撰写者 上午9:39 需求 , 市场驱动, 新技术, 供应链洞察社区, 供应链领导 •一则评论

我们如何将发明推动计划创新?

本周,我在芝加哥CSCMP圆桌会议上发表了讲话。我喜欢听到不同演讲者的想法。在活动中 詹姆斯·赖斯 from MIT spoke on 革新 和 his reflections on Clayton 克里斯滕森’1997年的经典商业书籍, 创新者困境。我和你们许多人一样,在本书出版时就读了这本书。但是,再次听到吉姆的想法引发了一些新的想法。

克里斯滕森的前提’这本书是当公司专注于当前客户需求时,他们未能采用能够满足客户需求的新技术或商业模式’未陈述的或未来的需求。这是破坏性的创新。柯达是电影业的受害者。数字取代了摄影胶片。我认为IBM,HP,Microsoft,Oracle,SAP和Teradata是当今信息技术领域的受害者。亚马逊,谷歌和优步是新的商务平台。

克里斯滕森’公司的理念是,企业将基于客户当前无法使用创新的事实而拒绝创新,这会延迟采用好主意。从发明到创新的火花很慢。它需要早期采用者和有远见的人。

感言

在担任行业分析师的过程中,我很幸运参加了许多大型会议并听取了精彩的演讲者。在这15年的任期中,我最喜欢的演讲之一是听 艾伦·格林斯潘(Alan Greenspan)在AMR研究IT会议上 在2006年11月。当时艾伦很虚弱。他从椅子上说话,声音节奏不一。没有优美的幻灯片,但他的话很出色。他们留在我身边。

艾伦谈到了采用技术对商业经济的影响。他讨论了在制造领域采用蒸汽机和电动机的问题。今天,我们认为这些技术是理所当然的。但是,电动机是卧式制造工厂的起源。在提出电动机概念之前,重力移动的物料和工厂是垂直的。在水平工厂结构和垂直工厂结构中,劳动生产率之间的差异是巨大的。然而,电动机的采用花费了十多年。

在城市旅行中,我坐在许多出租车的后座上,看着垂直和水平工厂的景观,并考虑采用电动马达。当我经过汽车中的工厂时,这使我考虑采用供应链计划。

我的供应链计划之旅

我进行供应链计划的旅程很纯真的开始。我当时在经营一家工厂,并且与生产团队打赌,我可以安排生产线度过一个沉重的夏季,并充分预测生产需求,以预测何时可以放假与家人共度周末。如果我赢了,他们会为我做饭。如果他们赢了,我会为他们做饭。我在电子表格上建立了一个宏来管理周期库存。我用历史来预测未来。事情再简单不过了。当时是1988年。这是一家区域性公司,产品线有限,我使用电子表格成功赢得了赌注。电子表格不足以应对全球跨国公司的复杂世界。

通过这项工作,我被一家供应链计划公司所吸引。 1990年,我被应聘加入了Manugistics(现为JDA公司)。那时,我从未听说过供应链计划的技术类别。当我阅读文学作品时,我感到脱节和过时。 “我怎么不知道供应链计划软件?” 我想。在面试的那一刻,我阅读了有关计划软件的所有内容,并思考了旅途中起源的简单电子表格挑战。我想赶上。我没有意识到我正在架通两个截然不同的世界:一个给定了供应链计划概念的世界,一个不知道供应链计划的世界。

Manugistics团队充满活力。软件计划处于炒作周期的中间。对于计划供应商来说,这是辉煌的岁月。结果,许多实现被过度承诺,​​而交付不足。随着供应链计划软件供应商的兴衰,软件类别一发不可收拾。但是,我在19家公司的软件规划供应商的裁员中幸存下来 供应链计划的第一幕。

