TFC供应链沙盘模拟游戏系列分享：理论服务水平和实际服务水平的差异

引言

橙色行动 （The Fresh Connection）是一款很好反映实际运作的供应链运营模拟软件。我们在学习TFC中，一般来说，难评估且影响极大的就是实际服务水平的估算。常常设置了97%的高服务水平，结果可能只有95%，带来不低的罚款。本文主要介绍实际和客户达成的服务水平，受到哪些因素的影响。了解这些影响，有利于大家更准确估算服务水平，实际业务中也有利于这种关键KPI的设计和达成。

01如何理解TFC的服务水平

我们首先看看一个实战的截图。一般情况下，在没有开放服务水平类型选择前，以订单行为进行以下讲解。

截图中的三个产品服务水平都比较高，但是在图示中，都有库存触底，且第一个产品的库存0值的时间更长，但是服务水平则是98.0%，96.8%，96.8%。也就是说图示和结果是有偏离的。

第一个原因是，最终的结果是20年推算的合成结果，而图示只是局部半年的结果。详细解释下，TFC的后台是将全部的决策模拟推算20年，然后获得20年的总销售量例如是100万，其中98万的货能按时交付，那么你的服务水平就是98%，并显示到界面中。而图示只是这20年模拟推演中的半年截图。这样主要是为了避免随机性带来的结果偏差，毕竟半年26周的样本会比较少。

第二个原因是，有货率不代表服务水平。按照SCOR的标准，服务水平归属于供应链可靠性中的完美订单履行率。满足按时（客户要求时间）足量交付且记录完整（单据 - 装箱单、提单、发票等）、货物无损坏的订单所占总交付订单的百分比。

完美订单需要满足以下条件：

- 如果交付的产品是订单中订购的产品，并且订购的数量与提供的数量匹配，则订单被认为是完美的。

- 如果货物收到时满足交货地点、指定客户和交货时间与订单匹配，则视为完美交付。

- 如果订单行记录准确、完整且准时，则对应该订单行的文档记录被认为是完美的。

- 如果产品交付时规格配置正确，正确安装(如适用)，无损坏，且客户最终已接受，则产品状况被视为完美

有货率一般只是满足了足量交付的问题，其他的影响因素主要就是是否按时，是否货损，是否单据齐全。在TFC中，除了非常业务性的单据齐全外，其他因素也同样存在影响。也就是说，衡量服务水平，不仅仅只是看库存问题。

02有货率的影响

我们还是首先通过库存来看服务水平的问题。有货率主要取决于两个因素，一个是安全库存，另一个是符合保质期要求。我们逐一来进行解释。

第一，安全库存。一般是指成品的安全库存。成品安全库存的合理性，主要是考虑需求的波动，生产的波动，供应的总提前期，供应的间隔，预测的偏差等来考虑。这里比较容易出的问题是上游原料的可用性和预测偏差两个问题。

首先是上游原料的可用性，常规我们计算成本安全库存，是基于上游原料的可用性100%的前提下安全库存可以满足的有货率水平。通常在这种情况下，原料安全库存的不合理性，就会传递到营运，最终影响到实际上计划不能按照预计的安全库存水平来完成备货，导致实际有货率低于预计有货率。另一个角度来看，所有的安全库存公式，将服务水平从97%以上做到100%，都是要付出较大牺牲的，上游原料环节也不例外。一个更优的思路，就是允许原料适量缺货，增加少量的额外成品库存，来实现整体最优，具体的算法我们也可以后续进一步探讨。

其次是预测偏差，也就是我们在报表中看到的Bias，Bias表达了预测的相对误差，假设Bias数据为5%，也就是说，实际销售比预测高出5%。假设计划根据核算，统计出了1周的安全库存的是合理的，那么实际存放量就是1周的预测销量，但是因为Bias是5%,也就是说预测低估了，实际需求应该是1.05周的预测销售量。当没有考虑预测偏差时，安全库存并未能达到设计值。

