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推拉结合:供应链成本和速度的决定因素

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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。 自从有了孩子,周末午饭一般都较晚:孩子们早晨要睡觉,我正好写文章、回复读者的邮件等。等一家人赶到附近的小饭馆,中午营业也快结束了,工作人员一边服务最后一批客人,一边准备晚上的业务。有的拿出一堆豆角来,一个个摘净;有的在包小馄饨、饺子,放在冰箱里备用。他们预计有人下顿要点这些,所以在提前准备。用供应链上的术语讲,就是推式生产,即根据预测生产。这样,客人到时候一下单,没多久菜就能上齐。家里做饭没有饭馆快,就是因为家里做饭是拉式生产,以现做为主。 推式生产不但缩短了交货周期,而且充分利用了产能,例如在不忙的时候,服务员可以帮忙摘豆角,这样就不用按照需求高峰来准备产能,总体成本也较低。当然,推式生产的风险是万一需求没了,或者没有按时来怎么办?所以,推到一定地步,就得变成拉,即由客户的订单来拉动,以控制库存积压风险。例如没有人点菜,小饭馆就不把豆角炒成干煸四季豆,也不把小馄饨提前下出来。 图:为什么餐馆上菜这么快 推式生产有库存风险,但单纯的拉式生产也并不完美:订单有了,虽然没有需求风险,但因为要货急,供应风险大增。用库存控制专家程晓华先生的话说,就是“MRP紧张”,例如客户给的交期是三周,你的零部件需要五周才能到齐,加工组装时间还不算,赶工加急,总成本往往更高。所以,尽管都在说拉式驱动的好处,很少有供应链是纯拉式的;几乎所有的供应链都是推拉结合。那推与拉的结合点应该设在哪里?最近重读沃顿商学院马歇尔·费雪(Marshall Fisher)的文章,找到了答案:能预测的用推,不能预测的部分用拉。 定制化程度越高,预测准确度越低,推拉结合点离最终客户越远。例如在多种少量的设备行业,产品配置多样化,制造商主要依赖客户订单来驱动生产组装,推拉结合点在零部件采购环节——对于通用零部件,制造商会按照预测驱动供应商生产("推"),等到客户订单来了,再进行最后产品的组装("拉");对于通用程度低的零部件,制造商往往等到客户订单后再给供应商下单,推拉结合点离客户更远。相反,标准化程度越高,预测准确度越高,推拉的结合点就与最终消费点越近。 此外,对产品的时效性要求越高,推拉的结合点就离消费点越近。例如大型设备的关键备件,一旦停机待料,损失就非常大,所以在很多行业,备件供应链的推拉结合点就在客户的生产设施附近。例如我在负责一个半导体设备制造商的全球备件计划时,一亿多美金的备件库存,有20多个库建在全球芯片制造的每个主要地区,80多个寄售库存点就直接建在芯片生产商现场。这样一旦客户停机待料,四个小时内,95%以上的备件就送达现场。在航空业也有类似的指标,一旦飞机因备件不到位,没法起飞,备件的交货时间也是以小时为计量单位。在这种情况下,库存就被“推”到离消费点非常近的地方。这样做违背了需求预测的准确性要求,因为在消费点,非易耗备件的需求一般很难预测,即使你能大致预测平均需求,但究竟什么时候需要还是没法预计。相反,全球或区域层面,由于需求的整合效应,需求预测的准确度更高,但库存放在这里,离消费点太远,没法满足客户服务水平。库存“推”到客户附近,提高了服务水平,代价就是很高的库存水平、很低的库存周转率。例如在很多大型设备行业,备件的库存周转率动辄就一两次,这意味着手头平均备半年到一年的料。国防业就更低,例如美国空军的备件周转率连1都不到。 在供应链领域,很多最佳实践都与有效定位推拉结合点有关。例如戴尔的**模式在成品层次是典型的拉式供应链,不见订单不组装;但在零部件阶段,却是典型的推式供应链,因为这些原材料就如小饭馆的豆角,通用性高,用量可预测。