改善交付总成本的新方法（下）

　　在生产过程中每种原材料从一个单一来源送到单一位置并不是什么大问题，在这种情况下，练习使用标准成本将产生很好的作用。

　　固定成本：为了掌握送达一个具体产品到达一个具体客户手里的运送总成本，交付总成本必须包括分配的固定成本以及生产产品（有可能还涉及运输与仓储）所需要的资产投入费用。然而企业在计算这些成本时往往会遇到一些共性的挑战。

　　第一个挑战是如何适宜的分摊制造成本。许多企业按量来分配制造成本，但是在许多情况下这种分类是错误的。通常产量是时间的函数，因此固定成本应该按照在资产上消耗的时间来分摊。按照这个逻辑，低速运转的产品将比高速运转产品更多的分摊上固定成本。例如，一种六小时能产出5，000加仑的化工产品应该比三小时产出5.000加仑的化工产品多产生一倍的制造成本。另外明确产能限制的计量单位以及基于度量单位的分配是非常重要的。

　　第二个挑战就是当资产在一段时间内未充分利用而在另外一段时间内充分利用的时候，如何正确的分摊固定成本的问题。这些固定成本应该按时间顺序被分摊到那些在指定期限内生产的产品上？还是应该被分摊到整个生产周期或者这期间内产生的产品上？对于这个问题不存在放之四海而皆准的答案。因为首要的是确保方法的正确性与可理解性。但通常，更为有效的解决方法是在规划过程中的使用相同的时间分区，因为企业在生产过程已经有产品生产的成本意识。

　　库存持有成本：采购原材料，生产半成品以及成品，运输这些产品到配送中心或仓库等一系列活动都会产生费用，这些费用被记录在最终的交付总成本中。但是如果当产品由于计划库存的建立而放入仓库一段时间，将会发生什么？那么总交付成本以及那些单位库存都将增加，这些存货的储存成本将成为交付总成本的一部分。当最终需要我们减少存货以及将这些存货配送给客户时候，这时的存货储存成本必须正确如实的反映在交付给客户的产品价格上。

　　这种从产品进入仓库开始计算时间直到产品被从仓库拿出以及配送截止来计算的交付总成本是最容易被忽视的一个方面，特别是当拿此分析用作制定规划的一部分。不幸的是，这种疏忽可以产生很大的负面影响甚至歪曲交付总成本。成功运用交付总成本的一个关键点就是确保方法论可以解释建立与持有库存的成本，以及分摊这部分成本到来自库存的产品与客户头上。

　　原材料供应成本：在金融系统中原材料供应成本经常被整合到标准成本中，这种分类会导致一个典型的服务成本分析的较差决定。在生产过程中每种原材料从一个单一来源送到单一位置并不是什么大问题，在这种情况下，练习使用标准成本将产生很好的作用。然而对于那些来源于不同供应商由于进入的是不同的生产供应链线而产生了不同成本的原材料，由于不同供应商、运输、责任以及其他因素产生的费用不同，使用平均的供应商成本将会导致交付总成本计算不准确。那些可以最大限度精准计算交付总成本的企业往往是基于物料清单的消耗，将供应成本与大宗原材料成本相分离，基于供应商与从哪里进入制造网络的生产位置来计算成本费用的。

　　运输成本：在很多情况下，我们经常看到企业由于忽视了滚动资产的成本，比如轨道车，专门的拖车以及集装箱而低估了运输总成本。我们也发现企业忽视了移动产品库存的成本。当小包裹从仓库到客户或到达距离库房几小时车距的一个地方，这没有什么严重的后果。然而对于海洋或者铁路运输，这样一个细小的疏忽将会极大影响总成本的准确性。关于这个错误的一个重要论据是，我们发现我们的一个客户在制定决策时只考虑长途运输产生的费用，结果这个客户的总成本少计算了35%。

　　为了避免这种错误，我们建议在分析时候考虑涵盖每条运输线的运输成本。这些成本应当包含长途运输，租赁成本，库存成本以及其他一些在移动中产生的成本。例如，轨道运输应该包含以下要素：

　　长途运输运费

　　支付给轨道承运人的燃油附加费，转运费以及其他费用。

　　机动轨道车费用（每日租赁车费乘以下总和：总运输量，目的地的滞留时间，空车运输，在下个装卸点到来前的滞留时间）

　　移动库存产生的费用

　　清洁车费用

　　交付总成本以及未来决策。关于这一点，我们已经定义了运输总成本的组成要素并建议了如何发展评估可以决定预计客户/产品的个人交付总成本。现在我们将要解释从产品客户角度出发，优化技术与交付总成本的计算相结合如何产生更好的供应链规划决策。

