過去，當計劃和執行部門的意見相左導致局面混亂時，相關人就會很容易忘掉大的原則和目標，為擺脫當時的困境急得團團轉，不惜代價地去補救。而事后，人們大多會想到要重新制定生產計劃，而很少會重新審視這個系統，去修正事故產品從訂貨到交貨時間之間每一步運作的精確性。其結果就是這個系統的仿真精確度降低，系統的作用也大打折扣，系統因為并非自身的原因變得越來越不可靠，而人們開始重新依賴人和個人的判斷。Tenaglia說：“這是一個怪圈，很容易陷進去卻很難出來。”解決這個問題的辦法是事前作為，不要等到陷入之后再去就系統的可行性展開辯論。首先，將計劃和執行兩個部門區分開，兩個部門對如何才能使系統最精確地預測結果負相應的責任。

　　除了人為因素，另外一個影響市場需求預測結果精準程度的是形形色色的促銷活動，促銷會對某個時間段某個地區的市場需求帶來沖擊。基本上，市場對潤滑油的需求是比較平穩的，但嘉實多在歐洲所有國家和地區的銷售部門經常通過促銷活動以提高銷售額，這樣的促銷活動每年都有數十次之多，使得對貨量需求的預測變得極其復雜和困難。“預測促銷行為帶來的影響并不是嘉實多在和ToolsGroup談合同時提出的條件，但ToolsGroup在為嘉實多設計系統時，還是把這個情況考慮進去了。”Tenaglia說，“DPM系統中就有為某種產品在每年某時段、某種類型促銷中的銷售情況的建模功能。”DPM類似的功能可以實現通過對造成市場需求波動較大的因素進行分析，從而改善預測能力，提高計劃的成功率。

　　“我們的系統不僅僅是給出一個預測數據，”ToolsGroup的營銷副總裁Jeff Bodenstab說，“它實際上能根據一系列結果，測算出某種機會可能出現的幾率。”比如說對訂單頻率的預測。

　　對訂單頻率的準確預測有助于減輕和消除銷售旺季的忙亂情況，Bodenstab舉了1個汽車輪胎的簡單例子：“假設某個銷售點每4個月就會接到一個定購4個輪胎的訂單。一般而言，這個需求預測的結果會被視為每個月一個輪胎。但我們的系統預測的結果更側重于訂單的頻率，根據它分析的結果，該銷售點在某個時間段存儲的輪胎就會是多于4個而不會是1個，不會發生缺貨的情況。”這種情況對于那些碰巧了解這個訂單情況的銷售人員來說很好理解，但在現實世界里，需要管理的是成千上萬的具有不同特點的SKU，某些貨種是小訂單，某些是大批訂貨——靠人力去跟蹤所有訂單的情況是不可能的。但如果了解某個貨種的訂單頻率，就能調整庫存目標以更好地適應訂單，也就是說，并不一定需要增加庫存就能實現更高級的服務水平。

　　計劃是嘉實多重整供應鏈的關鍵，而預測的能力則是計劃成功的前提，Tenaglia說對嘉實多預測能力影響最大的是引進了DPM：“它能以SKU為單位作出今后18個月銷售預測，使嘉實多的計劃真正告別了手工作業。解放出來的人力可以去完成更多有價值的事情。”

　　DPM前期項目啟動后，嘉實多的庫存利用率得到了極大的提高。Tenaglia說：“頭一年庫存減少了20%，第二年又節省了20%。大部分節省的庫存是在原材料部分：原油、添加劑、標簽和包裝物。生產計劃一旦能平穩運行起來，往日原材料堆積如山的場面就再也見不到了。”

　　在重整供應鏈這個過程中，借助外力固然重要，但要達到理想的狀態還是要倚重自己的專家隊伍，這是嘉實多總結出來的經驗。打造一個核心專業團隊是一項長期的工作，而且成本很高，但效果是值得擁有的。Tenaglia說：“熟悉企業業務特點的技術力量，可以更深入、更靈活地運用整個系統，使之更好的服務企業的業務。建立一支由自己人組成的技術團隊是成功的關鍵。當然，對這個團隊的管理，是要求有專業技巧的，否則，一旦出現人才流失的狀況，公司會很被動，金錢上損失，業務也會收到影響。”

　　第二輪挑戰

　　其實，人員的變動并不是DPM項目執行的惟一難題，在項目實施的過程中，嘉實多碰到的一個最大難題出現在2000年7月份，它被BP收購了。由于是被收購的一方，所以不可能將自身的運作原則強加給對方。在被收購的頭幾年，嘉實多的DPM計劃實際上是被擱置了，直到BP方面開始理解嘉實多為什么一再強調銷售和生產的計劃性。

　　隨著和BP達成共識，DPM項目的投入和實施進入了第二次高潮，系統的使用范圍進一步擴大，嘉實多在歐洲和南美25個國家29個安裝系統上使用ToolsGroup的解決方案。在這個階段，嘉實多對供應鏈改造的要求提高了，如果前期階段強調的是要有計劃的意識，那么在第二階段則是強調計劃的能力。這是一項挑戰，尤其是當檢驗的范圍被擴大到全球時。

　　當各分部關于訂單的履行報告送達總部時，Tenaglia總能看到99%的訂單處理是被高質量且按時完成的。Tenaglia說：“但這是不可能的，我相信任何一個分部的斷貨紀錄要比日歷還厚。”嘉實多在歐洲20個國家有業務分支，使用的ERP系統多達10個版本。“當我向這些部門征詢一個KPI時，即使我的要求被描述得非常嚴謹精確，但還是很難得到相同的結果。在系統語言相互溝通方面，我們還有很多工作要做。”

　　在一次測試中，Tenaglia要求嘉實多在8個不同國家分部的經理根據同一個原始數據用全球通用的公式計算出預測數據，他得到了8種答案。雖然這個公式很簡單，但由于每個人做事的方式和習慣有所不同，有的人不喜歡小數點后面跟著一連串數字干脆就化零為整，有的人認為測試的貨種是需要特殊處理，有的人則認為不同的業務需要區別對待，等等。Tenaglia說：“系統的功能往往取決于使用者是否嚴格執行工作流程。”

　　目前，嘉實多公司正在開發一套新的KPI，它將能更好的反映流程過程。Tenaglia認為，預測的精確性取決于三個因素：需求的可變性，這是企業不能控制的；市場人員在深入了解促銷、價格變化和競爭性活動對市場的影響之后，所具備的預測能力；產品本身的復雜性。“我們嘗試在每一種上述變化的情況下計算出KPI。但是，我們在衡量相關員工的能力時，并不以預測的準確度為標準，而是以提高統計預測的能力為標準。”當企業用KPI作為衡量員工業績的標準之一時，它有可能會產生負面作用。“因為，相對于公司的業績而言，人們更關心自己的業績情況。”

　　文／ 陸岸