一的計劃框架。傳統的銷售與運營計劃(S&OP)主要聚焦企業內部,而面向未來的集成業務計劃(IBP)則要打破邊界,納入客戶需求預測、供應商產能規劃等外部因素,實現供需協同優化。

其次,業務規劃的頻率和顆粒度也需要進一步提升。過去一個月一次、涵蓋大類產品的粗放式計劃,顯然已經無法適應當下瞬息萬變的市場。先進企業普遍采用兩個層次的規劃機制:戰術層面每周例會,聚焦問題解決和風險管控;戰略層面每月評審,重點討論資源投入與業務增長。規劃的產品粒度也更加精細,SKU級的渠道需求預測成為常態。這種高頻次、小顆粒的規劃模式,讓供應鏈時刻緊盯市場脈搏,快速應變。

再者,規劃流程的每一個環節,都離不開跨部門的高效協同。從市場預測到采購計劃再到生產排程,每一次"接力"都需要上下游部門的默契配合。領先企業的做法是設立專職的流程協調員,負責統籌規劃、采購、物流、財務等部門,確保計劃在橫向流轉中不失真、不延遲。同時,協調員也是業務目標的"守門人",一旦發現計劃偏離預期,要及時召集相關方進行診斷和調整。

寶潔公司就是跨職能協同規劃的典范。在其供應鏈管理流程中,市場部負責提供基于消費者洞察的中長期需求預測,銷售部負責結合客戶訂單提供短期預測,制造部則根據預測情況優化產能資源配置。各部門每周都要舉行碰頭會,共同商討計劃執行情況,必要時啟動應急預案。這種高效協同的背后,是寶潔深入人心的"一盤棋"文化。正如寶潔全球業務服務總裁所言:"我們不分彼此,只有通力合作,才能為消費者創造最大價值。"

利用人工智能和知識圖譜重塑供應鏈分類法

除了流程再造,"外向型"供應鏈管理還需要我們反思和重塑某些根深蒂固的理念,其中尤為典型的就是傳統的供應鏈分類法。

長期以來,學界和業界普遍接受"功能性產品"和"創新性產品"的二元劃分。前者代表需求穩定、生命周期長的產品,后者則代表需求不確定、生命周期短的產品。然而,這種粗線條的劃分在今天顯然難以滿足精細化管理的需求。原因有二:

第一,隨著產品的快速迭代和個性化定制,一個產品類別內部的差異可能比跨類別的差異更大。比如同樣是手機,旗艦機型和普通機型在市場策略、供應模式上可能大相徑庭;但從供應鏈管控的角度看,不同品類的爆款產品反而可能遵循相似的運作邏輯。

第二,影響供應鏈決策的因素遠不止需求穩定性一項。產品價值、交付周期、市場競爭、技術成熟度等方方面面,都對供應鏈運作有著深遠影響。僅僅依據單一的需求特征來劃分產品,難免掛一漏萬。

因此,我們需要運用人工智能和知識圖譜等前沿技術,重新審視和定義供應鏈分類體系。這項工作大致分三步走:

第一步,全面梳理影響供應鏈決策的關鍵因素,包括產品屬性、市場屬性、資源屬性等,形成一個多維度的特征庫。第二步,利用聚類、關聯、演化等算法,在海量產品中自動識別特征組合,并基于組合相似性劃分出若干管理集群。每一個集群代表了一種獨特的供應鏈管控模式。第三步,針對每種模式,沉淀出最佳實踐的知識圖譜,包括關鍵績效指標、核心流程、優化策略等,并嵌入到規劃系統中,讓分類體系從"描述型"走向"規范型"。

通過機器學習和知識沉淀,我們可以構建一個動態優化、持續進化的供應鏈分類法。它能幫助企業因地制宜地管理不同業務場景,讓資源配置更加精準,讓供應鏈決策更加智能。

供應鏈管理軟件廠商 o9 就曾幫助一家全球領先的化工企業進行了分類體系的重塑。o9 利用圖計算技術,梳理了近萬種原料和產品之間的復雜關系網絡,并結合需求模式、生產工藝、品質要求等多個維度,將產品組合劃分為22個管理集群。針對每個集群,o9 又基于歷史數據和專家經驗,設計出最優的計劃模型和預警規則。從而讓企業供應鏈的運作邏輯,與產品特性實現了精準匹配。

