供应链计划协同实战 1：混合模式

前文(供应链计划协同：稳态业务)详细讨论了生产计划与物料计划的协同，核心是平滑。不同的平滑方式、不同的安全库存策略，会有不同的效果，如下图：

特意重放这张对比图，是为了更正一个笔误。前文“平滑采购+标准公式3.09”的缺货率数据贴错了，这里予以更正。^_^

实战中，供应链朋友们通常都会有各种压力来持续“优化”，由此也会产生一系列的混合模式。混合模式的优劣，就是本篇所要讨论的重点。

为什么想要混合模式？诉求是优化

前文所讨论对比的六种模式中，标星的两种在缺货率和存货效率的有效平衡上表现较好，差别在于周产出也即对产线弹性要求的不同。

显然，如果同时考虑缺货率、存货效率和产线波动，那么“平滑产出+强化公式”无疑是更应该采用的模式。

但是一个问题会被提出：能否进一步优化此模式的存货效率呢？

为此，我们需要细化分析影响存货效率的因素。

案例中的产品组包含7种产品，可以按照波动性分成XYZ三类，在平滑产出模式下各组存货效率差异较大。结果如下图：

显然，Z类产品是拖累整体存货效率的罪魁祸首。

尤其是，通过在物料端的平滑采购方式也一样可以达成较低的缺货率，那么，我们是不是应该放弃对Z类产品的产出平滑，从而提高整体存货效率呢？

混合模式评估：能否优化？

所要评估的混合模式为：

    --对X、Y类成品，采用平滑产出模式；

    --对Z类成品，按周汇总产出，仅依赖物料的平滑采购。

具体测算方式为：

首先，依据第一年12个月的数据，初始化安全库存并作为期初库存。对于X、Y类成品采用强化公式设定，对于Z类成品采用标准公式设定，系数1.75。

其次，设定成品周产出。对于X、Y类成品，以滚动12个月的周平均需求作为产出计划；对于Z类成品，每周汇总真实需求排产。

然后，将成品周产出转化为物料周需求，得到物料月需求。以滚动12个月的平均月需求作为物料采购需求，月底下单并于3个月标准交期后到货。

最后，以第二年的数据验证缺货率。对于所有成品、物料，按照每日需求、产出或到料，逐日计算库存变化。库存负值意味着缺货。

显然，这是比较贴近于实际操作过程的测算方式。

实际测算结果如下：

让人震惊的是：存货效率变得更差了！

为什么会这样呢？原因在于，放弃Z类成品平滑产出的同时也大幅提高了相关物料的波动性，Z类成品安全库存的降低幅度，远小于相关物料安全库存的提高幅度。

让我们继续降低Z类成品的安全库存，仅保留1个月基本水平……很不幸，存货效率仍然无法达到原水平，同时，缺货率大幅提升。结果如下：

让我们再来降低物料的安全库存，从强化公式改为标准公式，系数1.75……好吧，存货周转率终于回到了原水平，可是考虑到缺货率、周产出标准差的变化，这一圈的折腾，意义在哪里？

下图是三轮调整中成品和物料安全库存变化的对比：

本例中，混合模式是失败的。

本篇结论

虽然现实中，总是会有主观冲动或者客观要求逼迫着供应链人去持续“优化存货”，但是，这种优化并非总是有效。

在本例中，当我们试图用“混合模式”来优化存货时，结果是适得其反。

请不要忘记本例所模拟的背景：这是一个产品组，组内成品是有通用料的。

造成混合模式失败的根源，其实就在于通用料。请注意下图中Z类成品A2、C3所涉及的通用料情况。

当我们使用“平滑产出+强化公式”模式时，由于XYZ各类成品在生产计划端经过了平滑，这种平滑带来物料端对于安全库存的极低要求，于是，我们同时得到了缺货率、存货效率和产出波动性多方面的好处。

看似我们承受着Z类成品存货效率差的问题，但事实上，我们享受着物料存货效率更高的益处。这，其实就是计划协同的价值。

当然，这一结论并不能跨产品组使用。

如果整个产品组别都是Z类属性，那么，在物料端平滑，对我们无疑更为有利。只是这需要生产弹性的充分支持，这是在实践中需要充分权衡的。

此外，平滑生产，尤其是Z类成品，在实践也必须考虑到风险控制，例如需求可能会变化。

这就要求我们有控制机制，来确保产出计划不要走得太远。

这个问题的实战处理，我们下篇再谈。

（本篇完）