有个本土供应商，是典型的销售提需求——销售↑兼职需求计划。几十个销售预测未来三个月的需求，每个月更新一次，按照客户汇总，上传到ERP系统，驱动后端的ξ 供应链来执行。我们去给这个公司培训，负责公司最大客户的销售〖经理说，让帮忙看看这个客户的备货计划。当天培训卐结束后，我们『就坐下来谈。原来想，他和他的团队应该问需求预测、安全库存方面的问题——这是供应链的前两道防线，也是◆计划工作中最核心的两块。谁知道打开Excel表格后，所有的问题都归结到执行∑ 操作上，在信息化水平高的公司由 ERP做的那些事。
这位销售经理的客户采购大致几百成︼千个料号，有好几个工厂，料号跟工厂的⊙组合就有几千个。他的⌒销售团队用Excel表格在每个工厂、每个料号层▼面做3个月预测，然后把这些数字整合到料号层面，工作量确实不小。然而麻烦的还在后面：逾期需求的√处理。逾期需求就是预测偏高，但销售认为ㄨ需求只是暂时偏低，后续需求会拔高，所以不愿把多余的需求预测删掉。比如6月份预测了100个，实际需求80个，这多余的20个预测还没有被▃消耗掉，变成逾期需求，是继续挂在那里驱⊙动供应♀，还是该砍掉？要◣挂的话该挂多久，要砍的话砍多少？
每个月，销售从ERP系统里拉出逾期需求，把那成千行逐行看过去，全部都∞是手工，哪些要保留，保留多少；哪些要砍掉ぷ，砍掉多少，这帐可不好算，工作量更是惊人。对于销售来说，他们最关注的是短缺；逾期需求是过剩，工作量又那【么大，一忙♀就忘了。结果是ERP系统里，有的需求都逾期半年了，还挂在那√里，驱动的库存以千百万元计。
那么，信息系统ERP究竟是怎么做这些事儿的？且听我们细细道来。
在ERP里，比如SAP，需求预测会按照日期录入，比如未来13周（一个季度），每周100个，连续录入ERP。ERP里的物料需求计划Ψ（MRP）就开始⌒ 运转，产生毛需求，减掉在库库存、在途库存，就得到净需求。根据净需︽求量，ERP系统自动生成申请单，然后根■据系统设置，一旦进入生产【、采购的提前期【，要么由ERP自动，要么▽由采购、物控等手工转换成生产、采购订单，驱动供应链来执行。
那需求预测过高、过低怎¤么办？功能健∩全的ERP有办法自动处理〗。假定6月份的预测是100个，实际需求是ω 80个，这20个的过剩预测ERP可以◣替你保留。保留多久的期限可以设定，一旦超过保留期□ 限，系统就自动删除过剩需求预测，同时提醒供应链来取消相应的供△应。如果ERP跟电子商务系统对接的话，这些信息会转到电子商务，由电子商务直接传递给供应商。如果供ω应已经取消不掉了，那也让供应商停止进一步加工，以后即便◎要报废，也报废半成品，这样把企业的损失控制到最低——信息系统会清楚地记录指令是什么时候给供应商∞的，以判定供应商是否按照指令行事。
那如果预】测过低呢，比如预测100，实际需求是130，这多出的30个又该怎么办？功能健全的ERP也可自动处理：如果以前有逾期需求预测，那就先消耗逾期需求，否则就提前消费未来一段时间的预测（这叫“向前消耗”，系统可以设置，比如◥说未来3个星期）——这是告诉ERP，我们的需求只是提前了，但总需求没变，ERP会发出催货信号，让供应商↑提前送货。如果未来这一时↑段的预测还不够，那多余部分就形成多余█需求，驱动ERP产生更多的订单，这对供应链来说就是紧急需求。
这有◣点抽象，举个例子。假定需求预测是10个/周，以前还有8个的逾期需求（预测过高，实际需求过低造成），现在」突然来了个60个的」大订单，而且就要≡货，ERP系统会这么对付：先消耗过去的8个逾期需求，剩余52个；这52个∑ 消耗了本周和未来3周的预测，就余下12个——ERP说，你不能继续消∮耗未来的预测（假定█向前消耗定义为3周），那这12个就成为多余的紧急需求，ERP会产生请购申》请，驱动供应链来多生产12个。对于供应链来说，从ERP传递来的信号是这样的：赶快把未来3周预测的10个/周送来，现在就要；再额外提供12个，这是比原来●预测多的部分，也是现在就要。
上面这套逻辑就是ERP里的向后消耗（Backward Consumption）、向前消耗（Forward Consumption），是动态匹配实际需求与①需求预测，合理驱动供应的关键逻辑：预测一般是经过平均后传递给∏供应链，好帮助供应链平滑产能；但实际需求时高时低，与预ξ测不会一一匹配，部分原因是需求端的正常变动（提前或推后到，但总量与预测一致），部分原因是预测失败（过多或者过少）。这♂套逻辑把一定范围内的不匹配，比如不超过3个星期的量，作为“正常变动”处理；超出部分就按照预测失败来对待，及时提醒供应链来应对，比如取消逾期需求（其实是降低★预测），或者产生额外的需求信号以获取更多供应（其实是增加预测）。
