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李千锦：3-23 库存增加 原油上下求索40美元
发表于 3&天前
涨跌互现，美原油微跌0.33%；布伦特原油收在43.34，涨幅0.63%。现货重油开盘在1976，日内波动53个点，美盘时段刷新日内高点1995，尾盘收在1975，跌幅0.25%。市场综述3月18日当周API原油库存大增880万桶至5.318亿桶。伊拉克部发言人：伊拉克将接受冻产协议。美国3月Markit制造业PMI初值从2月终值51.3微升至51.4，但不及预期值51.9。阿尔及利亚称将会参加4月多哈产油国冻产会议。李千锦原油基本面综述美国石油学会（API），上周美国原油库存大幅增加880万桶，而汽油和精炼油库存则双双录得减少，原油商业库存数据持续增加，供应过剩情况再次出现恶化，但原油产成品汽油及精炼油库存减少，暗指下游需求量增多，原油未来需求量有望增加。多哈会议将于4月17日召开，伊拉克表态将接受冻产协议，利比亚不计划参加会议，市场对多哈冻产会议期望值逐渐升高，原油供过于求困境的解决迫在眉睫。原油回到40附近后，上冲待新的刺激信息，下行遇阻多哈冻产会议预期，横盘走势较为明显。李千锦原油技术面分析现货重油日K线图本人认为，现货重油亚盘时段围绕日内均线于区间来回整理；欧盘时段震荡下行，由1980回落至日内低点1942；美盘时段快速反弹并刷新日内高点1995，尾盘回踩日均线收盘在1975。现货重油位于重要支撑位1860上方运行，但上方受制于2000阻力位，短期看，近期1900一线没有被跌破时，继续保持逢回调做多的思路。MACD双线缩口上行，红柱缩短，中线多头力量有减退迹象；KDJ三线粘合呈水平方向运行，短期方向不明；RSI三线趋近呈水平方向运行，短期方向待进一步确定。综合看，短期方向不明，而中期多头力量有减弱迹象时，多观望，待方向确认后进一步入场，激进者可保持逢回调做多。现货重油分时走势图李千锦原油交易策略支撑位：；阻力位：；激进者，在1930附近入场多单，目标位2020，止损位1900。行情瞬息万变，即时建议请**本人。稳健者，观望为主。今日重点关注重要数据一览表近期期货市场、股票市场运行方向变动较大，尤其大宗商品涨跌互现，谨防引起油价跟涨跟跌，李千锦建议各位投资者轻仓短线操作为主，严格止盈止损。备注说明：1、趋势为王，顺势而为，逆势为亡；2、建立头寸必设止损，不要存在侥幸；3、日内行情变化莫测，如有变化，请关注相关评论，以及及时咨询本人。
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3月25日耶稣占领上空，静等下周沥青抄底见
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在这个市场上面,选择永远大于努力,跟对老师,跟对单子,单子做稳,钱才能积少成多!如果你还在白银投资市场里面亏损,或者还在为找
李千锦：程序员出身，逻辑严谨，精于计算，以稳健著称，现任TOPS首席分析师，汇金宝金牌分析师。
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Powered by &在超过24年的时间里，Demand Solutions帮助数以千计的客户实现了库存管理水平的优化，整理出了10大最常见者，并一一罗列出其“症状”，以便让企业能更容易进行错误诊断。随后还给出了实用解决方案，以帮助公司解决这些问题，从而着手降低库存相关成本，并减少这些问题对绩效造成的损害。误区之一：绩效考核面过窄　　症状：　　过于偏重预测：在试图提高供应链绩效的时候，公司通常会从调整预测管理流程入手。但在不了解你的需求以及预测误差的根源时，这是不明智的做法。如果过分强调预测的准确性，则即使预测准确性提高，补给率和库存周转率都不会获得改善。　　对客户服务或库存周转率缺乏评估：只有持续给客户提供令其满意的服务，公司才能实现长期、可持续发展。