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供应链:大并不是伟大(第1页)

时间:2016-10-08 11:30:36 来源:体育建设 阅读量: 作者:海德体育咨询

  大公司是规模大,但并不一定是伟大。有很多公司,例如美国的三大汽车制造商,动辄成千亿美金的销售额,但充其量是规模大而已,连年亏损,市场价值往往连一些中小公司都不如,就更谈不上伟大了。这些巨无霸,移动缓慢,就如中古世纪的恐龙,成为化石是迟早的事。看看他们的供应链,却又是惊人的一致。

最佳管理智囊档案

姓名:刘宝红
职位:西斯国际执行总监

 
资历:在采购和供 应链管理领域有十几年的丰富经历,主要集中在高科技和小批量行业 。畅销书《采购与供 应链管理:一个实践者的角度》作者。
 
公司:西斯国际(CSCS International)总部美国硅谷,专注供 应链、运营、采购和计 划领域的培训与咨询,帮助本土企业提高国际竞争水平。
 
公司网址:www.scm-blog.com

  高复杂度。这些巨无霸动辄有几十成百个产品线,每个产品线下面的种类就更多。啥都做,啥都做不好。其根源,是在发展过程中过度分散经营,不能集中在自己最擅长的地方。集中精力与分散经营本身是一对矛盾体:公司一般都是因为侧重主业,做得好而变大,市场价值升高(这时的大有点伟大的味道,因为它确实做得比竞争对手好);但变大后,股东就驱使公司多样化,以减轻风险,于是就走上变庞大的路。例如美国的半导体设备行业,几家绩效好的都是单一产品的中型公司(年度营业额在十亿、二十亿美金左右)。华尔街的分析家们的评价是绩效好是好,但是单一产品,风险高。股东们更是给管理层施加压力,要求产品多元化。一位CEO调侃道,你们难道是让我们成为那些半死不活的多产品公司才开心吗?

  主业发达,公司的资金一般都很充裕,管理层也面临压力,因为他们得为闲散资金找出路,总不能老放在银行里。于是就向别的领域发展。而且人的天性是喜欢做新鲜的东西。有钱,有人,有客户群,决定做什么容易,决定不做什么难。这也是很多大公司的共性。再加上分部、部门等的局部利益的驱动,一个又一个的项目、产品就上马了。但是,公司已经很大,官僚机制复杂,产品开发速度、成本结构等往往比不过那些专一产品的小公司,于是就样样都做,样样都做不好,掉入大公司的陷阱。

  产品线数量失控,导致供应链高度复杂。一个公司的供应链设置总有个基本平台,这个平台是实现规模效益所必须的,例如生产、仓储、运输、分销渠道等。运营层得在基本框架上支持多种产品,而有些产品之间的搭接很小,那就只有定制,给现有的供应链系统、流程打上各种各样的补丁;定制的结果就是越来越复杂;复杂的结果就是效率越来越低;没有效率就没有竞争力。

  看看那些曾经伟大过的公司,从伟大转为庞大,八成经历了这个过程。伟大如英特尔者,也逃不过这一劫。2005年前后,AMD打得英特尔满地找牙的时候,正是英特尔在多个领域乐此不疲的时候。笔者当时听英特尔一位叫Don MacDonald的副总裁关于数字家庭的报告,深感英特尔的触角伸得可真够长。结果没过多久,英特尔就开始动刀,砍掉一些非主业务,解雇了10500人(总员工数的10%),集中力量应对AMD的挑战。然后就是AMD的股票一路跌下来,英特尔又过了几年好日子。

  在运营层面,供应链的高度复杂度体现为库存高、交货时间长、反应欠灵敏、客户服务水平一般、供应链产能过剩。一句话:都是没效率的体现。拿半导体制造设备行业来说,应用材料是行业老大,营业额在100亿美金左右,典型的巨无霸,啥都做,啥都做不好。它的库存周转率是每年3.6次。相应的,竞争对手如泛林研发(Lam Research,也是我的老东家)的规模只及应用材料的五分之一,却是相应产品领域的佼佼者,库存周转在6.3次(2007年数据)。这个行业的库存成本是30%左右,应用材料的库存动辄是十几亿美金(他们以前在“搞运动”式的清 理库存时,动辄就注销几千万美金的库存),想想光这库存就压了多少资金,带来多少成本!这也就不难理解为什么前者的股价一直在十几美金左右徘徊,而后者则从2003年的十几美金一路飙升到2010年的60美金左右。

  库存是企业运营水平的标尺。产品线数量失控、供应链高度复杂为高库存定下基调;供应链的低效率,例如产品质量低、响应速度慢、供应商群膨胀等则为高库存推波助澜。有趣的是,高库存并不意味着高客户服务水平。为什么?相信干过这行的人都知道,库存高,往往是因为放着太多用不着的东西;用得着的呢,往往没有。这就是库存控制中的墨菲定律:有用的没有,没用的很多。原因呢,计划上的先天不足(例如计划流程混乱、计划方法欠佳),以及执行上的拖泥带水(例如供应商的交货不准时、质量不稳定、生产部门进度计划频频改变)。计划与执行成为一对负循环:计划差,就得由执行来补足,时常催货就是一种表现,结果扰乱原有的执行计划,导致总体执行更不可靠;执行不可靠,计划就得考虑更大的富裕系数,结果就是库存膨胀,更加彰显供应链的产能瓶颈,结果导致整个供应链过激反应,系统增加库存。等到大家缓过气来,发现大家都坐在一堆库存上。于是就开始减库存。同样由于计划上的不足,减库存减过了头,造成短缺,恶性循环重新来过。

