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　　本文將由具體案例出發，詳細介紹在新品開發過程中，伴隨著越來越多的信息，企業應如何建立定期更新預測的機制，指導供應鏈更精準地實現響應。

　　文/劉寶紅

　　這個案例聚焦產品上新前，即在新品開發過程中，伴隨著越來越多的信息，如何建立定期更新預測的機制，指導供應鏈更精準地響應。

　　這對于那些生命周期短，需求不確定性高，但供應周期長的產品來說，尤其重要。因為生命周期短，往往是一個季度，幾個星期，甚至是項目驅動的，庫存積壓的風險會很大;同樣因為供應周期長，動輒幾個月，我們不能等到需求落地才拉動，而是必須采取推拉結合的方式，提前基于預測，逐級向原材料、半成品甚至成品推進。

　　在這里，快時尚的服裝就是典型的例子。案例企業是個服裝電商，產品是女裝，屬于快時尚。女裝本身就很難對付：產品生命周期短，季節性明顯，產品的式樣、顏色、尺寸眾多，從布料到半成品到成品，整個供應周期動輒在3個月左右。電商又增加了一維難度：各種社交媒體，搜索引擎等讓我們能夠很快影響需求，但也加劇了需求的波動性，讓不確定性高的需求更加難以預計。快時尚的服裝，再加上電商，需求和供應的復雜度都很大，給供應鏈計劃和執行帶來的挑戰就可想而知。

　　在快時尚和電商經濟的雙重作用下，案例企業的產品成熟期非常短，上新促銷即達頂峰，然后大部分產品的需求就一路下跌，進入衰退期，只有少部分產品會維持一定銷量，成為長銷產品。需求變動快，不確定性高，供應鏈的響應周期長(13周)，這對新品的計劃提出非常高的要求：新品的預測準確度要盡量高，否則過剩、短缺風險就很大;新品的預測錯了要盡快糾偏，否則供應鏈的響應時間太短，趕工加急的運營成本驚人，返單的概率微乎其微。

　　我們知道，需求預測就兩個基本點：盡量作準，盡快糾偏。所有的預測都是錯的，尤其是在這里挑戰重重的快時尚+電商環境下，整個供應周期為13周，要提前13周做預測，做初始預測的時候，甚至連產品設計、生產工藝都還沒有定型，預測的準確度就可想而知。做不準，那就得“盡快糾偏”，即在整個產品生命周期里，伴隨新產品的開發、導入和量產，信息越來越多，我們要及時回顧，及時更新需求預測，也是這里要講的滾動預測。

　　對于這個案例企業的新品計劃，我們設計了6個關鍵的時間點，也是產品生命周期里的六個關鍵決策點，3個在新產品導入前，3個在上新期間，來建立新產品的滾動計劃機制。

　　新產品導入前的3個決策關鍵點

　　先說新品的開發階段。在案例企業，我們把3個月的供應周期分解為三段：長周期物料比如布料的采購大致1個月，半成品深加工(比如染色)大致1個月，成品加工大致1個月(如圖 1)。相應地，在新品開發階段，我們有三個決策要做，也就是說3次制定、更新需求預測：1.倒數第3個月的時候(13周)，我們要決定長周期物料的采購(決策①)，這是初始預測;

　　2. 倒數第2月的時候(9周)，我們要決定是否對原材料深加工(決策②)，這是第一次更新預測;

　　3. 倒數第1月的時候(5周)，我們要決策究竟加工多少成品(決策③)，這是第二次更新預測。

　　這三個決策點是廣義的，無非是行業不同、產品不同，對應的時間段不同罷了。

圖1 案例新品開發過程中的三個決策點

　　與這三個決策相對應的，是供應鏈上的三個推拉結合點：原材料、半成品和成品。越靠近原材料，呆滯的風險越小，短缺的風險越大;越靠近成品，短缺的風險越小，而呆滯的風險卻在增加。這三個決策對應的需求預測呢，決定了產品在這三個推拉結合點的數量和時間。伴隨著產品的開發進程，信息越來越充分，越來越透明，更新預測就是動態匹配需求和供應，動態評估短缺和過剩的風險，以便供應鏈更精準地響應。

　　比如在決策點①，產品剛出原型，甚至只有圖紙、規范，信息有限，但因為已經進入3個月的提前期，我們必須制定初始預測，比如1000件，驅動長周期的原材料采購。

　　到了決策點②，產品的設計、工藝基本定型了，甚至已經得到一定的用戶反饋，比如發現產品的受歡迎度有限，我們認為1000個的預測有點高，就可能決定只把700個加工成半成品，而讓其余的300個停留在原材料階段(控制庫存風險)。