不过，管理库存的人通常并不了解客户需求是否得到了很好的满足。同样的，如果不了解库存在“价值创造和传递”的过程中周转的速度，公司也无法管理库存水平。　　日常规划常常是基于订单缺货量统计：这完全是一种被动行为模式。快速变化的今日市场要求企业积极进行库存规划，以满足当前需求。如果客户的需求总是无法在其指定的时段内满足，他们就会转投竞争对手的怀抱。　　解决方案：　　追踪所有产品线的补给率和库存周转率：产品经理应当始终掌握这些指标。补给率应当每天进行量度，库存周转率的量度则应根据销售和产品周期而调整。重要的是，经理必须追踪这些指标并加以改善。　　制定符合实际的预测误差指标：在不出现SKU（库存量单位）缺货的前提下，你需要就你所能接受的预测误差制定切实的指标。通常各公司预测的结果误差为±10%，相当于两天左右的库存。考虑到公司常常有数周或数月的库存，这是个很小的数字。有效的预测管理和库存规划需要准确的数据，因此精确的预测误差指标是必不可少的。误区之二：让资质不足的员工管理库存　　症状：　　一种“我们公司不一样，因为”的情绪：每家公司都面临库存规划方面的挑战（例如需求浮动）。不能从战略库存管理中受益的公司是不存在的。　　分散库存管理：如果让未受过专门的仓库管理培训的仓库管理者、办公室职员和其他员工来做库存管理方面的决策，那么可以肯定，库存浪费将充斥于整个流程。采用这种模型的公司通常没有明确的库存规划目标或战略。　　缺乏正式的培训项目或与专业同行的互动：库存管理是一项专业技能，需要从业人员事先接受相应培训，并在实际操作中不断进行学习。　　强调“购买”过于规划：买家进行采购，但规划者进行战略决策以达成目标。纯粹从&购买&角度来考虑库存规划意味着每天都可能会丧失改进的机会和财务上的收益。　解决方案：　　认识到库存管理需要专业技能，并进行相应的招聘和培训：正如财务报表上有着相当可观数量流动资金的公司会聘请专业投资顾问一样，有着相当可观数量库存资产的公司也应当拥有专业的库存经理。　　为库存管理理清责任：公司常常无法回答这样一个问题：&谁负责使库存水平支持战略目标的实现？&如果没人承担这一职责，那么这些库存规划目标将永远无法实现。　　尽可能集中进行库存规划：这能提高流程标准化程度，并让库存更透明，便于进行一致的管理。误区之三：预测管理缺乏规范的流程　　症状：　　没人对预测管理流程负责，但每个人都对预测有诸多诟病：说到库存管理，如果没有人对预测的准确度负责，组织将永远无法获得准确的预测。　　太多的无效预测和/或不准确的预测：这通常反映出预测管理流程中缺乏协作以及（来自内外部的）反馈。如果无法获得准确的信息反馈，就不会有准确的预测。　　通过调整预测来管理库存：库存过多时人们的自然反应通常是调低预测，从而让系统消耗掉多余库存。与其他问题相比，这一做法将使得库存规划与客户需求脱节，存在完不成订单的风险，有可能影响客户满意度。　解决方案：　　将预测管理设为全职岗位：如果不希望指定某个人来做，那就把这项工作指派给一两个知道预测需要借助协作来完成的员工。　　在销售和运营规划（S&OP）会议之前举行每月预测协作会议：在这一会议中，公司高管应当审核、调整（如需要）和批准每月销售预测，最好是以产品系列为单位。　　除非你知道一些信息是规划人员所不知道的，你才能推翻预测结果。各公司推翻预测的理由经常都是错误的，例如&直觉&或&让数字显得更合理&.这是无视客户实际需求进行规划。　　实施确保预测准确性的措施：让维持预测准确性的员工或部门担起责任，这也是持续不断地改进预测管理和库存规划的前提之一。误区之四：不在内部进行沟通　　症状：　　诸如促销和新品上市这样的突然性事件没有传达到所有相关部门：为了让所有职能部门支持战略库存管理目标，这些部门的经理必须掌握关于预测管理和库存规划的最新信息。如果做不到这一点，那么公司内部可能没有S&OP流程或该流程效率不高。　　“一劳永逸”式销售预测：公司有时会错误地给予其预测管理软件系统完全的信任，以为他们不需要检查数据或进行调整。你要小心这种想法。需求是会改变的，因此预测也应该进行调整。　　