第二，报废率。一般指成品报废率。首先报废率的形成也是来自20年的推演，也就是说不是一个随机事件，而是一个概率事件。报废率高，一般情况下，会影响服务水平的达成，主要是来自报废的整批处理特征。假设仓库保有2周实存库存，从总量来说，是一个比较安全的情况，从批次来说，有可能是只有1个批次。在报废的截止日期到达之前，库存是合理的且充足的，但是实际上，存在一定概率，2周的存量整批报废，那么库存就会从2直接下降到0，带来缺货。从这个角度来说，报废的比例，未必能直接影响到服务水平，主要取决于批量的大小和提前期的长短。批量越大，报废对于服务水平的影响越大，提前期越长，报废后补回安全库存的时间越长，对于服务水平的影响越大。

03库内作业的影响

回到关于完美订单的介绍，除了有货，另一个关键点就是及时送达。及时送达主要来自作业时间，分为库内作业时间，也就是客户触发需求到交付货物给分销商，另一个就是分销商按时交付到客户的仓库。这个小节主要介绍库内作业时间。库存作业时间可以理解成库内作业量、库内作业人数、库存可作业时长。

第一，库内作业量。TFC中客户的周均需求是已知的，但每周需求是未知且波动的。在没有促销的情况下，需求是符合正态分布的，后续章节会进一步介绍这个内容，在有促销的情况下，需求会出现明显的峰度更高，且左偏移。总的来说，需求的波动越大，促销力度越大，促销通知期越短，出现作业量高峰的概率越大，库存作业超时的概率越大。另一个和库存作业量相关的就是客户的交易单位。我们使用托盘，还是托盘层，或者箱和客户进行交易。使用越小的单位，作业量增幅越大。这里需要留意的是，使用交易单位进行交易，不代表作业量都是交易单位的作业量。例如使用箱进行交易，客户下达了352箱，假设60箱一托，10箱一个托盘层，那么作业量就是5托5层2箱，而不是处理352箱。当然，实际上也不是5托5层2箱，因为你的批次也会有影响。你的先进先出的批次不能满足这个订单的需求，那么你的作业量将进一步加大，因为分拣完当前批次，你还需要去第二个批次分拣零散件。

第二，库内作业人数。这个比较简单，正式员工越多，那么库存处理能力越强，交付给分销商的时间越短。一般我们是通过临时人工的人数来判断人数的恰当程度。临时人工越多，说明作业压力越大，延迟库内作业交付的概率越大，一定程度影响服务水平。

第三，库内作业时长。这个主要取决于客户的截止日期。假设你和客户谈定的截止时间是17:00，而成品仓是没有加班时间的，也就是下班时间是18:00，次日上班时间为9:00，如果你需要处理3个小时才能完成分拣，那么最终的交付时间可能就是次日11:00。这里的时间来自猜测。也就是说，截止时间越早，那么你交付的时间越早。但是若是你的作业量只需要0.5个小时做完，那么14:00和17:00之间应该没有区别。

04物流运输的影响

常规比赛中，很少开放分销商的选择这块。TFC是有设置不同分销商，主要的差异在于折扣和服务水平差异。折扣和完美履行率无关，这里主要是讲分销商的服务水平。在小型比赛中默认的分销商服务水平是100%，也有比赛设置为97%-99%左右。这里就需要考虑，分销商迟到这种概率性事件对于订单履行率的影响。

05整体服务水平的影响

考虑完这个几个因素后，最终的客户服务水平将是由这几个因素共同影响的。我们假设一个情况，原料的可及性94%，成品安全库存的服务水平是98%，分销商的服务水平是99%，那么最终的客户服务水平应该是多少？这里主要要解决的是，原料的可及性和成品安全库存的可及性是否是独立事件。若是独立事件，那么相应的客户服务水平就应该是：

P(A∩B∩C)=P(A)P(B)P(C)=94%*98%*99%=91.2%。

实际上原料和成品安全库存之间是相互影响的，所以我们通常在成品的服务水平中，已经考虑原料交付问题，那么就可以简化为：

P(B∩C)=P(B)P(C)=98%*99%=97.2%。

这里没有一个标准的公式，主要是看每个环节的服务水平的统计方式来定，最终的服务水平评估。

结语

从沙盘回到现实世界，这个思路有利于评估，例如投资后能否到达预计的服务水平提升，或者目前服务水平涉及的环节有哪些。在供应链数字化的方向上，难度主要有两个，一个是缺乏可信的数据，另一个就是如何将数据形成一个供应链完整数字结构，在这个量化框架上绘制我们的蓝图。供应链的形态虽然比社会形态简单太多，但是依旧是一个复杂体。