SCM的协同新模式－协同计划、预测与补货CPFR（三）【查看原文】

解决方案很好，其中最给力的是第1条，执行好的话效果会很好。
但是你苛刻的条件也会吓跑你的客户，除非战略伙伴之间的协议框架下。

这个是正解！
CPFR是种管理的理念，关键是企业里要导入这种理念。
就像“客户是上帝，一切为了客户”一样，是个长时间磨合的过程。

这个系统偏重的比较多，CPFR主要还是CRM中的管理方面的比重比较大，系统方面适当的interface就足够了。
说白了，CPFR 是一种对客户的管理提升。

深层次体会，近距离接触！

百度百科上貌似有更为详尽的介绍

顶顶。。

顶。。

理念是好的，如果企业之间都是完全平等的，我想实现，但现在很多企业就是凭着自己是老大哥，给其供应商的条件非常苛刻。我想除非等实现共产主义了，也许能真正做到。

看了上述的评论，但我相补充一点的是：在CPFR中是值的预测并不是那么是值的一般程度的预测，而是在SCM软件系统中的需求管理模块中的预测，与预计其他软件系统中的预测功能给你有天壤之别，方法也大不相同。在SCM软件系统的应用中，需求预测可以是一起计划的基础和源头，

一个企业利用软件系统来管理其价值链业务，首先要做好需求预测，为了了解和掌握好需求，必需有好的软件系统与功能来完成预测，然后根据该预测结果进行需求管理，并制定各种计划。
SCM中的预测决不是简单如ERP那样根据历史数据在找出几种预测模型数据就完成的，它首先要建立DFU（Demand Fore_cast Unit）。 建立DFU要有一定的讲究，要根据各种因素，如行业、产品（产品族、型号、系列等，或是类、大类、小类等）、区域、渠道、客户、等等，不同的情况要据其季节、周期、连续/断续性、PCL时段、品类、趋势、性质、BOM、AR、SKU、属性、数量级等和它们的组合，以及不同时段、维度、层次来进行。
然后，要选用预测的方法与模型，常见的SCM软件有自动帮助预测人员进行“分类”和“挑最好的”的功能，专用可以帮助企业选好模型与方法。

在SCM中要想做好预测，还要考数据的处理（数据的修正与剔除）、层次的归递、基准预测、分解与聚合预测、净预测、一致的预测、等等，还要对预测的过程与误差进行监控，判别例外值和有效消除这些例外，修正预测产生不同的预测版本等。此外，还要考虑经济、市场、竞争对手、等等有些因素，直至到预测结果满足设定值才发布预测。
只有这样，才能获得精准的需求预测，由该预测为基础，制定一系列的业务计划。
因此，这样的预测没有好的软件系统是做不出来的，例如用ERP系统等一般的软件是无法实现的、也做不出争取的预测的。故对上述的评论非常理解，CPFR的基础是协同与预测，而协同则是帮助做好预测和计划、以及计划的执行的。只有在有效协同的基础上做出精准的预测，再利用SCM的优化计划工具才能做出好的计划，例如CPFR中的补货计划RP。
而在SCM中的计划工具也比ERP或DRP等软件的计划工具要好的多，是充分考虑了资源的限制。在做RP时，要先做非约束计划（即无限资源计划），再在此基础上考虑多种因素作出约束的计划，所用的工具也优于其他系统，如业务规则引擎、数学规划模型、优化算法、等等。

陈兵兵随笔

CPFR为什么在实践中难以凑效？
- 浅论EMS与OEM之间的协作关系 －
程晓华
程晓华制造业库存控制技术研究室

CFPR – collaborative fore_casting, planning and replenishment 是指协同预测、计划与补货，协同是指客户与供应商之间的紧密合作。

从概念上讲， CFPR是一个很好的东西，它讲究的是供应链上下游之间相互共享市场、产能、物料供应信息，共同确认需求与供应链的计划，以尽可能满足最终客户需求的前提下，减少整个供应链的库存，消除放大效应。然而实际上，我们发现这往往只是一个理想而已。
为什么呢？
1． 客户只关心他的需求、预测能否被满足，供应商的库存，乃至供应商的供应商的库存与他们“没有”关系；
2． 客户对供应商的交货灵活度不信任。

导致的现象是：
1． 客户对自己预测的准确性不负责任，预测随意性很大；
2． 供应商不相信客户的预测甚至是订单，而进行“二次猜测”- second guess，如同“狼来了”
3． 如果“狼－order真的来了”，供应商可能满足不了客户的需求
4． 供应商越是满足不了客户的需求，客户就越是会夸大预测
5． 供应商的二次猜测就会越不准确，及时交货、库存表现就会越差
6． 最终是“恶性循环” － 不信任，越来越不信任，分手、拉到 …

供应链放大效应关键来自于预测与缓冲库存的层层放大，之所以层层放大关键还是大家相互不信任，沟通困难。而要做到相互信任，必须在相互之间的协议上设立奖惩措施。我们做EMS（电子制造服务）的，如果完全按照客户的预测跑MRP就会变成客户的银行。这就是我们为什么要自己分析PLC（产品生命周期）的原因－预测 VS 实际出货的分析。譬如一段时间内，我们发现客户的实际订单远远小余他们的预测，我们会提出要求客户修改预测，但客户往往不搭理我们，原因是他希望自己的预测高于订单以获取所谓的FLEXIBILITY－交货灵活度，但这样就会导致我们、我们的供应商拥有大量的额外库存，造成巨大的资金压力。

那么应该如何解决这个问题呢？
1． 通过协议让客户感到“痛” － 由于客户预测差异而导致的额外库存，需要客户买单，譬如说协议规定的库存周转率是20，低于20次而产生的余外库位，客户应该承担库存持有成本；或者针对呆滞库存，库龄超过30天的，由客户买回或者付库存持有成本。因为库存行程的根本原因是预测不准确从而导致多买料或者由于少买产生短缺而产生呆滞。客户感到“痛”了，他们也就有可能“认真对待”他们的预测了，或者回过头来问你，“你说应该预测多少？”，这样就有可能促成CPFR的实施。
2． 以业绩数据说话 － 通过不断提高及时交货率来证明给客户看 - 尽管你的预测水平很差，需求波动很大，但我们还是能够满足你的需求，因为我们自己的生产灵活度比较大，我们对供应商的交货灵活度管理的比较好。你做为我们的客户，用不着故意夸大你的预测来获取出货灵活度。我们希望得到你的客户给你的真实的订单，以及你对市场的真实的预测，然后我们来共同探讨到底应该放多少预测来跑MRP，以驱动物料需求。
3． 以原材料供应商“压客户” － 由于你的预测总是比你的实际订单大很多，连我们(EMS)的供应商都不相信我们的预测了，因为根据你的预测跑出来的原材料预测总是“狼来了”但实际上从来没有看见狼来，时间长了，谁还会拿着我们的预测当回事儿呢？原材料供应商也就不会根据预测去准备产能了，更谈不上给你备料了。这样做的结果就是，整个需求与供应链失去了最起码的相互信任，大家都没得做了。
4． 沟通 － 大多数的客户是可以沟通的。