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1、刘宝红供应链实践者丛书K刘宝红并APractilioner,sPerspective三业出版社计划是个技术活新品要避免大错特傩，老品要做到精益求精需求预测和库存计划一个实践者的角度谨以此书献给我的母亲和妻子写一本书的艰辛，跟养育个孩子相比，不可同日而语从计划的“七分管理”到“三分技术”2018年，我和赵玲合著的供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行出版以来,反响很好，在京东供应链管理类图书销量榜上很快就上升到第二位（第一位还是我的红皮书采购与供应链管理：一个实践者的角度）。供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行主要是解决计划中的“七分管理”问题，虽然涉及“三分技术”，但是缺
2、乏足够的细节，比如预测模型的择优、库存水位的优化、新品的导入和预测等。作为管理层，读完供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行，在“七分管理”上，你会从组织、流程的层面对计划有很好的了解；但作为执行层，在“三分技术”上，还有诸多技术性的问题需要进一步厘清。所以，我想写一本实操层面的书，解决“三分技术”的问题。正好这两年我在帮助一些电商、新零售企业改进供应链计划体系，做了一系列的案例，结合以前在高科技行业8年的全球计划经历，为这本书提供了素材。书中的案例有相当一部分来自电商、新零售企业，一方面是因为在这些新兴行业，从业人员普遍年轻，精于业务创新而疏于供应链运营,供应链管理特别是计划薄弱，
3、有很大的提升空间；另一方面是因为这些行业的信息化程度比较高，需求端的数据相对完善、易得，为案例分析提供了充分的素材。但是，我不想因为这些案例就把该书定位在特定的行业、特定的领域一一不管是时兴的跨境电商、新零售企业，还是传统的生产制造、贸易流通企业，在供应链计划上面临的问题都很相似，主要表现在以下几个方面。其一，总进总出整体上不平衡，导致全局性的需求与供应不匹配。这在新产品导入上很常见，在成熟产品上也屡见不鲜。这是个需求预测的挑战，在公司层面（中心仓）尤为重要，需要提高预测的准确度，尽量做准，尽快纠偏，并驱动整个生产和供应商的执行来弥补。其二，库存没放到合适的地方，导致局部性的需求与供应不匹配。
4、即便整体需求与供应匹配了，合适的库存放不到合适的地方，也会导致局部性的过剩与短缺并存。这是个库存计划的问题，主要发生在前置仓，可通过设置合理的安全库存、再订货点等来解决。其三，产品、业务、需求的复杂度大增，增加了供应链计划的难度。业务全球化，需求差异化、碎片化，产品多元化，为SKU泛滥埋下隐患，不但导致供应链的规模效益丧失，而且系统地增加了需求预测、库存计划、补货配送的复杂性。产品如此之多，没有人可以靠判断做计划，必须更加依赖数据分析，来做好需求预测和库存计划。这些问题交织在一起，集中体现为新产品的计划极度不准，经常大错特错；老产品的计划不能精打细算，无法实现库存优化。两个问题貌似不同，根本原
5、因却很一致：数据分析不足，基准预测不够扎实；计划以“拍脑袋”为主，过度依赖业务部门的判断。这些问题不是特定行业所独有的，我们需要寻找广义的解决方案，系统地从时间维度（新产品VS成熟产品）、空间维度（中心仓VS前置仓）来应对。（1）时间维度：围绕产品的生命周期，从新品导入到量产，力求避免新品初始计划大错特错,要通过快速迭代来尽快纠偏；成熟产品要追求精打细算，提高库存的利用效率。（2）空间维度：围绕库存的空间特性，计划好中心仓，解决总进与总出的匹配问题；计划好前置仓，把合适的库存放到合适的地方，并在库存控制上厘清两者的关系。Iil还有一个维度，就是业务维度：B2C和B2B的业务有区别，对供应链计划
6、的挑战也不尽相同。比如B2C的需求相对分散，东边不亮西边亮，但节假日、促销、活动众多，产品生命周期短，竞品众多，影响需求的因素也很多；B2B业务的需求相对集中，特别是大客户，能够显著改变供应商做生意的方式，但好处是产品生命周期一般较长，节假日、促销、活动等因素影响较小。值得关注的是，这些年来，很多企业开始同时跨入B2C和B2B两个领域。刚开始是传统企业上线，开拓线上业务；现在是电商进入线下业务，走传统的渠道。传统企业上线，失去了传统渠道的缓冲，屡屡被线上业务的促销、活动痛击；电商下线，面对线下渠道的关系复杂、运作低效、信息不对称及大B客户的强势，吃尽苦头。两种业务不同，面临的供应链挑战也不同，
