一位經(jīng)理人說，公司的系統(tǒng)里有一套算法，來幫助計劃員設(shè)置安全庫存。用了一段時間后，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)建議的庫存整體偏低。我問，既然這樣，那為什么你的挑戰(zhàn)卻是降庫存呢？不用他回答我都知道答案：系統(tǒng)建議偏低，計劃人員就手工調(diào)整，多放一些庫存；但人員水平良莠不齊，不知道設(shè)置合適的庫存水位，最終就以高庫存為解決方案。
細究為什么系統(tǒng)建議偏低，發(fā)現(xiàn)他們的系統(tǒng)低估了需求和供應(yīng)的波動：（1）系統(tǒng)按照部分產(chǎn)線的需求變動性計算安全庫存，但另一部分產(chǎn)線的波動性更大；（2）系統(tǒng)假定供應(yīng)商的產(chǎn)出是穩(wěn)定的，其實供應(yīng)商也受疫情、環(huán)保、關(guān)鍵料短缺等影響，產(chǎn)出是有變動性的；（3）小長假等因素造成的運輸延誤，也沒有考慮在系統(tǒng)里。
這讓我聯(lián)想起，以前老東家的計劃軟件也有類似的問題。比如從硅谷到亞洲，正常運輸周期5天就夠了，系統(tǒng)里也是這么設(shè)的。但每逢年頭節(jié)下，航空倉位偏緊，再加上周末延誤等各種因素，5天就不夠。系統(tǒng)也假定需求有不確定性，但只是計算正常的波動，但異常需求時有發(fā)生，當你的服務(wù)水平要求95%甚至98%以上的時候，這些異常需求就不能忽視。這位經(jīng)理人的企業(yè)也是一樣：流水線停下來，那可是殺頭的罪，安全庫存一點也不能“不安全”。
那軟件系統(tǒng)為什么偏低而不偏高呢？主要是兩方面的原因：其一，有些極端異常沒法量化，比如節(jié)假日、災(zāi)害性天氣帶來的運輸延誤，在不同地方、不同季節(jié)都不相同，很難在系統(tǒng)里設(shè)置統(tǒng)一的值；其二，一旦設(shè)置那些值，可能造成正常時期庫存水位顯著偏高，但因為信息系統(tǒng)的“合法性”，計劃員就不愿意降下來。
這后面有博弈的成分：軟件系統(tǒng)的做法是建議個“保本”的值，計劃員認為不夠的話再增加——他們有足夠的動力去增加，而增加一般是需要審批的，有一定的制衡；但如果系統(tǒng)建議偏高，計劃員則沒有動力去降低——不管在哪個公司，計劃員的第一要務(wù)是確保有貨，而且有N多理由不降低本來該降的庫存水位。
況且，對很多企業(yè)來說，上軟件的一大目的就是降低庫存，這客觀上也導(dǎo)致軟件的建議會保守（否則的話，這軟件還能上？）。其實這也沒錯：一個好的庫存計劃決策也是“從數(shù)據(jù)開始，由判斷結(jié)束”，放在這里就是軟件考慮正常的波動、服務(wù)水平，做出基準建議；對于極端情況，計劃人員調(diào)整軟件的建議，等恢復(fù)到正常情況時再調(diào)回來。我理解管理者總是希望能夠數(shù)據(jù)化，讓信息系統(tǒng)決策；但計劃面臨的環(huán)境太復(fù)雜，不可能量化所有的情況，需要計劃員的職業(yè)判斷來應(yīng)對。
對于這位經(jīng)理人來說，這里的真正問題有二：其一，對于能考慮到的正常情況，軟件是否都考慮到了，盡可能少地依賴計劃員的判斷？其二，計劃員能力差異很大，如何適當固化優(yōu)秀人員的智慧，形成做法，指導(dǎo)整個團隊，提高判斷的水平和一致性？
對于第一個問題，你發(fā)現(xiàn)很多軟件里的眾多參數(shù)，一經(jīng)設(shè)定，就不再調(diào)整，或者調(diào)整非常不及時。而那些參數(shù)很可能是當年上系統(tǒng)的時候，由一幫分析員、管理層設(shè)置，這些人的共性是不熟悉一線業(yè)務(wù)，一刀切的可能性相當大。后續(xù)的磨合主要是一線計劃人員和軟件之間，但一線人員往往不熟悉軟件的結(jié)構(gòu)，或者沒有權(quán)限去調(diào)整。最終，他們不是調(diào)整系統(tǒng)的參數(shù)，而是系統(tǒng)地調(diào)整軟件的建議，增加了調(diào)整的工作量，也增加了犯錯的機會。
對于第二個問題，我們可以量化優(yōu)秀員工的智慧，制定指導(dǎo)性的“簡單法則”。我在計劃領(lǐng)域快二十年了，深刻體會到，我們不能忽視計劃員的經(jīng)驗。這也是計劃員存在的原因。那他們的經(jīng)驗從何而來？說得好聽點，就是以前吃過的苦，受過的罪；說得不好聽點，就是試了很多錯，交了很多學費的結(jié)果，要么以客戶利益（短缺），要么以股東利益為代價（過剩）。