没有整合信息/存在多套不同的数字：这种情况的出现往往是由于公司各部门各自为政，部门经理并未一起做规划。举例来说，负责库存补货的部门与销售部门使用的预测数字不一样。与此同时，财务部门使用的预测数字又是另一套。　解决方案：　　使用“真正的”S&OP流程：召集 会议，以就当月规划达成共识，包括需求端（销售和运营）和供应端（生产、采购）。　　在公司的业务方案中明确责任：确保这些方案中的所有措施都符合公司的整体战略目标。误区之五：不与客户对话　　症状：　　为大客户服务时手忙脚乱：我们常在服务于大宗采购商的公司看到这种现象。每个人都等着这类大宗订单来了之后才开始规划。讽刺的是，整体的客户满意度却因为这种随意性的规划而受到影响。　　“要命”的意外采购订单：这说的是那些无法预见、让整个系统压力大增的订单。频繁临时调度资源（例如加班、加急）会降低这些意外订单的利润空间。　　订单周期不规律：尽管需求变动是必然的，但作为最佳客户是不应该出现这种情况的。同样地，供应商应当了解其最佳客户的促销日程安排，并根据其峰值进行规划。　　解决方案：　　定期与客户交流和拜访客户：供应商库存规划人员应当定期拜访客户，以了解驱使客户补货的因素；然后创建内部流程以配合其补货节奏。　　与关键客户共同开展协作预测和/或制定补货计划：例如消费者商品行业的协作规划/预测/补货（CPFR）就是基于合并库存或预测的补货技巧。另一个常见项目即为供应商管理库存（VMI），让供应商负责管理客户库存。误区之六：强推预算　　症状：　　公司上下以“预算”为当务之急：投入大量资源（时间和精力）做规划和更新年度预算；然后由预算推动决策。这种思想一般是由高层自上而下灌输的。　　不愿从事SKU（库存量单位）层面琐碎的预测工作：这一现象通常会伴随公司对预算的极度重视出现。公司让预算凌驾于各产品系列的销售预测之上，却自认为是进行了合理规划。这种&假S&OP&流程往往会导致极端不准确的库存规划。　　解决方案：　　衡量预算与滚动销售预测之间的差异：差异的存在是不可避免的。最有利的做法是通过库存管理技巧处理这一差异，而非强制通过预算来决定SKU（库存量单位）层面的预测。如果差异太大，改变预算，而不是改变预测。与预算相比，预测可能更接近真实情况。误区之七：使用再订货点管理库存　　症状：　　使用spreadsheet软件系统管理库存和/或使用经济订货点/经济订货批量（EOP/EOQ）：这些方法不能让你了解客户需求，而客户需求是做预测需要的关键信息；这种对客户需求的不了解必然会导致过剩库存和对客户需求响应不及。　　制作和配送部门使用不同的数字：这反映出配送库存并未与生产日程安排相关联。　　未向供应商提供信息：这意味着你再一次错过了利用战略库存规划来降低成本、提高绩效的机会。一般来说，供应商和客户均能从协作库存管理中受益。 　　解决方案：　　采用阶段性库存规划：使用来自规划和配送信息系统的信息开始进行长期规划。公司不仅应当知道今天的库存需求，还要提前知道数周以后的需求。有了这些信息，就可以管理送货时间、整车载货量和其他变量，以最低的成本获得最佳的客户响应度。　　采用阶段性产品生产日程规划：这是同一个概念，但这种前瞻性的信息将提供给供应商。误区之八：分散于各处的SKU（库存量单位）过多　　症状：　　急于完成C类（小批量）产品的订单；或不再适用二八定律：SKU泛滥的情况通常会随着时间推移而逐渐显现，企业需要对之进行精简。SKU泛滥已造成严重问题的关键标志，就是完成较低批量产品的订单总是会造成混乱；并且/或者不再由20%的产品产生80%的销售业绩。　　无库存政策：如果有库存政策，企业就要根据流程控制原则来决定是否在某个特定的配送中心储备某种产品。　　采购与理性规划对立：如果重视采购甚于规划，就没有人会追踪SKU水平。理性规划库存意味着当你决定储备某个产品，就必须提供理由。　　大量的SLOB（转运缓慢的废弃库存）和压缩库存活动：两者均显示库存过剩。　　解决方案：　　使用ABC分析法：这种分析法将按照产品的数量区分库存。