不確定性是供應(yīng)鏈的內(nèi)在特征，我們無(wú)法根除它，因?yàn)樾枨蟮脑搭^，每個(gè)個(gè)體的消費(fèi)者想法都不一樣，而且時(shí)不時(shí)地在變。今天想喝咖啡，明天想喝奶茶，個(gè)體的需求很難精準(zhǔn)把握。

但有意思的是，當(dāng)我們把需求匯總在一起時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)大樣本的波動(dòng)性減少了。例如在點(diǎn)下午茶的時(shí)候，統(tǒng)計(jì)團(tuán)隊(duì)里的人有多少想喝咖啡或奶茶，結(jié)果肯定不會(huì)出現(xiàn)一邊倒的情況，需求波動(dòng)相對(duì)較小。

當(dāng)我們把一些相同或是相似的事物匯聚在一起，在供應(yīng)鏈中有一個(gè)專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)叫作“Pooling”或是“Aggregate”。我給Pooling起了個(gè)中文名字——百川聚海，挺形象的。

舉個(gè)例子，在做預(yù)測(cè)的時(shí)候，把相同需求進(jìn)行整合。在計(jì)算產(chǎn)能的時(shí)候，把相同的工作站產(chǎn)能匯總統(tǒng)計(jì)。這種做法可以減少波動(dòng)性，今天就來(lái)重點(diǎn)講一講這方面的內(nèi)容。

一

為什么要做Pooling？

讓我們用個(gè)案例進(jìn)一步說(shuō)明需求波動(dòng)性是怎么回事。如上所述，消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為存在很大的隨機(jī)性，這就造成了波動(dòng)性。張三開(kāi)了一家咖啡店，為了增加客單價(jià)，店里也售賣(mài)蛋糕。

他該如何備貨呢？進(jìn)貨多了，沒(méi)有賣(mài)完，到了保質(zhì)期蛋糕就要廢棄扔掉。進(jìn)貨少了，庫(kù)存不夠，又會(huì)損失銷(xiāo)售額。

為了更好地備貨，張三統(tǒng)計(jì)了過(guò)去20天店里蛋糕的銷(xiāo)售情況。張三的店每周營(yíng)業(yè)五天，每月以20天計(jì)算，具體銷(xiāo)售情況如下表。

我們看到銷(xiāo)量最高的時(shí)候達(dá)到46，而最低只有21，平均數(shù)是35（已經(jīng)四舍五入）。銷(xiāo)量的實(shí)際結(jié)果與平均數(shù)之間的差異很大，但由于正負(fù)抵消所以它們的平均數(shù)為零。

我們要取差異的絕對(duì)平均值，這個(gè)數(shù)字也叫作MeanAbsolutely Deviation(MAD)，它的月平均值是6。

從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)看，我們應(yīng)該使用標(biāo)準(zhǔn)差，這樣才會(huì)更加嚴(yán)謹(jǐn)。經(jīng)過(guò)Excel的簡(jiǎn)單計(jì)算，我們可以得到關(guān)于這個(gè)月銷(xiāo)量的一系列分析結(jié)果。

變異系數(shù)（Coefficient of Variation，簡(jiǎn)稱(chēng)CV）是標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值，結(jié)果是0.2，從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)看，這個(gè)月的銷(xiāo)量是非常穩(wěn)定的。

我們?cè)購(gòu)拿刻斓囊暯莵?lái)看，每天銷(xiāo)售與平均值之間最大的絕對(duì)差異值為14，除以平均值35就是40%，這是偏差的幅度。

而把這20天的偏差匯總起來(lái)算，絕對(duì)值差異平均數(shù)是6，除以35也就是17%，顯然要比40%穩(wěn)定得多。這是因?yàn)殇N(xiāo)量有高有低，以20天為一組來(lái)統(tǒng)計(jì)，高于和低于平均數(shù)的銷(xiāo)量差異在相互抵消，所以總體看來(lái)就更加平穩(wěn)。

張三只看每天的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)是很難備貨的，因?yàn)槊刻斓匿N(xiāo)售上下波動(dòng)比較大，但是每月的需求是比較穩(wěn)定的，可以提供更加準(zhǔn)確的指示來(lái)進(jìn)行備貨。

二

為什么Pooling可以讓隨機(jī)變量更加穩(wěn)定

接下來(lái)我們要從統(tǒng)計(jì)學(xué)理論來(lái)看為什么Pooling會(huì)讓隨機(jī)變量更加穩(wěn)定。

變異系數(shù)是一種衡量分散程度的匯總統(tǒng)計(jì)，經(jīng)常被用來(lái)比較不同的項(xiàng)目，比如兩種不同的需求或是產(chǎn)品。我們可以比較它們的變異系數(shù)，來(lái)看看它們的特征有多相似或不同。