7、在做计划时要区别对待，不过在本书中，限于篇幅，我们不会设专题进行讨论。新产品还是老产品、中心仓还是前置仓、B2C还是B2B,这些计划对象上的差异，要求计划方法上的差异化刀切不是精细化管理；精细化管理的标志是差异化。除了这些，我们在计划中还要考虑产品的成本、需求的变动性、客户的集中度等一系列差异化因素，区别对待，采取有针对性的措施，而这正是众多粗放管理的企业所欠缺的。就整体方法论而言，本书依旧遵循供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行一书中“从数据开始，由判断结束”的基本准则，在基本数据，比如需求历史的基础上，制定基准预测；根据销售、市场等业务部门的职业判断，比如促销计划、新品上市计划
8、，来调整基准预测，制定最终的预测。与供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行一书不同的是，本书更加聚焦“从数据开始”，通过一系列案例，更详细地介绍预测模型，包括预测方法的择优、库存计划的优化、新品导入的计划等。特别要说明的是，本书不是一本预测方法论的书。我深知，预测方法深如海，自己才疏学浅，不敢奢望在这方面有所创新。本书会探讨常用的预测方法，力图以浅显易懂的方式把这些方法介绍给大家，让更多的人能够熟练应用。关于详细的预测方法，建议大家阅读专业的图书。2本书也会尽量避免数理统计，但不得不承认，供应链处处充满不确定性，而要掌握不确定性，没有比数理统计更好的工具了。所以，我会尽量以浅显的语言
9、，从实践者的角度解释最基本也是最重要的数理统计。我不想给计划贴上数理统计的标签，吓退众多的从业者一一你可以不用懂得多少数理统计知识，仍旧能做出相当不错的计划来。当然，如果要成为计划、供应链领域的高手，拥有数理统计的思维会让你更上一层楼。本书的目标是寻找更优，而不是最优的解决方案。书中分享的一些实际问题的解决方案，顶多算是“实践”供参考，不能当作“最佳实践”来看待。在那些实践中，我找到的方法比案例企业原来用的要好，但比教授、博士们的研究模型要差一一研究者们寻求的是最优解决方案，但往往因为过于复杂、理想化，实践者没法理解，所以就不能信任，不信任就不会采用。鉴于这一点，在一些案例中，比如预测方法的择
10、优，我适当牺牲了一些准确度，以期增加操作的可行性。这些年来，我越来越意识到，在供应链领域，执行往往跟企业的规模有关，比如大公司的议价能力强，在执行上，就更容易把问题转移给供应商或客户；小公司的胳膊不够粗，就很难通过转移问题来解决问题。但对计划而言，不同规模的企业之间，共性则更多，而本书中的大部分案例，实际上是来自年营收为几千万、几亿元的中小企业。比如就需求预测和库存计划而言，一个年营收为几千万元的企业，动辄有几十、几百个产品，成百上千种规格，线上线下业务并行，计划的复杂度之高，跟一个年营收为几亿、几十亿元的企业相比，区别没有想象中那么大。如果说有区别的话，那更多是在“七分管理”上一一企业规模越
11、大,组织和流程越复杂，职能之间的博弈越多，计划与业务部门的对接就越困难。在“三分技术”上，大公司与小公司在基础数据分析、预测模型的选取、库存计划的优化上，其实没有太大的区别。就应用对象而言，本书的目标是覆盖大、中、小规模的企业。特别地，本书在写作过程中，时时考虑以下两种类型企业面临的挑战。（1）新兴企业：以前每年做几百万、几千万元的生意，经过爆炸式成长，做到几亿元或者更大的营收规模，供应链计划和执行越来越复杂，交付压力巨大，客户要的没有，客户不要的很多。（2）成熟企业：每年有几亿、几十亿元乃至几百亿元的营收，增速放缓，行业饱和，供应链面临严峻的成本和库存挑战，需要在供应链计划上更上一层楼，以提
12、高库存周转率和投资回报率。（3）两类企业所处的生命周期不同，对供应链和计划的期望也不尽相同。对于新兴企业来说,在快速增长的环境下，计划上要避免大错特错，“一快遮百错”，在精打细算上往往乏善可陈；对于成熟企业来说，增速放慢了，成本太高、周转太慢的问题就如冰山浮出水面，需求预测和库存计划的精打细算就提上议事日程。这两类企业要做的都是跨越库存计划和库存控制的三个阶段。它们规模不同，但起点很相似，那就是高库存、低有货一一计划薄弱，执行也薄弱，导致没用的库存一大堆，但客户要的没有。这是计划的第一个阶段。这就如一个胖小伙子，在开始健美之前，身上的肉很多，但长错了地方。然后企业就开始改进计划，比如选择更合适
