需要构建计划之间的“连接器”
无论是内部还是外部计划，计划与计划之间都是相互关联、密切配合的。这种关联有可能是不同层级的，有上一层计划才会有下一层计划，例如财务计划和销售计划；也有可能是同层级的，例如需求计划和供应计划。
无视这种关联性，将导致计划之间缺乏协调、计划数字之间产生矛盾。因此，我们需要清晰地构建计划之间的关联性，将一个个独立的计划有机地串起来。
在这些相互关联的计划之中，我们需要重点关注两个主要的协同计划，它是我们内外协同的主线。一个是内部协同计划，例如S&OP；另一个是外部协同计划，例如CPFR、MD、CPR、DSD等。通过内外协同计划，我们可以把前述计划串起来，形成一个有机的整体，形成唯一的共识计划数据，并让信息在这个有机体里顺畅地流动。
需要构建计划之间的“转换器”
每个计划职能都有其对应的输入和输出，这些输入和输出就好比我们架设的自来水管道，有进水口和出水口，有的粗有的细，有的需要过滤，有的可以直接饮用。为了更好的适配各种类型的计划模块，作为计划管理者我们需要搭设连接计划的“转换器”。
如果我们只是底层计划的管理者，更侧重于执行而不是协同，那么我们通常只需要把连接上下游的“转换器”搭建好即可。但是，如果我们是负责高阶计划或协同计划的管理者，则需要对全链路的计划设置“转换器”，与相关计划管理者确定好计划拆解、转换和合并的逻辑，并尽最大可能通过IT系统将其固化下来，以减少协同计划的工作量。
另外，这个计划数字的转换过程也会被运用在计划和预测的“what-if”假设分析中。例如，假设本月会有五千万的销售额，将其拆解到配送计划，本月则会有约十万单的配送量，运力恰好能满足；拆解到仓储计划，会有约三万平的仓容需求，会有爆仓风险；拆解到生产计划，需要生产三十万个产品，需要补充招聘两百个作业员……经过模拟，我们得出结论，因为投入成本过高导致无法取得盈亏平衡，我们需要将销售目标下调至四千万，重新拆解模拟计算一遍，以确保利润目标的达成。
这种通过反复计算和验证的过程就是“what-if”的假设分析，在计划管理中十分常见。如果没有前述的“连接器”和“转换器”，整个过程就好比盲人摸象，只见树木不见森林，运算的结果与实际情况会有很大的偏差。
需要构建计划之间的“调节器”
计划和预测不可能是一成不变的，哪怕是拥有最先进算法的软件，或是最有经验的计划员，都不可能用一套放之四海皆准的“连接器”和“转换器”来面对所有的计划场景。因此，我们需要搭建计划的“调节器”。
计划的调节器，是通过实时的数据监控，对计划执行的效果进行转换、汇总、分析、调整和重新分拆。
不同的计划模块有彼此不同的计划颗粒度和计量单位，在计划执行过程中，局部的偏差可能会对全局造成影响，这个时候就需要通过前述的连接器和转换器进行转换和汇总。并在不同的计划层级上对差异部分进行分析，在此基础上对总体计划进行调整，重新分解分拆传递到各个模块进行执行。
优秀的“调节器”具备实时监控、周期调整的能力。实时监控确保了对计划执行效果的掌控，而周期性调整避免了频繁变动对计划体系所造成的不必要的冲击，能够将计划本身所产生的波动降到最低。
计划工作是供应链管理中最复杂、最细致也是最有技术含量的工作之一，在数字的分分合合中，确保数字的一致性、计划的准确性、供应链的协调性、计划变动的灵活性，对计划体系和计划管理提出了极高的要求。唯有通过构建合适的“连接器”、“转换器”和“调节器”，才能将供应链上纷繁复杂的计划模块连接起来，形成一个有机的整体，最终让所有人都能够以各自不同的视角面对整齐划一的计划体系。
那么，如何架构具备一体化的智能计划产品，从而实现“连接器”、“转换器”和“调节器”的功能？我们以一家典型的家电制造型企业为例，来看看如何搭建其“一体化智能计划产品。
我们把一体化智能计划分成战略计划和运营计划两部分。
战略计划周期长，通常以年或半年为周期进行计划，并可以展开到季度和月度维度视角进行查看和跟踪。战略计划的核心是经营计划，它确定了公司最高管理层面上的年度/半年度经营目标。经营计划制定过程中，需要协调年度/半年度财务计划、营销计划以及供应链计划。这里的供应链计划，涵盖了管理层给供应链设定的供应链的成本、周转、缺货率等目标。
根据这些目标，供应链部门需要做两件非常重要的事情。一是通过网络规划，确定公司层面上从供应商到制造工厂，一直到成品仓配网络和销售终端的端到端供应链网络的合理性；二是配合产品研发部门，共同确定新商品的规划上市和老产品的退市节奏。这些都是属于相对偏中长期的计划，计划的颗粒度通常只到产品线或核心品。
运营计划周期短，通常以月、周为周期进行计划，根据需要可以展开到天，甚至某些偏执行的计划如生产排程可以到小时级别。
限于篇幅，这里不做展开，有兴趣的读者可以参考作者专著《智慧供应链架构：从商业到技术》。
智慧供应链强调需求驱动，因此我们在整个计划体系中特别强调三点：
一是通过大数据和算法的能力进行长、中、短期的计划预测和推演，提升对需求的感知力；
二是尽可能从末端向上游做计划，从而减少牛鞭效应，即从靠近末端的需求计划做起，从成品的需求计划做起，然后逐步推导和推演到生产计划，最后才是原材料的采购计划；
三是当末端需求过于分散、波动过于剧烈，我们可以适当向上拉高一个维度（时间、空间、量级）进行预测和计划，例如从“按日”拉高到“按周”编排计划，从“分仓计划”拉高到“总仓计划”，从“SKU维度”拉高到“产品线维度”
需求驱动的一体化智能计划的建设是一个渐进的过程，它对渠道和终端的数字化能力，对数据和算法的要求都很高。时下，我们在市场上看见的大多数的计划套件只能解决端到端计划的一部分，相信未来会有越来越多的一体化计划产品出现。
学习供应链架构，请阅读作者畅销书《智慧供应链架构——从商业到技术》、《供应链架构师——从战略到运营》，也欢迎读者留言探讨
作者简介：施云
高级经济师。畅销书《智慧供应链架构：从商业到技术》、《供应链架构师：从战略到运营》作者，“供应链架构”方法理论创立者。厦门大学、上海交通大学等商学院客座教授。现任Gartner全球供应链25强企业副总裁，供应链公司总经理。曾在头部互联网公司担任数字供应链中台产品负责人、供应链运营总经理、数字供应链解决方案总经理等职务。带领团队入围有着运筹和管理科学领域诺贝尔奖美誉的“弗兰兹•厄德曼奖”。拥有二十多年的供应链实战经验和供应链数字化经验。以文会友，交流分享经验。