總結(jié)優(yōu)秀員工的經(jīng)驗智慧，可以減輕團隊試錯的成本。比如找到那幾位最優(yōu)秀的主管、骨干員工，看看他們在不同的極端情況下，是如何調(diào)整系統(tǒng)的建議的；一對一地問他們，為什么是加一周，而不是加兩周的庫存；以匿名的方式把結(jié)果匯總，再以匿名的方式征求他們的意見等。如此再三，我們一定能總結(jié)出一些“簡單法則”來，這就是集體的最佳智慧。
這樣的簡單法則跟需求的變動性、采購提前期扥關(guān)鍵參數(shù)結(jié)合起來，就形成圖1中這樣的指導(dǎo)綱要，比如在不同的采購提前期下，安全庫存與需求變動性的關(guān)系。當然我們還可考慮更多的因素，比如單位成本越高，安全庫存可適當降低；對業(yè)務(wù)越關(guān)鍵，安全庫存可適當增加等。這些簡單法則很難讓我們做到精益求精，但可大幅降低大錯特錯的概率。讓大家開始用這樣的簡單法則，過幾個月再來調(diào)整、完善，持續(xù)改善。一半年下來，簡單法則會更加優(yōu)化，整個計劃團隊的能力就會有顯著不同。
圖 1：安全庫存的指導(dǎo)性簡單法則（示例）
作為管理者，我們需要（1）復(fù)盤、驗證簡單法則，確保它們的合理性；（2）選擇合適的模型，設(shè)置合理的主數(shù)據(jù)，讓軟件系統(tǒng)盡可能地給出合理的基準建議。
先說簡單法則的驗證。我們問優(yōu)秀的計劃人員如何設(shè)置庫存水位，他們的答復(fù)往往受各種因素影響，不一定客觀：他們猜測你的心理，講給你的，其實是你想讓他們做到的；他們對自己的做法也不完全相信，所以告訴你他們認為應(yīng)該做到的。這都有悖于初衷。那我們可以分析他們以前做過的計劃，看是否跟他們總結(jié)的經(jīng)驗匹配，比如她說在這種情況下，她會放3周的安全庫存，那究竟是不是這樣做了？這是第一重驗證，“信任但要確認”，驗證言行是否一致。第二重驗證是把這些簡單法則用到別人的產(chǎn)品上，復(fù)盤一段時間的歷史情況，看實際的庫存和服務(wù)水平情況。經(jīng)過兩重驗證后，這樣的簡單法則才算真正的經(jīng)驗結(jié)晶。
再說軟件的配置。選擇合適的模型，設(shè)定基本參數(shù)，一般是管理層的任務(wù)，這需要管理者有基本的數(shù)理統(tǒng)計知識。實踐中，很多管理者沒有這方面的能力，就只能依賴起初上系統(tǒng)的時候，那些顧問們選定的基本模型。而顧問們當年急急忙忙上系統(tǒng)，在模型的選擇和配置上往往沒有優(yōu)化——優(yōu)化的工作需要結(jié)合實踐，由管理者來做。
更糟糕的是，有些管理者把軟件系統(tǒng)當成跟員工博弈的工具。比如他們知道計劃員會高估，那就操縱補貨周期等參數(shù)，拉低系統(tǒng)建議的安全庫存。實踐是檢驗真理的唯一標準，員工采納系統(tǒng)建議，結(jié)果因為短缺被需求端罵得狗血噴頭，下次當然不信任系統(tǒng)建議，直接表現(xiàn)就是全面拔高庫存水位，高庫存就是這么來的。
那如何知道軟件系統(tǒng)的模型、參數(shù)設(shè)置合理呢？你要看系統(tǒng)建議的采納率。有個新零售企業(yè)的系統(tǒng)建議采納率連30%都不到，你就知道那些軟件工程師、數(shù)學家整出的計劃系統(tǒng)有多可靠了。要知道，人很難在細微的判斷上勝過計算機：如果個別員工在大面積做微調(diào)，那可能是這個員工在宣示存在感；如果員工普遍在做大面積的細微調(diào)整，那是軟件不合理的信號。軟件配置合理的一大標志呢，就是員工做的調(diào)整以大幅度調(diào)整為主。
總結(jié)起來，就是軟件做基本的數(shù)據(jù)分析，制定庫存水位中的“存量”部分，亦即正常情況下需要的庫存；計劃員根據(jù)特殊情況，比如需求和供應(yīng)端的異常情況，做出“增量”調(diào)整；兩者結(jié)合，才算完成了庫存計劃的“從數(shù)據(jù)開始，由判斷結(jié)束”。作為管理者，我們希望計劃決策是基于數(shù)據(jù)的；但你沒法完全基于數(shù)據(jù)，由計算機來做計劃?；镜能浖?，加上計劃員的最佳經(jīng)驗結(jié)晶，才能真正做到“人機一體”，提高團隊的計劃能力，兼顧庫存和服務(wù)水平。
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