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控制牛鞭效应,控制供应链的波动 (续)

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前文说了牛鞭效应的成因及危害。下面我想重点介绍三种应对措施,即跨入多个行业,期待不同行业的周期相互抵消;推行外包,把随业务变化剧烈的职能委托给供应商;信息共享,即这些年北美流行的“拿信息换库存”。

跨行这后面的逻辑是不同的行业周期性往往不同。一个行业低迷的时候,另一个行业可能上扬,反之反是。两相抵消,以降低波峰与波谷,公司整体营收就比较稳定。这从理论上看上去很好,但实践上并非如此。在跨越多行的大型集团公司里,除了GE,你很少能找到绩效好的企业。有人会说,那三星集团呢?三星跨越电子、金融、机械、化学等多个行业,2013年营收近2200亿美元,占韩国整个国家GDP的五分之一左右。这两年三星是不错。不过想想看,三星作为一个公司,自1938年建立以来,已经有近80年的历史。人们是什么时候才开始把它跟一流公司挂起钩来的呢?其实也就是这几年的事,或者更准确地讲,智能手机出来的这几年。看到一些文章,说三星的优势是竖向集成的供应链,比如芯片、显示屏和很多零部件都是自己生产。其实这些与其说是优势,不如说是巧合。用英语里的一句话来说,就是every dog has its day(每条狗都有得意的一天),并不能证明跨行的优势。相反,你看三星,除了三星电子意外,别的事业部大都绩效平平。

此外,即使跨行,也不意味着资源能在不同行业自由流动。我以前有个50亿美金营收的大供应商,他们老是说,他们的业务很多元,不但支持半导体,而且支持航空业、建筑业等。一旦半导体行业开始复苏,他们可以从别的行业借调资源。实际上并行不通。一方面,经济复苏时,很多行业同时复苏,或者复苏的时间间隔很短,比如2004年前后的半导体与航空业;另一方面,不同行业,要求不同,比如半导体行业的要求高、建筑业要求低,虽然是同样的工种,建筑业的根本没法投入半导体行业。

我对跨行非常谨慎。我的逻辑是,企业跨行,是因为管理能力不高,没法应对一个具体的行业;不同的行业在管理上是相通的:既然你没法管好一个行业,那你管好多个行业的概率有多高?这就如放到孩子教育上,如果你不懂教育,教不好老大,那你八成也教不好老二、老三。所以,企业也要考虑优生优育,避免跨行太多。

外包牛鞭效应带来业务上的起起伏伏,并不意味着对每个职能的影响都一样。有些职能,比如财务、人事、总务,受业务变化的影响没有生产、客服、物流等部门大,变动成本较少;而生产、客服和物流等部门,变动成本相对较多。对于变动成本较多的职能,可以考虑外包或者部分外包策略。比如在硅谷,有些高科技公司把整个生产、物流、仓储等职能外包,这样业务一旦好起来,是供应商在准备产能爬坡;业务衰退,是供应商在处理多余的产能。

有人会问,难道供应商就没有这问题了吗?他们有,但如果选择、管理得当,供应商可以更有效地应对。比如说一个第三方仓储服务计算机、医疗设备和半导体行业,假定医疗设备行业的业务上升20%,而医疗设备只占这个仓储公司30%的份额,这就意味着该仓储公司的业务只增加了6%,波动小多了。

对客户来说,外包意味着原来在内部做的任务转到外部,内部协调变为外部协调。相应地,需要提高供应链管理能力,特别是采购部门的力量。在过去的三四十年里,很多北美公司经历了大幅外包,其生产运营职能越来越边缘化,而采购职能越来越重要,就是这个原因。

当然,外包的另一个好处是轻资产经营,对资产回报率有好处,而资产回报率是股东最为关注的指标之一。这其实对供应商也有好处:他们是专业经营,规模效益大,资产利用率高,可以说是双赢。

信息共享。牛鞭效应的主要原因是信息不对称,即采购方知道的供应商不知道,供应商知道的采购方不知道。放在公司内部也是。在部门利益驱动下,部门之间互相防范,信息不共享,比如销售为了确保有货,故意拔高预测,就驱动生产和供应商增加额外的库存,构成牛鞭效应。

那解决方案也可以从信息共享来,比如协同计划 、预测和补货(CPFR)。CPFR之前,沃尔玛的销售数据需要先在公司内部整合,经过几道手后转化成订单或预测给保洁。我们都知道,凡是人手触到,就有扭曲的可能。所以,保洁得到的信息在准确度和时效上都不够好。CPFR下,保洁得到实时销售数据,可以更好地安排计划、生产和补货,提高响应速度的同时,降低了供应链的库存和成本。当然,CPFR还有很多内容,但核心是拿信息换库存:供应链上的波峰波谷,你要么用库存/产能(产能其实是库存的另一种形式),要么拿信息来填平。

