宝洁的库存管理变革.docx

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宝洁的库存管理变革

宝洁的库存管理变革

问题：

这边厢库存堆积，那边厢产品脱销。

解决：

打造灵活应变、顾客导向的供应链。

FredSeibel、LarryKellam者

对绝大部分公司来说，分销体系中的大量库存都是个令人头

疼的问题，因为它占用了巨大的流动资金。

对于宝洁（P&G）来说，这意味着38亿美元的成本。

小修小补不足以为库存问题提供突破性的解决方

为激进的方法，打造了一个灵活性和适应性更高、以顾客为中心的供应网络。

几年前，有两个数字让宝洁的高层寝食难安。

一个是库存数

据：

在宝洁的分销体系中，有价值38亿美元的库存。

另

个是脱销量。

在零售店或折扣店中最重要的2,000种商品中，任何时刻都有11%的商品脱销。

宝洁的产品在其中占有相当的比重。

有时没找到所需商品的客户会推迟购买，但很多客

户会买别的品牌或干脆什么都不买。

令人不解的是，系统中的大量库存并未降低脱销量。

统表明有货，库存管理人员却无法找到佳洁士牙膏或

Charmin纸巾的包装箱。

库存堆积如山，而顾客却经常买不到宝洁的产品。

虽然尽了很大努力，公司尝试过的对策都无法永久

地改变这一矛盾。

于是，宝洁的经理们开始探索更激进的、突破性的解决方法。

宝洁定下了目标：

在不恶化脱销问题的前提下，减少10亿美元库存。

这是在三年前的故事。

去年，宝洁的库存成本下降

fIt

步

了，并预期今年会进一步下降6亿美元。

不仅如此，宝洁在通往动态生产、规划和供应系统的道路上更进了一步，离成为具有适应性的企业的目标也越来越近了。

如果说宝洁过去采取的是"批量"流程，生产周期很长并造成库存堆积，新的宝洁则更趋向于根据需求来生产。

合作：

寻求适应性

几年前，宝洁的经理人花三天时间拜访了好几个公司，接触研究人员和咨询顾问，寻求供应链管理中最近的创新。

其中

个公司是BiosGroup，这是一家利用新科技解决复杂商业问题的咨询及软件开发公司。

刘易斯（JohnLewis）是当时宝洁的物流副总裁，他很欣赏BiosGroup的合伙创始人、理论生物学家考夫曼（StuartKauffman）所著的《宇宙为家》

书。

在此书中，考夫曼研究了类混沌状态的生物领域中的"自组织"的潜在原则，并探讨了如何将这些原则应用在其他的领域（从进化论的观点来说，自组织是指一个系统在遗传、变异和优胜劣汰机制的作用下，组织结构和运行模式不断地