在供应链计划的第二步(将ERP与供应链计划紧密集成)中,我是一名行业分析师。我首先在Gartner Group工作,然后在AMR Research工作。我是一个追求卓越供应链的狂热学生;在这个角色中,我将最佳解决方案替换为更复杂的技术后,我将其视为最佳解决方案。我很怀疑。我们现在知道紧密集成的供应链计划解决方案是  价格更高,实现价值的时间更长,并且用户满意度较低。 但是,那时我们还不知道。花费了数百万美元;但令公司感到沮丧的是,供应链计划人员仍然使用电子表格进行计划。第二代系统难以使用,供应链计划员的周转率很高,并且流程不够灵活。

我目前正在对供应链计划基准进行深入研究(于8月发布),并与团队一起分析供应链计划的采用情况。具有讽刺意味的是,供应链领导者对他们的计划能力很有信心,但计划者本身却没有。有差距。在进行数据分析时,我不禁要考虑电动机和采用新的工作方式。思想在我脑海中盘旋。我一直在想“业务创新和业务变化的速度快于我们的适应能力。技术发明正在发生,但向创新的转化却很缓慢。在大公司中尤其如此。”

今天我和一个客户打了个电话,他说: “三年前,我们对供应链计划进行了重大的重新实施。我们误以为我们会在实施的第2天获得项目的节省。我们花了三年时间来学习如何计划。我们的工具不是最好的,而是组织’吸收规划作为一个概念的能力是一个更大的障碍。” 我笑了。在我对供应链计划基准数据的分析中,可以看到它。它无处不在。传统供应链领导者奖励“urgent”并与“important.”计划者需要时间来计划。组织必须重新定义工作流程,以一种新的工作方式。重要的工作没有得到很好的理解。

然后我想到了破坏。座机电话与移动电话。数字成像与胶卷。计算的力量。连通性在全球跨国公司崛起中的作用。 GPS导航。如果我们放弃发展并考虑新的方法,我们使供应链计划适应业务流程的进展太慢了。我们可以承受进化吗?

在供应链计划中采用发明推动创新

痛苦和改变的原因,源于企业。在图1中,我对比了近期研究的驱动因素和趋势。它是过去五年和未来五年业务痛苦的比较。对比十年传播的信念。

图1.商业痛苦的不同观点:过去五年与未来五年的比较

未来

气泡的大小代表业务上的痛苦。注意此研究摘要中的三​​个趋势:

1)供需波动加剧。大多数企业领导者没有意识到,随着供应链长尾的增加,可预测性(预测供应链的能力)变得越来越差。结果,我们可以继续推进预测流程,而不会推动改进。

2)执行人员对供应链的了解是一个障碍。 供应链流程的演变只有30年的历史,大多数高管对供应链缺乏了解。没有高层管理人员的理解,几乎不可能推动跨职能的团队协调。大多数公司都陷入了‘供应链功能视图。’我将供应链管理定义为客户的流程’供应商的客户 ’的供应商。这个定义比大多数组织所认可的要广泛得多。如今,有32%的公司已经将报告制作,制作和交付给同一组织,并且运营团队和商业团队之间的一致性差距很大。

3)业务变化率正在加速。 注意最右边的气泡。业务变化的速度令我感到担忧。这是本文的起源。

然后我回想起艾伦·格林斯潘’关于电动机的讨论,我认为,“我们如何加速技术采用?我们该怎么做才能激发发明创新?为什么公司会陷入计划制定过程?”  我认为定义供应链计划的传统范式需要受到质疑。

发明计划创新

昨晚,我在一次会议上发表了有关高级分析技术的使用和计划未来的演讲。我陷入了沉思。供应链不遵守规则。但是,我们当前的系统已编程为根据固定且不灵活的规则指导结果。结果,系统无法适应。

我们当前的流程激励计划人员接触数据。尽管公司无法将Excel作为电子表格中的复杂系统来充分管理供应链的非线性,但我们还是鼓励建立Excel劳动力中心。

所以,我不’t think we move to the 未来 through evolution. Instead, I think that we have to embrace new technologies as disruption 和 drive 革新. Can we use technology to plan 和 redesign work processes for planners to give us insights? Let me give you two examples of technology invention in 需求感应 和 how we could use it to drive 革新.

