1.协同式供应链库存管理的概念

20世纪90年代末出现了一种新的供应链管理技术——协同式供应链库存管理（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment，CPFR）。CPFR的形成始于沃尔玛所推动的协同预测补货（Collaborative Forecast And Replenishment，CFAR）系统。CFAR是利用Internet通过零售企业与生产企业的合作，共同做出商品预测，并在此基础上实行连续补货的系统。后来，在沃尔玛的不断推动之下，基于信息共享的CFAR系统又向CPFR发展。CPFR是在CFAR共同预测和补货的基础上，进一步推动共同计划的制订，即不仅合作企业实行共同预测和补货，同时将原来属于各企业内部事务的计划工作（如生产计划、库存计划、配送计划、销售规划等）也由供应链各企业共同参与。

CPFR是一种协同式的供应链库存管理技术，它能在降低销售商库存量的同时，增加供应商的销售量。CPFR的最大优势是能及时、准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰和波动，从而使销售商和供应商都能做好充分的准备，赢得主动。CPFR采取了双赢的原则，始终从全局的观点出发，制定统一的管理目标以及实施方案，以库存管理为核心，兼顾供应链上其他方面的管理。因此，CPFR能在合作伙伴之间实现更加深入、广泛的合作。

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成功的CPFR实践

一个成功的CPFR实践是德国清洁用品制造商汉高（Henkel）公司与西班牙食品零售商Eroski公司之间的合作，在应用CPFR之前，Eroski公司经常发现汉高公司产品缺货，尤其是在促销期间。在1999年12月开始应用CPFR时，70％的销售预测的平均错误率高于50％，只有5％的预测的错误率低于20％。CPFR实施4个月后，70％的销售预测的平均错误率低于20％，只有5％的错误率高于50％。在实施CPFR后，顾客服务水平为98％，平均库存仅为5天，即使每个月15～20种产品在做促销，这种绩效水平也可以达到。

另一个成功例子是强生公司与英国保健美容产品连锁店Super-drug之间的合作。在2000年4月开始实施CPFR后，Super-drug发现其配送中心的库存水平下降了13％，而产品供应水平提高了1.6％。如蒂斯尔曼所指出的，希尔斯公司和米其林公司在2001年实施CPFR之后也获得了巨大的利益。希尔斯公司的库存供给水平提高了4.3％，配送中心的订单完成率提高了10.7％，总库存水平降低了25％。

2.协同式供应链管理的特点

CPFR提供覆盖整条供应链的合作过程，通过共同管理业务过程和共享信息，来改善零售商和供应商的伙伴关系，提高预测的准确度，最终达到提高供应链效率、降低库存和提高客户满意度的目的。CPFR的特点主要体现在以下6个方面。

（1）供应链成员企业的协同。从CPFR的基本思想看，供应链上下游企业只有确立起共同的目标，才能使双方的绩效都得到提升，取得综合性的效益。CPFR这种新型的合作关系要求双方长期承诺公开沟通、信息分享，从而确立其协同性的经营战略，尽管这种战略的实施必须建立在信任和承诺的基础上，但是这是买卖双方取得长远发展和良好绩效的唯一途径。正是因为如此，协同的第一步就是保密协议的签署、纠纷机制的建立、供应链计分卡的确立以及共同激励目标的形成（如不仅包括销量，也同时确立双方的盈利率）。应当注意的是，在确立这种协同性目标时，不仅要建立起双方的效益目标，更要确立协同的盈利驱动性目标。只有这样，才能使协同性能体现在流程控制和价值创造的基础之上。

（2）面向客户需求的合作框架。在CPFR结构中，合作伙伴构成的框架及其运行规则，主要基于客户的需求和整条价值链的增值能力。由于供应链节点企业的运营过程、竞争能力和信息来源等都存在差异，无法完全达成一致，在CPFR中就设计了若干运营方案供合作企业选择。一个企业可选择多个方案，各方案都确定了核心企业来承担产品的主要生产任务。

（3）整体规划。CPFR中包含了“P”的理念，即合作规划（品类、品牌、分类、关键品种等）以及合作财务（销量、订单满足率、定价、库存、安全库存、毛利等）。此外，为了实现共同的目标，还需要双方协同制订促销计划、库存政策变化计划、产品导入和中止计划以及仓储分类计划。

