掌握供应链不确定性：三大核心KPI
随着COVID-19疫情持续扰乱业务运营、客户需求和现金流，有理由通过监控和激励关键绩效指标（KPI）合规来驱动结果、管理不确定性。
无论公司处于供应链生态系统何处，管理风险和中断要求优先三大关键指标。
预测准确率
预测影响长周期物料采购、产线排程换型、库存水平、整体成本结构和盈利能力。通常预测涉及销售和发货历史驱动统计基线预测，再经因果因素调整，如客户协作、促销、第三方宏观经济或行业研究。然而疫情中断使统计预测成为不可靠需求指标。甚至疫情前，实现高预测准确率一直且持续具有挑战。可部署哪些赋能器支持此指标？
- 组织变革管理（OCM）：管理高需求不确定性的成熟方法是激励销售人员追求更高预测准确率。这意味着监控和奖励更高水平的客户协作，聚焦高利润产品（如可能）。
最终，需要基于销售团队对未来销售订单流最佳估算的无约束和有约束预测共识正式流程。
- Business 4.0技术：IT赋能平台必须支持强统计预测、客户协作、预测模拟、认知分析（AI和机器学习）及集成销售与运营规划（S&OP）业务流程。
制造排程合规率
通常制造排程由无约束预测经产能平衡和供应约束优化驱动。结果形成有约束需求计划，再经S&OP流程按需调整达成共识排程。生产线按多标准排序以最小化换型、最大化吞吐量。令人惊讶的是，制造排程合规率往往远低于计划。不合规可能源于不一致的KPI奖励体系，允许运营团队选择退出以最大化产量。
同样，两大赋能器将驱动更高KPI指标。
- OCM：监控和奖励排程合规。
- 技术：IT平台必须支持高规划效率和效力。例如ERP系统用实时内存驻留事务数据库运行MRP，支持基于规则或优化算法。追求的净结果是快速规划供应链，同时自动化产能平衡和产线排序以最大化吞吐量。
采购排程合规率
采购排程同样由上述S&OP流程驱动。疫情显著导致跨行业供应商、分包商和合同制造商表现低于计划。极端情况下，供应商网络完整性可能受损至危及整个企业业务连续性。
在危机中管理这些KPI可能令人不知所措，但激励团队的务实行动计划是直面和克服任何挑战的可靠第一步。
短期内，你将获得额外业务运营洞察助你应对中断——并开启通往盈利韧性的旅程。
Serge Ratmiroff是Tata Consultancy Services全球供应链咨询总监。
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