快速降库存的绿色方法 - 生产优先级重构

及时交货率(OTIF, On Time In Full)和库存周转率(ITO, Inventory Turn Over Rate)是供应链管理最重要的两个指标。有效地控制库存，可以为企业节省仓储成本和资金占用成本；库存控制既是目的，也是行为，而往往在很多关键时间点——爆仓的时候，临近年底的时候，高层管理者更多关注的时候，降库存就变成了一项“运动”。

于是很多供应链职业经理人习惯于在这些时间点上，通过降低安全库存，或者紧急报废超龄/呆滞库存的方式来走捷径。其结果往往伴随着OTIF的下降--缺货产生；以及事后库存的反弹，即又一轮超龄/呆滞库存的增加。

治标不治本。

治本的方法其实大家也都知道，无非就是提高预测准确率，缩短制造提前期，制定合理的供应策略，以及定期做库控分析来监控库存状态。

但是知易行难，以上种种，仅仅只是“预测准确率的提升”就已经是很难的项目；而且库存周转率是结果指标，只是预测做得好还不够，要路径上的每一项都做好，最后才会有健康高效的数字反映在库存上。

那么在治标和治本之间，有没有第三种方式，在不影响交货的情况下，可以快速、健康、稳定地降库存呢?

笔者在某Gartner Top15的公司工作时，曾经使用过一套非常巧妙的方法——“生产优先级重构”，在特定的应用场景下，确实是有立竿见影的效果。

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实际的业务场景是在传统制造行业，产品的推拉结合点在成品层级，即按预测生产（将预测转化成向工厂采购的订单数量）。

在MRP（物料需求计划）的计算逻辑中，如图1案例所示：

 图1（点开横屏看大图）

向前消耗销售订单、向后消耗预测作为需求，减去库存，加上在途补货的数量，就可以得到未来每一天的预测库存；

当预测库存开始为负数时，系统会提前一个lead-time的周期触发采购申请/计划订单作为补货建议；

而不同的产品补多少，什么时间补，以及对未来预测库存水位的控制，则是供应计划员水准高低的重要分水岭。

当采购订单被下发到工厂之后，工厂准时足量地安排生产，供应计划员跟踪交货情况，这是传统补货模式的运作流程；而“生产优先级重构”对于实际生产数量的计算则会更加精细，在采购订单产生时我们就会开始对补货数量的来源进行拆分。

图2

如图2案例可见，20K的采购订单数量被分为了三个部分：

1) 其中5.7K是已有销售订单的，即为销售订单生产；

2) 10K是因为安全库存被击穿导致的，即为补安全库存生产；

3) 20K–5.7K–10K的剩余部分，我们可以倒推出来，这部分的4.3K是为预测而生产的。

从生产优先级程度上来看：

销售订单生产 > 为补安全库存生产 > 为预测生产

图3

在实际操作中，我们按照销售订单不同的交期要求，对“为销售订单生产”的部分进行汇总，并分别列出相同格式的”为补安全库存生产”和“为预测生产”；将所有的信息集成到供应链控制塔中的可视化面板中，链接ERP系统的数据库，对销售订单、库存和在途等数据进行定时刷新并重新计算。

例如这个产品的采购订单依然是20K，但是随着销售订单的增加，“为销售订单生产”的数量会从5.7K变成6K；那么同样的，在采购订单总数没有变化的情况下，真实的需求增加了，不确定的需求就会减少，所以在可视化的界面中，“为预测生产”的数量就会从4.3K下降到4K；一线排产的生产计划员就可以快速捕捉到这个信息，并从容地调整后续生产计划，确保真实的需求被优先生产出来。

图4

总结来说，“生产优先级重构”对库存控制的重要意义在于: 

1)通过每日的数据刷新，不断地将不确定的需求(预测)延后；优先生产确定的需求(已有实际销售订单的数量)，在及时交货率不受影响的情况下，有效地减少了因为预测不准带来的库存高企和呆滞库存；

2)有效提升了半成品的利用率，同时也提高了对客户的及时交货率，降低了半成品库存。