宁信度,无自信!Measure the measurements!

作者:胡珉,北京乐思门咨询有限公司总经理
改编后发表于《环球供应链》2004年7月刊

越来越多的供应链管理者开始重视主要绩效指标(Key Performance Indicator,KPI)的建设。其中,不乏有对美国供应链协会倡导的供应链运作参考模型(SCOR)顶礼膜拜的,有灵光凸现地采用平衡记分卡(Balance Scorecard)的,也有默默耕耘自建体系的……但是,不论采取的是哪种体系,供应链管理人员都应该考虑指标设立的是否合理,是否具有考量的能力,是否有自相矛盾的地方,是否助长了小团体主义。而且,请记住,KPI仅是管理者使用的一个度。

度,应该是可以测量的,不是摆设,更不是向老板或同行炫耀时而亮出的脚底板儿。比如,在SCOR体系的第1层的度中,就有这样一个指标:供应链的灵活性,包括供应链的反应时间和生产灵活性。啥叫快速反应?啥叫灵活呢?这就需要我们仔细地设计并选用合适的数据来反应企业在这方面的表现,而不是在夸耀精益生产的同时,却暗地在操作层面惬意地使着“人为干预”的伎俩。更进一步,可测量的度,还要求企业对日常操作具有数据采集的能力。有了合理的指标体系,却没有办法考量或数据不具有代表性,就如同老中医去给个病人看病,一上来便精神抖擞地要号脉,可病人没胳膊;无奈,便转而看舌苔,可病人没舌头,#%◎※!不是说笑,是真实的;不少企业都把订单完成时间作为一个供应链管理指标,可并没有系统地记录、收集每一张订单的收到时间、交付时间(以及二者的差),也没有定期地进行计算和分析。

度,是用来考核业务执行能力的。举个例子,公司欲考核储运部分的绩效,往往会设一个运费控制的指标,比如,年节省若干大洋,或不得低于若干大洋,或运费价格降低比率等。但是,试想,如果行业里运费都在普遍上涨,储运部门的同事则只能直勾勾地看着那指标发楞;同样,对于身背上述类型指标的采购经理们,如果赶上全球的原材料下降的年份,恐怕在向老板信誓旦旦地承诺完成指标后,回头就偷偷地咯咯乐。这就要求管理者们不得不思考:业绩的考核应更科学、合理地关注自身的努力结果。而且,此时的度还应该是有代表性的度。比如,在物流同行的聚会上,俩物流经理一照面就切磋库存天数。一儿曰:“俺公司库存水平控制的好,低!”一儿不服:“侬用什么时候的库存值丈量的?”一儿曰:“月末之时,库存去往经销商为多,故俺以月末时测量为佳。”一儿不服:“阿拉没用经销商,是DC加直送用户的模式。”真若这样,到底谁的库存控制的好,孔子又该郁闷得不能决也。实际工作中,也经常会出现上面两小儿辩库存的情况。最起码,要使用参照对象公司的指标来比照自己公司的表现,首先要明确参照公司指标的计算方法。

即使有了“度”,还会存在问题。比如,时下有一种较为普遍的现象,就是benchmarking,说白了就是标竿比较,即拿所谓管理先进的公司绩效与自身的绩效指标相比。向领先的公司学习当然必要,但拿着人家的尺码买自家的鞋,却反而成了新时代的郑人买履。比如,当大家都对Dell的零库存奔走相告或对WalMart的daily cross-docking顶礼膜拜的大气候下,是否可以‘泼盆水’照照自己的影子?那是咱能玩儿得起的吗?盘子、投资。即使是同行里的公司比较,各家的策略、政策、运作模式和流程、地域以及组织机构等内外情况都不相同,直接拿来人家的指标来考核自己就不现实了。以A、B两公司的销售预测误差为例:A公司采用的是滚动周预测制,且每次第2周的预测数据为冻结区(Freeze Period,不得修改);而B公司采用的是每月的预测体系,没有冻结区。先不说常见的预测误差测量方法就有5~6种,即使两家公司用的是同样的误差计算方法,误差结果也会不一样的。更何况,如果其中的某一家公司在销售与运作计划流程(S&OP, Sales & Operation Planning)中允许对初始需求预测进行修改,并以修改后的数据作为驱动企业运营的预测,则误差的计算结果又截然不同。这也就是当我们经常听有人说,他公司的预测误差能控制在5%(或更低),而不再吃惊的原因。再比如,供应链管理人员经常用的物流成本占销售额的百分比这一指标。不同的公司,由于其货物的体积、重量、货值、物流覆盖面积等因素的不同,他们的指标结果也不尽相同。即使上述情况完全相似的公司,直销的公司与使用经销商模式的公司相比,物流成本的百分比一般会大;而后者则隐藏在给经销商的价格折扣体系中。同样,库存也往往会转换成应收帐款。

因此,管理者们,宁信度,不自信了吧?嘿嘿……



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