根据数量进行分类储存会提高效率。　　根据物品流动速度制定库存计划：这种做法将库存决策只和库存规划挂钩，杜绝了随意储备库存。　　SKU合理化方案：使用这些方案定期精简SKU，包括SKU的数量和库存地点的数量。误区之九：用单一方式管理所有产品　症状：　　C类产品与A类产品的缺货同样糟糕：这种理由会导致C类库存过剩或A类库存不足，因为区别处理不同类别的库存产品才能满足效率上的要求。　　所有产品的库存目标都相同：这种做法是假设所有库存产品的消耗量和消耗速度都相同，这当然是不对的。制定这种目标的公司将耗费大量的时间消化C类库存。　　安全库存量固定不变：同样，这种做法也是假设所有库存产品的消耗量和消耗速度都相同，从而导致低效的库存规划。　　解决方案：　　使用ABC分析法，并将A类与B类和C类产品区分开来进行管理：如上文所述，只有这样才能让库存决策与真正的消费者需求挂上钩。　　应用安全时间而非安全库存：安全时间会根据预测需求自动增加安全库存，而安全库存只是固定不变的数值，必须人为进行设置，且不会考虑需求变化。误区之十：从未尝试新事物　症状：　　仍然试图使用EDI（电子数据交换系统）：新兴科技让我们能够更好地在预测管理和库存规划领域进行持续不断的协作改进。 没有采取新举措，与消费者或供应商实现电子联接：这种协作元素已经成为了企业保持竞争力的必备要素。客户也要求这么做。 没有人参加专业团体会议，极少关注培训：缺乏提升自我步的动力，员工就不会愿意接受改变。　解决方案：　　培养不断改进的心态，尝试新事物：重视持续的改进，而不是太在意新的、不一样的想法所带来的投资回报。允许试行低成本、低风险的做法，这会让员工明白你重视他们提出的意见和想法，不会在&试错&阶段因为失败而惩罚他们。　　与主要客户协作：与前些年相比，新技术让客户更容易地参与销售预测。这改善了预测管理和库存规划的准确度。　　与主要供应商共享采购时间表：公司不信任其供应商的日子已经一去不返。真正的协作需要大家保持畅通的交流。总结　尽管这十大误区是最常见的，但最大的错误是不愿从战略高度全面开展库存规划。如果你公司在满足客户需求方面每天忙于&救火&，那么你就在丢失客户，并错过新的销售机会。如今的业务都是实时进行的，这一事实意味着你要想有生意，就必须具备灵活性和响应速度，而库存水平实现优化后最明显的收益就是这两方面（还有降低成本）。　　尽量将C类产品集中于同一个配送中心：将这类库存合并于同一个地点使得企业可以按照数量分类管理库存，从而提高客户服务的效果和响应速度。　
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﹀﹀﹀那个时候的饭菜都是柴火烧最高库存量(成品)=最高日生产量×最短交付天数+安全系数/天 最低库存量(成品)=最低日生产量×最长交付天数都说仓库是电商企业运营的核心，仓库规模是评价一家电商运营成熟与否最“简单粗暴”的一个标准，虽然业界并不提倡单就范围来讲，SCM包含物流管理，SCM不仅要考虑物流管理，还要考虑资金、能源、信息等诸多方面；SCM注重结果近日，由中国物流与采购联合会主办，中物联冷链委、中国物流技术协会承办，海航冷链控股股份有限公司、海南省物流与据相关数据和机构统计，到2020年，我国供应链金融的市场规模可达14.98万亿元左右。可见，这是一个诱人又巨随着电商和物流行业的快速发展，自动化仓库建设的速度也在不断的加快。而在自动化仓库中仓储系统的发展离不开物流装中央综治办、公安部、国家邮政局联合召开全国视频座谈会，提出确保“收寄验视+实名收寄+过机安检”三项制度落地是伴随着电商的快速发展，快递业继续保持着年均50%左右的增速发展。与此前行业的抱团发展不同，在接连出台的政策支仓库工作需要很多步行工作，亚马逊做法就是让机器人代替人力完成步行——额，滚动——的任务去年12月，亚马逊利用1999年涉足O2O，2年烧掉12亿，2001年倒闭。曾经，Webvan是美国一家非常著名的网上杂货零售商，cangbaopingtai“仓宝在线”-中国在线仓储平台是中国领先的仓储物流服务运营商，致力于打造专注、专业、智能便捷的仓储物流服务平台。热门文章最新文章cangbaopingtai“仓宝在线”-中国在线仓储平台是中国领先的仓储物流服务运营商，致力于打造专注、专业、智能便捷的仓储物流服务平台。如何解决高库存与高缺货并存难题