13、的预测模型，提高预测准确度；计算更合理的库存水位，提高库存的利用率。这些改进大都是“三分技术”的范畴，能由计划职能独立完成。因为没有触及库存的三大根本驱动因素3,所以整体库存水平没有显著改善，但因为预测准确度更高，安全库存更合理，我们把合适的库存放到合适的地方、合适的产品上，库存的结构变得更加合理，库存的利用率也就更高，结果就是高库存、高有货，这就是计划的第二个阶段。在计划的第三个阶段，我们更多地从“七分管理”的角度出发，改进的重点放到了执行上，比如缩短周转周期以降低周转库存，降低不确定性以降低安全库存，改变组织行为以减少过剩库存。在这个阶段，计划强，执行强，整体库存会更低，而有货率更高，表现
14、为低库存、高有货。计划改进的整个过程，就像一个人的健身过程：刚开始，胡吃胡喝不锻炼，生活习惯差，长出一身赘肉；慢慢地，健身有了点儿效果，合适的肉放到合适的地方，但体重并没有减轻；最后，在长期自律和坚持下，赘肉没有了，练出一身肌肉来。本书的重点是“三分技术”，旨在完成向第二个阶段的过渡，即从“高库存、低有货”提升到“高库存、高有货”。这一阶段的改进相对容易，计划职能就能完成，不需要多少跨职能协作。招一位优秀的计划经理，选择更好的预测模型，设置更合理的库存水位，把计划职能本身的事儿做好,就能大大提升达到第二个阶段的概率。跟计划人员交流，听到的大多是销售和业务端如何不配合，殊不知，有很多事情，比如数
15、据分析，计划人员自己就能完成，并不需要销售人员来帮忙。计划人员要做自己能够控制的，那就是解决好“三分技术”的问题，而不是一味拿不能控制当借口，作为自己不作为的理由。刘宝红IBObLiU“供应链管理专栏”创始人I西斯国际执行,赢Www.SCIn-blog.ComIbob.liuSCm-blog.COm1（510）4565568（美国）13651271450（中国，微信同）2020年6月于硅谷1 在库存控制上，中心仓与前置仓容易陷入互扣人质的情况。比如中心仓不增加该加的库存，导致对前置仓的补货效率下降。为了应对这一情况，众多的前置仓就增加安全库存，反而系统地增加了整体库存。2 我主要参考Forec
16、astingMethodsandApplications,作者SpyrosMakridakis,StevenC.Wheelwright,RobJ.Hyndman,Wiley出版，第3版，2018年重印。在中文版图书中，我参考了一本大学教材，书名为统计预测和决策（第5版），徐国祥主编，上海财经大学出版社2016年出版。3库存的三大根本驱动因素是周转周期、不确定性、组织行为，见供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行。周转周期长，周转库存就多；不确定性大，安全库存就得多放；组织行为不改变，人为造成的过剩库存就多。序言二从药典到药方：我对案例的一些想法我做了许多年的计划经理，所带的团队最多时
17、在全球有二十几名计划员，分布在北美、欧洲、亚洲等多个地区。在这个团队中，有人晋升了，有人离职了，有人做全职妈妈了，就注定一直在招新人。每次有新人加入团队，培训就是个大问题：如果新人是做采购员的话，你可以给他一本采购手册读；而给计划员的书，不管是英文版的还是中文版的，就是找不到一本合适的。美国运营管理协会（APlCS）有成套的生产和库存管理认证（CPIM）,但光从其要考5门课程（这是2003年我考的时候）就能看出，需要读很多本书，即便是通过了认证，你也不会做计划。比如给你一堆数字，你还是不知道从哪里着手一步一步地预测需求、计算库存水位。虽然道理你都懂，基本的模型和公式你也都见过，但你还是不会做计
18、划，这就如就算你能把一本新华字典倒背如流，但还是不会写文章一样。怎么办？我就只能用传统的办法：先把新计划员从分公司叫到硅谷总部集中培训一周，手把手地教，然后让她回到分公司去实践，但她做出的每个计划决策都得让我先看。大概三个月以后，看她会做基本的计划了，我就宣布她可以“出师”了，让她自己做计划。但我还是在背后紧盯着一不光是紧紧地盯着，而且是紧张地盯着，因为计划是供应链的引擎，一旦有失误，影响就很大。这就如你学车初上路，最紧张的不是你，而是坐在你旁边的教练一样。那些年，我一直在想，如果有一本计划手册该多好。采购员就有采购手册，中英文版的都有，告诉你订单怎么做、价格怎么询、合同用什么文本，各种表格、