　　到了決策點③，我們可能已經接到一些預售訂單，信息更加充分，看樣子前景沒有多大改善，我們可能決定只把700個半成品中的500個加工成成品，200個半成品和300件的原材料先放著不動。當然，如果前景好的話，我們也可能會盡快把這700個半成品加工成成品，把300個原材料加工成半成品，同時再采購400個的原材料什么的。

　　想想看，供應鏈的響應周期那么長，新品的初始預測要提前那么久做，而且往往是銷售、產品、老總拍腦袋的結果，就注定做不準;一旦做出，預測制定者“只管生不管養”，“養”的任務就交給計劃來主導：伴隨著產品、項目的進展，計劃需要納入更多的信息，及時調整、更新預測。

　　但現實是，在新產品計劃上，很多企業的計劃人員只扮演執行者的角色，跪受筆錄，把銷售、產品等職能給的“數字”錄入系統就萬事大吉，然后盲人騎瞎馬，不管不顧地一路往前走了。就這樣，預測既沒能作準，又沒及時糾偏，在新品預測上，我們就經常性地陷入被兩根棍子痛擊的境地。

　　那應對方案呢，就是在產品開發流程中，明確上述三個時間節點，作為集成產品開發的一部分，正式成為供應鏈的三個里程碑。這三個里程碑能讓我們免于損失嗎?當然不能。但是，它們能讓我們免于災難性的損失。

　　有一次，我在上海培訓，一位叫勞志成的總監這么講(大意)：任何一件事情做砸了，但如果及時補位、及時糾偏的話，沒有什么災難是不可避免的。這話是他多年供應鏈與企業運營的經驗總結，講得很到位，讓人頓時有種被擊中的感覺。放在新品的需求預測上，也再貼切不過了：新品計劃要避免而且能夠避免大錯特錯，只要及時糾偏，我們可能會有點損失，但不會是災難性的損失。

　　上新期間的3個決策關鍵點

　　對于案例企業來說，新產品導入后，緊接著就又有三個決策點，跟前面的案例類似。

　　首先是新品導入的第1天。這就如戰役的第一天，各個電商平臺、公眾號、社交媒體開始狂轟濫炸，炮火密集，一天下來，已經可以很好地判斷未來：上新首日銷量跟上新第一周、整個預售期間(前三周)、首月正常銷售的銷量強相關，如圖 2。我們分析了15個產品的上新歷史，發現如果首日只賣個幾件十幾件什么的，這款產品的后續銷量也就基本那樣了;上新第一天的銷量高，比如說超過100件，那上新一周、上新三周、首月正常銷售注定也不錯——這點從圖 2的散點圖中的可以清楚看出。

圖2 上新首日的銷量跟后續需求強相關

　　根據上新首日的銷量，我們可以調整后續預測，決定要不要把更多的半成品加工為成品，把更多的原材料深加工，開始采購更多的長周期原材料等;或者盡快踩剎車，及時止損。這就是決策④。

　　接著，上新第1周的銷量出來了，我們有了更多的數據，就可以更進一步更新計劃，決定下一步的原材料、半成品和成品計劃。這就是決策⑤。

　　在決策⑤，我們把第1周的銷量與整個預售期間3周、正常銷售首月的銷量對比，發現正相關的線性關系更明確，如圖 3所示。當然，一周的數據畢竟有限，而且受促銷活動影響較大，我們還得結合銷售、產品等的職業判斷，來決定是否要采購更多的原材料、做更多的深加工，以及制造更多的成品。

圖3 上新第1周的銷量跟后續需求強相關

　　在案例企業，等上新三周結束后，我們有了3周的需求歷史，但這些數據深受促銷行為影響，是扭曲的，要通過線性回歸模型來確定后續需求，這就是決策⑥。這時的決策還是一半數據、一半判斷，但新品更加接近正常的滾動計劃，而計劃職能的角色也越來越重要。就這樣，對于案例企業的快時尚產品，我們在第1天、第1周、前3周的銷售數據出來后，三次系統地回顧和調整需求預測，來驅動整個供應鏈快速響應，比如長周期物料的采購、半成品的深加工等。這就是典型的“快反”，快時尚行業的熱詞。

　　有意思的是，人們一提到“快反”，就習慣性地想到讓供應商、生產線快速反應，是執行的快反。其實，快反更多地要體現在計劃上，表現在快速滾動預測、及時調整計劃——畢竟，想不到就很難做到，我們計劃職能連想都想不快，能期望生產線、供應商執行得快嗎?

　　你說這些神秘嗎?一點也不神秘，凡是個企業都或多或少在做。但問題是，我們是不是在有計劃地做計劃，為新品的滾動預測機制注入更多的可預見性?缺乏正式的流程驅動，比如沒有把這些決策點正式納入產品開發、集成供應鏈流程，新品的滾動計劃就不得不依賴組織的能動性，而組織能力良莠不齊，就注定新品的滾動計劃要么不及時，要么流于形式。