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精确数字的错,大致范围的对
来源: | 作者:chinascom | 发布时间: 2020-06-23 | 9072 次浏览 | 分享到:

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SCOM-DDMRP授权翻译小组:

翻译者:蔡晰华 

校对者:欧建杭

原作者:Chad Smith


在我们的著作:


《精确性错误——传统物料计划方法为什么失败,以及如何解决之?》


(Carol Ptak & Chad Smith,工业出版社,2017年)


一书中我们详细描述了将预测需求传递给主生产计划(MPS), 后将特定的高阶层需求提供给物料需求计划(MRP)的销售和运营计划(S&OP)流程这种传统管理模式的很大问题所在。图1显示了这个传统运作模式的框架。


图一


几乎每一位S&OP专家都会欣然承认,任何一个好的S&OP流程,都应该是理解和定义各种可能性的范围,再将其定义为一个结果,而不是得到一个精确性的错误数字。然而,主生产计划却是一组固定的数字,而不能接受一组范围。它作为一种战术计划工具,需要一个单独和离散的高层级需求数字(不是一个范围)来作为输入。因此,尽管人们渴望并理解范围是关键,但当我们将推演和预测转化为实际行动时,却被传统计划方法束缚住了手脚。我们只能被迫提供一个精确的但包含了错误的数字。


然后,这个单一且含有精确性错误的数字,被用来建立一个高阶层的需求计划,并将其输入MRP。然后,MRP直接根据高阶层需求,发布具有具体时间要求的供应订单。所有这些运作,都是在充分认识到起始数字肯定是错误的情况下完成的,并且随后当然带来的是所有派生的低阶层关联的需求数字也都是错误的。


这简直就是一个众所周知的带着双刃剃刀的飞去来器。(注:收回的同时伤害了自己)


在每个月月初,销售和运营计划更新都会产生巨大的变化


如果我们建立了这样一个认识,范围是可以正确的,但单一的预测数字总是错误的,也许我们应该重新考虑我们如何处理这些数字?


也许有一种方法可以使一个精确性错误的数字,自动转换为一个大致正确的产能范围,而不带有这样的混乱和持续的偏差?


这是需求驱动自适性企业(DDAE)模型的精妙之处。为了更好地理解,我们首先必须理解DDAE模型的运作组成,即所谓的需求驱动运作模型(DDOM)。DDOM利用战略解耦点缓冲区,吸收和缓解需求和供应的变化。根据定义,任何缓冲区都有一定大小,都有一系列吸收可变性的能力。关键是我们精确性错误数字是否处于这个范围内。


如何确定缓冲区的大小(及其相应的产能范围)?DDAE模型并不使用主生产计划,因为会将错误数字转换为错误承诺。相反,DDAE模型使用“主设置”,来配置需求驱动运作模型,并将其重新配置为功能范围。主设置,包括缓冲区配置文件定义和单个零件的特性,其中包括称为平均每日使用量(ADU)。ADU完全可以预测(并且应该作为自适性S&OP流程的一部分)。当使用预测的ADU(单个数字)来调整缓冲区大小时,它与特定的缓冲区配置文件属性相结合,自动转换为运作能力的一个范围!


图3显示了将来时间范围内的预测(具有乐观和保守范围)转换为未来时间段的ADU。ADU是否正确?不,它仍然是一个单一且包含精确性错误的数字(就像任何预测的数字一样)。但是,通过主设置,它填充一个缓冲水位,该水位具有可定义的功能范围,包括上限和下限。如果需求远低于预期,那么上限值可以告诉我们最大库存剩余是多少。我们的下限定义了在缓冲区被完全侵蚀之前,在一个补货周期内需求会激增多少。在这一点上需要注意的是,供应订单生成并不与ADU直接相关!


图三

现在的问题是,该产能范围是否足以吸收单个错误数字中的潜在错误。对于定义良好且管理良好的缓冲区配置文件,答案通常是明确的“是的!如果答案是“否”,则可以将缓冲区迁移到新的缓冲区配置文件中,以生成所需功能的适当范围。


配置和重新配置这些缓冲区是需求驱动S&OP(DDAE模型的战术组成)的工作。


ADU推演也适用于DDOM中的另一种类型的缓冲区-产能缓冲。产能缓冲是指一个资源或一组资源在任何给定环境中的剩余产能。由于产品组合和数量不同,有时具备更多,而有时具备更少的额外产能。产能和库存缓冲有很大关系。库存缓冲是产能的“储存罐”,它可以缓冲环境,以应对与产品结构各个层次的需求相关的临时产能不足。


但是如果是更长时间范围的产能可视性和局限性呢?任何一个好的S&OP过程的一个关键组成部分是理解这些长期的产能影响。这在DDAE模型中尤为重要,因为长期的产能不足将导致库存缓冲及其各自的产能范围被严重侵蚀导致崩溃。


图4显示了将预测转换为ADU未来推演时以及该ADU在未来对DDOM中产能缓冲的影响。黑色条表示实际的产能负荷。当黑色条超出绿色区域时,产能开始受到限制。绿色、黄色和红色的累积值定义了具有最大负荷可持续的能力极限范围。负荷与最大产能之间的差异是战术产能范围。这一范围可用来帮助做出各种短期决定、判断是否有机会提供额外的产出和现金流贡献。需求驱动S&OP要求在战术相关时间范围内使用该产能。



图四


在这里,我们可以看到有一个计划性产能增加,这将允许在未来有更多的产能缓冲,因为我们推演产能预计将在第六个周期达到极限。额外的计划产能也允许某些相关的库存缓冲可以减少,因为当产能提升后,工厂将对缓冲的建立/重建的响应能力更强。


图5显示了DDAE模型及其三个组成部分:一个用于战略层面(自适应性S&OP)、一个用于战术层面(需求驱动S&OP)和一个用于运作层面(DDOM)。



图五


整个DDAE模型都是围绕着一个基本的理念展开的:大致的对,而不是精确的错。DDAE模型仍然使用表示预测的特定数字,但这些数字随后会自动转换为DDOM中的产能范围。这些特定的产能范围可以通过更改输入的数字或更改诸如库存、时间和产能缓冲配置文件之类的内容来更改。通过主设置而再DDOM中管理到这些产能范围是需求驱动S&OP的工作。具体的某个数字将是错误的,并且它会在一个范围内变化;但范围将大致正确,将自我修正或调整,从而获得更正确的结果!


如果您想了解更多关于需求驱动自适应企业模型的信息,请访问www.demanddrivensitute.com网站或者阅读《需求驱动自适应企业—在VUCA世界中生存、适应与发展》一书

(此文已经过原作者授权翻译在scom平台发布)

(原文链接:https://www.linkedin.com/pulse/precisely-wrong-numbers-versus-approximately-right-ranges-chad-smith/)。




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