供应链：破解客户需求不确定性的关键

      大家好，我是仰山。

      今天继续读《供应链管理》，读到一个非常实用、也非常贴近实战的话题——理解顾客与供应链的不确定性。

      一家企业想要做好供应链，首先必须明确：自己服务的是哪一类市场、哪一类客户需求。不同客户需求，会表现出完全不同的不确定性，主要体现在这几个方面：

第一，订单数量的不确定性。

      维修产线的紧急用料，订单量可能很小；新建一条产线的物料，订单量又会非常大，波动非常明显。

第二，客户期望响应时间不一样。

      紧急订单要求交货期极短，而生鲜、定制类物料又需要较长周期。就像买水我们不愿意等，买车可以等一两个月，买房可以等好几年，需求差异巨大。

第三，所需产品种类不同。

      紧急零部件，客户愿意接受更少品类、更高价格；但新建产线的大宗物料，客户会要求更丰富的品类、更稳定的供给。

第四，服务水平要求不同。

      紧急订单的客户，对产品可得性要求极高，缺一个零件就可能换供应商；常规订单则宽容度更高。

第五，产品价格敏感度不同。

      紧急订单客户对价格不敏感，但常规大批量订单的客户对价格非常敏感。

第六，产品创新度要求不同。

      高端客户对更新速度要求高，传统行业客户则对创新敏感度低。

      这些属性，共同决定了客户需求的不确定性。

      而在实际工作中，我们销售、计划、供应链每天面对的，其实就是围绕这几点展开。

      书里还提到一个很重要的概念——隐含需求不确定性。

      简单说，就是：客户需求传递到供应链后，给供应链内部带来的不确定性。

      哪些因素会放大它？

      需求波动范围变大

      供货周期被缩短

      产品种类变多

      服务水平要求提高

      创新速度加快

      销售渠道增多（线下、线上、跨境并存）

      这些都会让预测更难、计划更乱、供应压力更大。

      除此之外，供应端的不确定性也同样致命：

      供应商频繁停产、产能不稳定、质量波动、供给能力有限、工艺不断变化……都会直接冲击整条供应链。

      那怎么解决？

      结合现在的技术，我认为有三个方向：

第一，用AI提升需求预测准确度。

      把客户数量、交期、品类、服务水平、价格、创新度全部纳入预测模型，信息越全，预测越准。

第二，借助CRM等系统，整合客户信息。

      结合客户线索、内部产能、产品属性、团队AI应用能力，让预测更贴近真实需求。

第三，推拉结合策略。

      在推式备料时，无论是原材料还是成品，都要把需求不确定性、供应不确定性一起考虑进去，才能降低风险、提高效率。

      以上就是今天的读书笔记，把这些点记下来，也分享给各位供应链同行。

      理解需求，才能管好供应链。