在之前的一篇文章中，我使用了海運(yùn)天數(shù)進(jìn)行分析。

延伸閱讀：《案例 | 國(guó)際海運(yùn)時(shí)間分析，如何使用數(shù)據(jù)為供應(yīng)鏈提供洞察？》

我們之前已經(jīng)看到，如果有一個(gè)月的隨機(jī)變量，那是20個(gè)每日隨機(jī)變量的總和。因此，我們就有了月度的隨機(jī)變量M，以及20個(gè)每日隨機(jī)變量Di。

假設(shè)Di是獨(dú)立的，而且都是相同的分布，它們就屬于正態(tài)分布。我們就有了正態(tài)分布平均數(shù)μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ。

而如果每月銷(xiāo)量的隨機(jī)變量也服從于正態(tài)分布，也就是說(shuō)每日和每月都是相同的分布，那么我們?cè)谶@兩個(gè)時(shí)間尺度之間要建立一個(gè)換算關(guān)系。

首先看平均數(shù)，因?yàn)槊吭鹿ぷ魈鞌?shù)是20天，所以一個(gè)月等于20天，我們可以直接在每日平均數(shù)上乘以20，就等到了每月的平均數(shù)，這比較容易理解。

而標(biāo)準(zhǔn)差就不是這樣計(jì)算，根據(jù)公式要對(duì)樣本數(shù)量開(kāi)平方，也就是√20，每月的標(biāo)準(zhǔn)差就是√20乘以σ。

每日的變異系數(shù)是σ/μ，也就是1*(σ/μ)，而每月的變異系數(shù)是(√20*σ)/20*μ=0.22*(σ/μ)。

顯然每月的變異系數(shù)0.22小于每日的1。這是從數(shù)學(xué)角度驗(yàn)證了把需求匯總起來(lái)后，每月的波動(dòng)性小于每日的，這將會(huì)幫助我們制定相關(guān)的供應(yīng)鏈策略。

三

使用場(chǎng)景

1.延遲策略

供應(yīng)鏈中的延遲策略將產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程分為通用化階段與差異化階段。企業(yè)先生產(chǎn)通用化的部件，盡可能延遲產(chǎn)品差異化的制造過(guò)程。

等到最終用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的外觀或功能提出要求后，才完成產(chǎn)品的差異化生產(chǎn)。比如早餐店的豆?jié){，產(chǎn)品的通用化階段產(chǎn)品是豆?jié){原汁，差異化產(chǎn)品是在原汁基礎(chǔ)上加工而成的甜漿和咸漿。

單個(gè)產(chǎn)品的需求波動(dòng)性肯定大于所有的產(chǎn)品，所以早餐店應(yīng)該把所有豆?jié){產(chǎn)品需求匯總起來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確性肯定高于任何單個(gè)產(chǎn)品。

在預(yù)測(cè)其他商品需求時(shí)，我們也都采用這種方法，因?yàn)閱蝹€(gè)商品需求都會(huì)有差異，但這些差異會(huì)彼此抵消，使得總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性更高。

2.庫(kù)存設(shè)置

一些生鮮電商使用前置倉(cāng)模式，為倉(cāng)庫(kù)周邊幾公里范圍內(nèi)的社區(qū)服務(wù)。

單個(gè)前置倉(cāng)在備貨方面的偏差會(huì)比較高，如果我們把數(shù)個(gè)前置倉(cāng)需求合并在一起，用一個(gè)區(qū)域總倉(cāng)來(lái)覆蓋這些前置倉(cāng)的需求，由總倉(cāng)配送至前置倉(cāng)，可以?xún)?yōu)化整體的庫(kù)存成本和及時(shí)交付率。

總倉(cāng)聚集了各個(gè)前置倉(cāng)的需求，減緩了波動(dòng)性。

3.生產(chǎn)產(chǎn)能

當(dāng)我們做生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)，一般是計(jì)劃一條生產(chǎn)線的能力，比如在這條線上可以生產(chǎn)A、B、C三種型號(hào)的產(chǎn)品。我或許不能確定生產(chǎn)A、B和C的具體數(shù)量，因?yàn)閷?shí)際情況總是會(huì)發(fā)生變化，有時(shí)候是缺料了，不能生產(chǎn)A，只能做B或C。

所以我們?cè)跒橐粭l完整的生產(chǎn)線規(guī)劃產(chǎn)能時(shí)，經(jīng)常會(huì)匯總所有的能力。在月度的產(chǎn)銷(xiāo)協(xié)同會(huì)議上，我們可能難以決定要生產(chǎn)具體的數(shù)量，而是計(jì)劃生產(chǎn)線的總產(chǎn)能。根據(jù)上面的內(nèi)容，我們知道這樣做會(huì)更加準(zhǔn)確，波動(dòng)性更小。

產(chǎn)品在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中難免會(huì)發(fā)生意外情況，有的超額完成，有的低于目標(biāo)，但是它們確實(shí)能相互補(bǔ)償，從而達(dá)成我們的總目標(biāo)。

總結(jié)一下，百川聚海Pooling是非常實(shí)用的供應(yīng)鏈策略，可以有效地緩解各種波動(dòng)性，匯總的維度包括時(shí)間和數(shù)量，需要根據(jù)情況靈活應(yīng)用。