  大公司,行为保守,库存一旦加上去就很难拿下来:加上去时已经得到批准,是“合法”的,库存高是高,但不会有人拿你怎么样。但拿下来,则可能有风险,为公司省钱不一定能得到回报,而且一旦出现问题,就有别人或别的部门找麻烦(听过库存控制中的另一“墨菲定律”没有:放着的时候没用,拿掉的时候就断料)。这在有些内部山头林立、部门之间关系不融洽的大公司更是如此。结果是那些行将就木的巨无霸们,供应链的一端守着一堆用不掉的零部件,另一端守着一堆卖不掉的货,整个一垃圾仓库。

  库存是放上去容易、拿下来难,公司的流程、制度也是。大公司,在发展的过程中,总会遇到这样那样的问题。而解决方案呢,就是在现有的系统、流程和规章制度上打绷带。后来问题没了,但这些“绷带”还是留在那儿,让供应链更低效。举个简单的例子。一个新产品刚投产时,供应商的生产流程不稳定,次品率较高。作为解决方案,公司的质量部门要求供应商在生产流程中加入多个检验点,搜集各种数据,做各种分析。后来产品质量稳定了,质检流程还是照旧,因为谁都不愿承担“万一出了问题”的风险。这种避险心理是大公司的通病,也是供应链越来越低效的一个原因。

  对于本土企业来说,经历了二三十年的高速发展后,“大”已经不是问题,“庞大”成了问题。特别是大型的国企、央企,迷信重资产运作,公司、供应链庞大不堪,资产回报率一路走低,异常低下,比如在2012年只有4%左右,跟银行存款利息差不多。这是个大问题,其解决方案在供应链运营和管理上,是我的下一本书的重点。有些文章已经发表到我的“供应链管理专栏”,感兴趣的可以先睹为快。

  庞大是表面现象,庞大的后面是复杂,而复杂则是真正的问题所在。为了生存,巨无霸们采取各种各样的措施。成功了,大公司就重回伟大公司的行列(例如IBM);不成功,则成为下一个并购对象。总的来说,从小到伟大到庞大的多,从庞大重回伟大的少。而其关键措施就是聚焦核心业务,降低产品和组织的复杂度,比如收缩产品线,砍掉过多的不盈利产品;缩减供应商数量、集中采购;关停并转生产设施,砍掉多余人员。简化了组织和产品线,才能降低流程的复杂度,提高流程效率,集中精力做价值最高的事。

  机构精简是降低复杂度的一大举措。大公司就如大树,定期得把枝枝桠桠修一下。在北美,大公司的重振大都由裁员开始。公司大了,人浮于事,事浮于人。人再多,总会有足够的事做;钱再多,总会有各种项目花出去。闲人越多,效率越低。为什么?闲人们为了证明自己存在的价值,就给别人制造出很多麻烦来,比如把自己千方百计设计到流程中,层层“把关”;为了证明自己忙,做事反倒拖拉,一天能完成的,非用两天、三天。难怪美国有句话,说if you want it done, give it to a busy person(如果你想把件事儿给结了,交给个忙人吧)。

  很多大公司,不管业务多忙,总有大批的闲人;不管任何时候,砍掉5%、10%的人都不会有什么大损失,反倒让公司的效率更高。在硅谷,我经历了两次大规模的裁员,一次是2001年后的网络泡沫破灭,比如我所在的公司从5000余人一路砍到2000人不到(我是在裁员结束后进入公司的,但还是切身感受到大幅裁员的影响);另一次是2008年的金融危机,导致高科技公司的大幅裁员,有些公司高达百分之二三十。裁员的结果是生产效率不降反升,而且是大幅上升。就美国整体而言,这两次大型的衰退之后几年,生产效率都创下历史新高,公司的盈利也达到历史高点,这也是美国能够从衰退中快速恢复的关键。

  遗憾的是,不管是裁员还是砍产品,都是极端行为。在没有压力,特别是外来压力的情况下,管理者鲜有动力来做这样的大手术:都知道是闲人,但花的是公司的钱,我来惹这人干嘛?再说闲人也不是百无一用啊,有些事还是可以给你做的,总比你自己做强。都知道有些产品不盈利,只能让供应链更复杂、成本更高,但每一个产品后面都有后台,都站着一个老总,这就如每个孩子都是有爸妈生出来的一样。你把他的产品给砍了,他的团队自然就不要了;没了团队,要他这老总干什么?他不跟你拼命才怪了。这些都是产品、组织的复杂度过度膨胀的根源,而且跟公司的规模、所有制、国别并没有多大关系。

  但你不从产品、组织入手,又绝无可能解决复杂度的问题:产品的复杂度决定了组织、流程和供应链的复杂度,因为复杂的产品线需要复杂的组织、流程和供应链来支持;组织复杂,在部门利益和闲人们的驱动下,公司的流程只能越来越复杂,效率越来越低下。这些都是大公司病,要解决,不但需要决心,而且需要技巧。

  对于本土的大型国企、央企来说,一没决心,二不懂技巧,注定是很难瘦身,打建伟大的供应链。对于非国有企业来说,有决心,但还在摸索方法论。假以时日,他们一定会做得更好。但如何缩短学习曲线,降低试错成本,是摆在这些公司面前的一个共同问题。

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