大多数公司希望受到需求驱动。他们希望更好地将需求转化为供应。我坚信,我们无法通过传统的预测流程以及传统的高级计划解决方案中基于规则的消耗来达到目标​​。我的理由?预测是一种战术过程,旨在观察几个月和几年的长期市场变化。从来没有将它设计成短期的补充补货过程。

随着分发需求计划(DRP)的发展以及第一代集成供应链计划工具的构建,每月的预测通过规则(称为基于规则的消费)被分解为每日需求。这种设计是由1990年代软件和计算过程中的技术限制所驱动的。这不是理想的设计。正如大多数人所意识到的那样,市场太动态了,无法通过固定规则来完成此任务。结果,这种逻辑是有缺陷的。我们永远做不到这一点。

2003年,Terra Technology发明了一种使用模式识别的短期预测方法来代替基于规则的消耗。它以需求感知的形式销售。该公司有19个客户。本发明是用于识别短期需求并替代传统逻辑的模式识别,但是驱动业务成果的创新速度较慢。团队难以适应传统的预测定义(如单数预测,协作预测以及将需求计划紧密集成到ERP中的概念),并且采用需求感知的速度很慢。许多供应商采用该术语也引起市场混乱‘demand sensing’. The market confusion slows adoption. While other companies attempted to introduce 需求感应 applications, the 泰拉科技 application is the clear winner to drive business results.

在2013年,Entertra Solutions引入了高级数学与人工智能的结合,以基于规则的本体和认知计算来驱动学习引擎。本发明是一种供应链计划学习系统。创新正在有远见的公司发生。但是,在采用认知计算的过程中,公司在传统思维方面遇到了困难。我们的头脑难以思考统计和优化。对于许多人来说,了解统计数据可能还不够。例如,我们已经硬性规定了“单一如果简单”由于技术限制而产生逻辑语句。我们试图使业务基于解决方案中的固定规则,例如ATP,供应链可见性以及对结果有约束力的需求见解。 Enterra解决方案将基于规则的本体与学习引擎和高级数学结合在一起,以使连续的系统能够学习规则的适应性。本体学习过程关系,然后驱动更好的结果。

显然:这两种技术都是对1990年的改进’对高级计划的定义。早期采用者应将它们一起使用。发明应该激发创新,但是我们固定的范式限制了我们的观察能力‘可能是什么’。进展太慢。该怎么办?  我认为我们应该将这些新技术视为颠覆性的东西。

为什么要破坏驱动力?

在食品和饮料公司中,我认为我们正处于供应链危机中。消费者不信任大品牌的供应链来提供健康食品。他们用脚走路去新鲜的和准备好的食物。需求急剧下降并变得越来越复杂。购买方式正在快速变化,洞察力是多维的。那么,食品和饮料公司是否有时间允许一项发明引发逐渐成为一项创新(例如电动机)?还是他们应该将这些技术视为颠覆性产品,并稳定其对传统方法和更传统方法的投资?我的答案是破坏。

2008年,我被要求访问杜邦以讨论需求感知。在衰退最严重的时候,该公司正努力阅读市场需求。他们主要的汽车和住房供应链迅速下滑,公司花了太长时间(六到八个月)来读取市场需求。为什么这么久?联合数据源与市场之间的延迟为三到四周,而组织为联合数据建模以了解市场趋势的时间将需要四到六周的时间。分析结果后,好消息在公司中传播迅速,而坏消息则传播缓慢。在市场低迷时往往会发生怀疑。营销和销售设计鼓励缩小差距,并且组织开始雪橇运动。这是什么意思?这是场景。该公司未实现第一季度目标。差异适用于第二季度。销售和市场营销部门承诺执行新的需求塑造计划(价格,促销,分销激励措施)以推动需求。阅读市场需要十二至十四个月的时间;到这个时候,第三季度已经错过了。然后将差距应用于第四季度。通过将产品推向市场来增加库存,弥补收入缺口。这只能在关闭工厂,裁员和破坏主要业务之前的短时间内发生。杜邦在2008年就是这种情况。