19、流程图都相当齐全。在计划领域，为什么就没见过这样的手册呢，中英文版的都没有？我想根本原因是：采购是执行，以结构化的事务为主，相对直观、简单；计划是决策，更多是非结构化的事务，相对更困难。这就如同你有本手册，可以教士兵一招一式地学习打枪，但很难有本手册可以教他一步一步地学做统帅。那统帅是怎么培养出来的？你得先学基本功，比如上军校，然后跟着一个统帅，从一件一件具体的事情上学。而这一件一件的事，在商业管理上有个专业名词，叫“案例”。在美国，MBA和法学博士当属最成功的职业教育精英，就是靠大量的案例培养出来的：他们要么面临复杂的商业环境，要么面临复杂的法律事务，按照一个操作说明或者法典做的话，没办法解
20、决好复杂的问题。计划面临的环境也很复杂，我们为什么不能用同样的方法来培养计划人员呢？自从我的绿皮书供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行出版以来（与赵玲合著），我收到很多读者的来信或留言，从他们的来信或留言看，他们虽然掌握了大的概念，但很多具体的问题还是没有解决，依然不会做计划。比如有些人缺乏基本的数据处理能力，一年的数据被拆分成50周（一年是52周，有时候剩余几天形成第53周）；有些人没有基本的计划功底，连数据后面明显的季节性也不知道分析；还有些人的分析能力非常强，能够熟练应用统计软件SPSS,从中找到拟合度非常高的数据模型，但过度拟合一一只要变量的次数足够高，你总可以找到拟合度高
21、的模型，这样的模型对未来的预测往往很不理想。不过你不能怪这些计划人员，他们有的以前是客服，有的以前在仓库里干，有的虽然做了多年计划，但一直是自我摸索，在怎么做计划上一直没有实质性的突破。这让我进一步意识到，从字典到文章还有很长的一段路，而这段路没法用另一本字典来铺就一一解决方案就是一篇篇的范文，放在计划上，这些范文就是案例。一年多来我的主要任务就是：写一系列计划方面的案例，每个案例解决一个具体的问题，比如需求预测、库存计划、基本的数据分析。提高计划能力得从解决一个个具体的问题开始。这些案例都是真实的数据一一我的读者、学员提供了足够多的数据，可以帮助解决他们的真实问题。如果你有问题，有数据，也可
22、以发给我，我们一起来探讨，把解决真实问题的过程写下来，让更多的人借鉴。你不仅可以借鉴做得对的地方，而且可以学习如何避免那些陷阱和错误一一只要你不犯错，或者犯错最少，自然就做对了，这就如你把所有的坑都填了，路自然就平了一样。当然，写案例有一系列的风险，我在这里一并说明。第一，案例天然是特例居多，普适性不足。这就如狗咬人不是新闻，而人咬狗就是新闻，因为人只是偶然咬狗。所以，你不能拿案例当理论，放之四海而皆准。我写了个小案例，谈的是数据清洗，即处理那些异常的、非重复性的需求数据，比如促销(“削峰填谷”)。有人就说，这太偏了，大家如果跟着做的话，可就被误导了。是的，在那个小案例里，我用的是一个代理商的
23、数据，外加贸易、电商等行业的一些经验，我本来就没想写成一篇“如何做数据清洗”的说明文，你自然不能照搬，让它成为你“清洗数据”的操作说明。而且，案例就如文学创作，源于生活但高于生活，也有创造的成分，比如把多种情况合并到一起，更增加了其独特性，在借鉴的时候要注意甄别。第二，案例就是案例，不能等同于最佳实践。我会围绕真实的问题、真实的数据做分析，做判断，并把整个过程写下来。这只是记录我是怎么思考并解决一个个具体的问题的，并不是说这就是解决这类问题的最佳实践，也不是说这类问题就应该这么解决。计划是做决策，复杂度很高，解决方法有很多，你或许永远也找不到最好的。所以，撰写这些案例的目的不是找“最好的”，而
24、是希望给大家一个“更好”的解决方案。举个简单的例子，有人在把需求历史按周汇总的时候，是从某天开始，数上7天就算1周，这相当费事，但EXCCl中有个函数叫WEEKNUM(),可以把日期自动转换成周数。我不认为这个函数是最佳实践，但它的确是个更好的实践。第三，案例如药方，离不开具体的适用环境。限于篇幅，或者我的个人倾向，案例撰写不会面面俱到，甚至会有意无意缺失一些重要的背景信息。这就如名医开的药方，写出来就那么几行字，但每个药方都有具体的应用环境，否则这些药方就不再灵验。这也是为什么有些名医非常忌讳留药方一一他们担心后来者不加辨别地使用。这些名医留下来的是药典，介绍各种药的药性，而把配药的任务留给