惠普有名的延迟战略(Postponement)也是同理:产品的共同部分好预测,用推式生产,以取得规模效益、降低成本;差异化部分用拉式生产,以降低需求变动带来的库存风险。**模式和延迟战略的成功,就在于完美结合推与拉。 推拉结合点不是一成不变的。即使在同一个行业、同一个公司,这一结合点也可能随产品的生命周期而变化。例如戴尔刚创立**模式时,计算机是创新性产品,机型配置多、成品降价速度快,成品层次的预测准确度低,库存风险成本高,**模式是总成本最低的供应链模式。但是,这些年计算机成为大众商品,配置越来越标准化,预测的准确性也越来越高,推拉的最优结合点从生产商处前移到零售商,即生产商按照预测批量生产,批量供货给零售商,在零售商处变为拉。这种方式最大程度地发挥了规模效益,所以整体供应链成本最低。相反,戴尔的**模式还是单件生产、单件递送,在计算机库存风险成本显著降低的情况下,高昂的运营成本再也没法从库存风险成本节支来抵消,**模式的总成本不再最低。戴尔这几年江河日下,一个根本原因就是没法有效转型供应链,实现推拉的最优组合,以支持产品战略。当然,这后面还有很多原因,限于篇幅暂不详表。 图:供应链与产品战略不匹配,戴尔走上了下坡路 推拉结合点选择适当,会有效地平衡供应链的响应速度、成本和服务水平。相反,推拉结合点选择失当,则会造成诸多问题,增加供应链的总成本。例如时装行业常见的订货会模式下,推拉结合点在经销商处,品牌生产商要求经销商提前两个季度左右订货,由经销商的订单驱动整个供应链。这里的问题对品牌商而言是拉式生产,对经销商则是推式进货,即他们的订单得依赖预测,而其预测准确度很低。例如大夏天,那些经销商哪能预测冬天会流行什么,自己的店面能卖掉多少?所以这预测无疑于**。**的结果要么是短缺,要么是积压。积压看上去压得是经销商的资金、亏得是经销商的本,其实品牌商也得一起买单:经销商资金积压,就没钱订下季度的货,品牌商以后的生意从哪里来?积压库存八成得打折**;经常打折,品牌商花那么多资源建起的品牌,就在一次次折价中贬值。这就是为什么看上去品牌商是只赚不赔的生意,却有那么多的品牌商陷入困境的原因。 那么,时尚行业的拉推的理想结合点应该在哪里?品牌商处。因为品牌商设计时装,对流行时尚的理解最深,而且可以整合不同经销商的需求,预测准确度更高。这道理其实也不难,深受订货会之苦的时尚行业也懂得。订货会之所以存在,是因为经销商、品牌商是不同的业务实体,有不同的利益诉求,订单是经销商对品牌商的承诺,是双方博弈的结果。但从供应链的角度看,这种博弈的结果是次优化的,造成品牌商、经销商的双输局面。 解决方案有二。其一是品牌商的竖向集成,进入零售领域,例如李宁这两年做的,就是为加强对供应链的控制力度,更好地组合推与拉。这也是Zara成功的一大原因。重资产做直营是个大举措,不但要求投入大量资本,而且对运营管理提出新的要求----渠道运营与品牌的设计、生产不尽相同。其二是理顺与渠道的关系,增进合作关系,通过改善信息流来提高供应链的响应速度。例如及时共享零售的早期销售数据,调整品牌商的生产计划。这就如马歇尔·费雪的研究中表明的,时装业的预测准确度很低,但在早期销售数据基础上修正预测,可以大幅度提高预测准确度。方案二要求更高的供应链管理能力,当公司不具备这样的管理能力时,就选用竖向集成,进入方案一的模式。 跟"做"还是"买"(M**e or Buy)一样,推与拉是供应链管理上最根本的决策之一。推式生产有规模效益,但库存风险大;拉式生产降低了库存风险,但同时也丧失规模效益。片面宣传任何一种方式,尤其是这些年对拉式供应链的热捧,都忽视了供应链管理的根本准则,误导大过指导。这也要求职业人能够透过现象看本质,不但能理解"是什么",而且要明白"为什么",就如密西根大学的Hopp教授在《供应链科学》(Supply Chain Science)一书中说的,要理解供应链的科学部分。这也是合理结合推与拉的关键。
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