供应链的成本越来越高，库存越来越多，但客户服务水平越来越低；企业的生意越做越多，钱却越赚越少；或者说账面上赚了，却都赚到库存里去了。这些问题，表面上看是执行不到位，解决方案则必须从需求预测、安全库存、供应链执行等供应链的三道防线着手。供应链的三道防线就相当于一条河的三道防洪坝。

三道防线的内容非常广博，刘宝红、赵玲著的这本《供应链的三道防线（需求预测库存计划供应链执行）》的重点是计划，即需求预测和库存计划，兼顾供应链执行。本书主要从管理的角度入手，在管理层面阐述需求预测、库存计划和供应链执行的解决方案。

供应链的三道防线全面覆盖计划与执行，聚焦需求预测和库存计划，兼顾供应链的执行实施。当然，如果认为《供应链的三道防线（需求预测库存计划供应链执行）》只是写给计划人员看的，那就大错特错了。计划的本质是三分技术、七分管理。时时刻刻，这本书都是从管理的角度入手，在管理层面阐述需求预测、库存计划和供应链执行的解决方案。

两位作者刘宝红先生和赵玲女士强强联手，合著本书：

第一，刘宝红先生的职业经历主要在工业产品和B2B贸易领域，比如批量小、品种多、存货单元(SKU)数量很大的环境；赵玲女士在快消品、零售等领域有丰富的经验。两人一起，覆盖了所有的主要行业。

第二，刘宝红先生在供应链的组织设计、流程管理领域有多年的实践，赵玲女士在信息系统和流程优化方面有深厚的造诣。两人一起，全面覆盖了组织、流程和信息系统的能力建设。

第三，刘宝红先生在库存计划领域有近10年的职业经历，管理过大型的全球计划团队，熟悉复杂库存网络的优化；赵玲女士在需求预测领域深耕多年，熟悉销售与运营计划(S&OP)，熟悉需求预测的数理统计模型。两者结合，能够很好地从技术层面全面覆盖需求预测、库存计划的主要领域。

本书是对《供应链管理：高成本、高库存、重资产的解决方案》（蓝皮书）的延伸，聚焦中间治乱的问题，基本的思路在蓝皮书中有阐述，这里用整本书的篇幅，纳入大量的案例，更系统、更全面地阐述供应链计划，兼顾供应链执行，以降低运营成本，提高库存周转，同时改善按时交付水平。

序一：貌似没做到，实则没想到

序二：给读者的几点说明

作者简介

引言：供应链的三道防线

第一篇 供应链的道防线：需求预测

 你没法回避需求预测

 【小贴士】推拉结合也离不开预测

 【小贴士】要预测，是因为供应链响应能力有限

 【小贴士】没有预测，意味着有多个预测

 需求预测是“从数据开始，由判断结束”

