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物流企业该怎么对待和改变缺货率?

[罗戈导读]零售业看起来更熟悉缺货率,而做制造或者To B模式是既熟悉更陌生。

缺货有多伤人

一般情况下,对于备货销售(MTS/PTS)模式,缺货和库存就是两个永恒不变的关键词。

其中缺货这个事,如果问对谁伤害大,销售和供应链人员,一定会同时举手,争先恐后的诉苦,然后相互比惨。

供应链会说:前天卖了0件,昨天卖了1000件,过山车一样,能不缺货吗,blabla……

销售则说:供应链缺货,所以客户流失、销售业绩达不成……

结果往往是可预测的,那就是:供应链人员不仅被归结为能力不够,没搞好供应链管理;而且可能因为态度问题,被上纲上线,没有大局意识,不能认识到企业存在的经营目的是卖货赚钱。

想想不知道是命不好,还是入错行,干了供应链这行,一边被财务和老总骂着库存太高,一边又被销售或者客户骂着缺货,两头受着夹心气,究竟是搞哪样。

在我自己的工作经历里,面对缺货,从慌张、到淡定、再到有理有据主动出击,也算是经历过风风雨雨。

而在深圳的某跨境电商公司负责供应链管理期间,仍然遇到过的奇葩事迹是:在我来之前,计划部经理与公司有一份奖金协议,约定库存周转率&缺货率达成就可以获奖。

年底绩效数字出来之后,数字层面达到要求,于是就要发钱了,结果老板心疼不想发,就问销售总监怎么看,销售总监说去年过年某个SKU缺货那么厉害,这个绩效结果肯定不靠谱云云。

于是要求让我去证明缺货率未达成目标,去年的数据、依据去年的约定算法、和约定目标,让我想办法去“指鹿为马”吗?

这里可以看出,对于供应链人来说,计算出来的缺货率,老板和销售都不认可;何况无法提供缺货率指标的公司里,仅仅靠嘴上抗辩的情形呢?所以接下来看看究竟如何合理的衡量缺货率。

缺货率怎么计算

在供应链指标体系里,缺货率(另一面则是“现货率”)最常见,但是又最不起眼。

常见在于,生活里都能随处可见缺货率/现货率,甚至自己去网上购物,无货/有货也会显示。

 

而不起眼在于,在SCOR模型里竟然查不到缺货率的计算,唯一有点关联的是“完美订单履行率”(Perfect Order Fulfillment Rate),但是完美订单履行率里,除了缺货,还有各种五花八门的因素影响;同时再看看Gartner的各种报告里,在Gartner的供应链25强榜单里,轮不到缺货率上场;而供应链标杆管理介绍里,制造业里见不到缺货率的踪影,只在零售业模块里列出了“On-Shelf Availability”,好像制造业就不用提缺货?

回到我们工作的现实里来看,甭管他是一流跨国企业还是国内民营企业,没有明确缺货率计算的公司占大头,有缺货率计算的公司里,计算的逻辑经不住推敲也是常见的事。

我罗列了下各行业/各公司常见的计算公式大概如下:

我估计京东等平台经常宣传的缺货率/现货率,就是基于上述方法选择的,是第4个指标的可能性更大。

为了解决这些问题,也是为了解决刚讲到的深圳跨境电商公司这种出尔反尔的事情再次出现,我就结合公司内部的计划逻辑和各方面关切的问题,制定了下述缺货考核的指标。

我设计的这种考核方式,基本上可以兼顾老板、销售、供应链计划各方的诉求,同时可以技术层面通过系统或者手工容易考核,推荐大家酌情使用。

缺货率怎么改善

缺货率改善,对于大规模的企业来说,并不是库存越高就能改善这么简单,针对这个观点,各种专家在各种场合都已经阐述过,今天不再赘述。

我直接建议从如下三个方面进行努力。

1、态度上

一定要认识到缺货是正常的,不缺货是不正常的,兵法上讲:无所备,则无所不寡。缺货这个事情就是这样,那些一见到缺货就嗷嗷叫的老板和企业,什么都不想缺货,结果就是什么都会缺货,我们作为供应链专家,要么改变教育他,要么远离他;

同时我们供应链专家们要分析和判断哪些可缺货,哪些不能缺货(或者缺货率要更低)。

比如我在深圳跨境电商公司,就与销售和老板约定两个事情:

  • 一个是总体缺货率低于多少;

  • 二个是列明重点SKU,重点SKU零缺货。

其他SKU缺货就缺货了,只要不会改变总体缺货率,不要再唧唧歪歪什么影响销售、影响企业、影响全世界的。

2、考核上

这几年,随着大数据、物联网、工业4.0等技术和概念的普及,各行各业都在提数字化,甚至企业的人力资源也在提数字化HR。

为什么大家都在提数字化管理呢?

因为数字化管理可以提供“傻瓜式的管理”,不需要你多懂行,只要数字化360度呈现你的过程和表现结果,就能傻瓜式的告诉你问题点出在哪里/哪个环节,甚至还能基于出现的问题点,简单告诉你采取什么行动。

缺货率的数字化管理上,就是要首先建设数字化的缺货率考核指标,不能准确的呈现缺货率绩效,受伤的永远是供应链人,因为你只能焦头烂额的被动应对和辩解。具体缺货率指标上可以参考我在前面比较和推荐的公式。

3、方法上

方法上就是典型的库存管理技术了:提高预测准确率 + 合适的补货模型 + 执行的稳定和灵活性。

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