　　前沿的规划制定流程将调查比较不同的情况旨在得出最好的规划方案。不同的情况也许会产生最大或最小的需求预测，成本或价格的变动，工厂的重新选址或关闭，或者一种新产品的诞生。在每种情况下，最优模型都是在采购，生产，库存，运输以及配送中，通过独立决策并发掘供应链中的最佳路径，将原材料生产成商品并配送到客户手中。

　　通过定义，最优化是决定最大化或最小化已确定系统目标的数学模型的最优选择。实际上，在传统的网络优化以及生产，配送规划模型中，目标函数的目的是最小化总成本来传递预测的需求或者就是最小化交付总成本。在概念层面上，我们已经在网络设计流程中使用了交付总成本很多年了。我们的创新点是一种从产品客户角度出发详细的去分析交付总成本的能力。在供应链规划决策流程中，在预计交付总成本这个标志的细节上展开讨论。如下例子所示。

　　一个在战略网络设计中使用交付总成本的例子：在最近的接触中，我们与一个客户共事，由于管理层已经决定不再投资扩大生产量，任何专业领域新的产量的提升都将以减少普通商品的产量为代价。这个客户想在减少服务客户的费用的同时加强他的专业领域业务。然而由于专业领域的产品比普通产品需要一个更高的交付总成本，客户需要确保任何专业产品与普通产品之间产量的转变会带来盈利能力的提升。因此我们的优化模型是运用预期需求，价格，成本以及涉及的生产工厂来实现的产量的最大化。去理解每个单位的预计价格对新经济增长要素中一系列潜在特殊客户的影响。

　　我们制定了一系列的未来方案去比较原先未涉及专业产品产量增长的商业规划。除了确认更改产品采购来源以及存储位置带来的节约成本外，我们也可以展示哪些客户在扩大专业产品的生产后，成本得到了节约。我们也可以去判断客户为了维持一种产品而需制定的产品单价。这些价格之后将在客户采购部门主导的年度竞标项目中被销售部门所运用。

　　在情景分析中，商品业务的经理解释并支持使用商品销售量去承担工厂的固定成本，进而去尽可能的在一个合理区间内来控制所有产品的单位成本。因为我们可以去计算送达到每个客户的每种产品的交付总成本，所以我们可以进行一个基于数据的讨论，在按照我们建议的销售量的变化区间内，我们证明了这个方法是不相干的也无法提升盈利能力。

　　情况分析已经变成了一个好的销售和运营规划过程的重要组成部分。这个过程经常能发现产品的短期不足，以及一家企业必须选择以何种成本服务哪些客户。被大部分企业运用的一种方法是强调短期供应短缺必须使用超额运费服务，比如空运或快递，来缩短冗长的生产前置时间或者运输足够多的产品直到供应再次充足。但是这种运货服务是有代价的，如果因为供应或者生产中的生产力限制而致使需要制定关于超额运费的最优决策，那么有必要从产品客户角度考虑精确计算交付总成本。

　　我们知道的一种情况，一家大型科技企业会从亚洲采购其大部分产品到北美以及欧洲，用周交付总成本去计算管理超额运费开销。通过运用交付总成本去分析库存以及超额运费的交易，企业可以有效的分配产量到正确的客户与产品上。这样做的结果是，企业已经减少了超过10%的超额运费开支，而且没有对整体客户服务产生任何负面影响。

　　预测是预测将发生什么事，但是我们也知道，由于种种原因，预测也鲜为真正准确的。为了减少预测的误差，我们建议围绕着模型中的主要假设调研多种不同的可变因素。

　　在战略网络分析中没有一个最好的答案，但是却有一些比较好的结论，每一种结论都带有某种程度的风险，作为专业的供应链服务机构，我们的工作就是选择运行哪种敏感性分析以及如何选择好上加好的情况。如果预测被证实是错误的，那么这种情况也必须包括一个如何降低风险的标准。因此我们应该自问，如果我们的需求预测上下偏离10%的误差，我们怎么办？在做出最终结论时我们也要问类似的问题。

　　利用数据

　　每一家企业都想不但满足客户需求同时也能在每一次销售中实现合理的盈利目标。所以理解每次销售的详细成本将成为管理产品组合与客户组合的关键一步。但是直到最近，通过终端产品与客户估计真正的交付成本才变得困难。因此企业已经希望去制造与使用粗略计算，这个实践容易导致基于不准确不完全数据而做出的决定。

　　在当今世界，我们没必要还去做粗略的估算。需要的数据是现成的，同时改进后的分析容许企业避免计算交付总成本产生的典型错误。遵从这篇文章的建议将帮助企业做出更多的关于卖什么，卖给谁，以何种价格等一些问题的准确决定。因此也容许企业从供应链规划流程中最大化的利用竞争优势。

　　王文博 王晨译