案例：能否给个准数?

　　采购员：“请问多长时间能交货?”

　　供应商：“通常8到10天吧……”

　　采购员：“能否给个准数?”

　　供应商：“这个嘛……老实说……很难……”

　　采购员：“大哥，这个数字我要填进ERP系统的，请务必准确!!!”

　　供应商：“这样啊，不然您取个平均数吧，放9天?”

　　采购员：“我看还是放10天吧，如果放9天，你们第10天才交货，我不被生管骂死才怪!”

　　供应商：“这样啊，那您再加5天吧，这样我们也有回旋的余地。”

　　采购员：“……”

　　如此纠结的对话，采购员们一定不会陌生吧!

　　纠结来源于系统与现实的差异。

　　所谓采购提前期(Leadtime,简称L/T)，指的是从采购员下达订单到产品交付的这段时间。我们知道，ERP系统往往要求采购员设定精确的采购提前期，但在实际运营中，L/T从来就不是一个精准的数值，它由一系列围绕均值上下波动的数据组成。

　　ERP是死的，人是活的。系统的缺陷不得不由采购员的个体智慧来弥补。然而，个体的智慧往往给我们的管理带来了极大的不确定性。例如，采购员A觉得将L/T设置为10天比较靠谱，但是换了采购员B，可能就会觉得10天还是太冒进了，根据他/她的经验，放15天会更加保险。

　　如果我们从端到端的供应链角度来计算一个采用BTO(Build to Order)模式供应的产品的提前期，从原材料采购，到加工制造、成品组装，再经过物流、分销等环节，最终将产品送到客户手中，这中间的L/T掺杂了多少所谓的“个体的智慧”，又有多少准确度可言?

　　有的人可能会说：“不准就不准呗，反正关系不大”!

　　我们可别小看了这个L/T，它是供应链管理中非常关键的一个参数，对供应链的综合绩效有着十分重大的影响。

　　首先是对及时交付率(OTD)的影响。毫不客气地说，如果连L/T都算不准，还谈什么OTD及时交付率?承诺给客户是10天的L/T，实际交付却是15天，这两者的差异极有可能就是L/T的计算或设置不准所造成的。

　　其次是对库存的影响。有的人会说，为了保险，我在L/T中放了足够的缓冲(Buffer)，本来是平均10天的L/T，我设置为15天肯定是妥妥的了。殊不知，客户是根据15天的采购L/T来安排企业后续的运营的。如果货物提前5天抵达，就意味着这5天的库存管理成本是需要由客户自己来承担的。不仅如此，它还徒增了供应链上的总体库存量。

　　最后是对资金流的影响。供应链上的资金计划是与时间紧密相关的，不准确的L/T设置会造成资金计划与实际情况互不匹配，严重的情况下，还会造成企业现金流中断，企业失血而亡。

　　不以规矩、不成方圆，如果没有一套行之有效的方法，不同的采购人员对L/T的理解和管理就会大相径庭，造成一系列无法控制的问题。

　　那么，有什么方法能够减少人为造成的误差，提高L/T设置的准确性呢?笔者建议企业将L/T的管理分为三步：

　　第一步：将L/T进行拆解管理

　　看似简单的L/T，如果拆解开来看，会发现里面大有文章。从采购员下达订单开始，到最终的产品交付，中间到底经历了哪些过程，如果不经过仔细的研究分析，可能连供需双方都没有几个人能搞得清楚。

　　仅从订单处理流程来说，就可以细分成：采购员在系统中生成订单、订单逐层审批、采购员发送订单、供应商接收订单、供应商审核订单、供应商确认订单、订单回签、采购员收到回签订单并在系统中确定等多个环节。本来仅仅只有10天的L/T，搞不好订单处理就花费了两天，而这两天中还存在着诸多不确定性，例如恰好采购经理出差无法及时审批订单，或者财务人员在审核客户信用中发现问题等等。

　　将L/T进行拆解分析，并指定相关的责任部门/人员对每一个环节负责，是提前期精细化管理的第一步。

　　第二步：减少不确定性，减少波动

　　前述对L/T进行拆解管理的方法，仅仅只是基础，治标不治本。对L/T的管理，最难也是最有效果的方法，还是要针对如何减少流程的不确定性和波动入手。

　　这就好比参加世乒赛，每一位选手的水平都很高，都有能力打出对方无法接招的狠球，但是比拼的往往不是谁的球更刁钻，而是谁的水平发挥得更稳定，失误率更低。

　　对于如何减少不确定性，涉及到供应链运营中的具体情况，供应链管理理论为我们提供了诸多工具，如Lean、6sigma、TOC、VMI等等，这里不做展开。我们仅举个小例子：例如为了减少订单处理流程中的不确定性，我们可以采用VMI的模式，让供应商根据客户和自己的库存水平直接补货，跳过订单处理流程。而传统的订单在VMI模式中仅仅只是作为收货的凭证，可以一揽子下达，减少了订单来回确认所占用的L/T时间。

　　除此以外，为了评估L/T改善的效果，我们可以采用统计学的方法，将均值和方差都引入到我们对L/T管理的绩效指标中来。(在统计学中通常采用两个指标来描述一组上下波动的数值，一个是均值，即所有数据的平均值，它反应的是数据的集中趋势;另一个是方差，即离差平方和的均值，它反应的是数据的分散程度或波动的幅度。)

　　第三步：对L/T进行动态维护

　　如前所述，虽然大家都知道L/T不是一个固定的数值，但我们却依旧在系统中按照固定数值的方式进行管理。这里面虽然有系统的限制，但更多是因为人为的惰性所造成的。

　　我们可以对照自己的公司，来检查一下我们多长时间会更新一次我们在系统中维护的L/T。差的企业搞不好从来就没有做过这样的检查，而优秀的企业却会根据行业的特点进行L/T的持续改善和动态更新。

　　从维护的频率来看，并不是千篇一律的。供应链体系相对比较稳定，对交期没有那么敏感的行业，对L/T的更新频率可以是按季度、甚至按年来进行更新;而对于产品更新换代快，对交期敏感的行业，却有可能需要按天甚至是按小时来进行动态更新。

　　L/T的管理体现了企业供应链管理的精细化水平，但仅仅管理好了L/T还是不够的，精细化管理理念需要渗透到供应链管理的方方面面。笔者认为，供应链管理既是粗活也是细活，好比行军打仗，除了战略明确、战术得力、装备优良以外，还需要在执行的过程中时时关注细节，善于从细节中扑捉机会，提升自我的战斗力和获胜几率，才能最终立于不败之地。