2.优化的回报
－一个斯坦福教授的观点
作者：豪.L.李（Hau L. Lee），斯坦福大学
作为零售业巨头之一，日本的7-11公司利用从旗下的所有8,000家分店收集到的庞大的POS机数据，进行分析和优化，由此成为世界上最快速响应的一家零售商。公司建立了一个物流程序，做到一天3次给店铺补货。结果，优化使公司做到了在合适的时间，给合适的店铺，以合适的数量，补充合适的商品。也使公司做到了配合一天中的不同时点，给出不同的最佳货架配置。成效是令人艳羡的：从1980年到现在，公司的股票价值上涨了三千倍。
优化从几个方面创造了价值。首先，从数万种商品单元、数千个分店、多种不同等级的产品、多个不同的季节和一个复杂的需求网络中，搜寻到一个最佳的决策，不是一件容易的事情。而优化就有助于做到这一点，它利用了计算机的力量和分析学方法。
其次，优化使你能够做出必要的权衡。总要在净利润、市场份额、收益、成本（就成本而言，又必须在存货成本、管理成本、运输成本、仓储成本以及其它直接和间接成本之间进行权衡）等多个目标和多个驱动力之间做出平衡。
再次，优化使我们敢于尝试以前不敢冒险去做的创造性解决方案，从而打开通向新领域和新机遇的大门。通过优化，我们甚至可以改变整个需求网络的结构、产品的设计和物流渠道，需求链的运作因此而更有效率。
经典案例：IBM公司和Sport Obermeyer公司
优化的影响是令人惊异的。20世纪90年代初，IBM的国内服务分公司开发了一个软件系统，称之为“优化者（Optimizer）”，用于他们的修理站和配送中心网络的存货管理。问题是复杂的，因为至少有50万种修理用的零部件，几千个库存地点。但是“优化者”不仅使IBM能够很好地管理存货，而且也让IBM对其服务网络进行了一次合理化改革，撤掉了一些不必要的库存点。实施的第一年，“优化者”就让IBM的库存减少了25％（约值2.5亿美元），年度营运预算支出减少了2亿美元，同时还将服务效率提高了10％。
Sport Obermeyer是美国的一家滑雪衫公司，应用了一种优化技术，该技术能够根据早期的销售信号来推断时尚产品的销售情况，从而对某一季节的产品的生产计划进行优化。该项优化还取决于如何最佳地利用香港和中国大陆的制造资源，这些制造资源有不同的生产力、成本、质量和机动生产容量。结果，削减的成本为销售额的1.8％，在一个平均利润率只有3％左右的行业来说，这是一个相当不错的数字。客户关系也得到了极大的改进，在行业调查中，该公司赢得了很高的顾客满意度。Sport Obermeyer使用的这项优化技术是一家新兴的为零售业和制造业提供软件和信息服务的公司－4R Systems（网址：www.4Rsystems.com）的基石。
隆氏药店连锁的优化
致力于研究需求链补给优化的Nonstop Solutions公司（网址：www.nonstopsolutions.com）开发的以优化为核心动力的软件，帮助隆氏药店连锁（Longs Drugs，美国十大药店连锁之一）和其它一些企业获得了优异的营运效率。利用最新的方法论，Nonstop Solution技术对预测、存货管理、运输、材料供应和仓储等需求链方面的活动进行优化。现在，隆氏的表现让其市场竞争对手羡慕不已。它的店铺利用率水平达到了99％。从1997年到现在，隆氏的配送中心的存货水平下降了65％，而相应的店铺的存货水平下降了38％。这相当于减少了9000万美元的资金占用。药店连锁行业平均存货年周转次数为5.8，而隆氏平均为9.4，超出行业平均数据60％。
如果使用了合适的、精确的优化技术，它们所带来的回报不仅仅是成本和资产效率的提高。还会产生竞争优势，然后使公司有能力创造新的销售机会，赢得市场份额，提升股票持有价值。
以降价优化为例，就很能说明，优化带来的回报不仅仅是成本和资产效率的提高。对于那些提供易腐或易过时的产品或服务（如时装、高科技产品、航空服务、酒店、汽车出租服务等等）的行业来说，采取最佳的降价处理，是至关重要的。以时装业为例，使用了ProfitLogic（网址：www.profitlogic.com）为其制作的最优降价时间表之后，一家服饰专业零售商的销售额提高了12％，总的投资回报率提高了15％。优化解决方案投资的回报率是三个月内赢回7倍的投资。在降价优化上成功的软件及服务提供商不止Profitlogic一家。像Manugistics（网址：www.manugistics.com）之类的公司在帮助航空公司和酒店优化其“易过时（perishable）”产品的定价时间表上，也获得了巨大的成功。如果将高科技行业考虑在内，优化的前景更大。高科技产品的生命周期正在变得越来越短。例如，Manugistics公司和Rapt公司就正在帮助他们的高科技公司客户解决类似的定价优化问题。Manugistics的客户有仙童半导体公司（Fairchild）等，而Rapt的客户有惠普公司等。
如果整合企业不同的业务职能部门，使各职能部门的分立决策相互协调好，那么，优化将实现其最大的价值。供应链优化不仅仅单独用于供应链计划，定价优化也不仅仅是对定价、促销和品类管理等市场手段进行优化，而是对这些职能联合进行优化，优化的价值就大得多了。定价决策会影响销售量，销售量又会影响到公司供应链的各种成本。供应链计划会导致存货过多或不足，存货的变动又促使公司作出特别促销决策和降价决策。
企业利润优化
因此，不妨将这两套决策联合优化。这就是Manugistics公司所称的“企业利润优化（Enterprise Profit Optimization）”。我称之为“需求管理（DBM，Demand-Based Management）”。这种联合优化所产生的力量之大，是令人难以置信的。DemandTec公司(网址：www.demandtec.com) 的一个以科学方法为基础的优化解决方案就是以这种方式运作的。在该方案中，通过对历史销售数据进行统计分析，得出消费者的需求偏好；公司供应链的各项成本则用各个复杂的作业成本模式描述出来。
两种优化结合后，得出一个复杂的优化模式，它可以决定最优的价格和促销时间表。效果显著，在实施该项优化的头几个月，净利润的增长是成倍的。以纽约的一家地区级食品杂货连锁D’Agostinos为例，DemandTec优化方案使其单位销售量增长6.2％，收益增长9.7％，毛利增长16.1％，净利润占销售额的百分比增长2个点。除了业绩的增长，D’Agostinos现在对消费者需求也有了一个明确的了解。需求管理能显示消费者在每一个店铺对每一件商品的感觉如何，确定同一品类内部商品的定价弹性，而以前对同一品类的商品都实行统一的区域定价。现在，D’Agostinos可以降低销量大的商品的价格，而通过稍微提高一点那些消费者感觉比较特别的商品的价格来弥补损失。
因此，优化的回报是巨大的。能提高成本和资产效率固然是好，但如果优化能使公司整合供应链和销售各职能，进行需求管理，就会取得最大的回报，带来的机会是无限的。
（作者简介：李博士现为斯坦福大学商学院和工程学院教授。李博士的研究对象为实时数据分析流程和物流，是公认的该领域的领导者之一。曾在《管理科学》（Management Science）、《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）和《史隆管理评论》（Sloan Management Review）等美国著名商业学科期刊上发表多篇文章。）