CPFR等信息共享的方式,看上去挺宏观的,是公司层面的事;其实在工作中,每个人都可以在信息共享上做地更好,都可以做点什么。比如管理供应商时,二级供应商的预测原来是由一级供应商提供,存在牛鞭效应。那采购方可以直接给二级供应商提供预测,让他们看到给一级供应商的预测。这样,大家都在同一个预测下运作,减小了牛鞭效应的影响。你可以在电子商务网站上加了个功能,二级供应商键入相应的零件号,就能看到最根本的预测;也可以通过Excel表格、Email来定期更新。在这里,技术,即如何做是次要的;重要的是心态,即愿不愿做。

这里我想特别讲一下公司内部的牛鞭效应。从表面上看,牛鞭效应似乎是公司与公司之间的事。其实,公司内部不同部门之间同样存在牛鞭效应。比如经济景气时,销售预测为100,计划不信任销售,按照120来准备;采购不信任计划,让供应商按照140来准备。经济不景气时,这又倒过来了。结果要么是过剩,要么是短缺。两样问题,一样根源。而解决方案了,就是制定一个数字。销售与运营计划(S&OP)的重要目标,就是让公司在一个数字上运作。可以说,供应链上的各种问题,在公司内部都存在;相反,供应链的各种问题,也是公司内部问题的延伸。

牛鞭效应是导致行业周期波动的重要因素,几乎找不到什么行业能摆脱牛鞭效应的影响。在美国,对于牛鞭效应的系统研究至少从上世纪50年代就开始了,比如麻省理工的系统动力学(System Dynamics),就是研究供应链上不同伙伴之间的互动对整个链条的影响。后来,在80年代/90年代,以斯坦福大学的李效良(Hau Lee)为代表的学者进一步完善牛鞭效应的研究,并提出通过解决信息不对称来应对牛鞭效应。在工业界,企业也是久病成医,形成一成套的做法,系统应对牛鞭效应带来的业务起伏。我在硅谷十余年间,一直在周期性非常明显的设备行业,亲身经历了数个大大小小的周期,熟悉北美企业如何管理行业的周期性。

在国内,牛鞭效应,或者说行业的周期性,也是存在,而且由于政府宏观政策的不确定性而更加难以预测。得益于经济的高速发展,一些行业的牛鞭效应被掩盖或者弱化。但随着经济增速的放缓,牛鞭效应的影响会越来越突出。相比北美企业,本土企业的周期管理还普遍不成熟。有些企业虽然跨行,但行业跨度太大,比如制造计算机的搞房地产、做电商的来养猪,没有什么实质意义。外包还不成风气,竖向集成、重资产运作还是主旋律。短期利益驱动下,供应链的协作乏善可陈;公司内部壁垒林立,都导致信息孤岛、信息不对称普遍存在。在经济景气的假定下,企业宁滥勿缺,大量投入固定资产和库存,在经济增长放缓时,必将自重过重而压垮企业。

特别值得警惕的是,很多企业习惯了多年的高速增长,对宏观经济的放缓和行业的周期性变化心理准备不足,或者就根本没有准备,仍旧重资产运营、过度扩张,最后注定要付出沉重的代价。对于远离消费者、处于供应链末端的设备行业,这点尤其重要。如何管理固定投资、扩张或收缩产能、决定自做还是外包,要说关系到公司的存亡,也不是危言耸听。忽视供应链管理、过度依赖重资产运作,企业势必要付出严重代价,其中一些已经在承受恶果。

比如三一重工,由于4万亿刺激方案结束,业务增长大受影响,过度扩张时的大批固定资产投资就成了大问题——他们的基础设施是按照年营收1500亿打建的,在业务量只有一半左右的情况下,外行也能想象问题有多大。振华重工,我的另一个客户,重资产进入海工领域,但由于2008年的金融危机,营收大幅下落,连续数年亏本或处于亏本边缘,到2014年尚看不到全面盈利的迹象。金融危机看似问题的根源,其实最根本的原因了,是因为这些行业根深蒂固的周期性。

刘宝红 | BobLiu

摘自供应链管理销量第一的《采购与供应链管理:一个实践者的角度》(第2版),作者刘宝红,京东、当当等各大网站有售。


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