供应链管理的软肋

■安南斯·拉曼(Ananth Raman) 

尼科尔·德霍拉提斯(Nicle DeHoratius) 

泽伊内普·托恩(Zeynep Ton)   

供应接管理已成为企业竞争的关键领域，但许多企业的供应接管理系统却远远没能发挥其应有的作用。哈佛商学院的拉曼教授等对这一现象作了研究，他们发现，核心数据不准确是根本原因。遗憾的是，许多企业没有认识到这一点，它们在日常管理中的疏忽，使得数据准确性问题成为供应接管理的“软肋”。   

怎样才能保证数据准确性，把这个“软肋”问题彻底解决呢?联邦快速是以“快速、准确”驰名的快递业翘楚，该公司的中国及中太平洋区地区副总裁陈嘉良，将与你分享他们在数据管理上的宝贵经验。

自从零售商在收银机上安装了条形码扫描器后，我们似乎看到了一个供应链管理的美丽新世界：商店可以自动追踪商品的流向，并且可以通过电子方式发出精确的补货订单；供应商可以根据实时的需求量数据同步更新生产计划；仓库里的库存量可以大大降低，顾客也将很少遇到缺货。   

上面描绘的是一个美好的前景，而且也有可能变成现实。然而，要想美梦成真，零售商首先得重新审视自己以往的做法。在深入研究了35家主要的零售商后，我们发现，供应链管理中最核心的数据常常极不准确。   

有一家在数据处理方面素来享有盛名的零售公司，其管理人员号称他们的数据“准确率为99％”。然而，现场审计却发现，该公司下属的商店中，有2／3的存货单位(stock—keeping un认简称SKU)的实际存货量与库存记录不符。我们估计，这些错误使该公司的整体利润降低了10％，因为要么库存太多，增加了成本，要么商品脱销，减少了销售收入。   

即使一家商店的库存信息从技术层面来讲是正确无误的，但它也可能因为员工常把商品放错地方而出现数据不准确的问题。我们在另一家知名的零售连锁店发现，当顾客在服务台询问某些商品信息时，16％的存货单位被说成是“已脱销”，但实际上商店里有这些商品，只不过在仓库或在售货楼层放错了地方而已。我们预计，“脱销假象”(phantom stockouts)使公司的赢利能力减少了25％。   

为什么数据如此不准确呢?问题可能部分出自人类的本性。想想收银员收银时的情景吧。如果客户购买了价格相同的桃子酸奶、橙子酸奶和草萄酸奶，收银员往往只对其中一种酸奶，比如桃子酸奶，扫描三遗。结果，商店的库存系统会显示桃子酸奶减少了三个单位，而其他两种酸奶的库存数没有变化。商店的管理人员往往只检查收银员的收银速度，而不关心收银的准确性，这就使数据不准的问题更加严重。实际上，大多数商店安装扫描器主要是为了节省人力，而不是为了获得更准确的数据。   

对于库存数据不准确的问题，零售商的配送中心(dlshbution cen·ter)也要负部分责任。有家零售商检查自己新开的一家商店的现有商品时，发现库存系统中，竟然有29％的存货单位的商品数量记录有误，与实际可供货数量的平均偏差达到25％。可以看出，配送中心的货物分拣员在整理商店的存货单位时显然是粗心大意了。   

下面的事实再一次说明公司管理不善使问题更加糟糕。我们发现，对于商店来说，从生产商直接收到的商品，发生差错的概率远远低于从公司配送中心收到商品的差错率。为什么会这样呢?原因是，为了尽可能减少公司在内部调配商品方面的书面工作以及相应的审计费用，对于配送中心的商品运送错误，如果价值在一定数量以下，零售公司并不鼓励商店经理报告。由此造成的结果是，经理们根本没有动力去认真核对配送中心送货是否准确。而另一方面，商店经理如果能及时发现生产商的错误就能得到公司的表彰，因此，他们自然会很仔细地检查生产商的发货情况。   

不幸的是，能够帮助商店提高库存数据准确性的活动——定期盘点库存——常常是出于其他日的。大多数商店仅仅为了财务目的而盘存，以测量货物由于丢失或被窃而“缩水”(shrink)的情况。这表明，他们是以商品的价值而非数量来进行盘存的。如果发现库存总价值和库存系统报告的数据大致相当，经理们就会非常高兴，哪伯报告中存货单位的组合情况和实际有很大的出入。 

奖励快速收银、减少书面工作以及盘点库存价值，这都是很好的用意，但是这样做却在无意中破坏了供应链数据的准确性。在解决数据不准确的问题之前，商店经理们必须了解自己的行为和政策可能会怎样歪曲数据。哪怕仅仅做到这一点也将是一大进步，因为目前经理们几乎意识不到问题的严重性。例如，在我们研究的零售连锁店，许多经理对我们的发现感到震惊。只有当公司意识到问题的严重程度以及其对公司利润造成的影响时，它们才会开始反思自己的做法。   

此外，经理们可以利用库存数据作为重大决策的依据，以此来推动公司改进库存报告的质量。但这里存在一个“先有鸡还是先有蛋”的问题：如果库存数据派不上重要用途，那么商店经理们就没有压力去提高数据的质量，但是在数据质量得以提高之前，零售商和供应商是不会依赖这些数据的。不过，数据质量确实可以提高：我们看到，在同一家零售连锁店，其中有一些商店的数据错误率明显低于另一些商店。现在到了为改进未来的库存数据而共同努力的时候了。   

■翻译：马苏芹