（4）基于销售预测报告的生产计划。销售商和制造商对市场有着不同的认识。销售商直接和最终消费者见面，可根据POS数据来推测消费者的需求，同时销售商也和若干制造商有联系，并可了解他们的市场销售计划。制造商和若干销售商联系，并了解他们的商业计划。根据这些不同，在没有泄漏各自商业机密的前提下，销售商和制造商可交换他们的信息和数据，来改善他们的市场预测能力，使最终的预测报告更为准确、可信。供应链节点企业则根据这个预测报告来制订各自的生产计划，从而使供应链的管理得到集成。制造商和销售商集成系统模型如图6-5所示。

图6-5　制造商和销售商集成系统模型

CPFR所推动的协同预测还有一个特点是，它不仅关注供应链双方共同做出最终预测，同时强调双方都应参与预测反馈信息的处理和预测模型的制定和修正，特别是如何处理预测数据的波动等问题，只有把数据集成、预测和处理的所有方面都考虑清楚，才有可能真正实现共同的目标，使协同预测落在实处。

（5）供应过程中约束的消除。供应过程的约束主要源于企业的生产柔性不够。通常，销售商的订单所规定的交货日期比制造商生产这些产品的时间要短。在这种情况下，制造商不得不保持一定的产品库存。但是如果能延长订单周期，使之与制造商的生产周期相一致，那么生产商就可真正做到按订单生产及零库存管理。制造商就可以减少甚至去掉库存，这可大大提高企业的经济效益。另一个有望解决的限制是贯穿于产品制造、运输及分销等过程的企业间资源的优化调度问题。优化供应链库存和改善客户服务，最终为供应链伙伴带来丰厚的收益。

（6）充分考虑补货问题。销售预测必须利用时间序列预测和需求规划系统转化为订单预测，并且供应方约束条件，如订单处理周期、前置时间、订单最小量、商品单元以及零售方长期形成的购买习惯等都需要供应链双方加以协商解决。根据CPFR的指导原则，协同运输计划也被认为是补货的主要因素。此外，例外状况的出现也需要转化为存货的百分比、预测精度、安全库存水准、订单实现的比例、前置时间以及订单批准的比例，所有这些都需要在双方公认的计分卡基础上定期协同审核。潜在的分歧，如基本供应量、过度承诺等双方事先应及时加以解决。

3.CPFR供应链业务数据的处理

CPFR服务器用于CPFR共同业务处理，由供应链的核心企业管理和维护。每个合作伙伴通过因特网与CPFR服务器连接，使供应链中较小的企业也能加入CPFR系统进行工作，且不必承担开发和维护系统的负担，同时，还便于合作伙伴采用统一的标准和技术。

合作伙伴根据分销商业务计划、制造商业务计划和供应商业务计划，达成合作协议，创建共同的业务计划，它们是整个CPFR活动的基础。零售商对来自多个POS的每种商品的销售量进行实时汇总，形成与消费者直接相关的动态POS数据，结合POS数据和存货情况形成商店需求，并将这些信息提供给CPFR服务器。分销商对来自多个分销商的商品需求进行分类汇总，形成分销中心（Distributed Center，DC）数据，再结合库存信息形成分销中心需求提供给CPFR服务器。CPFR数据流如图6-6所示。

图6-6　CPFR数据流

CPFR服务器基于共同业务计划和例外准则，利用POS数据、DC数据和事件数据等，形成单一的销售预测。其中，事件指对销售预测或订单预测有影响的事件，如促销、降价、库存控制策略或工厂关闭等；然后，基于共同业务计划、例外准则和价值评估，利用单一的销售预测、POS数据、供应链现有库存及分布信息、库存战略/季节性信息、事件数据、产品历史需求和发运数据、产品利用率数据，以及项目管理简况数据等，形成单一的订单预测；最后，预测实际订单，下达给制造商，制造商生成物料需求给物料供应商。整条供应链进行物料供应、产品生产、运输、分销和零售的过程。上述运营过程的所有数据将存入CPFR数据库，作为今后过程的数据资源和历史数据。

4.CPFR供应链的实施(www.daowen.com)