 【小贴士】存量来自数据，增量来自判断

 从数据开始：谁的数据

 从数据里面学什么：以发货记录为例

 【小贴士】数据远比我们想象的要多

 【小贴士】光有数据，没有判断会怎么样

 由判断结束：谁的判断，判断什么

 寻找和管理“大石头”（一）：聚焦重点，好钢用在刀刃上

 寻找和管理“大石头”（二）：尽早发现，尽快纠错

 寻找和管理“大石头”（三）：他没说，你问了没有

 【小贴士】聚焦重点客户的重点变化

 谁在做需求预测：兼谈计划的进化史

 【小贴士】让听到炮声的人做计划是个误区

 【小贴士】为什么没法建立独立的计划职能

 计划与执行的分离：某快消品公司的组织设计案例

 需求计划做什么：快消品行业为例

 什么样的人适合做需求计划

 【小贴士】分析能力是可以评估的

 【小贴士】如何提高需求计划人员的影响力

 需求预测汇报给哪个部门

 【小贴士】计划与执行的二度分离

 【小贴士】需求预测汇报给销售vs. 一线销售提需求

 如何做准预测：选择合适的预测颗粒度

 【小贴士】自来水模式的预测机制

 【小贴士】SKU和SKU泛滥

 案例：谁的预测更准，销售还是计划

 为什么一线销售做不好需求预测

 【小贴士】一线销售做预测vs. 主教练兼任总经理

 【小贴士】如何应对向渠道压货行为

 【小贴士】销售目标10万，年中调为8万，现在能做6万，怎么办

 既然做不好，为什么一线销售还在做预测

 【小贴士】即便考核，也没法让一线销售“做准”需求预测

 销售提需求，计划做判断，如何

 需求计划的绩效考核

 【小贴士】要不要考核预测准确度

 【小贴士】销售老总要对需求预测的终结果负责

 【小贴士】按哪个预测评估准确度，非限制性预测还是限制性预测

 预测不是衡量准确性，而是偏差率

 【专题一】长周期物料的预测：需求预测的一大难点

 【专题二】计划体系改进：你不能忽视现状的合理性

 【专题三】改善计划以改善供应链：一个本土企业的变革之路

 本篇小结

第二篇 供应链的第二道防线：库存计划

 预测之不足，安全库存来应对

 【小贴士】你是怎么设定库存水位的

 安全库存的设置：库存计划的看家本领

 【小贴士】当需求陡变时，如何量化需求的不确定性

 【小贴士】供应周期如何确定

 【小贴士】你知道缺货的代价，但不缺货呢

 【小贴士】服务水平不能是一笔糊涂账

 【小贴士】承诺的是服务水平，还是库存水平

 【小贴士】适当拔高预测，不就替代安全库存了吗

 会设安全库存，再订货点就很容易

 【小贴士】再订货点法的几个变种

 【小贴士】设再订货点，还是安全库存 预测

 为什么不能一刀切地设置库存水位

 库存计划要学赌场，而不是赌徒

 【专题一】VMI是好东西，对供应商也是

 【小贴士】VMI和寄售没关系

 【小贴士】VMI的库存水位如何设置

 【小贴士】VMI是对供应链三道防线的挑战

 【专题二】“长尾”产品：库存计划的挑战

 库存计划的优化：组织和系统的博弈

 高库存、高服务水平是怎么来的

 库存究竟多少才算合理

 【小贴士】库存的边际周转率

 【小贴士】优化能力来优化库存

 四分法来识别、管控库存风险

 【小贴士】所有的短缺，后总是以过剩收尾

 库存控制：应对“打不死的”

 【案例】三管齐下缩短周转周期，降低周转库存

 【小贴士】聚焦成本vs.聚焦库存

 降库存要避免互扣人质的死循环

 降库存是推动意志力极限

 本篇小结

第三篇 供应链的第三道防线：供应链执行

 催货是有学问的

 【小贴士】虽然抱怨，但其实喜欢的还是催货

 把自己做成大客户，驱动供应商快速响应

 要不要给供应商预测

 【案例】日本供应商供不了货

 计划能随意变动吗：你得尊重供应链的刚性

 人都在忙什么？在做信息系统的事

 ERP：信息系统的核心应用

 【小贴士】为什么MRP跑不起来

 电子商务：供应商的电子连接

 【小贴士】采购自动化带来的更快、更多、更便宜

后记：每一次相遇都是久别重逢

误区1：销售提需求，计划做判断

在本土企业，销售提需求非常普遍。提需求就是做预测。当不确定性非常高、业务的重复性很低时，企业不得不主要依赖判断来做预测，于是销售提需求就成了理性选择。但是，更多的情况是，明明需求的可预见性很高，企业还是依赖一线销售做预测，反倒造成更多的问题。

你知道，销售是没有数据的——他们的任务是跟人打交道，不是跟数字打交道，做预测就是拍脑袋为主；计划缺失一线市场信息，相比销售，计划更加远离需求，怎么能做好判断呢？没数据的提供数据，没判断的做判断，就如“盲人骑瞎马，夜半临深池”，需求预测自然一团糟。要知道，销售是最糟糕的预测者，却是最佳的调整者，你可以依赖他们的判断来优化预测，而不是由他们来做预测。

