做銷售預測，嘉實多既不倚重人的主觀經驗，也不過多憑借信息系統，而是有一套環環相扣的計劃機制。
    在過去一個多世紀，嘉實多潤滑油在行業內的領先地位是不可撼動的。它生產和研發的尖端產品在經歷F1賽場的檢驗之后，再回歸民用，當這些競賽等級的潤滑油用于日常的機車運行時，產品的卓越品質已自不待言。但是客戶對嘉實多還是有怨言，因為公司在供應鏈方面的表現遠不能與其產品相匹配：經常的缺貨和拖沓的配送削弱了客戶對其產品的滿意程度；另一方面，過剩的庫存長久以來也讓嘉實多的物流經理傷透腦筋。
    上個世紀90年代末，此類問題已是堆積如山，合理庫存和優質客服之間的矛盾由于管理的毫無章法愈演愈烈，改革勢在必行。經過反復論證，達成共識：造成混亂的主要原因是缺乏前期計劃。因此，計劃成了嘉實多解決供應鏈難題的關鍵詞。很快一個新的計劃部門成立了，在這里，計劃的職能完全從執行部門中分離出來，嘉實多將有賴于這個部門和ToolsGroup的攜手合作，使公司的供應鏈管理重新回到正常軌道。
    三步走
    “我們的問題是供應鏈管理中的一個經典難題。”嘉實多歐洲地區物流經理Alesandro Tenaglia說，“客戶調查顯示，客戶最頭疼的問題之一就是庫存不足。很多時候，他們訂10個單位的貨，而我們能馬上發貨的只有5個單位，從其他庫里調配2個單位，再從工廠補足另外3個單位。這種情況對客戶和我們都不是好事，不能一次而是分三次發齊，肯定會讓客戶不滿，不得不安排的緊急運輸也加大了我們的成本。最讓人生氣的是，我們的庫存不足只是在某些產品，很多時候我們的產品庫存是過剩的。”掌握客戶需求，從而確定一個合理庫存，并以此更好的滿足客戶，同時實現最經濟的產品周轉，這個道理雖然不難理解，但它確實就像Tenaglia所說，這是供應鏈管理中一個經典難題，要理清問題的千頭萬緒不是一件容易的事情。
    當時，嘉實多在每一個歐洲國家至少設有一個工廠，一個貯運點。公司的客戶基礎因地區差異有很大不同。比如說，在東歐國家，訂單的貨品只要發到一些大的分撥中心就可以了，但在其他國家，訂貨則是直接發到成千上萬的零售商：加油站或是大商場。
    Tenaglia說：“我們曾希望能通過分析運作方式來找出問題的癥結，也曾嘗試優化網絡，減少倉庫數量，但并沒有因此實現產品供應的合理化。于是我們明白了問題的根源是我們缺乏足夠的計劃或者說我們根本就沒有過計劃。”
    銷售部門應該根據下一步的需求預測作銷售計劃，并將這些數據直接發給生產部門，以便他們作出生產計劃。但Tenaglia認為這些信息還不夠，不能據此作出正確的補貨計劃。Tenaglia說：“這些數據只是使我們的生產具備了一定的反應能力。但是我們有太多的工廠，太多的倉庫，如果我們不能提前做好所有計劃，就不能有效減肥。我們真正要做的是提高對市場需求的理解能力，改善銷售和生產兩個部門的溝通，以及生產部門、采購部門和分撥中心的溝通。”
    理順內部的改革思路之后，第二步是借助外力。嘉實多安裝的是阿姆斯特丹ToolsGroup公司的庫存優化軟件，名為DPM（配送計劃建模軟件）。Tenaglia 知道技術只是解決方案的因素之一，在了解了軟件的功能之后，嘉實多開始了硬件組織的改變——創建供應鏈計劃部門，把這個部門完全從原來的執行層面中脫離出來。這是一項重要的舉措，Tenaglia一再強調這個改變的重要性：“當時的運作完全沒有計劃，或者說計劃的功能在某種程度上和執行功能混淆在一起，客戶可以成為計劃人，生產部門也可以成為計劃人。在實際操作中，人們只是在一個局限的范圍內對發生的事情作出預測和快速反應，每個人都認為自己的工作非常重要，從全局來看，他們的行為是脫節的，努力沒有用對地方。因此，我們首先要對現有的組織機構大動手術。”
    第三步的工作是對人的舊有思維方式的改造，這是一項長期的挑戰，這步工作如果做得不到位，前兩項的努力也就毫無意義了。這個階段，Tenaglia要做的是要求銷售部門今后做銷售預測時，要學會使用DPM這個工具。工具的分析結果將替代個人的判斷，而個人的經驗和智慧將退居二位，成為改進和提高統計預測準確性的補充。