（1）CPFR供应链的体系结构

CPFR供应链管理策略，强化了信息资源的一致性和实时反馈机制，可以面向不同的供应链管理，CPFR供应链的体系结构是以CPFR概念为基础建立的供应链体系结构，分为4个功能层，如图6-7所示。

图6-7　CPFR供应链体系结构

①决策层主要负责管理合作企业领导层，包括企业联盟的目标和战略的制定、跨企业的业务流程的建立、企业联盟的信息交换和共同决策。

②运作层主要负责合作业务的运作，包括制订联合业务计划、建立单一共享需求预测、共担风险和平衡合作企业能力。

③内部管理层主要负责企业内部的运作和管理，包括商品或分类管理、库存管理、商店运营、物流、顾客服务、市场营销、制造、销售和分销等。

④系统管理层主要负责供应链运营的支撑体系和环境管理及维护。

（2）CPFR供应链的实施步骤

CPFR供应链的实施可以划分成9个步骤来实现。

①制定框架协议。框架协议的内容主要包括各方的期望值，以及为保证成功所需的行动和资源、合作的目的、保密协议、资源使用的授权等，并明确规定各方的职责、绩效评价的方法，阐明各方为获得最大的收益而愿意加强合作，以及为实现信息交换和风险共担而承担的义务等。

②协同制定商务方案。销售商和制造商根据各自企业的发展计划交换信息，以便共同制订商务发展计划。合作方首先要建立战略伙伴关系，确定好部门责任、目标以及策略。项目管理方面则包括每份订单的最少产品数、交货提前期等。此方案是以后预测的基石，便于供应链各部门组织间的交流与合作。

③销售预测。销售商或制造商根据实时销售数据、预计的事务等信息来制定销售预测报告，然后将此报告同另一方进行协商，双方也可各提出一份报告进行协商。

④鉴别预测异常。根据框架协议中规定的异常标准，对预测报告中的每一项目进行审核，最后得到异常项目表。

⑤协商解决异常。通过查询共享信息、电子邮件、电话交谈记录、会议记录等来解决异常项目，并对预测报告做相应变更。这种解决办法不但使预测报告更加准确，减少了风险，而且加强了合作伙伴间的交流。

⑥订单预测。综合实时及历史销售数据、库存信息及其他信息来生成具体的订单预测报告。订单的实际数量要随时间变化，并反映库存情况。报告的短期部分用来产生生产指令，长期部分则用来规划。订单预测报告能使制造商及时安排生产能力，同时让销售商感到制造商有能力及时发送产品。

⑦鉴别预测异常。确定哪些项目的预测超出了框架协议中规定的预测极限。

⑧协商解决预测异常。解决办法和步骤5类似。

⑨生产计划生成。将预测的订单转化为具体的生产指令，对库存进行补给。指令生成可由制造商完成，取决于他们的能力、资源等情况；也可由分销商完成，取决于他们的能力、资源等情况。

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宝洁公司和dm-drogerie markt GmbH的CPFR项目

宝洁公司和dm-drogerie markt GmbH联合实施了一个为期6个月的CPFR试运行项目。宝洁公司在80个国家设有300家分支机构，而dm-drogerie markt GmbH是德国的第二大医药连锁店。项目的目的是确保在各个配送中心和零售店都有所需的商品。两家公司都认识到更准确的预测对公司的销售、利润和客户服务有着良好的影响。

在商品促销期，如果不能准确地预测，将会在需求量很大的时候缺货或因需求不旺而在促销期末出现货物积压。这个试点项目的主要目的是完成帮宝适尿不湿产品的促销。帮宝适的大型促销活动每年举行3次，每次持续两周时间。宝洁公司通过一个基于因特网的供应链协同平台提供数据接入。应用这些数据，销售点采集到的需求信息沿着供应链从最终消费者到生产厂家和供应商。对促销活动所带来影响的预测数据提前13个星期就进行交换，并根据前4个星期的其他信息进行调整。通过对两家公司的订单预测进行比较，来决定误差是否在双方议定的容忍范围之内，对于突出的例外，双方也根据议定的程序进行解决。

这个试点项目的初步结果显示，预测的准确性提高了 10％，从第一次到第二次促销的生产能力提高了4％。此项目成功的原因可以归纳为合作中建立的信任、沟通和自由信息交换。