自我完善，从而不断提高其对于环境的适应能力的过程---编

并在这

者注）。

BiosGroup将供应链看作复杂的适应性系统，

方面进行了领先的探索。

他们的一个专长领域是创建电脑模型，证明企业如何模仿自然界的自组织，分析各种刺激源如何影响这些模型，并提出战略手段提高企业的效率。

急剧变化的环境要求宝洁公司的管理层变得更加敏

捷、快速和高效，公司意识到，必须拥有更加具有适应性的供应链。

而现有的做法无法缩短订货至发货的循环周期，削减不必要的安全存货（safetyinventory，是指公司为了避免供

应短缺而保留在手上的超出定购量的库存），并且向快速流通配送（flow-through）的方向转变。

传统的供应链管理方法无法降低库存，而BiosGroup

则可能帮助宝洁做到这一点，为此宝洁要求BiosGroup将库存减少50%。

以往的供应链管理软件提供了允许企业规划和管理

解决方案却大相径庭。

该公司的研究人员创建了一个模型，形象地描绘了虚拟世界里产品在系统中的流动。

通过创建和操纵这一虚拟世界，BiosGroup和宝洁能比以前更准确地测量各种需求变化和分销决策的影响。

建模：

模拟供应链为了模拟宝洁的供应链，BiosGroup运用了被称为"基于供应链实体（agent）的建模"技术。

在模型建立的过程中，小的软件模块代表了系统中各种实体组成部分。

一个实体代表生产线，其他实体则代表货车、仓库、客户和消费者。

BiosGroup首先为去头屑洗发水产品建立了运输和后勤模型。

模型代表了一个理想的情形，其中的消费者每天都

在同样的商店购物，每次购买一瓶洗发水，支付同样的价格。

在这个理想世界中，每件事情都有条不紊地平稳发展着，供应链就像瑞士手表一般以精确和可预测的方式工作。

BiosGroup公司将这种效率称为"层流（LaminarFlow）"---这是一个流体力学的术语，物理学的这个分支研究的是水和其他液体的运动和作用。

为了更好地理解层流的概念，请想象一条安静的河

流，没有激流或瀑布，一切都平稳地向前流动。

而如果是湍流"，水的流动就很难预料，要么突然停止，或者发生其他改变。

如果它停止，就像一个划独木舟的人突然被困在漩涡中。

商业上类似的情况则是存货在仓库中堆积。

层流可以防止堆积；在任何时候，一切都流畅地移动。

纯粹的层流在供应链中是不可能实现的，但它可以作为一个目标。

在创建了在消费者方面没有不稳定状况的理想模型

后，BiosGroup开始引入不稳定性，并测量其影响。

这被称为"基于事件的模拟器"，这些模型是根据消费者行为的概率分布（比如他们何时购物、购买多少）以及货架的状态（即产品是否脱销）来建立的。

该模拟器也来自特别促销活动的概率分布：

当产品

为通常价格时，一个消费者会买一个产品，而当产品是特价时，他可能购买两到三个。

BiosGroup也考虑了在宝洁洗发水脱销时，消费者购买竞争对手的产品的可能性等等，力图把握供给和需求的复杂性。

当模型中加入了真实世界的不稳定性，BiosGroup便

能测量，当宝洁变动供应链的各部分，整个系统会如何表现。

该项目团队进行了数千次模拟，希望向宝洁展示，应如何做出改善，以求变得更有效率并将存货成本减半。

突破：

惯例的束缚

车商品时给予折价的做法。

定价政策基于一个很简单的问题：

如何优化运输成本。

道理是显而易见的，只要把货车装满就能用最少的车辆来运送货物。

因此，为了减少成本，货车应完全装满，并应采取价格刺激来鼓励客户购买整车数量的商品。

然而，这一政策有重要的缺陷。

宝洁的客户经常推

迟订货，直到他们能购买整车货物，甚至因此导致脱销也在所不惜。

也就是说，宝洁从不为不到满车的货品提供折扣。

最后宝洁认识到，这种不灵活的做法事实上既损害了宝洁自身，又对客户不利。

于是，BiosGroup分析了如果宝洁在装车要求上灵活

处理时会发生什么情况。

结果清楚地表明，当客户必须遵守严格的规则---即必须订购整车货品时，他们承担了高于其需

求的存货，因为他们倾向于把需求量"化零为整"之后再下订单。

这一多余的存货导致两个主要问题。

是产品老化：

如果渠道中有太多库存，客户必须

在市场营销周期的末尾从零售商处回收，而增加的产品处理导致更多的货物受损。

此外，与通常的逻辑相反，多余的库存事实上导致产品难以获得，因为零售商的库存空间有限，而产品如果淹没在拥挤的仓库中就更难找到了。

BiosGroup咨询公司还发现，像沃尔格林（Walgreens，

美国著名零售商）或者Safeway（英国著名零售商）这样的客户，当它们每次不得不等待订货量的累积以便装满货车时，宝洁都丢失了一些重要的数据，它无法得知真正的需求。

