供应链控制塔系列：需求计划，供应计划等的应用案例（上篇）

此系列前面几篇文章对控制塔的不同发展阶段，对应的关键技术，基于SCOR不同环节，控制塔所展现的不同场景做了三维矩阵的简介，接下来，我们对于SCOR五大流程中的几个核心环节在供应链控制塔的应用做纵深的详细展开。

从SCOR模型的角度，计划本身是覆盖端到端供应链角色的，从供应链长期战略规划，到对采购的计划，对生产的计划，对交付的计划，对逆向物流的计划，或者从需求和供应的角度分类，则是需求计划和供应计划两大维度，两大维度都对应长期、中期、短期的计划，而这些不同角度的分类可以看到计划对于整个供应链管理的端到端可视化的重要作用。因此，首当其冲地，我们从贯穿供应链始终的供应链计划环节开始做详细展开并举例，来看看供应链控制塔对于计划环节的俯瞰作用，前置决策作用，以及对应触发的运营管理动作。

底层：数据从哪里来？

数据驱动+各个业务平台数据的集成

上述中提及的若干计划角色中，数据可能散部在企业里面的多个系统中。比如需求计划相关的历史订单量，客户需求时间，产品分类等，我们面向下游客户端，需要接入CRM数据；供应计划相关的供应情况，我们要向上游供应商端，接入SRM数据，向自有工厂等接入企业的生产系统数据，包括产能分布情况，排产计划节点等；要实现多个维度的数据集成必然需要这些系统之间的数据可以互联互通，而这只是可视化的基础。

关键技术带来的智能空间

如果要在可视化基础上实现分析预警功能，甚至对于具体供应链日常事件的过程管理，那么，我们需要基于应用场景使用对应的关键技术，具体参见上文中各个关键技术应用简介。

上层：数据到哪里去？

数据接入进来后，从功能维度来展开，我们搭建供应链控制塔的架构遵循三大功能模块的设计，接下来展开的案例介绍也在这样的三个功能方向上有所贯穿。

第一部分是指标可视化，形成各个关键考核点的仪表盘，给高层管理做决策、了解整体业务情况概览以快速有效的图表等；

第二部分是基于第一部分的”拆解“，对指标所反映的根本原因做风险预警，甚至对某些考核维度做各种仿真模拟场景的搭建以便多角度分析；

第三部分是基于第二部分的”拆解“，对反映出来的问题预警采取行动措施，并监督执行情况以实现持续改善。

由此可见，供应链控制塔已经不单单局限于对数据和信息的展示，而是由数据可视向业务可管可控延展，更加强调由信息透明可视带来的业务价值和影响，以指导业务过程管理。

接下来结合给定的企业例子，我们来拆解下计划在供应链控制塔中的使用。假设某公司组织架构上总体遵循SCOR的模型分类，需求计划有专门的计划团队对接面向市场的销售团队、面向产品迭代规划的产品团队，供应计划由对应的采购部门、生产部门综合汇总提供。以及，由于对于计划角色，其对于各仓储位置的库存水位有直接的影响和作用，我们也会在计划这一部分包含库存管理的控制塔内容。

扩展：什么是进销存PSI？

下文案例中会涉及到make to stock运作模式下常用的PSI进销存模型的逻辑，所以这里简单介绍下这个模型。

PSI，是Production/Purchase, Sales, Inventory的缩写，俗称进销存或者产销存。这个模型的逻辑是销售S是面向前端市场的预估，面向后端的生产或采购转换成需求P值来启动生产和交付准备。这两者之间的差异就是通过非常重要的库存I的水位来控制。

这个模型一方面可以通过在不同时间节点预留不同的库存水位，比如旺季时候库存水位设置偏高，以避免断货的风险，保证交付；淡季的时候适当控制库存周转，避免出现过多的库存，通过对月度的库存水位波动情况来缓冲收到客户订单后仓库里面有货可发，或者至少同步客户的交货期内有货可供，并且最小化库存对公司资金流的压力。

另一方面，类似对于成品，半成品以及物料的库存结构管理，我们可以通过PSI工具既形成内部的成品产销协同，也搭建外部的和供应商的外部产销协同，是有效地系统控制牛鞭效应的工具。如果大家对这个话题感兴趣，欢迎留言，本公号后期会单开一篇文章详细介绍下这个模型。

下一篇将对需求计划、供应计划、库存管理这三大计划直接相关的职能做案例拆解，欢迎转发与持续关注。