这周我看了一个关于新项目的介绍,“One DuPont”它建立在SAP SCM 7的使用以及传统APS概念与杜邦紧密结合的基础上’s budget. When I asked the DuPont presenter why they were not adopting more advanced concepts of 需求感应, the answer was IT standardization. I shook my head. The concepts of 需求感应, demand translation, 和 demand insights are absent in the DuPont vision. There is also a lack of recognition that the budget used in 预测 is not market demand. As a result, I expect to visit DuPont in the next market downturn. Let’只是希望他们能够存活那么久。

那么,我该怎么办?在SAP商店中,我会稳定对SAP APO或SAP SCM 7的投资。我只会将SAP APO用作记录系统。我将重新定义需求流程,而不是预测。我将购买功能强大的需求预测工具-JDA,Logility,SAS, 要么 Terra技术-并以新的方法来补充和感测需求并转化需求。新的预测工具将写入SAP记录系统。我会放弃使用SAP APO DP优化器。

My focus would then be on 需求感应. To accomplish this goal, I would use sentiment analysis (the reading of unstructured customer data—social data, rating-and-review information, blogs 和 warranty data) 和 mine insights weekly (tools like SAS text miner 和 Clarabridge) 和 share them in cross-functional reviews of S&OP执行(使组织摆脱市场营销和销售偏见的困扰)。目标:坏消息的传播速度与好消息的传播速度相同。

I would also abandon the traditional concepts of one-number 预测, tight coupling of the demand signal to the budget, 和 collaborative 需求计划. Instead, I would focus the 需求计划 processes to be market-driven 和 outside-in. To accomplish this I would connect the sentiment insights, 和 couple them with weather data, market insight data (price, basket 和 competitive data), along with syndicated data/focus group data into a rules-based ontology to drive market insights that can be fed into 预测 和 需求感应 technologies. Why? The processes of marketing 和 sales are too slow 和 have too much bias for this fast-moving world. Product lines 和 markets today are just too complex.

Lastly, I would implement a 需求感应 technology—either ToolsGroup或Terra Technology-to replace rules-based consumption of the forecast to improve replenishment. Forecasting was designed as a tactical planning process not to guide replenishment. I would aggressively implement a 需求感应 product, 和 where possible base it on the use of channel data to remove demand latency.

这些是我的想法。我期待着您的回音。我认为规划(尤其是需求流程)需要中断。当市场变化时,时间就是我们的敌人。

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哪里 is 罗拉?供应链洞察力使生活繁忙。我们正在努力完成新游戏,SCI影响!-为了 费城的公共培训n 8月以及  在九月. Our goal is to help 供应链 visionaries, around the world, break the mold 和 drive higher levels of improvement. The conference will feature case studies on 需求感应, rules-based ontologies, 和 the use of sentiment analysis.

 

关于作者:

罗拉 Speaking罗拉 Cecere是供应链洞察的创始人。她正在尝试重新定义行业分析师模型,以使其对供应链领导者更友好,更有用。劳拉(Lora)已写书 重要的供应链指标 砖头,目前正在撰写她的第三本书《领导力问题》。她还积极地在自己的博客上 供应链见解 website, at the 供应链萨满祭司 blog, 和 for 福布斯。在不写作或经营公司的时候,劳拉正在接受铁人三项的训练,研究DBA学位课程,为她的新孙女编织和缝,并做腱和德加吉舞步做足尖训练在芭蕾舞表演中劳拉(Lora)认为我们永远不会老,学起来也不会让组织更努力地推动卓越。