供应链管理专栏

价格值多少钱中说到，笔者的同事推行铁血降价政策，引起供应商群动荡。 这故事还没完。有一个供应商的部件没法找别的供应商做，因为这组零件对最终产品的功能影响很大，更换供应商风险大，需要重新资格化，而产品设计部门不愿花费时间、承担风险。那怎么办？这老兄就对现有供应商霸王硬上弓：不管怎么样，降价15%。怎么降，你的事。

企业在解决具体问题时，往往重新设计供应链。但是，这世上没有万能药。解决一个问题的救命药，往往是造成另一个问题的毒药。几个案例为证。

看到很多文章，说的是供应链设计，好像这供应链就如同面团，可以揉来揉去，想怎么摆弄就怎么摆弄。其实，如同任何商业难题，供应链设计不是在一张白纸上作画，而是给飞驰的车子换轮子。从零开始，设计、实施一套崭新的方案容易；难就难从一个烂摊子着手，在现有的框架上修补。推倒重来的革命方式看上去彻底，但大都欲速则不达；循序渐进的演进方式貌似缓慢，实则因系统地解决问题而一劳永逸。

复杂性（Complexity）是供应链管理的大敌。想想看，一个公司只生产一种产品、只一个型号、销售给一个客户，与生产10种产品、每种产品有10种型号、销售给10个客户、客户在10个不同的国家或地区，复杂性自然不可同日而语。进一步看，一个产品的设计、采购、生产、运输、销售、售后服务等每个具体环节或许并不太复杂，但这些都放到一起，涉及那么多部门、供应商、分销商、客户，其复杂性也是可想而知。

一个公司之所以是同行业的佼佼者，好的技术、产品很重要，更多的则是其对复杂性的控制与管理。 拿零售为业例，沃尔玛之所以是沃尔玛，不是因为它把一个东西卖给你的时候有什么不同：你拿货，它收钱，走人，与街头的小卖部没什么本质两样；沃尔玛之所以是沃尔玛，是因为它能管理成千上万家的零售点，每个零售点有上万种产品，却能保证不管你走到哪个分店，看到的都一样，接受的服务也一样，而且能做到成本最低。一句话，是它在控制成本时对复杂性的成功控制与处理，让消费者感觉不到差异。这也是卖汉堡的麦当劳和卖糖水的可口可乐能够跻身世界级公司，而不是与街头小贩为伍的关键。

前摩托罗拉的首席采购官、哈佛的MBA Teresa Metty就复杂性作过一个精彩的演讲，总结出来，以飨读者。

在美国《采购》杂志2007年12月号上看到这篇文章，说的是采购办公室用品中的履约。在这个领域，通过减少供应商数量来集中开支、取得好价钱，是众所周知、也是最常用的办法。在美国，办公室用品供应商一般都很大，全美经营（当然采购方的大公司也大都是全美经营，或者在多个地方有办公设施），价格谈判中，招投标属最有效的办法（有些公司甚至采用电子逆向竞标）。但是，选定了供应商，内部不用，则成了另一个问题，或者说是更大的问题。这就是合同履约（Contract Compliance）。

Build to specification意即按照规范制造。类似的说法有build to drawing, package to specification等，即按图制造，按规范包装。这里的规范也罢，图纸也罢，是质量管理的最终、也是最主要依据。

【2007年12月31日】：补充了一个福特汽车的案例。

有一位供应链管理资深总监，精明强干，业绩突出，是公司的少壮派，但手下的员工却频频走人。现在他团队中时间最长的只有一年多，很多人呆半年就走人，或者转到别的部门。而且只有出，没有进，从来没有别的部门的人转到他的部门来。为什么？

本文发表在《物流管理》2007年7月号上，下面是最终稿。

六西格玛管理中有句名言：你设立什么样的指标，就得到什么。换言之，你想得到什么，那就设立相应的指标。建立合理的指标体系，来引导个人和组织的行为，达到预期的目标，是目标管理的基本出发点，贯穿现代管理的每个环节，也适用于供应商管理。

供应商是公司的延伸。公司的成功离不开本身的努力，也取决于供应商的表现。合理的供应商管理指标，不但利于激励供应商达到一定的目标，也可统一供应商与公司的目标。那么，供应商绩效指标如何设置？这里结合笔者熟悉的美国高科技生产企业进行阐述。

有读者问起有关供应链成本管理的文献，笔者在商学院期间的教授正好是这方面的专家，笔者也参与了几个相关研究。这里是英文文献中比较经典的一些，供研究者参考（工业界的朋友可免入）。

Kaplan, Shank, Govindarajan和Ellram都是战略成本管理方面的泰斗。下面的文章清单截至2002年，建议感兴趣的读者围绕这几个人查询更多、更新文章。战略成本管理涉及到很多会计方面的东西，所以不是单纯的供应链管理。

库存规划与控制涉及到数学计算，例如确定最佳订单量、最高水位和补货点，都需要一系列的计算。需求预测更涉及到数理统计，例如正态分布、指数分布、波松分布、移动平均等。但是，库存规划不单是数学，尤其是多阶段库存控制，即总库、配货中心、地方库、销售寄存点等都有库存的情况下。一方面数学模型本身很难实现多阶段优化（即同一产品在每阶段库存点放多少），另一方面补货时间、客户需求等变动因素太多，建好的数学模型也很难对付这么多变动。还有，管理方式、风险回避心理等都会影响库存控制。库存问题历来就更多的是管理问题，而不是纯粹的数理优化问题，一些规章、流程和系统上的疏漏，往往是造成库存飙升的深层次原因，就如下面案例所述。