此外，客户可能将订货推迟到真正需要进货时，从而造成脱销状况。

要求客户大量订货的政策在减少运输成本方面有帮助，但它却阻碍了供应链的其他部分。

研究表明，如果宝洁允许客户更及时地订货，并且

稍微放松有关满车的限制，会产生令人惊讶的效果。

虽然宝洁将不得不让并未装满的货车发货，并因此大幅增加运输成本，但允许火车只装满95%时，将把系统的总体不稳定性降低30%之多。

宝洁的建模工作使得公司对此问题的看法来了个180度的大转弯，从要求满车装载到认识到不将货车装满的好处。

另一个分析领域是后期分销。

在后期分销流程中，

商店每晚检查其存货，每天将需求发送到总部。

如果商店经理在一周的开始阶段发现卖出了三瓶潘婷洗发水，他便将订单发送给总部，总部将订单转送到宝洁---但这一产品从分销体系中返回要花7到10天。

很多零售商在商品到达分销中心时会严格按照商店

的订货量装运。

但那时数据可能已经是10天前的，商店处于与其在订货时完全不同的存货状况。

因此BiosGroup分析

了如果送货车到达城里的所有零售商，从库存过多的商店装货送到库存不足的商店时的情形。

这就像小镇里拥有两三家店面的杂货店，商品每周

送一次，员工开着卡车在店面间来回平衡库存。

现在，有了能提供先进的透明度的软件和流动性良好的分销中心，就能向着按需运送而不是按订单运送的理想状况靠近。

解决：

顾客导向，按需生产在BiosGroup建模的基础上，宝洁开始建立消费者驱动的供应网络。

"顾客驱动"这一称呼本身就反映了宝洁进行了重大的重新定位。

首先，现在供应链始于消费者而非供应者。

宝

洁所做的一切都是为了满足消费者需求，因此"供应链"的称呼其实是措词不当的；宝洁的新流程并非围绕供应方，并且也非链状。

"链"意味着长时间的按顺序的交接，对于这一流程，这恰恰是错误的术语。

而宝洁正在建造的，是能灵活改变、快速适应的网络。

宝洁通过与BiosGroup共同工作，正在建立有着多个组成部分的系统，并正在开始采取以下的举措：

建立实时需求启动装置。

例如，可以从零售商的条

码扫描器上直接获取销售点的信息。

宝洁99%的美国客户使用电子订货，这使宝洁能在销售发生后5到7天获得实际的销售数据。

为了寻求更快地得到这一关键数据的方法，宝洁成为了产品电子条码（EPC）的创始赞助人，这一产品基于无线射频识别技术（RFID）。

EPC将出现在运货台、装货箱和每个消费商品上，商店内的条码扫描器会将此信息传送到

个无线传感网络；制造商也能随时了解消费者何时购买了

50

产品。

麻省理工学院自动ID中心正在与包括宝洁在内的多个赞助商一起开发EPC。

宝洁也正在50个零售店中进行另一种销售点系统的

试验计划，这几乎已成为推广普及的市场化产品。

通过这计划，宝洁发现，更好的信息获取系统能将11%的脱销率下降为2%到3%。

改变规划和生产产品的方式。

宝洁认识到，为达成这一目标，通过与其ERP系统供应商SAP公司共同开发具有适应性的资源规划模型，他们便可以在得到实时或接近实时的信息的情况下每天2到3次更新规划，而不是每天进行

次批量规划。

目前，宝洁已在其最大量的库存单位（SKU）

中实现了30%的按需生产系统。

放宽传统规则的限制。

对于低于整车的送货量，宝

洁的管理层决定以最大10%的幅度调整满车装运规则。

公司在西海岸的一个客户仓库进行试验：

运送整箱的商品，不加以成本上的障碍，并监控效果。

目前的变化表明系统的总体不稳定性在下降。

所有的一切汇聚到了一起：

更少量但更容易取得的

存货减少了脱销率，优化的客户需求信息导致更好的产品流动和更少的库存。

不少宝洁的经理曾经怀疑按需生产是不是

供应链问题的对症良药，但他们无法突破公司内部建立的长的建模结果面前，高层管理人员态度改变了。

对于宝洁，这意味着巨大的变革：

对生产做更快的改变，缩短生产周期，这些将要花费大量的投资。

宝洁与美国零售客户有约75个同类项目正在进行，并计划与BiosGroup再次合作。

在完全实施这一项目之前，这个消费产品巨头希望开始为下一代项目进行建模。

事实上，在第一阶段的末尾，宝洁对BiosGroup进行了投资。

宝洁今天的项目将在两到三年后完全展开。

宝洁想继续做行业的领导者，他们相信B