在培训采购与供应链管理时，我每次都有个讨论问题：计划给出的需求预测，当采购传达到供应商时，你们做调整吗？为什么？

有的学员说，他们做调整。原因挺多，比如预测的准确度太低，供应商的良率太低，或者纯粹是为了安全。说是每周要100个，万一要得多呢？那供应商就按120个准备吧。这些理由，看上去很正当，其实未必。

先说预测的准确度太低。如果计划做的需求预测不准，采购何德何能可以预测得更准确？是离需求更近，知道更多的需求情况，还是分析能力更强，能从历史数据中得到更多的信息？都不是。计划跟销售、产品甚至客户打交道，离需求更近；计划的数据处理、分析能力更强。在信息没有计划多、能力没有计划强的情况下，采购注定做不出更好的预测。作为执行职能，采购的自作聪明只能造成更多的库存问题，积压（采购提高预测）和短缺（采购调低预测）的风险更高。

再说供应商的良率。采购说，如果知道供应商的良率是90%，那么他会把预测上浮10%。不过想想看，在良率方面，采购能比供应商知道得多吗？而且供应商也不知道采购已经加了富裕系数，他们的生产计划再加个富裕系数，结果就是双重上浮，导致需求信息的过度放大，最后以库存积压收尾。对于良率问题，根本的应对措施是督促和帮助供应商改进生产流程与质量控制。如果一时没法改进，采购方可建立一定的安全库存。安全库存的作用就是应对不确定因素，而良率问题是典型的供应不确定性。

就预测而言，调整本身意味着职能之间的博弈。比如销售说100个，计划打个8折，变成80个。计划这么做，销售迟早会知道。那么下次销售为了保证得到100个，告诉计划的预测就是125个。当计划意识到销售这样做的时候，打折就更多。这样，来回博弈，给系统导入更多的不确定因素，最后都形成库存。别忘了，对于不确定性，供应链的自然反应就是建库存。北美这些年来讲的拿信息换库存，就是鼓励职能与职能、公司与公司之间共享信息，降低不确定性，从而降低库存。

类似的博弈在销售与计划、计划与采购、采购与供应商、供应商与下级供应商之间进行多次后，你就能理解为什么需求信息越来越不准，造成“牛鞭效应”，最后要么过剩（大家都加个富裕系数），要么短缺（大家都打个折）。这是供应链管理的一大挑战。供应链上的不确定因素本来就够多了，而这种人为导入的博弈更是“自作孽、不可活”。

另外，一旦开始博弈，内部客户就可能更加轻率，导致输入信息的质量更低。就拿预测博弈来说，假定销售花了很多工夫，做出一套销售预测，下达给计划，计划的第一反应是我不信任你，做出各种各样的调整，而且不与销售协商，那么下次销售还会花那么多的时间做预测吗？答案是不会。本来要花3天时间做的预测，现在花3个小时就整出来了：不管我做得有多好，反正你都会调整，也不告诉我为什么，那我为什么还要花那么多精力做呢？随便做做得了。

这种情况下，销售没法控制过程，就开始控制结果。反正我给你预测了，你想怎么调就怎么调，但前提是保证有货。这不，在预测上，销售和计划本来是朋友，互相博弈的结果是把本来的合作伙伴变为敌人，跨职能协作更加困难，职能之间的互信更低。作为弱势职能的供应链，最后就不得不堆积更多的库存，最终带来更多的成本。

博弈与反博弈的结果是谁的话都不可信，即使是真话也是如此，导致供应链的不确定性更高。读冯骥才的《俗世奇人》一书，里面有篇文章，说有个老婆婆（酒婆），每天傍晚来小酒馆买一杯低质烈酒，一饮而尽，然后踉踉跄跄离开。因为酒馆老板在烈酒中兑了水，这酒劲就打了折扣，酒婆摇摇晃晃走个一二百米，到了十字路口，酒劲正好过了，于是安全过街。有一天，酒馆老板老来得子，感恩之下，就决定少做缺德事，停止给烈酒里兑水。酒婆不知道，还是照饮一大杯，踉踉跄跄摇晃到十字路口，酒劲却没醒，下面的惨事就甭提了。在有些行业，上下游之间习惯性博弈，比如上游给的预测习惯性地虚高，供应商拿到客户的预测就先打个折，否则就成了客户的仓库和银行。弄到后面就成了“假作真时真亦假”，真假难辨，谁先诚实谁先死，结果谁也不敢停止博弈，过去把未来扣为人质。

那这问题怎么解决？其实很简单：停止博弈。销售与运营计划的一大目标就是消除职能之间的博弈，推动跨职能协作，制定公司范围内的最佳预测，然后驱动整个供应链的各个环节，按照同一套数字执行。这个最佳预测遵循“从事实出发，由判断结束”的原则，由计划依据系统里已经有的数据进行数据分析，再配以销售的直觉判断得出，整个过程对各职能透明。当然其他部门也可以提供信息，帮助优化预测。比如一个部件尽管是采购方的独特件，但是供应商的通用件，采购把这信息提供给计划，那么在预测上就可以做得比较富裕一点，万一有过剩，可以免费或较低的成本退给供应商。可以说，这个最佳预测汇集了各职能的最好智慧，没有一个职能可以做得更好，那就成为唯一的预测，指导供应链的各个环节来执行，让大家对就对到一起，错也错在一起。在供应链里，不确定性就是成本。消除了职能之间的人为博弈，就是消除了大量的不确定因素，从而降低库存，降低成本。

让人忧心的是，有的公司习惯性地对预测层层加码，却不知道其危害。有一次在北京培训，一位来自风电设备行业的学员说，他们行业一直在走上坡路，需求总是高于预测，所以他们给供应商预测时，总会增加一个富裕系数。这是一家新能源行业的龙头企业。这些年来新能源行业发展迅猛，该公司一路跨越100亿元，正在冲击200亿元的大关，供应链的产能瓶颈不断，采购就通过给供应商的预测层层加码来应对。这逻辑就如价格谈判中的高要价。我问他，2000年前后硅谷有同样的情况，预测节节拔高，但总有一天需求会停止增长，开始走下坡路，你知道后果有多恐怖吗？答曰不知道。无知者无畏。因为类似的原因，思科当年就注销20多亿美元的库存，十几年过去了，当然没人记得了。不过历史注定会重演，无非是时间、地点不同罢了。人会停止长个儿，企业当然会停止增长。可怕的是，二三十年的经济景气让越来越多的人意识不到这一点，这注定要付出高昂的代价。