從數(shù)據(jù)里面學(xué)什么?

文:劉寶紅2024年第一期

導(dǎo)語:人們經(jīng)常抱怨沒數(shù)據(jù),其實一個公司數(shù)據(jù)再少,也會有發(fā)貨數(shù)據(jù),因為他們要靠這個來向客戶收錢。光從這些發(fā)貨數(shù)據(jù) 中,我們就可以發(fā)現(xiàn)很多有用的信息,幫助我們更好地理解客戶期望,判斷供應(yīng)鏈的績效,識別能力短板。

       人們經(jīng)常抱怨沒數(shù)據(jù),其實一個公司數(shù)據(jù)再少,也會有發(fā)貨數(shù)據(jù),因為他們要靠這個來向客戶收錢。光從這些發(fā)貨數(shù)據(jù) 中,我們就可以發(fā)現(xiàn)很多有用的信息,幫助我們更好地理解客戶期望,判斷供應(yīng)鏈的績效,識別能力短板。比如你新到一個企 業(yè),人家給你一個幾十兆、幾百兆大的Excel文件,是這幾年的發(fā)貨記錄,你該怎么分析呢?

  先看發(fā)貨數(shù)據(jù)的時間單元,是按 月還是按周劃分,也就是說,每周還是 每月的發(fā)貨量?在供應(yīng)鏈運營上,周是 個比月更理想的時間單元,是企業(yè)運 營管理細度的體現(xiàn)。管理能力越強, 管理力度越深,企業(yè)的時間單元也越 小,越可能用周而不是月。試想想,如 果拿一個季度的需求歷史為基準,預(yù)測 未來的需求。 一個季度有3個月,三個 數(shù)據(jù)點,能做什么樣的分析?但如果分 成13周,我們就有13個數(shù)據(jù)點,數(shù)據(jù) 樣本更大,在數(shù)理統(tǒng)計上更有意義。另 外,按月劃分, 一個季度只有三個控制 點;按周劃分, 一個季度就有13個控 制點,有13次發(fā)現(xiàn)問題、改進問題的 機會。

  講到這兒,可能有人說,我們按 天劃分,數(shù)據(jù)點不是更多、更好嗎?不 過對一般的企業(yè)來說,這樣做太細分 了,需求的“噪音”會不必要地放大,可能誤導(dǎo)你多放安全庫存來應(yīng)對。而且 數(shù)據(jù)可能更加不符合正態(tài)分布, 一個我 們最常用的數(shù)理統(tǒng)計模型。相反,按月 劃分,則可能掩蓋很多本來不應(yīng)該掩蓋 “噪音”,造成錯誤的決策。舉個極端 的例子:每月需求是100個,這100個 集中在某一個星期,與平均分散到四個 星期,對供應(yīng)鏈的挑戰(zhàn)可大不一樣。如 果按月匯總,我們看不出需求的波動; 如果按周分解,需求的波動則清晰地反 映在數(shù)據(jù)中和統(tǒng)計結(jié)果中。

  再看客戶的期望,以及企業(yè)的實際 交付能力。你問企業(yè)的管理者,客戶對 我們的期望是什么?大家往往是大眼瞪 小眼, 一筆糊涂賬。那好,發(fā)貨歷史可 以給你相當可靠的判斷:客戶訂單是什 么時候錄入的(訂單錄入日期),客戶 希望什么時候發(fā)貨(客戶需求日期), 我們是什么時候?qū)嶋H發(fā)貨的(發(fā)貨日 期),這些數(shù)據(jù)一般的企業(yè)都有。需求日期與錄入日期之間的差值,這就是客 戶的期望;而錄入日期與發(fā)貨日期之間 的差值,這就是企業(yè)的實際交付表現(xiàn)。 你馬上就看得出兩者的差距。

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  有些差距可能不需要關(guān)閉,因為有 些客戶習(xí)慣性地“高要價”——今天下單 明天要貨,期待你3天后送來,供他們 7天后用——這點你需要銷售、客服的判 斷,數(shù)據(jù)沒法100%告訴你。有的差距 你可要關(guān)閉,不能因為你一直不及格, 就以為客戶可以接受不及格——你可能 因此在損失營收。怎么才能知道?你不 用問銷售——發(fā)貨歷史就能告訴你。

  比如對于客戶A,從去年到今年, 平均交貨周期在縮短;但你知道,作為 一個公司,你的整體交付能力沒改變 ——這從針對所有客戶的交付周期上可 以看得出。那一個原因呢,就是對于你 的交付周期長的產(chǎn)品,客戶A給你們的 訂單更少了:他們根據(jù)你們的交貨能 力,給你們更多的是你交付周期短的產(chǎn) 品。這在統(tǒng)計學(xué)上叫“選擇偏差”——你 看到了你看到的,你沒看到你沒看到 的。打個簡單的比方:敵人新近投入了 秘密武器,后方醫(yī)院接到的傷兵突然 少了。如果你據(jù)此認為這秘密武器沒什 么,那就打錯特錯了,因為這武器一擊 致命,受傷的就根本回不來了。 一線的 指揮官不會犯這錯誤,因為他“看到” 了那些沒能回來的士兵——清點士兵的 數(shù)量就知道了。