25、具体的医生。这些年来，我写的东西大多更接近“药典”而不是“药方”。但是，我越来越意识到光靠“药典”是不能解决问题的一一我们没法回避“药方”层面的问题。开药方，其难度和挑战不低于写药典。放在计划领域，这是在解决“三分技术”的问题一一计划是“七分管理，三分技术”，管理的问题相对直观，共性较多；而技术的问题则不是，有很多特殊性。比如同样是简单指数平滑法，同样的一个产品，不同时段的平滑系数都可能不同，更遑论不同的产品、不同的公司了。我花了大量的精力，围绕具体的数据做各种各样的分析，试图得出一定的结论，但这样的结论注定是有局限性的，甚至可以说有很大的局限性。每次我都是诚惶诚恐，怕分析错了误导读者。我在写
26、这些案例的时候，特别是写到涉及数理统计的地方时，一直如履薄冰、战战兢兢。数理统计的公式一般会要求相当大的样本数量，以及一系列的假设。而在计划中，样本数量往往不够，假设难以成立，这样导致得出的结论在数理统计上往往不够“强壮”o不过，如果不用这些数理统计的东西，还不是由某个人“拍脑袋”定计划！数理统计其实是把“拍脑袋”以科学的方式抽象出来，更系统、科学地找出纷繁复杂数据后面的规律。不过，担心归担心，我还是决定写下这本书，分享出去，而且我相信即便错了，也是排除一种错误的做法，让读者离正确的做法更近一步。即使不完美，我希望书出版后，基于读者反馈，一版一版地迭代完善，最终成为一本这样的手册一一你有了新员
27、工，可以给他们看，说这就是基础的计划知识。本书的这一版还达不到这个高度，但希望是个好的开端。欢迎读者把你们的案例分享出来,验证、完善书中的方法论，为下一版做好准备。读者意见、建议可通过E-mail和微信发给我。刘宝红IBObLiu“供应链管理专栏”创始人I西斯国际执行总监WWw.scm-bob.IiUSCm-blog,com1（510）4565568（美国）113651271450（中国,微信同）2020年6月于硅谷序言三这是我的第5本书，跟其他书有什么联系自2012年以来，算上这本，我共写了5本书。这5本书的侧重点各不相同，从不同角度、不同深度探讨供应链管理，既相互独立，又有千丝万缕的联系，
28、这里简单说明一下。先说蓝皮书供应链管理：高成本、高库存、重资产的解决方案。这本书从公司层面着眼，为供应链绩效的改进提供了整体框架，那就是前端防杂、后端减重、中间治乱。前端防杂，就是通过标准化、通用化、模块化来降低产品的复杂度，提高供应链的规模效益；后端减重，就是通过选好、管好供应商，更多地利用市场资源，而不是自己建工厂，陷入重资产、低回报的困境；中间治乱，就是构建供应链的三道防线，做好需求预测、库存计划和供应链执行。三管齐下，供应链与研发、营销紧密合作，才能把供应链的整体成本降下来、速度做上去。*MW三本土供应链管理蓝皮书是这5本书的整体框架，旨在应对本土企业普遍面临的问题，那就是：生意越做越
29、多，钱越赚越少；账面上赚了，都赚进库存了。对于框架里面的具体措施，建议阅读其他几本书。比如如何选好、管好供应商，应对“后端减重”，这一点红皮书采购与供应链管理：一个实践者的角度写得最详细；对于如何“中间治乱”，改善整体的计划体系，可以阅读绿皮书供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行（与赵玲合著）。如果想对供应链有整体了解，建议从读红皮书开始，特别是其中的第一部分。感谢读者厚爱，这本书从2012年出版以来，在京东和当当上一直是供应链管理类的畅销榜第一。虽然书名中有“采购”二字，却是从供应链的角度阐述的。到现在为止，采购与供应链管理：一个实践者的角度已经写到第3版，多次重印。采购与供应徒
