定量供应链的宣言

首页 » 资源 » 此处 作者：Joannes Vermorel，上次更新时间：2017 年 5 月

Lokad 在发掘优化供应链的更好方式，而且我们希望帮助其他公司优化供应链。通过我们开展的工作，我们得出以下结论：

1. 必须考虑未来所有可能的情形；每种可能性一种概率。
2. 必须考虑所有可行的决定；进行各种可能性之间的对比。
3. 必须运用经济推动因素来确定可行决策的优先顺序。
4. 实现控制要求自动执行每个日常任务。
5. 供应链科学家必须掌控数值结果。
   

1. 未来所有可能的情形都必须考虑；每种可能性一种概率

客户本身并不总是确定自己要购买什么、何时购买或是否会购买。不确定性是无可否认的，应当予以考虑。但是，不确定性并不意味着未来所有情形具有同等的可能性。未来有些情形比其他情形更可能发生。预测过程的目标就是为未来每种可能的情形分配一种概率。现代计算机拥有惊人的处理能力，尽管评估所有这些概率需要具备巨大处理能力，但这不再是妨碍性问题。

2. 必须考虑所有可行的决定；进行各种可能性之间的对比

对于您库存中的每件商品，每天至少要做出一种决策：原地保留此件商品，或对其进行其他处理。您库存中上尚不具备的每件商品，不论是因为尚未采购还是因为尚未生产，同样需要每天做出一种决策：是否“实质化”额外的这件商品。每天要针对每种产品、每个位置、每个供应商、每条路线考虑所有这些决策。同样，处理能力在过去可能是个问题，但现在不再是障碍。

因此，应当联系未来所有可能的情形及其相应的概率来审视所有可能的决策。

3. 必须运用经济推动因素来确定可行决策的优先顺序

零库存、零缺货、零延迟只是您供应链中有点理论意义的限制而已；这些限制是不实际、不可行当然也是不盈利的选择。供应链的一个关键目标就是最小化误差成本（美元），而不是最小化误差百分比。认为改进误差百分比自然而然就会节省成本纯属谬论。库存成本必须与缺货成本相平衡。采购价格必须与采购数量相平衡。任何优化基本上都取决于所优化的指标。为实现这种有商业头脑的优化，需要引入经济推动因素。由于这些经济驱动因素的存在，现在可以将所有可行的决策与其预期的投资回报率关联起来。优化经济推动因素或许需要我们付出与优化本身一样多的努力；但这是为了确保成果顺应企业经济而付出的代价。

4. 实现控制要求自动执行每个日常任务

自动化是让管理层加大供应链控制力度的关键。如果处理永无休止的供应链决策流需要投入永无休止的人力流，那么供应链从业者将成为自身供应链解决方案的奴隶。利用永无休止的人力来手动完善解决方案与实现全盘控制是背道而驰的。

实际上，实现控制意味着在与供应链相关的数百万种决策中将所有战略洞察都考虑进去。只要您的市场形势变化，那么必须相应修改战略洞察。修改供应链解决方案的目的是为了考量公司策略中的新要素，这个过程应当轻松完成，最好是在数小时内完成，而不是在数周内完成。此外，还应当不要限制注入自动化的专业知识量。

5. 供应链科学家 必须掌控数值结果

如果您的供应链很重要并且已运行多年，那么准备供应链数据将会是一项主要的工作。鲜有从业者意识到数据中存在的深度，根据经验， "传统"的 IT 部门几乎从未意识到过这一点。其主要挑战在于建立数据的语义，即数据的实际意义。语义不仅取决于所操作的软件，也取决于所遵循的许多操作过程。揭示和记录数据语义需要具备相当的技能。此外，交付数字结果需要对供应链进行适当建模，这又需要具备另外的技能。由供应链科学家掌控数值结果的交付对于确保项目取得成功至关重要。如果不具备必要的供应链科学能力，那么这项计划就有可能因为与数据、供应链流程或建模工具相关的种种不确定因素而置于风险当中。一旦将结果投入生产，反过来又可能对供应链运营造成严重破坏。