零部件企业需求协同数字化转型

从源头抓起，构建数字化的需求管理平台，完善企业内部针对需求管理的业务流程。  

文 | 创始人、董事长张椿琳

汽车产业链的链条既宽又长，其分工呈现出一种金字塔式的结构。整车厂处于产业链的顶端，向下有一级供应商、二级供应商这样逐级的多层次分工。需求从整车厂往下一层层传递，供应链中的各级零部件供应商根据需求安排生产交付，最终保证全链对整车厂的需求能快速、灵活地响应。

需求管理，是汽车供应链领域非常重要的一环，它不仅仅是零部件供应商和主机厂协同的重要纽带，同时也是零部件企业内部日常运营的关键引擎。那零部件企业需求管理的真实现状如何呢？我们接触过很多零部件企业客户，也做过一些业务调研，总结下来，大部分零部件企业在需求管理这一块还面临着以下难题：

1）需求数据的可靠性和一致性不佳

一方面，从需求数据的来源来看，由于整个汽车市场的快速变化，主机厂的需求是实时在调整的，这就导致主机厂给到零部件企业的需求存在较大波动，需求更新也频繁。

另一方面，从需求数据的内部传递来看，需求数据在数据透明共享和一致性上也存在问题。我们常说，产业链中，各级供应链的需求传递会产生牛鞭效应，存在影响逐级放大的现象。那么，同一个数据，对于零部件企业内各部门而言是不是一致的？

比如，一个典型的业务流程——零部件企业收到主机厂客户的需求，然后零部件企业的各个部门都要将这个需求转换成每个部门内部的数据，根据这个数据制定相应的生产计划、物料采购计划、财务营收计划、物流发运计划，甚至人员招聘计划等等。但由于各个部门之间存在的部门墙、数据孤岛，对于同一个数据，往往各个部门又加入了各自的判断和调整，导致同一个数据在一个企业内部有可能被扭曲。

这种现状存在的背后原因，可以从以下两个方面来找到答案。

一方面，跟整个汽车行业，尤其是各级供应链的信息化水平有关，从我们的调研结果来看，零部件企业从主机厂获取需求仍要通过手工操作——通过门户网站、邮件、或者微信收集需求，同时，各大主机厂的需求计划模板也并未标准化——计划覆盖的时间不等、需求类型不同，需求的收集、整理、传递基本都要靠手工操作，在这个过程中，可能会产生数据遗漏、数据透明性差等问题。

另一方面，企业内部也缺乏一个公开、透明的数据流转中心，可以实时地在企业内部共享、分发这些数据，消除数据在企业内部的流转过程中产生的损耗。

2）针对需求数据的分析判断以及风险预警缺失

有一个我们经常听到的抱怨就是需求计划准确性差，内部缺乏针对需求的风险预警机制。即使主机厂的需求波动大，但零部件企业对主机厂的供货不存在讨价还价的空间，为了百分之百满足主机厂供货的需求，零部件企业在各个环节还有可能会设置过多的余量，比如一刀切的安全库存，或者超前排产。需求的波动会给企业供应链中的各个环节带来连锁反应。面对主机厂需求的骤增时，有可能产生额外的紧急采购、排产、发运等应急成本。当需求骤减时，又可能导致原材料、成品等在短时间内无法消耗。

对于零部件企业而言，由于处在产业链更下一级的产业分工，不直接面向消费者，终端市场上的风向及变化传到各级零部件企业时已经相对滞后。信息滞后、风险预警缺失到最后会给零部件企业造成直接损失，比如大量呆滞库存的产生，或者是供货服务水平的下降。

需求永远是变化不定的、不准确的，只能尽量减少预测的偏差。那么，在企业中，谁应该为需求预测的准确性负责？如何量化和考核这些指标？

面对这些问题，企业往往也是一筹莫展。一线人员往往对数据最具有敏感度，但缺乏专业的方法论指导，调整分析全凭经验，甚至根本没有动力或者时间来做深层次的分析判断。管理层提升预测准确度的意愿强烈，但没有量化的考核指标，也无法实时掌握最新的需求变动，还是更依赖于下级的执行。这种断层和矛盾导致了需求管理的现状很难有实质性的改善。

面对以上的挑战，零部件企业急需在供应链层构建一个共同的目标，让企业内部每个节点的运作都是基于客户的最终需求，提升需求协同水平，增强企业供应链的整体竞争力。具体来说可以从以下两个方面发力：

1）构建一个数字化的需求管理平台，确保全链各个环节的数据共享与高效协同，对于客户的需求能够实现快速响应。

一方面，需要将原有的需求的收集从手工、线下的方式改用自动化手段替代，从源头保证数据的准确性。

另一方面，搭建一个统一的数字化平台，保证数据的透明和共享，让各个部门的人在同一个平台上看到一手的数据，围绕同一个数据展开业务。内部信息的协同促进内部运作的协同，高效配置企业信息资源，提升效率，减少企业运营成本。

2）坚持变革，完善企业内部针对需求管理的业务流程。

需求的预测要从数据开始，从判断结束，在供应链领域，这是我们的共识。每家零部件企业随着时间的推移，都会积累大量的历史数据，企业如何才能应用好这些数据？我们通常讲，对于数据的应用可以分为四个阶段：

第一阶段，直观地查看数据，了解过去发生了什么，现在正在发生什么；

第二阶段，分析这些数据所代表的已发生事件的背后原因；

第三阶段，根据对过去的分析结果来预测未来会发生什么；

第四阶段，通过预测未来指导我们现阶段的决策，决定现在应该做什么，以应对未来的风险。

零部件企业内部，可以搭建一套完整的需求管理业务流程，从需求收集、需求分析、需求评审和风险预警等各个环节着手发力，加强对需求数据的分析和应用，设定明确的衡量标准，进而提高整体的需求计划的准确性和风险预警能力。

伴随着汽车行业整个产业链的剧烈变化，零部件企业踏上数字化转型之路也是顺势而为之举，是跟上行业未来发展的必选项和最优解。而零部件企业的数字化供应链转型，可以从源头抓起，通过构建数字化的需求管理平台，帮助零部件企业更好地适应快速变化的市场需求给企业带来的冲击，提高企业的应对能力。