30、管理红皮书分三大部分，从大到小，从全局到局部，阐述采购与供应链管理。第一部分是供应链的全局观一一局部优化不是供应链管理，而跨职能协作下的全局优化才是；第二部分是供应商的选择与管理一一供应商和供应链只有一字之差，是供应商在做供应链的大部分增值活动，选好、管好供应商是供应链管理的一项核心任务；第三部分谈到“大采购”的职能建设一一采购表面上在花公司百分之七八十的钱，实际上是通过选择和管理供应商，对百分之七八十的供应链增值活动负责。如果对计划体系的改进感兴趣，可读我的绿皮书供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行（与赵玲合著）。计划是供应链的引擎：计划想不到，供应链执行就很难做到；即便做到了，
31、也是以高昂的成本、库存、产能为代价。这就是为什么在5本书中，有两本是专门应对计划问题的。二依祖&g岭5*加空忖机际乍陶管理为主，蓑耳技术疆苓供应链的三道防线:道防线需求预测、库存计划，供应链执行-福照S-*fiMSsSlHTt1Vttl.UNMNKMMTlwrF”密WIK.k4.32Jr州Mm书绿皮书着力解决三个核心问题：其一，所有的预测都是错的，做到“从数据开始，由判断结束”，制定一个准确度最高的错误的预测。这是供应链的第一道防线。其二，预测错了，客观量化需求和供应的不确定性，以设定合理的安全库存，少花钱多办事。这是供应链的第二道防线。其三，需求预测不准确，安全库存不够用，计划的先天不足需要
32、执行来弥补，那就是赶工加急，驱动供应链和供应商快速响应。这是供应链的第三道防线。三道防线建好了，整体交付就会提高，整体库存也会降低。整体而言，计划是“七分管理，三分技术”。绿皮书主要从“七分管理”的角度出发，推动销售和运营的跨职能协作，让有数据的职能出数据，有判断的职能出判断，关键是打通企业的主干流程之销售与运营的协作流程。绿皮书虽然涉及“三分技术”，比如安全库存、再订货点的设置，但在详细的预测模型、预测方法、新产品的计划方面涉猎较少。这就是我写第5本书的目的。在时间的先后顺序上，我最早写的红皮书采购与供应链管理：一个实践者的角度，在供应链的全局观下，探讨“大采购”的职能建设，以选好、管好供应
33、商，确保高质量地完成大部分供应链增值活动。随着越来越多地介入企业的运作，我开始写蓝皮书供应链管理：高成本、高库存、重资产的解决方案，从企业层面来改善供应链绩效。蓝皮书中的一些概念，比如复杂度控制，在红皮书中已经提到，只是在蓝皮书中进一步深化。所以，蓝皮书和红皮书有一定的搭接，有些概念和案例在两本书中都会出现，不过视角不同，前者是企业角度，后者是职能角度。作为蓝皮书的延续，绿皮书供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行（与赵玲合著）更加细化蓝皮书中的需求预测和库存控制部分，所以这两本书也有搭接。比如“从数据开始，由判断结束”的预测方法论就是在蓝皮书中提出的，但在绿皮书中深化了。现在您看到
34、的这本书是绿皮书的延续，是对其中“三分技术”的细化。所以，这本书跟绿皮书搭接的地方就更多了，比如库存计划的主要内容在绿皮书中已出现，但这本书会更细化、更系统。不做领袖就海专家供应三管理一杀雁府申乍若世里代工友亭隼14rir.*受占4%，旧车供应链管理实践者的专家之路践者的专2越Sur-PLCLrXlNMNH；FNIFMT,姑AfRgii*f；5；-L弋CAn.i3顺便介绍一下黄皮书供应链管理：实践者的专家之路，这本书侧重供应链人士的职业发展。书中描述了我在硅谷的十多年职业生涯一一那些吃苦受累但也迅速成长的日子。黄皮书的核心是职业发展模型，即从无知到有知，再到真正的有知一一刚出校门时我们一无所知
35、，无知无畏；工作几年后大概知道事情是怎么做的，但限于粗放的管理环境，学到的往往是有局限性的；到最后，提高总结，才能达到真正的有知。如果您处于职业起步阶段，或者已有十年八年的工作经历，想在供应链管理上更上一层楼，可以看这本书。供应链管理是一个整体，很多概念是没法割裂的，所以在这几本书中都有涉及。另外，不是所有的读者都会读我写的这5本书，所以我想尽力让每本书独立成体系，就不得不把一些供应链的共性话题都纳入每本书中。基于同样的原因，有些案例会重复出现，不过是从不同角度、不同深度来分析，如果您已经看过了，可以当成复习的机会。毕竟，很多东西很难看一遍就掌握，这就如我们做同样的工作，两三年来重复几十次，才