如何解决高库存与高缺货并存难题
(选自《前沿供应链》第79期)
案例背景：
某卫生洁具（中国）有限公司库存问题凸显，总部和全国各地分支机构库存状况都在不断恶化，整个供应链计划体系存在某些不可忽视的缺陷，“高库存与高缺货并存”已经成为困扰公司上下领导层的主要问题。
销售总监：每个月我们都有大量的缺货，好不容易争取来的订单居然没货供应！每次都说库存高，但是缺货又如此频
繁，实在让人费解。
总经理：有生意做不成是最大的遗憾，这对我们的品牌和市场都是致命的打击！我们必须要搞清楚问题根源并且找出解决问题的方法。
供应链总监：针对公司库存管理方面的问题，我组织资源进行了为期一个月的调研，虽然没有经过细致分析，但也基本了解了目前公司的计划体系状况。我也在经理会议上详细报告了主要问题：
1、库存导向还是市场导向。公司传统的管理模式是以生产为中心，我们和客户间很少沟通与协作，虽然有销售预测，但是更注重企业内部生产过程和效率，而且以前市场相对稳定，所有的代理商都基本可控，生产计划是面向库存的，预测放在次要位置，逐渐导致了生产与市场需求脱节的现象；
2、缺乏集成导致供应链不可视。在传统的供应商、制造商、分销商、零售商和客户依次连接的供应链中，沿着供应链环节向上游移动，需求的不稳定性增加，预测准确度也相应降低。其中补充订货的决策及相应信息管理由库存使用者掌握，而库存供应者只是被动接受信息，响应周期长、库存积压风险大，导致制造商和零售商库存增加。
3、预测手段粗糙。经过对目前流程和工具的分析，我们发现目前的预测工作简直就是一个死循环!虽然能够真正了解自己产品需求的公司寥寥无几，但我们的高层销售管理者简直把预算数字当作了需求量。加上缺乏历史、市场和行业的数据，缺乏科学的逻辑和计算手段，我们的预测很大程度上基于人的经验和感觉。
4、信息系统缺陷。我们的ERP系统在管理需求尤其是把需求转化为生产计划方面有很大的缺陷。
5、如何进行销售考核？公司长期考核销售人员的销售数字，及从工厂发到代理商的数字，然而代理商是否真正卖出去，我们并不关心。虽然财务上我们已经结束了销售循环，但是作为公司业务主要部门的代理商实际变成了我们真实掌握市场情况的一个障碍，因为可能有大量的产品并没有到达消费者手中，而在代理商的仓库里，如果不考核售出数字及最终货物的去向，我们既不能帮助代理商改善库存，合理进货，同事也无法准备把握市场。
6、产品组合的管理。企业选择大规模生产或者停止生产某些产品时，无论短期还是长期都对库存有直接影响，同事对产品组合的管理手段会影响企业提供的产品数量，产品部件的通用性会影响企业的灵活性。然而需求量越多，安全库存的要求也就越高，从而导致了更多的库存。
针对上述的一系列问题我跟领导层详细阐述了新的计划系统的方案和要点:“在供应链的可视化和协同中，最有价值也是最迫切的部分应该是和客户的协同”，根据我提出的计划体系的项目从两个方面开始着手协调管理：
1、&组织方面：建立总部集中计划部门，负责收集销售部门提供的所有产品线信息，所有销售渠道的客户需求预测，根据需求预测制作生产计划并反馈各地。每月进行预测准确率的考核。鞋套补货，处理紧急订单，监控缺货状况。
2、&系统方面：供应链问题极为复杂而且相互作用。在错综复杂的现实当中，针对某一点的解决方案是无法从根本上解决问题的。配合当前公司正在实施的机遇INTERNET的供应链系统，把重点侧重于渠道库存管理，面向客户预测管理。通过管理客户的SELLIN、SELLOUT和客户的销售预测，纳入我们的机会体系库存信息共享，自动统计市场需求，作为工厂生产计划的依据，把面向库存生产的机会体系转变为面向市场和客户的协同计划体系。
经过三个月试运行，新的计划体系没有能够达到理想的效果，系统产生的数据并不完全可行，出现了诸如数据输入混乱、预测的精确度极低等问题。
