DDMRP（完）：绩效分析

“DDMRP是一个比较灵活和一套系统化的方法，使用效果如何，最终跟人还是有很大的关系，毕竟还不是全AI和自动优化，一个物料计划员来说也需要借助一些绩效分析来调整和管理物料的供给。”

—— 供应链日常

-1-Choosing a metric

物料的管理是需要分类的，在DDMRP前面的文章中也多处提到分类，但是这个是没有一个统一或所谓正确的标准的，只有适不适合你所在的行业、你的公司、你的产品之分。同样，对于DDMRP的绩效分析指标，也没有一个统一标准，我们可以来看一下MRP的先驱Orlicky给出的参考（见下图），当然下面这些内容也不可能适合所有的物料，但我们可以学习这样的方法。

我们稍微回顾一下这个图形——我们通过DDMRP要改善的主要方向：

让我们的在手库存从“双峰”（粉色），不是过多就是过少，转换为“单峰”（蓝色），大部分在手库存处于一个合理的范围内。DDMRP很大程度上都在做这么一个事情，当然这三个区域就自然成了我们关注的焦点。

-2-Too much

首先，我们来看看太多。Orlicky从给出的参考表中第一个分类选择了"All Parts/SKU"，第二个分类中选择了"OTOG Dollars"（Over Top Of Green, 就是超过绿区的部分的金额，也就是之前提到过的白区的物料金额）的趋势来做分析。下图是个趋势（Trend）报告，显示了所有物料近90天的一个超储金额趋势。

-3-Too little

然后，我们来看看太少。这个例子中Orlicky从供应商维度（第一分类中选择的“Supplier”）考察："SO"（Stock-Out）和"SOWD"（Stocked-Out With Demand ）。SO是指缺料，SOWD指不但缺料而且还没有满足实际需求。所以SOWD的严重程度比SO更高，如果完全是订单式生产，就没有SO了，全是SOWD。

下图是一个快照（Snapshot）报告，展示了4家供应商近180天的缺料次数，

当然，我们不建议单纯的根据这个快照报告来给供应商打绩效。因为这里有可能和供应商的关系不大，可能是管理不同公司计划员对其采用的采购策略及DDMRP相关参数设置的问题。这个供应商维度的快照之所以需要，是为了让我们更好的审视自己的物料管理方面的问题，而非考核供应商的主要手段。

-4-On hand inventory

除了管多管少，正常情况下物料计划员花功夫较多的还在库存上，主要是OH（On hand inventory，在手库存）。下图是一个在手库存的趋势报告的例子：

这个例子中Orlicky从计划员的角度进行观察（第一分类选择“Planner”），观察的对象是次计划员所管理的物料所有区域，近60天的一个趋势。图上我们可以看到，位于红区的物料数量窄幅波动，绿区的有所上升，黄区增幅较大；同时缺料（SO）和超过绿区（OTOG）的物料数量大幅减少。物料计划员在手物料状态是在向好改善。

-5-Thinking aloud

三个例子，从库存的多、少、在手库存三个方面，从物料、供应商、计划员三个对象做了一些提示性建议，也非常贴合计划员日常工作。

在系列文章结束之际，还想谈几点写DDMRP内容过程中的感受和思考：

1. 费曼学习法真的有用：费曼学习法的精髓是用输出倒逼输入，我给大家分享内容的同时也逼迫自己再次深度学习了DDMRP的理论。

2. 供应网络上多个MRP系统对接值得研究：干了这么多年物料计划，对于供应链网络上的多家公司或同一集团内上下游公司，如何将各自的MRP系统对接起来协同运行，我还没想明白，也没看到过实例。还是自己见识太少，希望伟大的朋友圈能帮我解答这个疑问。

3. 两面性是万物根本属性之一：DDMRP再好也有缺点。德勤一份研究报告显示：

   

   在保持服务水平100%的情况下，使用DDMRP无论是在疫情前还是疫情期间，平均库存都减少了约42%。与此同时，研究表明，在疫情前，DDMRP比MRP库存的变化增加了约13%，在疫情期间扩大为19%。德勤认为，这是DDMRP的一个尚未被注意到的缺点，或许可以用DDMRP更具动态性这一事实来解释，因为DDMRP是由需求驱动的。因此，库存也必然出现类似的波动，特别是在疫情期间。

4. 平衡是这个世界底层逻辑之一：物料计划也一半是技术一半是管理：DDMRP中很多地方也能看到，这套方法不是你知道了就能管好物料的，很多地方需要你去适配自己的企业和管理流程。

5. 接受变化是常态：相信很多和我一样做物料计划的人都觉得诸多问题的根源在MPS不稳定或设计变更没冻结，所以解决问题的关键是如何让MPS稳定或想办法冻结变更。其实，n多年来几代计划员都试着朝这个方向去解决问题。那解决了吗？他们的所有努力不但没有解决，现在还越来越不稳定，还越变越“离谱”。那么，我们能不能换换个方向来看：接受变化，然后用更迅速的手段、更准确的判断趋势去主动地迎接变化。这样，世界会不会更美好？