在很多公司，供应链苦于销售对库存不负责任。这其实是需求计划，或者说是销售与运营计划没有闭环的结果。

在这些公司，需求计划一般都会遵循“由（历史）数据开始，由判断结束”，在分析历史需求数据的基础上，征求营销的反馈意见。但是最重要的一步，就是把最后的需求计划与销售达成一致却往往没做。也就是说，需求计划流程是开口的，没有形成闭环管理。这跟这些公司没有销售与运营协调流程不无关系。

在闭环的需求计划下，制订计划的时候结合销售的判断，以销定产；一旦需求计划制订了，与销售达成共识后，就成了以产定销。供应链按照这个计划来生产，销售一定得把生产出的产品卖掉。所以，闭环的需求计划要实现两个目标：①供应链按照这样的计划来生产；②销售要按照这样的计划来销售。

在需求计划流程开口的情况下，需求计划对于供应链有约束作用，但对销售则否，表现为销售就对库存不负责任，也让供应链习惯性地成为销售业绩不达标的替罪羊。要知道，所有的预测都是错的：不管需求计划做得多好，生产出来的东西肯定不是百分之百客户想要的；反之，客户想要的，注定有一部分不是我们已经生产出来的。在闭环的需求计划体系下，销售对库存负责，会想方设法管理需求，说服客户买已有的库存；在开口的需求计划体系下，这却习惯性地成为销售的借口：客户要，但供应链没有生产出来，你让我怎么达成销售目标？

“同一套数字”是销售与运营计划的核心目的之一，这是为了克服多套数字的问题：客户说要100个，到了销售就变成120个，计划预测了140个，供应商按照160个来准备。这就是典型的“牛鞭效应”，即需求沿着供应链放大（或缩小），越是远离需求源，放大（或缩小）得越厉害。悲剧就是这么造成的，最终要么短缺，要么过剩，都以库存的形式显现出来。“牛鞭效应”的根源在于信息不对称，在我的专著《采购与供应链管理：一个实践者的角度》（第2版）中有详细的分析，并提出了系统的解决方案，这里不再赘述。

销售与运营计划是解决“多套数字”的根本措施，而需求计划则如牛头上的牛角，是诸多问题的根本解决点。

相关需求的计划

对需求计划来说，需求分两类，一类是独立需求，一类是非独立需求，或称相关需求。这里稍作解释，供非计划职业的人了解。

顾名思义，独立需求不依附别的需求而存在。比如汽车、计算机的销量，以及售后维修需要的备品备件等。这类需求需要通过预测来计算，是需求计划的难点。之前所谈的需求计划，主要是针对独立需求。

相关需求则相反，它依附于其他需求而存在。比如每辆汽车需要4个轮子，那意味着如果要生产1000辆汽车，你就得采购4000个轮子，车轮的需求就是相关需求。相关需求计划由独立需求和物料清单（BOM）驱动：物料需求计划打开BOM，按照独立需求来推算相应的相关需求。

简单地说，最原始、最基本的需求以独立需求的形式出现。比如根据特定区域的GDP增长速度、劳动力的就业水平、历史销量等，汽车厂家预测汽车总销量，然后分解成微型车、小型车、中型车、豪华车、SUV、皮卡等，根据自己的市场份额与竞争优势，预测自己特定车型的销量。这个销量进一步分解到具体的型号，比如标准型、豪华型等。到此为止，需求都是独立需求，一直到生产主计划。

如同上文所述，独立需求计划的挑战是推动跨职能协作，在历史需求的基础上，集成各职能的最佳智慧和经验，确定“一套数字”，驱动整条供应链运作。相对于相关需求计划而言，流程和人的能力对独立需求计划更为重要。企业得通过完善流程，配以适当的组织措施和人员，来确保独立需求计划的有效性。

从生产主计划开始，进一步细分就得到零部件的相关需求。比如针对某一款车型的主计划，ERP展开物料清单（BOM），计算每一层的系统、子系统、组件直到零部件的需求，这就是相关需求。相关需求是独立需求的衍生物。在此基础上制订生产和采购计划，驱动供应链来满足需求。

与独立需求计划讲究效益不同，相关需求计划更需要兼顾效率。这是因为相关需求是独立需求的分解，取决于BOM的复杂程度，要处理的数量可能是独立需求的几十倍、几百倍甚至上千倍、上万倍，数据处理量巨大，因而对信息系统的要求更高。而系统的有效运作取决于诸多因素，我们在这里列举三个一一阐述：