李博士：该企业面临的问题，与所有企业在供应链上面临的问题一样——“高库存与高缺货并存”——这是供应链的基本规律，只不过在这家企业表现的尤为严重。供应链总监对公司库存管理出现的问题进行了深入分析，并总结出来6个方面的问题。但是仔细推敲，我们会发现这6个问题都是非常大的问题，每个问题都很难定义解决的程度和目标，都是需要长期不断的努力才能够解决的，而很难通过短期以项目的形式从根本上解决。这6个大问题的目标都比较模糊，很难采取针对性行动进行改进。虽然，问题分析的无可辩驳，而且各个部门都很关注和期望，但很难真正产生明显效果。
供应链总监把问题锁定在计划体系，并从组织和信息系统两个方面着手改善。计划体系是供应链运作的灵魂，抓住计划体系进行优化是非常准确的，但是着手的两个方面都不是解决问题的关键。从分析看，预测不准确是所有问题的关键，而“建立集中部门负责收集客户需求预测”以及建立“把重点侧重于渠道库存管理，面向客户预测管理”的信息系统，显然这些不能根本上解决预测不准确的难题，而只是解决问题的辅助手段。
销售预测是销售部门的责任，应该督促销售部门负起责任，对各区域销售预测结果进行考核，把预测结果作为发货参考依据迫使销售部门提高预测准确性才是解决问题的核心。供应链总监没有调动公司层面的资源，没有要求销售总监来提高销售预测准确性问题，而是选择了自己容易推动的建立收集预测信息部门，以及完善信息系统，这些难免有些本末倒置，“没有能够达到理想的效果”就在情理之中了。
仔细分析供应链总监分析的6个方面的问题，其实核心问题只有一个：销售预测准确度不高。总监分析的这6个问题，有四个半都与销售预测准确度不高有关，下面我们来一一分析：
问题1：库存导向还是市场导向，当然应该采取市场导向的思想，根据市场需求的预测来制定供应链运作计划，这是很容易判断的。但是销售预测准确是执行市场导向思路的前提，预测不准确，那就只好继续走库存导向的老路了。所以表面上是库存导向还是市场导向的问题，本质上却是销售预测不准确的问题。
问题2：缺乏集成导致供应链不可视，“库存供应者被动接受信息，相应周期长，库存积压风险大，导致制造商零售商库存增加”。这里实际上应解决的问题是：销售预测的信息（或者渠道信息）要及时和供应链部门沟通。而企业的实际情况是：销售部门没有预测或者预测根本不准确，没有供应链部门需要的信息，没有信息可以去集成，所以缺乏集成。&&&&&&&&&&&
问题3：预测手段粗糙，这是预测方法的问题。怎样做好销售预测是每一个企业都关注的事情，该企业当然也不例外。但是应指出，预测做不好，预测方法和预测手段并非处于第一要位，最重要的是没有基础数据以及对销售预测的不重视。
问题4：信息系统缺陷，“系统在管理需求以及需求转化上功能欠缺”。我们认为：最关键的销售部门未能提供相对准确的销售预测数据，而不是系统功能缺陷。从需求计划到生产、采购计划是ERP的标准功能，一般的大中型企业的ERP都可以提供这种功能。
问题5：如何进行销售考核，对于销售考核问题要分为两个方面：一是如何考核更合理：逻辑上说，考核终端出货数据以及渠道库存肯定比考核对经销商的销售收入更合理，这不会有分歧；二是考核的可行
性，没有收集到渠道的数据，或者收集到的信息不全面（往往很难百分百掌握渠道数据），实际上是无法按照终端出货以及渠道库存进行考核的。问题的核心在于渠道数据采集以及数据的可信度，用于考核的数据必须具有很高的可信度。
问题6：产品组合的管理，客户需求越来越个性化，品种越来越多。这是一个基本趋势，不以人的意志为转移。这个问题本身与预测无关，但是它会影响到销售预测：由于品种多，销售分散，销售预测要做准确越来越难了。
所有问题的核心都是销售预测，提高销售预测准确度责任在销售部门，所以解决企业供应链问题的关键不在供应链部门，而在销售部门。供应链的起点在需求，如果需求就不准确，整个供应链的管理混乱在所难免。
供应链总监：既然我们找到了问题的核心，那我们具体怎样打破公司的这种局面呢？