看到这里，大多数人注定是云『里雾里。原因很简单：他们公司的ERP没有这些功能，或者有但没有用。这套逻辑很强大√，也很复杂，专业的计划人员也往↘往搞不懂，那些兼职做计划的销售就更不用说了：面对成千上万的料号，手工要把这些用Excel算清楚，可不是件容※易的事，算错的概㊣率有多高就可想而知。结果呢，都是白花花的银子——算多了是库存积压，算少了「是营收损失，都是钱；一旦算少，造成短缺，解决方案一般是更保守，多压库存，最终以过剩结束，还是钱。
说完了需求预测，让我们再来看安▼全库存。
在ERP里，安全库存是需求的一类，而且是马上就要供应链来满足←，以备不测，因为需求和供应的不确定性随时都可能发生。所以，一旦安全库存被消耗，MRP运转后，会提出相应的需求，并提醒供应链马上响应满足。在上面〗这个本土企业中，安全库存也由销售人员设●置，而且同样是设置在Excel表格中，比如设1个月的需求，在实施上只是驱动╲1个月的多余供应。销售每个月在做计划时，就花很多时间在算，上个月的】安全库存是否用完了，这个月△预测下降了，安全库存也〒调低，给供应商的订单得调整多少。成千个料号，这帐就很难算清，复杂度可想而知。为了安全，那就宁多勿缺，多放库☆存得了。
理论上，安全库存是随用随订。在信息化程度高的企业，ERP可以每天监控库存变化，及时提出补货申请。在信息化程度低的企业，比如这里的案例企业，人工补货，每个月订一次安全库存的料。也就是说，从安全库存用＠掉，到订货，平均延误是2个星期[1]。这是个很大的时效性问题。这意味着虽说是1个月的安全库存，其实功效◤只相当于2周的。如果你真◥的需要1个月的量作为安全库存，那就得放更多的安全库存来应对。这么复杂的帐，销售当然搞不清，但凭经验知道得多放；多放多少，他们自然算不清，那就◣保守点，宁多勿缺，最后◣还是牺牲库存。
你看，安全库存和需求预测的调整放Ψ 在一起，来回折腾，案例公司的销售就花了无穷无尽的时间来应对。于是，培训结束后的讨论中，就出现了“可怜ㄨ夜半虚前席，不问苍生问鬼神”[2]的事儿来——“苍生”是需求预测▃和库存计划，供应链的第一、第二道防线；“鬼神”是执行层面的事，供应链的第三道防线。不是“苍生”不重要，而是“鬼神”制造的麻烦←更多：销售的大多时间都花在做ERP的活上了，折腾最多的也是那一张〇张的Excel表格，你让他们不谈补货谈什么？销售整天〓忙着补货，需求预测和库存计划还有时间做好吗？销售做计划，错误的人在做错误的事；人工做ERP的活儿，错误的人以错误的方式做●错误的事。你知道，最后都是以库存●为代价。
在ζ 信息化水平低，手工做计划、手工补货的企业，从需求产生，到需求信号（比如订单）传递给供应链，动辄就是1周到1个月的延迟（比如每周＠或每月订货）。这意◇味着补货周期增加了相应的时间，也增加了相应周数的周转库存。
就拿案例中的这个企业来说，假定每年的销货成本为12亿元，这意味着1周♀的库存就是2300万元左右（12亿除以52周）。假定♀该企业的库存成本为20%，那么多放1周的库存意味着︽每年460万元的成本。这是真正的成本，因为库存积压资金，需要支付银行贷款利息◥；库存放着就折损★，特别是超过一定期限的折损风险就更高——这个♀企业的仓库里就有千百万的呆滞『库存找不着出路。假定这个企业年营收∩为十几亿，460万元意味着把净利润降低0.3个百分点左右。这对只有几个点净利润的大多行业来说，可不是个小∮数字。
这只是需求预测和∮安全库存，严格地说，还没有谈▅到真正的执行，比如供应商的订单管理。没有电子商务，采购订单操作依赖人工处理，效率低，透明度差，信息㊣不及时，不准确，增加了运营层面的不确定性，整个运营层面就不得不投入更多的人力来管》理，造成运营成本高昂。
具体来说，在①很多企业，采购订单手工生成，要么Email，要么传真给供应商，没有电子商务，每天成№百成千的订单，可以想象需要多少人力资源，所以绝大多数的公司是没有确认→供应商的交付日期。即便是一次性确认了，需求日期一变，MRP重新运行，就需要重新确认供应日⊙期，没有电子商务的支⊙持，我们还没有见到一个卐公司能够人工一遍又一遍地确认供应商交期。结果呢，需求是确※定的，比如客户的订单有明确的需求日期；但供应是未知的，口子是开的。对销售而言』，客户订单接进来后，整个供应链︾就如黑洞，充满了不确定性，除了祈祷，就不得不花更多的精力来管理。
在我们的公司调研中，销售对供应链的一大★期望是透明度、可视化，以增加交付的☆可预见性。比如客∏户的订单接进来，不知履行到哪一步∏了，也不知道原来承诺的交货日期是否可靠，直到过¤了交货日期，客户打电话投诉，才知道迟到了，但已经来不及了。新的交货日〓期是什么，尽管得到供应链的承诺，还是面临同样的问◤题。一个根本原因呢，就是信息化水平低，没法在订单层面有效集成供应链的各个环节。
在2017年的≡新年致辞中，华为轮值CEO徐直军说，“经过多年的努力，（华为）交付流程基本贯↓通”[3]。而这〓交付流程中，一项重要任务就是通过信息系统，集成订单交付流程的各个ω环节，增加交付的可预见性——光靠人是不可能集成的。看得出，信息化是一项多么艰巨的任务。