（1）主数据的准确性，比如生产周期、采购前置期；

（2）BOM的完整性和准确性；

（3）库存数据的准确性。

在有些企业，物料的数量动辄成千上万，采购前置期维护不准确，比如系统数据是3周，实际交期是4周，那意味着MRP在运行时，只会提前3周给供应商订单，3周后到不了货，催货的概率就很高，同时物料的齐套率就低，而齐套率低意味着已经到了的物料得堆置起来，总体库存就高。那么如果系统数据是4周，实际交期是3周是否意味着更好？也不是。这意味着公司会提前下订单，增加了公司的风险；物料会提前到，同样增加了公司的库存。

对于企业来说，采购前置期要按照供应商的实际能力来计算。有个企业为了降低公司的风险，想系统地缩短采购前置期，就一刀切，来个霸王硬上弓，把所有的采购前置期都设置为4周。而供应商的能力达不到，一方面采购不得不习惯性地催货，另一方面使得系统里的供应日期不可靠，直接影响到物料的齐套率，决定了生产计划最多只能按周协同。协同越是粗放，生产计划就越不准确，库存越高，而生产资源的浪费就越大。比如在只能达到周协同的情况下，这意味着物料到达的精度是1周，可能是星期一，也可能是星期五，生产排程就很困难，企业就不得不看料下单，有什么料，就做什么活，经常出现白天工人停工待料，晚上加班加点的情况，生产成本就这么上去了。

再说BOM的完整度与准确度。在管理粗放的企业，特别是快速发展中的企业，产品的BOM维护往往不准确，比如有些次要物料和关键的长周期物料往往没有配置进去，或者实际物料变了，而BOM却没有更新。那按照BOM运行MRP来计算物料需求，其准确度就可想而知，导致要么短缺，要么过剩。与采购前置期相比，BOM问题更加难对付，因为它牵扯公司的两大主干流程：新产品开发和集成供应链流程。

按照新产品开发流程，产品到了一定阶段就需要做相应的BOM维护，这在很多企业是设计人员的活儿。实际操作中，设计人员整天忙于赶进度，处理质量问题，BOM维护就成了低优先级的活儿，没有及时做，或者做得不够好，给后续的生产和物料准备制造了大麻烦。再比如在集成供应链流程里，销售到了一定阶段就得敲定特殊配置的BOM，这些料号往往是长周期物料，依赖于成品层次的独立需求计划。成品的需求计划往往没法及时制订，导致这些长周期物料不能及时配置到客户订单的BOM中，供应链的后续问题就挺多。更大的问题是，销售和设计是供应链的两大内部客户，处于强势地位，供应链很难驱动他们更新BOM，就只能采取各种手工方式弥补，准确度更低、成本更高。

至于库存数据，则是众多本土企业的心腹大患。我访问企业，有一个保留问题就是：你们相信ERP里的库存数据吗？如果答案是不相信的话，那这个企业的生产计划八成不会好到哪里去。对制造企业来说，库存不准，就连ERP里最基本的MRP都不能运行。在很多本土企业，MRP是在Excel里运行，然后把结果导入ERP，ERP就成了个昂贵的数据库和谁也没法绕过的障碍，制造的麻烦比解决的问题还多。

库存数据不准确，表面上是系统和数据的问题，其实是流程问题。比如信息流和产品流不匹配：料领了，但手续没办，账没记，以后有时间了再补吧。结果你知道，有些事情是永远都没时间做的。缺乏基本的跨职能监督是另一个原因。比如采购兼管原材料库存，生产兼管成品库存，缺乏基本的监督与制衡，库存数据很容易失真。有些ERP软件也是根源。我访问的一个公司，该公司假定所有需求都由客户订单驱动，BOM打开，所有的需求都是净需求，根本不看系统里是否已经有库存：他们认为即使有，也是安全库存，不应该去动它。这假设当然是错的：以前预测失败，多余库存会存在；最小订货量也可能造成多余库存，怎么就能不理呢？当然，库存操作过程中，员工不专心、操作失误，也是库存数据不准的重要原因。限于篇幅，这里不予细讲。

不幸的家庭各有各的不幸。对一个公司来说，库存可以说是所有不幸的聚焦点，几乎所有的问题都会在库存上体现出来，这里就不再详细阐述。但结果是既定的：你就是没法相信库存数据，搞得制造企业连最基本的MRP也没法在ERP里运行，可以说是一大奇观。想想看，成千上万的料号，MRP需要多少工作量，得花掉计划员多少时间手工运行啊，哪会有多少时间留给真正的计划工作呢？