該企業(yè)面臨的問題，與所有企業(yè)在供應鏈上面臨的問題一樣“高庫存與高缺貨并存”這是供應鏈的基本規(guī)律，只不過在這家企業(yè)表現(xiàn)得尤為嚴重。
總監(jiān)對產生這種現(xiàn)象的原因進行了分析，并總結出6個方面的問題。比較遺憾，這6個問題都是很大的問題，每一個問題都很難定義解決的程度和目標，都需要長期不斷的努力才能夠解決；不是目標清晰，可以采取針對性行動的問題。雖然，問題分析得“無可辯駁”，各個部門都很關注和期望，“不徹底變革是真的無法維持下去了”，這種定義問題的方式就為 “達不到預期效果”埋下了種子。
供應鏈總監(jiān)把問題鎖定在計劃體系，并從組織和信息系統(tǒng)兩個方面來著手。計劃體系是供應鏈運作的靈魂，抓住計劃體系進行優(yōu)化無疑是非常正確的，但是著手的兩個方面都不是解決問題的關鍵。從分析看，預測不準確是所有問題的關鍵，而“建立集中部門負責收集客戶需求預測”，以及建立“把重點側重于渠道庫存管理，面向客戶預測管理”的信息系統(tǒng)，顯然不能解決預測不準確的難題，而只是解決問題的輔助手段。
銷售預測是銷售部門的責任，應督促銷售部門負起責任，對各區(qū)域銷售預測結果進行考核，把預測結果作為發(fā)貨參考依據迫使銷售部門提高預測準確性才是解決問題的核心。供應鏈總監(jiān)沒有調動公司層面資源，要求銷售總監(jiān)來提高銷售預測準確性問題，而是選擇了自己容易推動的建立收集預測信息部門，以及完善信息系統(tǒng)，有點舍本逐末，“沒有能夠達到理想的效果”，就在情理之中了。
問題的核心是銷售預測
雖然總監(jiān)分析6個方面的問題，但是核心問題只有一個：銷售預測準確度不高。總監(jiān)分析的6個問題中，有四個半都與銷售預測準確度不高有關。我們來一一分析：
問題1：庫存導向還是市場導向：當然應該采取市場導向的思想，根據對市場需求的預測來編制供應鏈運作計劃，這是很容易判斷的。但是銷售預測準確是執(zhí)行市場導向思路的前提，預測不準確，那就只好繼續(xù)庫存導向了。所以，表面上是庫存還是市場導向的問題，實質上是銷售預測不準的問題。
問題2：缺乏集成導致供應鏈不可視：“庫存供應者被動接受信息，響應周期長，庫存積壓風險大，導致制造商零售商庫存增加”。作者認為：這里實際應解決的問題是：銷售預測的信息(或者渠道信息)要及時和供應鏈部門溝通。而企業(yè)的實際情況可能是：銷售部門沒有預測或者預測很不準，沒有供應鏈部門需要的信息，沒有信息可以去集成，所以缺乏集成。
問題3：預測手段粗糙：這是指預測方法問題。怎樣做好銷售預測是每一個企業(yè)都關注的事情，該企業(yè)也不例外。但是應指出，預測做不好，預測方法和預測手段并非最重要，最重要的是沒有基礎數據以及對銷售預測不重視。
問題4：信息系統(tǒng)缺陷：“系統(tǒng)在管理需求以及需求轉化上功能欠缺”。作者認為：最關鍵的是銷售部門未能提供相對準確的銷售預測數據，而不是系統(tǒng)功能欠缺。從需求計劃到生產、采購計劃是ERP的標準功能，一般的中型大型ERP都可以提供這種功能。
問題5：如何進行銷售考核：對于銷售考核問題要分為兩個方面：一是如何考核更合理：邏輯上說，考核終端出貨數據以及渠道庫存肯定比考核對經銷商的銷售收入更合理，這不會有分歧；二是考核的可行性：沒有收集到渠道的數據，或者收集得不全（往往很難百分之百掌握渠道數據），實際上是無法按照終端出貨以及渠道庫存進行考核。問題的核心在于渠道數據采集以及數據的可信度，用于考核的數據必須具有很高可信度。
問題6：產品組合的管理：客戶需求越來越個性化，品種越來越多。這是一個基本趨勢，不以人的意志為轉移。這個問題本身與預測無關，但是它會影響銷售預測：由于品種多，銷售分散，銷售預測要做準確越來越難了。
AMT咨詢認為，問題的核心是銷售預測，提高銷售預測準確度責任在銷售部門，所以解決該企業(yè)供應鏈問題的關鍵不在供應鏈部門，而在銷售部門。供應鏈是根據需求起舞，如果需求就不準確，整個供應鏈的舞動那就是無章法的亂舞了。
核心問題的核心是數據采集
問題的核心是銷售預測問題，這仍然不具有行動指導性。因為銷售預測也是一個普遍的難題，解決銷售預測問題，提高預測準確度是一件非常難的事情，需要持續(xù)努力、逐漸改進。作為一個解決具體問題的內部項目，還需要進一步細化以找到行動著力點。