    各個國家和地區的預測結果是根據該地區原始數據分析得出的，不同的市場都有各自的特殊性。嘉實多在不同國家使用的電腦系統水平各有差異，而且每個系統使用的產品代碼也各不相同，難得的是，DPM對界面適應性很強，可以支持在不同的環境根據當地的技術輸入和輸出文件。
    服務和庫存的平衡點
    新成立的計劃部門第一項工作，同時也是一項優先權就是負責改進每一個SKU安全庫存的算法，以滿足客服水平和庫存需求水平兩方面的協調一致。
    首先，計劃部門必須決定哪個貨種是為了庫存而生產，哪個是為了訂單而生產。然后運用DPM軟件，把為庫存而生產的貨種分為三個等級：A、B和C級，而每一個等級的貨種背后附帶的是特定服務。Tenaglia說：“當A等級服務水平達到99%時，意味著每100個A等級貨種中有99個是必須提供A級服務，倉庫里必須常有備貨，只有一個訂單的貨種不能馬上提貨，或是必須等待庫存被再次補充時才會有貨。”也就是說，高等級的貨種越多，就需要更多的庫存來支持它。
    DPM使用特有的運算法則來平衡最優化庫存和特定服務等級之間的關系，它是通過在最優化服務水平和最小化另外一個假設因素之間取一個標準值來實現的，Tenaglia說，“這個假設因素可以是庫存的成本，或是倉庫的空間或是收益等。”
    這樣復雜的算法僅憑經驗和手工是無法做到的，Tenaglia說：“DPM能幫助我們細分貨種，哪些是戰略上的需要考慮給予高水平服務的，哪些是客戶可以接受斷貨情況，可以考慮適當降低服務水準的。”他說，“我們會因此節省出大量的庫存空間，那些銷得慢的貨種會適當撤出倉庫，而那些銷得很快的貨種則保證不會出現斷貨局面。”
    關注結果
    如果具備量化服務成本的能力，那么很多決定就會變得容易得多。相反，如果不能正確對待成本和服務之間的內在聯系，在決定對待不同產品和不同客戶應該采取何種水平的服務時，必定會摻雜進很多主觀因素，影響結果的正確性。很多公司在作決定時的情形多類似后者，嘉實多曾經也是這樣。因此，在計劃制定出來并被執行之前，Tenaglia要求其結果一定要被不斷測試和論證，同時不斷調整和改進計劃，測試和調整的過程是通過ToolsGroup的系統來實現的。
    過去，當計劃和執行部門的意見相左導致局面混亂時，相關人就會很容易忘掉大的原則和目標，為擺脫當時的困境急得團團轉，不惜代價地去補救。而事后，人們大多會想到要重新制定生產計劃，而很少會重新審視這個系統，去修正事故產品從訂貨到交貨時間之間每一步運作的精確性。其結果就是這個系統的仿真精確度降低，系統的作用也大打折扣，系統因為并非自身的原因變得越來越不可靠，而人們開始重新依賴人和個人的判斷。Tenaglia說：“這是一個怪圈，很容易陷進去卻很難出來。”解決這個問題的辦法是事前作為，不要等到陷入之后再去就系統的可行性展開辯論。首先，將計劃和執行兩個部門區分開，兩個部門對如何才能使系統最精確地預測結果負相應的責任。
    除了人為因素，另外一個影響市場需求預測結果精準程度的是形形色色的促銷活動，促銷會對某個時間段某個地區的市場需求帶來沖擊。基本上，市場對潤滑油的需求是比較平穩的，但嘉實多在歐洲所有國家和地區的銷售部門經常通過促銷活動以提高銷售額，這樣的促銷活動每年都有數十次之多，使得對貨量需求的預測變得極其復雜和困難。“預測促銷行為帶來的影響并不是嘉實多在和ToolsGroup談合同時提出的條件，但ToolsGroup在為嘉實多設計系統時，還是把這個情況考慮進去了。”Tenaglia說，“DPM系統中就有為某種產品在每年某時段、某種類型促銷中的銷售情況的建模功能。”DPM類似的功能可以實現通過對造成市場需求波動較大的因素進行分析，從而改善預測能力，提高計劃的成功率。
    “我們的系統不僅僅是給出一個預測數據，”ToolsGroup的營銷副總裁Jeff Bodenstab說，“它實際上能根據一系列結果，測算出某種機會可能出現的幾率。”比如說對訂單頻率的預測。
