是时候改进您的 S&OP、数据和规划系统

在 3 月份的年度客户会议上，我们彻底修改了议程，以关注全球 COVID-19 大流行带来的规划挑战。今年，客户演示中充斥着诸如“商业覆盖”、“特殊需求过滤”和“虚拟需求”之类的语言。所有这些术语都描述了需要人类和自动规划系统之间最佳共生的紧急例外情况。

“最佳共生”听起来是每个人都想要的——但要实现它实际上需要什么？

S&OP 成熟度。 我们的客户几乎一致同意，就人类而言，它需要协作、跨职能的规划和决策。无一例外，那些已经实现了这种共生关系的公司已经将销售和运营计划（S&OP，或 IBP、SIOP 或 SOE 等变体）等流程落实到位。

在危机期间，拥有既定的 S&OP 流程尤为重要。当紧张局势加剧时，个人议程、偏见和时间压力可能会扭曲个人或孤立团队决策的判断。相比之下，S&OP 流程中固有的制衡机制有助于制定可靠、健全并产生最佳业务成果的计划。

但是，要成功度过危机时期，您需要远远超出 Gartner 定义的第 2 阶段成熟度。它本质上是一个“由内而外”的过程，从不同来源收集历史数据，将其整合到电子表格中，并举行月度会议以商定运营供应计划。但为了最好地应对像 COVID-19 这样不断发展的前所未有的情况，你不能以供应为导向，也不能依赖历史。您至少需要处于第 4 阶段，有一个“由外而内”的过程，能够阅读需求信号并从中学习，从而做出准确的预测。

为了处理危机中出现的例外情况，您还需要让各种利益相关者参与 S&OP。例如，引入营销创造了引入需求塑造活动的机会，例如促销以应对库存过剩的情况。新产品开发 (NPD) 的参与有助于团队决定是否推出新产品以在危机中为客户提供支持，并衡量这些产品对需求、战略采购以及运营和物流能力的影响。

数据成熟度。 在解决系统问题之前，让我们深入了解基础知识并谈谈数据卫生。如果您因带有偏见、不准确、未正确分割或格式错误的脏数据而陷入危机，您将永远无法领先于这种情况。一旦危机发生，需要处理的复杂性实在是太多了。以下是我们的客户在 COVID-19 期间遇到的几种情况，所有这些情况都依赖于良好的数据卫生来指导决策：

• 规划需要冷藏运输和储存的易腐烂食品和药品。
• 如何在有些人囤积商品时为所有客户提供服务——或者更有可能“多买一点”。
• 最大限度地减少因准时制供应链中的瓶颈而导致的过时和浪费。
• “远源”材料和成品供应短缺。
• 分销网络和销售渠道的变化；例如，使用封闭的零售店或“暗店”作为迷你仓库，以应对在线销售的激增。
• 如何计划恢复“正常”。

在危机中，您会真正看到将按需求信号和偏差模式划分的范围广泛的数据源纳入您的计划的好处。这涉及超越传统的企业数据源，包括外部因果信息，如天气预报、社交媒体提要中的客户情绪和位置数据。您可以将更多不同的数据源集成到您的计划中，您的预测就会越准确。

规划系统。 最后，如果你要考虑多样化的大数据，你绝对不能依赖电子表格和利用历史数据的老式计划系统，并使用加权移动平均线等过时和简单的方法。这些系统不适合现代业务的复杂性，更不用说危机了。是时候把它们放进博物馆了！

S&OP 的圣杯是第 5 阶段，根据 Gartner 的说法，该阶段包括“向算法 SCP [供应链规划] 迈进，并对决策的关键要素进行适当的自动化。”长期以来，我们一直主张预测尽可能自动化，以便参与规划的人员可以腾出时间应用对异常和不断变化的情况的上下文知识——在某些情况下，可以覆盖和调整预测。

有了这些额外的空闲时间，为什么不利用 S&OP 的最大力量之一：使用情景计划来创建各种需求和供应中断的“假设”模型？这样，当数据开始表明您正在向其中一种情况发展时，您就已经制定了一个跨职能计划。这使您可以更快地对市场变化做出反应，并从更快速的响应中获得理想的竞争优势。

支持 S&OP 的最佳软件采用“随机”或概率预测方法，其工作方式类似于天气预报系统，提供一系列可能的结果，围绕最有可能的结果加权。

以下是一些例外的 COVID-19 规划故事。

Ulabox：满足不断增长的送货上门需求。 对于某些公司而言，COVID-19 带来了需求激增。 Ulabox 是西班牙第一家纯在线超市，对异常的需求高峰做出了有效的反应。该公司能够了解变化对运输时间、容量限制、保质期问题和多梯队环境中其他因素的影响。通过改变一件事——在这种情况下，预测——系统了解如何库存以及哪里可能出现问题。这种“商业覆盖”功能帮助 Ulabox 实现其所有“A 级”的目标服务水平，即使在危机情况下也是如此。

弗兰克：合作以更好地了解需求。 Franke 是一家总部位于瑞士的厨房设备制造商，在全球 50 多个地区使用先进的规划软件。为了支持其 S&OP 流程，它利用各种功能来最大程度地减少供应链中断，包括商业覆盖、特殊需求过滤、添加虚拟需求以及将部分关闭的销售日历考虑在内。这些功能使 Franke 能够在极端的需求变化中生成更准确的预测。

这些调整后的预测值通过“协作中心”共享，在将商业覆盖导入到规划系统之前，区域市场有两天时间对其区域调整后的预测进行微调。

麦当劳中美洲：迎接餐厅挑战。 COVID-19 对餐馆的影响是巨大的。对于麦当劳的中美洲来说，主要的挑战是数量减少和预测的不确定性。其团队还必须在管理易腐烂产品的同时满足极高的服务水平。公司可以近乎实时地按仓库、位置和项目查看所有库存。它还可以按地区合并类别，无论是牛肉、乳制品还是烘焙产品；在南方或北方，或在一个国家或单个仓库。

该团队目前正致力于短期预测。他们没有依赖四年的信息，而是使用两天的信息来模拟 COVID-19 的现实情况。这些工具使公司能够高效地做出关键决策。

提高 S&OP、数据和规划软件的成熟度不仅仅是为了应对危机。它将使您的公司有弹性、有竞争力并为任何事情做好准备——包括能够利用积极的市场变化并从中获利。

David Barton 是 ToolsGroup 的北美区总经理。