如何隨時供應生鮮產品

準確的預測可以優化客戶服務,徹底減少庫存積壓,為雀巢奠定有效行銷的基礎

雀巢生產線每天製造10億份產品。這個數字說明了全球最大食品公司的龐大產量。為了兌現「優質食品,美好生活(Good Food, Good Life)」的承諾,雀巢向市場推出多達 10,000 種產品,盼能提供更優質、健康的食品和飲料,進而改善消費者的生活。

雀巢仰賴預測技術,確保將適量產品上架並供客戶選購。畢竟,如果顧客無法購得喜愛的食品,即使是最好的行銷推廣也會適得其反。

毫不意外,雀巢的事業規模愈大,就愈關注如何密切管理供應鏈,以及將庫存量控制在嚴格範圍內。龐大的事業規模,使得全球性的規劃極為複雜。產品類別、銷售地區和眾多參與部門共同構成了一個息息相關的網絡。

食品和飲料產業的本質也為營運規劃帶來挑戰。季節性影響、收成表現對於天候的依賴、需求的波動,其他零售趨勢及眾多產品的易腐性,使得生產規劃和物流統籌變得困難。

現在,我們可以深入瞭解客戶分層結構,並將促銷和特惠活動的影響因子納入統計模型,執行更多任務。

Marcel Baumgartner
全球需求規劃績效和統計預測主管

受制於相牴觸的 KPI

「供應鏈管理是雀巢運作成熟且備受肯定的流程和程序。」雀巢公司總部全球需求規劃績效和統計預測主管 Marcel Baumgartner 說明:「我們的專業員工負責管理運輸網絡,實行高效率的倉儲作業,而且是與客戶接觸的第一線人員。我們關注的重點之一是規劃,更準確地說是需求和供應的規劃。

Baumgartner 指出,此流程涉及兩項重要指標:客戶服務水準和庫存量。客戶服務水準 (定義為準時交付的百分比) 隨庫存擴大仍可持續改善提升。但如此將導致資本受限,而且通常很難找到倉儲空間,還可能影響產品的新鮮度。

在這個產業中,產品必須進行極大批量的製造,才能保持較低單價、保障品質並發揮原料可用性的效益。這種備貨型 (make-to-stock) 生產策略與訂貨型 (make-to-order) 原則形成鮮明對比,而後者在其他產業 (例如汽車業) 十分常見。

Baumgartner 表示「為了適時適所提供正確數量的正確產品,我們高度仰賴準確的預測能力,以盡可能掌握客戶的訂單情形,其他商業指標 (例如預算和銷售目標) 也是重要因素。」Baumgartner 指出,總體目標是能夠「主動超前部署,不能只是被動反應」。為實現這項目標,雀巢致力於強化協調流程、與客戶更密切合作,並使用適當的預測方法。

統計 vs. 直覺

預測資料主要透過兩種方式產生。主觀方法大致取決於規劃者憑藉個人經驗進行的預測和評估。統計方法則利用數據來解決預測問題。

在使用SAS之前,雀巢主要使用 SAP APO 的基礎預測技術,並搭配 APO 內建開源程式碼統計軟體 R 所建立的模型,再由雀巢的需求規劃人員對這些預測進行修改。SAS 優化了這一點,可與 SAP APO 相輔相成。

若有充分的歷史數據可用,通常可得出較可靠的統計預測結果。「但是我們明白了一件事 - 單憑過去的統計數據並無法準確預測未來。無論多麼精密的統計模型也是一樣。」

因此,對於 Baumgartner 和他的團隊而言,問題並不在於統計方法。在這種複雜環境中,關鍵在於有能力評估預測的可靠度,其中最受關注的兩項要素如下:「因應波動性的對策」,以及 「SAS」。

“Baumgartner 表示「對於特定產品需求的預測能力,高度取決於該產品的需求波動性,尤其是需求波動幅度較大的產品,方法的選擇和組合非常重要。」SAS Forecast Server 大幅簡化了這項任務。

對於需求規劃而言,必須格外注意所謂的「狂牛產品」(mad bulls),這是雀巢對於高產量、高波動產品的暱稱。狂牛產品的範例之一就是雀巢咖啡 (Nescafé),該產品通常在全年定期銷售,但銷量需藉由經銷商的促銷來帶動。對於這類較難預測的商品,單憑統計計算得出的需求預測,並不比需求規劃師的個人經驗更具參考價值。唯一的解方是解讀歷史記錄,從中瞭解過去的波動趨勢。

多點知識,少點猜測

Baumgartner 指出,SAS® Forecast Server 是實現這項目標的理想工具。這款解決方案具備出色擴充能力,僅需少數專員即可管理廣大的地理區域。此外,SAS Forecast Server 通常可自動選取適當的統計模型,這也被視為最強大的功能之一。「與此同時,我們現在可以深入瞭解客戶分層結構,並將促銷和特惠活動的影響因子納入統計模型,執行更多任務」

上述成效令人一目瞭然。在常規預測方法與 SAS Forecast Server 的比較研究中 (大部分情況使用預設設定值),結果顯示雀巢通常能維持或提升產品組合中可預測部分的績效,有利於需求規劃師挪出寶貴的時間,專注於狂牛型產品的管理。

最後但同樣重要的一點,雀巢強調即使是 SAS Forecast Server 如此精密的系統,仍然無法取代專業的需求規劃師。「尤其是狂牛型產品,關鍵在於與企業保持聯繫,以及良好的口碑、經驗和知識。」規劃師有更多時間處理複雜產品,就更能制定出更有效的生產決策。如此一來,在盛夏的海灘上才有足夠的雀巢冰淇淋可以享用。

挑戰

確保將適量產品上架並供客戶選購。如何在眾多影響因子的複雜性下,管理全球性規模的供應鏈,規劃營運以及組織物流。

解決方案

SAS® Demand-Driven Planning and Optimization

成效

可靠的預測方法讓規劃師有更多時間處理複雜產品,制定出更有效的生產決策。確保消費者需求無虞。

 

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