36、可能做到尽善尽美一样。需要说明的是，这5本书都不是教科书，目标不是给大家提供完整的供应链管理知识框架。1这些书都是从实践者的角度出发，写给实践者看的，所以在用语方面，我尽量避免干巴巴的学究口吻，以增加可读性；在行文方面，我尽量做到精练，但拖沓、啰唆之处还是在所难免。这绝对不是凑字数一一这些年我写了六七百篇文章，最不缺的就是字数，而是因为我没有能力和时间更完美地整合这些内容。对供应链管理领域的很多内容，我还一直处于探索、学习的过程，会不断纳入新知识、新方法。做加法的结果是，书的内容一直在膨胀，以致书太厚了。怎么办？那就摘取书中的部分内容，从实践者的角度，辅以案例再写一本书，如此这般，直至完善。就
37、您看到的这本书而言，我准备了一年，写了一年，不断地打散重组，先后四易其稿，一路写到23万字，又一路压缩到17万字，还是不满意，只能在后续版本中迭代完善了。大家有任何建议，欢迎直接联系我，或者在“微信读书”、京东、当当上搜索我的书，然后在相关链接中留言。是的，我的确看那些留言，特别是在再版或写一本新书的时候。即使写作不是为了取悦读者，我也很在乎读者的感受，希望写出更多受大家喜欢的书和文章来。对于我的前4本书，我非常喜欢“微信读书”上那些中肯且富于建设性的留言，不苛求，不偏执，一针见血，对于后续版本的改进很有帮助。我在这里一并感谢这些读者，并为拥有这样的读者而由衷地高兴。刘宝红IBobLiu“供应
38、链管理专栏”创始人I西斯国际执行总监WWw.SCin-blog.COmlbOb.liuSCln-blog.Coln1（510）4565568（美国）113651271450（中国，微信同）2020年6月于硅谷1对于教科书，我有个清单（有些书比较老，但很经典），大家可以到我的网站（WWW.SC）上搜索“供应链管理方面的书籍”。作者简介刘宝红，畅销书采购与供应链管理：一个实践者的角度供应链管理：高成本、高库存、重资产的解决方案供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行作者，“供应链管理专栏”(Qwww.SCnrbI)创始人，西斯国际执行总监。在供应链管理领域，刘先生有多年丰富的从业经历一一主
39、要来自硅谷高科技界。从2000年起,刘先生便在美国学习和实践供应链管理。他先在半导体设备制造行业从事供应商开发和管理，在全球采购产品、服务和技术，后转入供应链计划领域，支持一家高科技公司每年13亿美元的服务备件业务。他的团队分布在美国、德国、法国、日本、韩国、中国、新加坡，客户遍及亚太、欧洲和北美地区。从2004年起，刘先生致力于介绍、宣传供应链管理，帮助本土企业制定供应链转型战略、完善供应链管理、培养中高层管理人员。2010年以来，他为几十家企业提供内训服务，包括华为、海尔、通用电气、诺基亚-西门子、阿克苏诺贝尔、林德、日立、喜利得、OPPO、Vivo华为终端、天珑移动、联想、浪潮、中国移动
40、、中国电信、上汽大众、广汽丰田、长安汽车、北汽福田、海信、创维、TCL.长虹、美的、美芝、比亚迪、蓝思、歌尔、信利光电、视源电子、西飞、金风科技、振华重工、三一重工、特变电工、上海核电工业、中铁工程装备、海思、上海微电子、北方微电子、中兴通讯、烽火通信、锐捷网络、科瑞集团、国电南自、易事特、华润置地、招商局地产、珠江投资、中海壳牌、中油建设、中建一局五公司、金螳螂、老板电器、威高、西贝破面村、伊利、海鸥卫浴、华孚色纺、水星家纺、安踏、双汇、香飘飘、超威、药明康德、欧普照明等。他的内训客户还包括大批的电商、新零售、互联网企业，比如京东、腾讯、小米、找钢网、美菜网、史泰博、Wook、名创优品、微鲸
41、科技、钱大妈、快鱼服饰等。刘先生的专著采购与供应链管理：一个实践者的角度于2012年由机械工业出版社出版，2015年再版，2019年出版第3版，多次重印，每年居供应链管理门类销量榜首，深受广大供应链管理专业人士喜爱。他的第二本专著供应链管理：高成本、高库存、重资产的解决方案于2016年出版，第四本专著供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行（与赵玲合著）于2018年出版，都成为供应链领域的畅销书。围绕这三本畅销专著，刘先生推出一系列培训，先后培训了许多家国内外公司的员工，这些培训全面覆盖汽车家电、电信设备、航空航天、机械制造、石油石化、快时尚等多个行业。2005年，刘先生创办了“供应链