  作為后端的供應(yīng)鏈,你不是生活在 前線的炮火中,不大直接接觸到客戶, 也對銷售們的“危言聳聽”充滿戒心,但你可以分析數(shù)據(jù)來判斷發(fā)生了什么。 你可以繼續(xù)深挖,落實到具體的產(chǎn)品類 別、料號,從需求量的變化來判斷客戶 的行為變化。沒有對比就沒有傷害:對 于交貨周期短的產(chǎn)品,這個客戶的需求 一直在上升;而對于同類但交期長的產(chǎn) 品,這個客戶的需求一直在下降,你八 成可以看得出點什么了。

  從發(fā)貨數(shù)據(jù)中,還蘊藏著更多的客 戶信息。比如客戶的訂貨習(xí)慣:每周還 是每月?是不是接受部分發(fā)貨?這跟我 們的關(guān)系可不?。喝绻敲吭掠嗀?,而 且不接受部分發(fā)貨,那你就得備更多的 庫存來應(yīng)對;否則,你可適當降低你的 安全庫存。訂貨越頻繁,需求量就相對 越穩(wěn)定,計劃也就越容易??傮w來說, 訂貨的頻次也反映了客戶的運營水平: 運營水平越高,訂貨的頻次一般越高, 訂貨量一般也越平穩(wěn),這些更可能是優(yōu) 質(zhì)客戶的體現(xiàn)。而習(xí)慣性地給你一個大 單子,讓你分N次送貨的客戶,就跟那 些習(xí)慣于大批量運作的企業(yè)一樣,往往 在管理上也更粗放。這類企業(yè)呢,整體 計劃性也往往有待提高。這點你也可從 數(shù)據(jù)中找出來:看看他們急單的比例就 知道了。

  從發(fā)貨歷史中,你還可分析客戶 的集中度。摘取一段時間的需求歷史,比如6個月,按照料號、客戶、月份分 解,你就能判斷,對于特定的料號,是 否有客戶占了相當?shù)谋壤?。這些客戶就 是“大石頭”,在需求預(yù)測和需求管理 時要特別關(guān)注,比如積極對接銷售,了 解信息系統(tǒng)外的信息;緊盯客戶的需求 變化,及時采取補救措施。你不能寄希 望于銷售,因為他們知道自己的客戶, 并不熟悉別人的客戶,沒法告訴你他們 的客戶是否是“大石頭”。

  當然,你還可以從發(fā)貨歷史中看 需求的變動性。比如基于13個星期的 發(fā)貨歷史,你可以計算每個料號的標準 差,跟13周平均需求值相除,就得到 相對的變動性。你馬上看得出,不同料 號的變動性大不一樣, 一刀切的管理方 式, 比如都設(shè)置x天的用量作為安全庫 存,就不合適。你還可以設(shè)定一定的規(guī) 則,比如過去4周的平均需求與過去8 周的相比,上升或下降超過一定比例, 就需要額外關(guān)注等。

  從發(fā)貨記錄上,我們可探知的還 遠不止上面這些。就拿訂貨頻率來說, 當一個產(chǎn)品的訂貨頻率達到一定水平, 比如過去6個月里4個月有訂貨,我們 就開始定期預(yù)測這個產(chǎn)品;否則就只設(shè) 安全庫存。當然,行業(yè)不同,這些數(shù)值 不同。不過方法論挺一致:訂貨頻率越高,需求也相對越穩(wěn)定,需求預(yù)測的準確度也越高,庫存風險也越低。對于多品種、小批量的企業(yè)來說,訂貨頻率尤其是個有用的決策參數(shù)。

  再看貨是從哪里發(fā)出去的。比如某個客戶默認是由倉庫A發(fā)貨,但貨物實際是從倉庫B發(fā)送的,那往往意味著倉庫A的計劃薄弱。或許有人會說,為什么不是客戶需求問題呢,比如倉庫B的客戶調(diào)貨頻率高,每次調(diào)貨少,這樣好對付;而倉庫A的客戶三個月不訂貨,一訂要3個月的量,誰都難對付,所以就不得不向B庫借貨,由倉庫B發(fā)出?

  那好,我們還是看數(shù)據(jù)。相同的料號,不同的倉庫,分析需求的變動性(需求的標準差除以需求的平均值),計算相關(guān)客戶的需求變動性,這問題不就有了答案?你也用不著去問兩個倉庫的客服人員,或者相應(yīng)的銷售人員 ——數(shù)據(jù)就放在那兒,答案就在數(shù)據(jù)里,你

先該到數(shù)據(jù)里看看。

  要知道, 上帝只給你一張嘴,但卻給你兩只手,就是希望你多動手。沒有人比數(shù)據(jù)知道得更多。我們要做的就是在動嘴之前, 一定先動手分析數(shù)據(jù)。如果你從數(shù)據(jù)中看不出什么,很簡單,你的分析還沒到位,最直接的表現(xiàn)呢,就是你還沒有花足夠多的時間來分析。

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