李博士：问题的核心我们已经找到——销售预测不准确，但这仍然不具有行动指导性。因为销售预测也是一个普遍的难题，解决销售预测问题，提高预测准确度是一件非常困难的事情，需要持续努力、逐渐改进。作为一个解决具体问题的内部项目，还需要进一步细化从而找到行动着力点。
销售预测水平的提高需要：数据基础、预测模型、预测工具和预测流程，而其中最难的是数据采集。为什么呢？因为数据采集涉及到商业博弈，经销商的商业机密，涉及的业务主体很多，涉及的业务面很广，工作量最大。至于模型和工具只是数据处理问题，处理的方式很多，计算机处理的速度很快，变换处理模型和工具也很容易，这都不是难题。实际应用的预测模型往往非常简单，比如联想笔记本电脑公司采用的预测模型就是移动平均法结合历史数据分析。
所以问题的核心聚焦到了数据采集问题上。需要进一步分析采集什么数据？数据采集工作要达到什么目标？什么时间采集数据？谁去采集数据？
一般来说需要采集经销商的进、销、存数据，采集零售终端的数据。数据采集的目标：85%的经销商业务数据以及50%的终端零售数据需要采集到。必要的话，企业可以花钱购买终端零售数据。数据采集的时间：可以确定为每周采集一次，并对数据及时上报汇总。对于是否需要建立渠道数据采集系统，我们认为这不是事先数据采集的必要条件，Excel报表就可以完成采集统计功能，只是准确度不能保证百分之百，当然有系统更好。
由于数据采集是核心问题的核心，所以应该有非常强力的措施来推行。这是销售总监要负责的，能否推动销售部门强力进行数据采集工作是解决问题的关键。可以采取的措施有：数据采集工作与奖金发放挂钩（不采集完成数据不
发奖金等等），对于数据采集制定奖励惩罚措施。这一定要强力推行，否则任何供应链问题的解决都是一句空话。作为公司管理层应有一个坚强的决心：就是用笔抄写，也要把数据收集上来。没有供应链上的信息流，任何其他的供应链管理的优化都是“巧妇难为无米之炊”。数据采集是解决问题的第一步，是最艰难的一个起点，并不是解决问题的全部。只是解决了数据采集问题，其他步骤才相对容易推动。
数据采集完成之后，要做两件事情：第一，要形成数据处理分析的流程方法。比如如何根据渠道各种数据做出销售预测，供应链部门如何分析利用各种渠道数据。第二，要逐渐形成对数据的敏感性，找到对应数据的感觉。同样的数据，有经验的人能够发现很多问题，而没有经验的人可能觉得数据一文不值。业务部门需要对数据找到感觉，不断挖掘数据的利用价值。比较好的做法是定期组织对数据的分析讨论，或者建立专门的数据分析岗位。
要让供应链长期持续优化，企业要建立经营分析体系。经营分析体系是一个业务优化机制，包括四部分：一套反映业务运作情况的指标——定期分析指标值、指标差异原因以及提出解决差异的措施，形成分析报告——定期组织跨部门会议讨论报告，形成解决差异的行动方案——对行动方案的执行进行跟踪确保落实。建立经营分析体系，就相当于定期对企业进行体检，及时发现问题采取行动。
该公司经过研究所详细咨询以后，由于每周都能够采集上来经销商的进、销、存数据（85%）以及零售终端数据（数据50%），销售部门在此基础上形成了做销售预测的方法，并能够提供比原来准确得多的预测数据。供应链部门从库存导向逐步变化为市场导向。渠道信息数据向上游供应商传递，企业自身以供应商的反应速度加快。不久根据这种运作模式建立信息系统支撑，供应链反应速度进一步加快，库存以及缺货都明显降低。
供应链管理咨询中心简介：
供应链管理咨询中心是深圳市政府主管部门认定的专业供应链管理咨询权威机构，同时也是深圳市现代供应链管理研究所下属专注于现代供应链管理技术应用与推广的核心部门。依托国际最前沿的供应链管理理念和企业管理咨询的丰富实践，供应链管理咨询中心积极致力于为企业提供供应链管理战略咨询、业务流程设计、系统方案集成、网络规划整合、现代供应链管理咨询全案及供应链管理顾问等服务，不断推动现代供应链技术与国内企业发展实践的深度融合。
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