42、管理专栏”（WwW.sc）,坚持原创，探讨、传播供应链管理的基本实践，年访问量达数百万人次。以该网站为平台，刘先生与海内外供应链专业人士保持紧密联系，多次在大型会议中做专题报告或圆桌讨论。刘先生与多家一流大学联系紧密，先后为同济大学、上海交通大学、复旦大学、中欧商学院、厦门大学和美国普渡大学的MBA、EMBA、EDP学员做专题报告。刘先生毕业于同济大学，获项目管理硕士；后赴美国，在亚利桑那州立大学商学院就读，获供应链管理的MBAo留学期间，他在美国高级采购研究中心（CAPSResearch）做辅助研究，广泛接触采购与供应链管理的最佳实践。刘先生通过了美国供应管理协会（ISM）的注册采购经理（C
43、.P.M.）认证，通过了运营管理协会（APlCS）的生产与库存管理（CPIM）认证，接受了亚利桑那州立大学、摩托罗拉和霍尼韦尔的六西格玛培训，是六西格玛黑带。刘先生现居硅谷，频繁往返于中美之间，帮助本土企业提高供应链管理水平。如欲联系他，请发邮件至bob.IiuSCm-。导读计划是供应链的引擎貌似没做到，实则没想到；不但要做到，而且要想到。简单地说，供应链管理是采购把东西买进来，生产来加工增值，物流来配送给客户。这是供应链的三大执行职能。我们有这三环，我们的客户、供应商有这三环，客户的客户、供应商的供应商也有这三环，环环相扣，就形成供应链。这三大执行职能的上面是计划职能。计划告诉采购买什么、买
44、多少，生产什么、生产多少，配送什么、配送多少。如图OT所示，计划加上三大执行职能，就形成供应链管理。图OT供应链管理是“计划+三大执行职能”资料来源：APlCSSupplyChainCOUnCil的SCOR模型，有简化。计划是供应链的引擎。供应链的绩效，比如赶工加急，表面上看是计划没做到，实际上是没想到一一计划想不到，采购、生产和物流就很难做到；即便做到了，也是以高昂的成本、较低的库存周转率和产能利用率为代价。对于供应链管理者来说，他们不但要做到，而且要想到。企业越大，计划就越重要，就越需要先想到，再做到，通过想到来指导做到。否则，在执行导向下，运营成本高昂，产能利用率和库存周转率低下，最终导
45、致生意越做越多，钱却越赚越少；账面上赚了，但都赚到库存和产能中去了。在供应链管理中，计划的概念相当广泛，包括销售计划、需求计划、库存计划、生产和采购计划等。简单地说，销售计划就是做到多大的营收规模，一般是一个金额。这个金额对供应链的帮助有限，除非“翻译”成产品和数量，最好是细化到规格、型号，这就是需求计划。1基于需求计划，我们扣除在库、在途和在制库存，算出净需求，围绕净需求制订生产计划，由生产计划导出物料计划、采购计划等。由此可见，在整个“计划链”上，需求计划是最为关键的一环。如果说计划是供应链的引擎，那么需求计划就是计划的引擎。在供应链的三道防线中，需求预测是第一道防线，也反映了需求计划的重
46、要性。2如图0-2所示，我们简单介绍一下供应链的三道防线，也叫计划的三道防线，以帮助大家确定本书在整体框架中的位置。供应链的第一道防线是需求预测C所有的预测都是错的，但错多错少可大不一样。“从数据开始，由判断结束”，有效对接销售和供应链运营，做出一个“准确度最高的错误的预测”，是需求预测的核心任务。需求预测从数据开始，由判断结束合适的方法，合适的人,尽量做准管理需求，探知变化.尽快纠偏库存计划所有的预测都是错的安全库存、安全产能作为缓冲平衡服务水平与资产周转率供应链执行计划之不足，执行来弥补缩短响应周期，提高响应能力选好、管好供应商，加大执行力度图0-2供应链的三道防线“从数据开始”是基于需求
47、历史，做出基准预测。这里的假设是业务有一定的重复性，要么在成品层面，要么在半成品层面，要么在原材料层面，至少也应该在工艺层面。企业的大部分业务都有这样的重复性，否则，光靠没有重复性的一锤子买卖，企业很难做到几千万、几亿、几十亿元甚至更大的营收规模。但是，历史不会百分之百地重复，要么是以前发生过的未来不会发生，要么是原来没发生的未来可能会发生。哪些人对未来没发生的有一定的预判？销售、市场、产品管理人员，凡是跟客户端有接触的，有时候包括设计人员、客服人员、高管，都有一定的预判能力，从而可以调整预测，这就是“以判断结束“O企业规模X了，有判断的人往往没数据，有数据的人往往没判断，比如销售人员整天跟客户、市场打交道，有判断，但他们不怎么接触信息系统，对于需求历史等数据并不熟悉，即便有了历史数据，也往往分析不到位。相反，计划整天跟数据打交道，很清楚每个产品卖掉多少、卖给谁了，数据分析能力较强，但他们处于供应链的后端，远离市场与客户，所以没有判断。这就注定需求
