物流基础之八：滚动销售预测系统(RSF)

　现在很少有企业在不知道需求的情况下盲目生产或配送货物。而需求最好的表现形式则是销售预测。较准确的销售预测是企业所有的经营管理的源泉。销售预测的好坏（即预测误差，Sales Forecast Error）影响到安全库存的多少。大量的有关市场营销和企业管理的书籍都对销售预测的方法进行了论述，此处不再赘述。

　　许多消费品生产企业使用了滚动销售预测系统（Rolling Sales Forecast）。预测人员在每时间段（周，月或period）的固定时间里提交对未来几个时间段的预测数字，具体到每个SKU（Stock Keeping Unit），每个需求地区，城市或仓库及每个时间段。数字单位一般为SKU的单位，如箱，包，袋等。而随着IT产业的发展，应用E-mail传送RSF及计算机自动处理数据系统，节省了大量的对数据再处理时间，也减少了人工操作的失误。表12给出了一个RSF的示例。表13是预测误差的计算演示。针对每个 SKU的误差平均数对制订安全库存有意义，而每周对所有SKU的平均则意义不大，有时可作为评估预测人员的业绩或排名。误差均应取绝对值，因为我们既不鼓励多出预测很多，也不鼓励少得很多。




总库存计划(Master Inventory Plan)和主生产计划(MPS)

总库存计划：

　　无论采用前述的那种库存系统和方法，均会得出整个Logistics对每个SKU的净需求量。其基本原理为：

　　由于目标库存或水准事先设定，净需求量，期初库存均为已知，可通过调整补足量而使期末库存（即下个期初库存）满足目标的要求。将所有的SKU进行汇总，就是一个总的库存计划。但它还不是最终的总库存计划。因为这还只是一个“一相情愿”的计划，能否可行还得通过主生产计划过程的检验。如果该过程显示生产能力在允许的时段内无法满足总需求，则不得不砍掉部分需求（ruff-cut）。多数时候生产能力在整个一个时间段内完全可以满足总需求，只是在某些很短的时间内或某些时刻无法满足要求。这时候，就需要进行主生产计划过程，合理编排产量和生产次序。通过上述过程反馈，可能要对一些目标或水准进行修改，最终得到了总库存计划。而汇总其中调整的补足量，则得到主生产计划。

　　主生产计划（过程）：

　　MPS最重要的是整个计划过程（见图18）。传统的Logistics计划人员（如前面谈到的Logistics发展的物流整合阶段）往往侧重考虑库存的成本，认为生产计划必须完全跟随着净需求计划走。因为净需求计划是根据使系统库存成本最小或水准最合理的方针而制订的。这却忽视了企业经营中另一个重要的生产制造成本。例5给出根据生产制造成本而调整总库存计划的主生产计划过程。

例5：表15给出了X公司某SKU每月预期的生产净需求预测和所需要的安全库存。工厂正常的生产能力为每天500单位，依靠加班每天可生产600单位，但加班生产的产品每单位增加成本10美元。如果需要每天产量超过600单位，则需要进行转包生产，每单位增加成本15美元。每日生产率方面变动35单位需要雇进或解雇100个工人，而雇佣和培训一个职工，需用230美元仓储和保管费用，每年每单位为40美元。表15给