銷售預測水平的提高：需要有數據基礎、預測模型、預測工具、預測流程，而其中最難的是數據采集。為什么呢？因為數據采集涉及到商業(yè)博弈，經銷商的商業(yè)機密，涉及的業(yè)務主體很多，涉及的業(yè)務面很廣，工作量*。至于模型和工具：那只是數據處理問題，處理的方式很多，計算機處理的速度很快，變換處理模型和工具也很容易，這不是難題。實際應用的預測模型往往非常簡單，比如聯(lián)想筆記本電腦公司采用的預測模型就是移動平均法結合歷史數據分析。
所以問題的核心聚焦到數據采集問題。需要進一步分析采集什么數據？數據采集工作要達到什么目標？什么時間采集數據？誰去采集數據？
一般來說：需要采集經銷商的進銷存數據，采集零售終端的數據；數據采集的目標：比如，要采集到85％的以及經銷商業(yè)務數據需要采集，50％的終端零售數據需要采集到。必要的話，企業(yè)可以花錢購買終端零售數據。數據采集的時間：可以確定為每周采集一次，并對數據及時上報匯總。對于是否需要建設渠道數據采集系統(tǒng)，個人認為這不是實現(xiàn)數據采集的必要條件，Excel報表就可以完成采集統(tǒng)計功能，只是準確度不能保證做到百分之百，當然有系統(tǒng)更好。
由于數據采集是核心問題的核心，所以應該有非常強力的措施來推行。這是銷售總監(jiān)要負責的，能否推動銷售部門強力進行數據采集工作是解決問題的關鍵?？梢圆扇∈裁创胧┠兀繑祿杉ぷ髋c獎金發(fā)放掛鉤（不采集完成數據不發(fā)獎金等等），對數據采集制定獎勵懲罰措施。這一定要強力推行，否則任何供應鏈問題的解決都是一句空話。作為公司管理層應有一個堅強的決心：就是用筆抄寫，也要把數據收集上來。
要輔助建立起數據收集處理的方法和機制，需要強調的是：不要把銷售渠道信息系統(tǒng)建設作為采集數據的先決條件，完全可以手工采集。Nike中國公司就采取過類似做法。在實施渠道信息系統(tǒng)之前，Nike中國公司已經進行了4年多的手工數據采集，后來實施的渠道管理系統(tǒng)，只不過把手工數據工作電子化了，系統(tǒng)實施成功的風險大大降低。
渠道當前數據是數據采集的重點，但是企業(yè)的眼光不可局限于此，還可以建立數據倉庫，從企業(yè)自身歷年的銷售數據中去發(fā)現(xiàn)需求規(guī)律，用于銷售預測，這也是企業(yè)非常值得做的一個事情。
沒有供應鏈上的信息流，任何其他的供應鏈管理的優(yōu)化都是巧婦難為無米之吹。數據采集是解決問題的第一步，是最艱難的一個起點，并不是解決問題的全部。只是解決了數據采集問題，其他步驟都相對容易推動。
第二步：利用數據，建立對數據的感覺。
在數據采集之后，要做兩件事情：第一：要形成數據分析處理的流程方法：比如如何根據渠道各種數據做出銷售預測，供應鏈部門如何分析利用各種渠道數據。第二要逐漸形成對數據的敏感性，找到對于數據的感覺。同樣的數據，有經驗的人能夠發(fā)現(xiàn)很多問題，而沒有經驗的人可能覺得數據一文不值。業(yè)務部門需要對數據找到感覺，不斷挖掘數據的利用價值。比較好的做法定期組織對數據的分析討論，或者建立專門的數據分析崗位。
第三步：要讓供應鏈長期持續(xù)優(yōu)化，企業(yè)需要建立經營分析體系。經營分析體系是一個業(yè)務優(yōu)化機制，它包括四個部分：一套反應業(yè)務運作情況的指標→定期分析指標值、指標差異原因以及提出解決差異的措施，形成分析報告→定期組織跨部門會議討論報告，形成解決差異的行動方案→對行動方案的執(zhí)行進行跟蹤確保落實。建立了經營分析體系，就相當于定期對企業(yè)進行體檢，及時發(fā)現(xiàn)問題采取行動。我們公司提供專門的經營分析體系建設服務。
不妨對企業(yè)變化的軌跡做一個展望：由于每周都能夠采集上來經銷商的進銷存數據（假設85%）以及零售終端數據（假設50%），銷售部門在此基礎上形成了做銷售預測的方法，并能夠提供比原來準確得多的預測數據（假設可達到60％的準確度）。產銷協(xié)調會上能夠討論未來兩周或者一月的可執(zhí)行的銷售預測以及第二月的銷售分析，指導供應鏈短期以及中期的行動。供應鏈部門從庫存導向逐步變化為市場導向。
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