撰写者 下午8:05 需求, 需求驱动, 需求驱动

建立外部流程:回答观众的问题

上周,我在 CPHA供应链会议 在宾夕法尼亚州的费城。 (这是消费者保健产品协会的首个供应链活动。 签出幻灯片共享上的演示文稿。)

在演讲中,我谈到了供应链管理的未来以及由外而内的流程的建立。在讨论中,我使用了图1中的图表。

图1.传统供应链流程在2030年供应链能力建设中的转变

为了说明我的观点,我强调:

  1. 新的数据形式。 进入室外需要使用新的数据形式– sensor data, 非结构化情绪,评级/评论数据,退货数据,销售点数据,天气。 这些新的数据类型不能很好地适应旧的和传统的体系结构或现有流程。
  2. 重新思考需求。 需求是河流,还是小溪。来自客户的信息流’客户,并流入企业并通过企业流向供应商。在所有关系中,河中都有岩石。它从来都不是光滑的。擅长需求管理的公司了解设计需求–form &库存和推/拉解耦点的功能–以及编排需求以在采购,运输和交付中做出更好的决策。
  3. 重新定义订单的角色。 订单不能很好地表示需求。在基于流程的行业中,订单更改为2-3倍,并且在任何时间点的订单中有25-30%不正确。
  4. 信任但要验证。 零售预测从来都不是制造商的良好数据来源。使用前,请测试预测以了解偏差和误差。信任但要验证。
  5. 关注概率。 需求数据不是一组定义明确的时间分段数字的有限集合。您可能会这样说。每个需求编号都带有一个需求概率。
  6. 将过去的购买/出售转移到感知购买。 在过去的三十年中,我们谈到了价值链中的零售/消费产品合作,但该行业仍与消费者销售团队保持着买/卖的关系,他们与零售业的买家携手合作。程序的整体开发–CPFR,VMI,数据共享–is at a standstill.
  7. 使用销售点数据。 零售点数据是1968年在Marsh Supermarkets进行的首次测试(见图),消费品公司仍未使用它来确定需求。 (E2open客户(四个)部署了多企业需求感知(MDS),但是对于大多数公司来说,数据位于销售客户团队中。)大多数公司都不了解POS数据使用的价值主张。价值主张是三方面的:

a)减少需求等待时间,以感知贸易促销的有效性,并尽快推出新产品(提前四到六周)以改善缺货情况; b)管理本地商品分类的能力,以及c)便利/管理测试和学习程序。

演讲结束时,我低头看着地板上的计时器,令我非常沮丧的是,只剩下5分钟的提问时间。虽然通常我会尽早完成演讲,但在这一天,我几乎花了很多时间才能减少提问时间。我耸了耸肩,叹了口气。我重视与观众的对话,不愿简短。

回答观众手中的问题

当活动主持人提出问题时,我回头看了看帕特’s raised hand. 坐在活动的后排是 帕特·鲍尔Combe,INC。 Pat经常在APICS(现为供应链管理协会(ASCM)和IBF(商业预测协会)活动中演讲,我很尊敬他作为供应链思想领袖。 我知道,Pat提出的任何问题都将花费超过两分钟的时间。 Pat首先指出“他相信销售点数据的强大功能。” His question was, “有没有使用市场数据来完善需求管理的成熟度模型?” 本质上,帕特在问, “最大化价值的步骤是什么?” 我们聊了一会儿,会议结束后,我在Pat餐巾纸的背面写下了步骤。

我首先分享了图2中的模型。从内而外的流程认识到订单不是需求的最佳信号。重点在于改善需求感知,需求转换(转化为制造,运输和材料流程)以及执行需求编排策略。

图2.需求驱动模型

 

 

然后,他要求一个成熟度模型。我迅速在图3中绘制了模型。传统的供应链流程非常注重供应。对于团队来说,从外到内管理需求数据(以最小化需求等待时间为重点)的概念通常是一个艰难的概念。

图3.需求信号管理的成熟度模型

这是我与Pat共享的模型。去年随着分析和需求感知功能的发展而发生了变化。

让我结束与客户合作方面的三个案例研究。

首先是有关鼻窦产品的故事。该产品的需求等待时间为120天。 (需求等待时间是将货架外卖转换为订单可见性的时间。)需求驱动因素包括花粉计数,污染和过敏原触发因素。结果,分布变化迅速而动荡;并且公司努力减少货架缺货。为了最大程度地解决缺货问题,该公司建立了由外而内的流程,重点是季节性触发因素。对本地化产品的关注使销售额增长了5.8%。

图4.过敏案例研究

第二个案例研究是联想使用情感数据和建立监听帖子。在这项工作中,该公司通过挖掘非结构化数据供每周会议审查,以寻找供应商问题和新产品发布的消费者满意度。这种做法可以提高客户满意度并减少潜在的召回。

图5.收听帖子示例

第三个案例研究是在2007年大萧条期间召集给一家大型化工公司的。当我到达时,我遇到了一群经济学家,他们想知道反弹是否会带来“U”, a “V”, or a “W”。考虑到这些经济学家在问我具有讽刺意味,我笑了。 (我坐在沃顿商学院MBA课程的后排。)他们产品的需求等待时间为180天。该公司生产油漆颜料。这些产品是汽车和建筑供应链的一部分。对于这两个价值链,消费者购买数据都可以使用,但没有使用。该公司根据订单做出决策,并且没有意识到信号中存在极端的市场牛鞭效应。我与公司合作实施了以市场为导向的预测流程。在经济衰退期间,这种方法效果很好,但是当公司升级到下一版SAP并采用SAP APO模块中可用的常规需求计划预测方法时,这种方法并没有得到维持。

你呢?您会添加什么?

我会喜欢你的想法。

有关我对需求管理和成为需求驱动的想法的更多信息,请查看这些博客。

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