    對訂單頻率的準確預測有助于減輕和消除銷售旺季的忙亂情況，Bodenstab舉了1個汽車輪胎的簡單例子：“假設某個銷售點每4個月就會接到一個定購4個輪胎的訂單。一般而言，這個需求預測的結果會被視為每個月一個輪胎。但我們的系統預測的結果更側重于訂單的頻率，根據它分析的結果，該銷售點在某個時間段存儲的輪胎就會是多于4個而不會是1個，不會發生缺貨的情況。”這種情況對于那些碰巧了解這個訂單情況的銷售人員來說很好理解，但在現實世界里，需要管理的是成千上萬的具有不同特點的SKU，某些貨種是小訂單，某些是大批訂貨——靠人力去跟蹤所有訂單的情況是不可能的。但如果了解某個貨種的訂單頻率，就能調整庫存目標以更好地適應訂單，也就是說，并不一定需要增加庫存就能實現更高級的服務水平。
    計劃是嘉實多重整供應鏈的關鍵，而預測的能力則是計劃成功的前提，Tenaglia說對嘉實多預測能力影響最大的是引進了DPM：“它能以SKU為單位作出今后18個月銷售預測，使嘉實多的計劃真正告別了手工作業。解放出來的人力可以去完成更多有價值的事情。”
    DPM前期項目啟動后，嘉實多的庫存利用率得到了極大的提高。Tenaglia說：“頭一年庫存減少了20%，第二年又節省了20%。大部分節省的庫存是在原材料部分：原油、添加劑、標簽和包裝物。生產計劃一旦能平穩運行起來，往日原材料堆積如山的場面就再也見不到了。”
    在重整供應鏈這個過程中，借助外力固然重要，但要達到理想的狀態還是要倚重自己的專家隊伍，這是嘉實多總結出來的經驗。打造一個核心專業團隊是一項長期的工作，而且成本很高，但效果是值得擁有的。Tenaglia說：“熟悉企業業務特點的技術力量，可以更深入、更靈活地運用整個系統，使之更好的服務企業的業務。建立一支由自己人組成的技術團隊是成功的關鍵。當然，對這個團隊的管理，是要求有專業技巧的，否則，一旦出現人才流失的狀況，公司會很被動，金錢上損失，業務也會收到影響。”
    第二輪挑戰
    其實，人員的變動并不是DPM項目執行的惟一難題，在項目實施的過程中，嘉實多碰到的一個最大難題出現在2000年7月份，它被BP收購了。由于是被收購的一方，所以不可能將自身的運作原則強加給對方。在被收購的頭幾年，嘉實多的DPM計劃實際上是被擱置了，直到BP方面開始理解嘉實多為什么一再強調銷售和生產的計劃性。
    隨著和BP達成共識，DPM項目的投入和實施進入了第二次高潮，系統的使用范圍進一步擴大，嘉實多在歐洲和南美25個國家29個安裝系統上使用ToolsGroup的解決方案。在這個階段，嘉實多對供應鏈改造的要求提高了，如果前期階段強調的是要有計劃的意識，那么在第二階段則是強調計劃的能力。這是一項挑戰，尤其是當檢驗的范圍被擴大到全球時。
    當各分部關于訂單的履行報告送達總部時，Tenaglia總能看到99%的訂單處理是被高質量且按時完成的。Tenaglia說：“但這是不可能的，我相信任何一個分部的斷貨紀錄要比日歷還厚。”嘉實多在歐洲20個國家有業務分支，使用的ERP系統多達10個版本。“當我向這些部門征詢一個KPI時，即使我的要求被描述得非常嚴謹精確，但還是很難得到相同的結果。在系統語言相互溝通方面，我們還有很多工作要做。”
    在一次測試中，Tenaglia要求嘉實多在8個不同國家分部的經理根據同一個原始數據用全球通用的公式計算出預測數據，他得到了8種答案。雖然這個公式很簡單，但由于每個人做事的方式和習慣有所不同，有的人不喜歡小數點后面跟著一連串數字干脆就化零為整，有的人認為測試的貨種是需要特殊處理，有的人則認為不同的業務需要區別對待，等等。Tenaglia說：“系統的功能往往取決于使用者是否嚴格執行工作流程。”
    目前，嘉實多公司正在開發一套新的KPI，它將能更好的反映流程過程。Tenaglia認為，預測的精確性取決于三個因素：需求的可變性，這是企業不能控制的；市場人員在深入了解促銷、價格變化和競爭性活動對市場的影響之后，所具備的預測能力；產品本身的復雜性。“我們嘗試在每一種上述變化的情況下計算出KPI。但是，我們在衡量相關員工的能力時，并不以預測的準確度為標準，而是以提高統計預測的能力為標準。”當企業用KPI作為衡量員工業績的標準之一時，它有可能會產生負面作用。“因為，相對于公司的業績而言，人們更關心自己的業績情況。”