分類體系的重塑,是供應鏈數字化轉型的前提和基礎。只有用知識去武裝管理,用智能去重構流程,供應鏈的運作才能真正迎接市場變局,創造價值奇跡。

"外向型"供應鏈并非停留在概念層面的空談,而是切切實實地在行業先鋒的實踐中開花結果。他們身體力行,用創新與汗水鋪就了這條充滿希望的道路。

在 Gartner 發布的2022年"Top 25"供應鏈榜單中,我們看到了諸多"外向型"的身影。

排名第一的思科公司,以需求驅動的端到端協同著稱。早在2001年,思科就通過引入inscite平臺,實現了從客戶需求到供應商供給的實時可視。多年來,思科持續優化這一模式,將客戶的產品使用數據與工廠的物料配送數據無縫打通,最終將交付周期從120天縮短到不足10天。思科全球制造高級副總裁 John Kern 表示:"我們不做需求預測,而是讓供應鏈直接觸達需求本身。這就是以市場為導向的真正內涵。"

位列第三的戴爾科技,則以"SegOne"需求管理系統成為業界標桿。該系統通過機器學習算法,分析數百個內外部因素對產品需求的影響,形成從交易層到市場層再到戰略層的三級需求預測。這種超越"自我"的開放式預測,讓戴爾在芯片短缺的大環境下,仍能保持可觀的增長。

可口可樂公司是食品飲料行業的"外向型"先鋒。憑借遍及全球的自動售貨機網絡,可口可樂搭建起了一張覆蓋數億消費者的"需求感知網"。這張網實時捕捉消費者的飲用行為,進而指導公司的產品創新、包裝設計、貨架陳列等關鍵決策,以匹配不同場景下的個性化需求。正如可口可樂CEO詹魯梅所言,數字化是打通消費者需求和供應鏈運作的關鍵,而數據則是二者之間的"新通貨"。

這些榜樣企業的實踐無一例外地印證了一點:真正意義上的客戶導向,絕不僅僅是口號,而是要從供應鏈的每一個毛細血管中滲透出來,成為一種潤物無聲的文化自覺。惟其如此,企業才能在動蕩的市場環境中,立于不敗之地。

供應鏈變革管理:從學習到踐行

"外向型"供應鏈的構建,絕非一蹴而就,而是需要企業上下同欲、眾志成城。這就需要我們審慎地規劃和推進組織變革,為創新落地掃除障礙,匯聚動力。

首當其沖的,是觀念認知層面的更新。"外向型"供應鏈顛覆了許多傳統的管理思維,例如從預測需求到感知需求,從計劃驅動到市場驅動,從職能協同到流程協同等。要讓員工真正接受這些新理念,必須充分釋疑解惑,用成功案例和數據說話,消除員工的顧慮和抵觸。

其次,企業還需要對組織架構和流程機制進行系統性再造。傳統的"煙囪式"職能劃分,往往造成部門間的本位主義和信息壁壘,阻礙端到端流程的順暢運轉。為此,先進企業普遍采用"業務流程負責人"(Process Owner) 制,設立跨部門的流程整合角色,負責打通從需求到交付的全鏈條。與之相適應,績效考核和激勵機制也要從部門導向轉向流程導向,用共同目標來牽引協同。

最后,變革過程中還需要高度重視人才隊伍建設,為"外向型"供應鏈儲備"新鮮血液"。這包括面向全員的技能培訓,幫助員工掌握數字化工具和分析方法;也包括有針對性地引進高端人才,如數據科學家、流程設計師等,為組織注入創新動能。只有以人才為本,以文化為魂,變革的號角才能吹響,變革的力量才能生發。

跨國咨詢公司埃森哲曾服務過一家大型能源裝備制造企業的供應鏈轉型。為加速變革,埃森哲專門成立了一支敏捷項目組,配備了咨詢顧問、流程專家、數據架構師等多元化人才。項目組采取"教練式"工作方法,既傳授先進的理念方法,又以身作則地踐行敏捷價值觀。通過高管參與、主題培訓、實操演練等系列舉措,企業在半年內實現了供應鏈組織的整體升級,跨部門協作阻力大幅降低,人均生產效率顯著提升。

面對供應鏈變革的復雜性和不確定性,循序漸進、以點帶面無疑是明智之舉。通過在局部范圍內開展試點項目,一方面可以快速積累實踐經驗,及時調整優化;另一方面也有利于在組織內形成示范效應,為全面推廣贏得更多的支持者。

選擇試點的"切入點",是關系成敗的首要考量。一般來說,試點項目需要同時滿足三個條件:一是業務價值高,通過改善能帶來顯著的財務或運營效益;二是變革阻力小,利益相關方容易達成共識;三是實施周期短,最好能在3-6個月內出結果。供應鏈領導者需要充分評估不同場景,權衡利弊,做出最優決策。

試點方案的設計,也需要通盤考慮、周密安排。這就需要我們對項目的起點、目標、里程碑、資源投入等要素做細致的梳理和規劃,確保項目在預定的時間和預算內高質量完成。在此基礎上,項目組還應明確角色分工,建立配套的績效指標和管理機制,并做好風險預案,從而為試點實施提供堅實保障。

