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什么是S&OP？

计划,数据,需求什么是S&OP？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

市场无约束预测：分产品的市场未来需求的可能值。只受市场策略限制，不受供应约束限制

内部需求： 是指来源于企业内部相关部门（研发计划部门、产品计划部门、服务备件部门）用于满足产品开发、自制设备、环境实验、维修维护、备品备件的各种需求（包括位于产品结构顶层的整机模块的需求或构成整机模块的各种零部件、配件、毛坯、原材料的需求）。

预测消耗：指用已签订单消耗原始的预测需求，产生净预测需求的过程，也叫预测冲减。

净预测：指不含已签订单的预测需求。

无约束计划：仅考虑产能约束，不考虑物料约束的计划叫无约束计划。

约束计划：同时考虑产能、物料和提前期约束的计划叫约束计划。

约束物料：可能短缺或已经短缺并且会制约市场无约束预测的物料称为约束物料。每月的S&OP会议将对约束物料的筛选标准进行审视，根据当时的业务环境的变化决定新的约束物料的筛选标准

提前期约束：在设置的某一段时间内，当需求变化时不调整区间内的采购订单；当该区间的需求增加时不产生到货时间落在区间内的采购请求，此采购请求到货时间延迟到区间结束时间，同时将需求延迟。

约束物料净需求：指扣除库存、在途订单后，仍需供应商供应的约束物料需求，这里的在途订单指的是供应商已经发货，但是还没有到达生产仓库的部分

主计划：每天运行的约束计划，跨度为四个月或六个月，输出制造计划给工厂进行车间调度排产，以及进行订单承诺。

计划数据标准

以上介绍S&OP计划数据模型讲解了计划需要的数据项，以及数据项的定义。但是企业要想能够有效使用计划结果，就必须有正确的数据输入，避免“垃圾进垃圾出Garbage In， Garbage Out”。

因此本期将介绍关键数据的标准要求，希望正在准备数据质量或者数据清理的筒子们可以借鉴。

首先，数据质量的总体要求如下：

1、完整性：S&OP计划过程能正常运作所需数据项必须完备。

2、准确性：各数据项数据值应准确反应相关的业务信息，并且符合业务逻辑要求，满足用户使用的要求。

3、及时性：各数据项数据值随业务状态及时获得更新维护，或在用户允许的时滞范围内。

4、一致性：同一数据项在其不同的存储地点，在同一时间（或在允许的时滞范围内）具有一致的数据值。

1、销售订单数据

2、客户数据

3、供应商和采购项目

4、物流数据

5、工艺路线

6、工序资源

7、 BOM、WIP数据

8、计划项目数据

以上是S&OP计划运作必须要求的基本数据及其属性的标准定义，还有些业务规则及过程处理数据，因各个企业实际情况不同，就不做统一介绍了。

计划数据关系

通过前面文章介绍，计划对数据质量的要求十分苛刻，企业往往想使用S&OP方法，但迫于缺乏对业务数据的管理，没有形成一套结构化，关系合理的数据体系，因此即使决策，也是靠拍脑袋，执行过程承诺拍胸脯，最后结果供应不上拍屁股。

因此本期将通过最基本的计划数据关系，介绍如何入手搭建计划需要的数据，这些数据其实不用非要ERP系统，也可以通过表格形式或者简单的工具采集。当然，当预测数据量超过1万时，通常需要计算机系统来处理，否则人工的数据可能难以应对计划决策。

之前的文章已经介绍过，计划需要的核心数据包括：

1、基础主数据

2、交易数据

3、供应约束规则

然后就是计划输出的结果数据，如上图所示。计划需要的核心数据大部分比较容易理解，并且易于实现标准化管理，而其中与产品结构、销售结构和产能有关的复杂业务需要的几个数据结构是计划过程的瓶颈。

下面就详细介绍这几类关键数据的结构关系。

1、产品层级与预测项目

产品层级用于需求预测的管理，在所有产品到产品层面产生分层分级的预测数据，以满足管理层到销售单元层面面相客户的需求管理。

产品是连接产品层级与BOM的节点，通常产品层面是一个标准配置或者有配置百分比的可制造或直接购买的部件。产品下层为标准的BOM结构。

当然这里的BOM指的是计划BOM，多数企业里面的工程BOM，制造BOM和销售BOM都不能直接用于计划。主要原因：一个是层级多，另外不完全按照计划的逻辑要求的那么严格的上下级关系。但往往都能通过层级压缩，分解的方式转换为计划BOM。

2、区域和客户维度

区域和客户按照市场渠道结构定义，同时对应供应的工厂，配送中心。每个销售订单和预测数据属性上按照已经定义好的区域客户维度进行采集，这样在预测汇总和向上卷积时可以得到统一结构的需求数据，而且保证销售订单和预测能够具有相同的区域和客户维度数据。

3、产能数据

对于OEM工厂生产的项目，和采购件一样，直接获取产量和提前期即可；对于自制件项目，需要按照制造BOM和工艺路线计算出产量和制造提前期。通常只需要识别瓶颈资源和工序产生的产量和产出率即可，其它默认为无限资源。

其它交易数据和业务规则数据需要具备业务相关性属性，与上述关键需求、产能、产品结构、区域维度进行匹配对应，这样才能在供需匹配时产生对应关系。其中业务规则和约束数据的具体的数据关系因不同行业特性的差异较大，没有统一关系结构，往往需要根据实际业务场景和规则定制建模。这些技术细节在以后的专题中再详细介绍。

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