前言:
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在OliverWight 广义IBP (Integrated Business Planning) 的五个流程中,ProductReview/ Demand Review/ Supply Review/ Finance Reconciliation和MBR (Management Business Review) 基本上包含了企业从产品研发到高层决策的整个过程,是非常经典的企业层级的运营决策流程;那么财务导向的面向未来的IBP流程和目前很多企业都在执行的传统S&OP (Sales & Operation Planning) 流程有哪些不同?
相较于传统S&OP 流程,IBP更加强调产品驱动,清晰的中长期产品计划拉动后端全部的资源而不会受限于特定期间内企业内部的能力;在Product Review中每个SKU都有非常明确的产品策略来承接企业战略,指导供应链策略。
在供需端,每个月第二周的需求共识 (Demand Review) 会议之后,供应计划经理在拿到不受产能限制的预测 (Unconstrained Forecast) 之后在产线层级计算汇总得到未来18个月的供应计划,供应计划在产线层级和粗能力计划 (RCCP,Rough-cut Capacity Planning) 进行比较之后,我们可以很清楚的看到哪些月份的产能无法被满足。
如上图的情况我们可以看到,18年9月和10月两个月Supply Plan (计划生产) 的数量高于 Labor Capacity Limit,按照产线目前的人工情况,产能无法满足生产计划。
在供应共识 (Supply Review) 会议上,运营的VP在会议里面,供应计划经理在会议里面,工厂的厂长,生产计划经理甚至HR也在会议里面;对于产能无法满足的月份,供应端会给出可选择的方案;如上图的情况,对于18年9月和10月这两个月产能无法满足的情况,常见的可选方案一般会有:
(1)我们可以看到18年7月和8月的产能同样也并不富裕,所以需要从5月到8月份提前生产。
(2)另一个可选方案就是通过招聘补充足够的人力,让产能来到Machine Capacity Limit;同样的,工人需要被培训,工厂HR需要至少提前好几个月制定找人的计划。
Scenario-1 需要提前多个月build库存,提前生产会带来额外的库存持有成本;产能是到生产线层级的而真实的生产则是在SKU层级,mix的差异可能带来的额外库存并不一定能在9月份和10月份被当月的销售冲抵,这部分库存还可能会造成额外的呆滞库存。
Scenario-2 HR的找人需要人力成本,也会带来额外的培训成本和用工成本。
无论如何,两种可选方案都可以被量化到金额体现在利润表上;不同产品的利润并不相同,产线层级的数据很难精确量化体现对利润的影响,我们很难告知管理层被追回来的这些产能可以为我们带来多少利润;S&OP 和IBP流程在这里就有了明显的分水岭,这也就是为什么很多企业S&OP 给到管理层的决策建议无法从量过度到金额上。
如果说供应链计划前端(需求计划)的最终解决方案是统计学,那么后端(供应计划)对应的则是运筹学;在图-1的案例中,9月份的生产计划是100吨,Labor Capacity Limit是80吨,产能的差异是20吨;我们需要求出每个SKU生产多少吨,总体的利润最高,基于80吨最高利润每个SKU的生产数量,我们才能得到剩下的20吨差异可以给我们带来多少利润。
所以我们的目标函数是: SKU A-Customer A的利润*生产数量 + SKU A-Customer B的利润*生产数量… = 80吨的总利润最优解。
除此之外在实际业务中我们有非常多的瓶颈,比如有些关键的客户需要100%被满足,一些低利润的产品需要有最低的生产量,每个SKU-Customer的总量不能大于80吨的总产能。
基于以上这些信息进行建模之后我们才能进行求解,常见的方式有:
(1) 手工设定目标函数(建立矩阵) + 使用MATLAB进行求解。
(2) 直接用Python进行建模,Python有自带的Pulp, Gurobi等求解器进行求解。
当我们求出基于各种约束条件下每个SKU-Customer需要生产多少量能够让总体的利润最高之后(80吨),就能反推得到需要额外投资的20吨的SKU-Customer的生产数量组合以及利润总和;同样的财务在Finance Reconciliation 会议上会给出Scenario-1和Scenario-2会带来的额外成本(库存持有成本,找人成本,用工成本等)。
这些信息会被汇总到MBR(Management Business Review)中,基于公司未来整体的利润预测,在比较了产能无法满足的20吨带来的利润和各种可选方案带来的额外成本之后,所有对财务数据的影响在利润表上一目了然,是否要额外生产,或者部分额外生产;管理层基于整体的利润情况进行What If决策。
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