過程管控和復盤總結,是試點項目取得成功的另一個關鍵。一方面,項目組要密切跟蹤進展情況,定期召開例會,研判可能出現的問題和偏差,并及時采取應對措施。另一方面,也要注重提煉可復制、可推廣的經驗教訓,用系統性的思維來審視整個過程,并將其轉化為企業級的知識財富。唯有如此,試點的價值才能最大化地釋放出來。

在國內,我們看到了許多試點項目的生動實踐。

海爾集團曾經開展了一項"需求驅動型智能制造"的供應鏈創新試點。在某洗衣機工廠,海爾嘗試利用物聯網技術,對接用戶端的衣物洗護數據,并結合天氣、節假日等場景因素,精準預測不同型號洗衣機的銷量走勢。同時,工廠還引入了柔性生產線和智能倉儲系統,可根據需求變化快速調整產品組合和庫存策略。經過半年試點,工廠的庫存周轉率提高了30%,非計劃性停機時間縮短50%。這一模式很快在海爾全系推廣,并演變成為大規模定制的"黑燈工廠"。

再如華為公司,從2012年起選取某運營商網絡設備為試點,開始構建面向客戶的敏捷供應鏈。試點圍繞提升交付速度和質量這一目標,對供應鏈流程進行了全方位的重塑。研發與市場部門每月舉行碰頭會,基于客戶反饋優化產品需求;供應鏈計劃員與一線銷售代表直接對接,即時調整供需匹配方案;供應商也被邀請加入協同系統,與華為共享庫存和產能信息。通過試點,華為將備貨周期從60天壓縮到10天,產品缺貨率從8%降至1%。如今,這一敏捷模式已在華為供應鏈體系中全面鋪開。

試點項目承載著變革創新的使命,是供應鏈數字化轉型的"先遣隊"。領先企業無一例外地重視試點的示范引領作用,并善于將局部突破的經驗教訓轉化為全局性的制度成果。這種務實創新、以點帶面的策略,是推動供應鏈系統性重塑的法寶。

"外向型"供應鏈代表著管理理念、技術手段、實踐模式等方面的創新變革,不可能一蹴而就。從認知到實踐,從局部到整體,都需要我們在變革的道路上久久為功。這就需要構建常態化的學習機制,營造持續改進的文化氛圍,讓供應鏈創新成為企業發展的內生動力。

首先,我們要以開放和謙遜的心態,時刻關注行業最佳實踐,學習標桿企業的先進經驗。這種學習不能停留在表面,而要深入案例背后的邏輯,領會創新的精髓要義。供應鏈領導者要有意識地將外部經驗內化為自身洞見,進而轉化為切合本企業實際的優化思路和行動方案。

其次,供應鏈的系統性決定了學習和優化要動員全員參與,形成全鏈條協同。領先企業普遍建立了"持續改進"(Continuous Improvement)的組織流程,鼓勵一線員工參與問題診斷、創意提出、方案制定等環節。改進項目與員工績效緊密掛鉤,員工的主人翁意識和創新潛能得以充分激發。同時,各層級、各部門還要定期交流改進成果,讓"創新的火花"在碰撞中產生更大的能量。

再次,數字技術的迭代更新,也為供應鏈優化提供了新的可能。企業要緊跟技術發展的步伐,積極應用新一代信息技術武裝供應鏈。近年來,人工智能、區塊鏈、數字孿生等技術不斷涌現,為供應鏈創新插上了騰飛的翅膀。企業要成立專門的創新實驗室,探索前沿技術在供應鏈場景中的應用價值。要鼓勵員工學習數字化技能,用數據思維審視流程問題,提出優化對策。唯有讓創新融入細胞,供應鏈才能煥發澎湃的生命力。

聯想集團就構建了一套行之有效的持續學習體系。2006年,聯想在全球范圍內啟動供應鏈學院項目,為各層級員工提供個性化、菜單式的培訓發展計劃。學院下設七大學科,涵蓋規劃、采購、物流、精益、財務等供應鏈核心領域。學員除了參加線上線下課程,還要深入一線開展改善項目,并在畢業論文中系統闡述。同時,聯想每年舉辦全球供應鏈創新大賽,樹立標桿案例,褒獎優秀團隊。在這種學習型組織的浸潤下,聯想供應鏈的創新基因代代相傳,轉型動力源源不斷。

學習,讓我們吸收先進理念的養分,汲取前人智慧的力量。優化,讓我們以創新的思路和技術,推動供應鏈不斷迭代進化。學習和優化,構成了螺旋上升的良性循環,是"外向型"供應鏈基業長青的秘訣。在大變局的時代,惟改革者進,惟創新者強。讓我們以"永遠創業"的精神狀態,在變革之路上砥礪前行!

讓我們從認知到行動,讓理念落地生根。 

讓我們從概念到實操,讓智慧創造價值。 

讓我們從自我到他者,讓協同激發潛能。 

讓我們從現在到未來,讓創新引領時代。