销售承担需求预测的任务，背后的主要“理由”是需求变化太大，计划没法从需求历史来预测。这是我们在很多企业都听到的：我们的业务变化实在是太大了，言下之意是需求历史根本没什么参考价值。且慢，你这是说，你们主要靠一锤子买卖为生？光靠一锤子的买卖，你能做到几亿元、几十亿元、几百亿元的规模？

即使完全靠项目驱动的行业，比如建筑业，至少在钢筋、混凝土等原材料层面，还是有相当的重复性，因而有相当的可预见性。我们想说的是，很多企业习惯性地低估业务的可重复性。要知道，可口可乐一直卖糖水，不造飞机；麦当劳一直卖汉堡，不做芯片。虽然新老产品会有不同，但都是同一类产品，还是有一定的可比性。比如以前的新产品导入后，3个月、6个月的需求会翻多少倍，我们能从需求历史中学到很多，用在未来的新产品上。

低估业务的可重复性。其实是把所有的产品、所有的业务都当作例外来处理，完全依赖销售来预测。是计划没能力或者不作为的体现。

没有人知道得比需求历史数据更多。想想看，一个几亿元、几十亿元的企业，销售动辄有几十、几百人，每一个人最多也就知道几十、几百分之一的需求历史。而且销售人员的流动性往往很高，知识和经验的传承也值得怀疑。人们习惯性地高估一线销售的经验，在预测颗粒度那么小的地方做预测，预测准确度自然不会高。

误区2：胡子眉毛一把抓，无法突出重点做判断

在一个沿海的跨国企业（工业品公司），以及一个内地的本土企业（快消品公司），它们的计划人员都说，他们也是“从数据开始，由判断结束”——计划把所有的需求历史找出来，几十几百行的数据，一股脑儿甩给销售，由销售给反馈（判断），提需求（做预测）。那销售给反馈了没有？当然没有。问销售的老总为什么。答曰，你看着那成百行的数据，从哪里下手呢？账多不愁，那只好说没什么变化。所以说，这样的预测，最后就完全由计划按照需求历史做，准确度可想而知。

这里的问题，看上去是销售不作为，实际上是计划不作为：计划没有提炼出真正需要销售判断的产品来。要知道，大多数产品相对均匀地分散到多个客户，每个客户所占的比例都很小，所以根本用不着具体的销售做判断——根据需求历史，加上对业务增长的整体判断，计划就可以做出准确度相当高的预测。这里的整体判断或许需要销售的管理层协助，但不需要一个个具体的销售来参与。

真正需要一线销售反馈的，是那些需求集中在有限客户的产品，这些特定的客户所占比例相当高，其需求一旦变化，会对产品层面的预测带来很大影响。计划需要分析需求历史，识别这样的产品和客户，以便销售把资源投入在真正重要的地方。

这就如在“沙子”里挑“大石头”：“沙子”是需求占比小的客户，他们的需求变化一般会相互抵消；“大石头”是需求占比大的大客户，他们的需求变化对总体的影响显著。找到‘大石头”，让相应的销售做判断，销售才能有的放矢。而找到“大石头”的过程也是数据分析的过程，是计划职能的一大任务。找不到“大石头”，销售没法有针对性地提供判断，看上去是销售不作为问题，其实更多的是计划的数据分析不到位。

当企业到了一定规模，业务越来越复杂，就面临一个有趣的问题：有判断的职能没有数据，有数据的职能没有判断。这注定了需求预测是个跨职能行为。对于跨职能行为，如果由任何单一职能来完成，都会产生次优化的结果。而这恰好就是众多本土企业的挑战：因为没法有效对接销售和计划，把数据与判断有机结合，导致需求预测要么是计划独立完成，要么是完全由销售“提出”。这是预测准确度低的根本原因，也是个典型的管理问题。

要知道，需求预测是三分技术、七分管理：企业最大的挑战不是选择什么样的预测模型，而是建立销售与运营对接的流程，有数据的出数据（计划），有判断的出判断（销售），把公司前后端最佳的智慧凝聚到一起，做出准确度最高的判断，尽量提高首发命中的概率。

P4-6

貌似没做到，实则没想到

自2008年以来，我每年拜访、服务几十家本土企业，它们的年度营收上至千亿，下至刚过亿，规模大不相同，问题却惊人地相似：供应链的成本做不低，交付做不快，库存水平居高不下。这些问题，表面上看是供应链的执行不到位；但仔细探究，根源却都离不开计划，比如需求预测变动频繁，紧急需求频发，没有足够的响应时间等。

与这些企业的计划部门对接，发现很多共性的组织、流程和系统问题。比如虽然规模很大了，很多企业却没有独立的需求计划职能，需求计划由销售、生产计划甚至老总兼任；库存计划拍脑袋，库存水位一刀切，统一设成一定天数的用量，一边是短缺，一边是过剩；信息系统落后，BOM、库存和主数据准确度太低，物料需求计划MRP没法跑，员工大量的时间花在做本来该由信息系统做的事情上。

于是，供应链的成本越来越高，库存越来越多，但客户服务水平越来越低；企业的生意越做越多，钱却越赚越少；或者说账面上赚了，却都赚到库存里去了。这些问题，表面上看是执行不到位，但解决方案呢，则必须从计划，或者说供应链的三道防线着手。

1、所有的预测都是错的，但错多错少可不一样。有效对接销售和供应链，制定“准确度最高的错误的预测”，提高首发命准率，这就是需求预测，也是供应链的第一道防线的核心任务。

2、预测不准怎么办？那就得靠第二道防线：建立安全库存，以应对需求和供应的不确定性。如何科学合理地设置库存水位，兼顾客户服务水平和库存周转率，是库存计划需要解决的核心问题。

3、安全库存不意味着绝对“安全”，而是一定波动范围内的“安全”。当安全库存被突破时，就需要执行来弥补。这就是供应链的第三道防线。比如，赶工加急，压缩响应周期；整合供应商，集中采购额，驱动供应商更快响应等。

供应链的三道防线就相当于一条河的三道堤坝：需求预测是第一道堤坝，希望能把80％左右的洪水拦住，拦不住的就溢出来，进入第二道堤坝；安全库存是第二道堤坝，希望把10％～20％的洪水拦住，拦不住的就溢出来，进入第三道堤坝；供应链执行是第三道堤坝，用来对付那5％～10％的洪水。这是良性的三道防线。但在实践中，计划上的先天不足，加上执行上的拖泥带水，导致这三道防线没法建好，出现结构性的问题，给供应链执行带来莫大挑战。

最常见的就是需求预测准确度太低，第一道防线习惯性地失守，被需求的“洪水”一下子冲垮，那作为第二道防线，安全库存自然就顶不住，导致所有的“石头”都落到执行者的头上，供应链就不可避免地陷入救火模式。而计划呢，就不得不花费大量的精力来管理供应，比如催货加急，导致花在需求预测、库存计划上的时间更少；计划上的资源投入不足，导致需求预测和库存计划做得更差，给后续的执行带来更多问题。这就陷入恶性循环。

我到过很多行业，比如家电、手机、汽车、大型设备、快速消费品、零售贸易、纺织服装、跨境电商，发现它们的业务看上去区别很大，但供应链的问题却惊人地相似，而解决方案都能在供应链的三道防线上找到答案。于是我就开始总结这些行业的共性，提炼、完善供应链的三道防线方法论，并在此基础上写就本书，希望更多的企业、更多的职业人能够受益。

三道防线的内容非常广博，本书的重点是计划，即需求预测和库存计划，兼顾供应链执行。当然，如果认为本书只是写给计划人员看的，那就大错特错了。计划的本质是三分技术、七分管理。我们的一大误区就是过于强调计划的技术特性，而忽视其管理本质，这也是导致供应链计划做不好的一个根本原因。时时刻刻，这本书都是从管理的角度入手，在管理层面阐述需求预测、库存计划和供应链执行的解决方案。

想要进一步说明的是，虽说企业的问题有很多共性，供应链的三道防线也有很多共性，但这些共性并不应该掩盖具体行业的特点。我深知供应链计划的跨度非常广，从快消品到零售贸易再到工业产品，各有明显的行业特点，很少有人能同时覆盖这么多的领域。为了写好本书，我特邀请赵玲女士一起合作，主要是基于几个考量：

第一，我的职业经历主要在工业产品和B2B贸易领域，比如批量小、品种多、存货单元(SKU)数量很大的环境；赵玲女士在快消品、零售等领域有丰富的经验。两人一起，覆盖了所有的主要行业。

第二，我在供应链的组织、流程管理领域有多年的实践，赵玲女士在企业应用软件商SAP等公司实践多年，在系统和流程方面有深厚的造诣。两人一起，全面覆盖了组织、流程和信息系统的能力建设。

第三，我在库存计划领域有近10年的职业经历，管理过大型的全球计划团队，熟悉复杂库存网络的优化；赵玲女士在需求预测领域深耕多年，熟悉销售与运营计划(S&OP)，熟悉需求预测的数理统计模型。两者结合，能够很好地从技术层面全面覆盖需求预测、库存计划的主要领域。

整个协作过程是这样的：赵玲女士先写了一本书《如何让你的需求预测比同行更准》（未出版），主要从销售与运营计划、需求预测的角度着眼；我开发了供应链的三道防线模型，主笔写就全书的三大块框架，融合赵玲书中的精华，主要在需求预测领域，最后的定稿工作由我完成。

这就是您看到的这本书，一本以管理为主，兼具技术细节的书。对于高层管理，希望这本书提供了供应链问题的整体解决方案；对于供应链人士，希望这本书能给需求预测、库存计划提供技术解决方案。

每一次相遇都是久别重逢

这是个漫长的征程，不论是写完这本书，还是看完这本书。

自2014年以来，我每年都写一本书，或者重写一本书。你看到的是第四本，是我和赵玲女士合作完成的。写作是个非常自律的过程。这些年来，赵玲女士和我都写了很多文章，但要整合成书，还是有额外的挑战，比如一遍遍地糅合，没有经历过的，很难想象。高兴的是，我们终于完成了。

我们能写到这里，做了我们作为作者要做的；你能读到这里，做了作为读者要做的。不管你是我多年的读者，还是你在一个很偶然的机会知道这本书，恭喜你，终于读完了。每一次相遇都是久别重逢。你读到这里，跟我们相逢，那就更是了。

写作的过程本身就充满回报。所以作为作者，赵玲女士和我已经得到我们的回报。作为读者，希望你能得到你希望的回报。我不希望你满意，也不希望你高兴——严肃的作者不取悦读者。但我还是希望你觉得你的时间没有浪费，希望你能读到一点、两点或三点对你有用的。不要贪多——人同时只能对付三样东西，这就是为什么我们总结了供应链的三道防线，而不是四道。

这几年来，我把生命中最黄金的时间投入到写作中，把我做过的、看人家做过的、听人家做过的系统地分享出来。我熟悉供应链的普遍实践，你熟悉你所在的行业、公司和产品，两者结合，这就是杂交优势，希望产生真正能够落地执行的东西来。

人总是从经验里学习，要么是自己的，要么是别人的。希望这本书是从别人经验学习的机会，不光是我和赵玲，还有我们俩学习过的人、服务过的客户、交流过的企业。

每一次相遇都是缘分。请保持联系，不管是微信、微博，还是电话、Email。我一两个月就来国内一次，在全国各地培训、咨询，说不定我们就在哪里见面了。你到了硅谷，也别忘了给我打电话。