大公司是规模大，但并不一定是伟大。有很多公司，例如美国的三大汽车制造商，动辄成千亿美金的销售额，但充其量是规模大而已，连年亏损，市场价值往往连一些中小公司都不如，就更谈不上伟大了。这些巨无霸，移动缓慢，就如中古世纪的恐龙，成为化石是迟早的事。看看他们的供应链，却又是惊人的一致。

最佳管理智囊档案

姓名：刘宝红
职位：西斯国际执行总监

 

资历：在采购和供 应链管理领域有十几年的丰富经历，主要集中在高科技和小批量行业 。畅销书《采购与供 应链管理：一个实践者的角度》作者。

 

公司：西斯国际（CSCS International）总部美国硅谷，专注供 应链、运营、采购和计 划领域的培训与咨询，帮助本土企业提高国际竞争水平。

 

公司网址：www.scm-blog.com

　　高复杂度。这些巨无霸动辄有几十成百个产品线，每个产品线下面的种类就更多。啥都做，啥都做不好。其根源，是在发展过程中过度分散经营，不能集中在自己最擅长的地方。集中精力与分散经营本身是一对矛盾体：公司一般都是因为侧重主业，做得好而变大，市场价值升高（这时的大有点伟大的味道，因为它确实做得比竞争对手好）；但变大后，股东就驱使公司多样化，以减轻风险，于是就走上变庞大的路。例如美国的半导体设备行业，几家绩效好的都是单一产品的中型公司（年度营业额在十亿、二十亿美金左右）。华尔街的分析家们的评价是绩效好是好，但是单一产品，风险高。股东们更是给管理层施加压力，要求产品多元化。一位CEO调侃道，你们难道是让我们成为那些半死不活的多产品公司才开心吗？

　　主业发达，公司的资金一般都很充裕，管理层也面临压力，因为他们得为闲散资金找出路，总不能老放在银行里。于是就向别的领域发展。而且人的天性是喜欢做新鲜的东西。有钱，有人，有客户群，决定做什么容易，决定不做什么难。这也是很多大公司的共性。再加上分部、部门等的局部利益的驱动，一个又一个的项目、产品就上马了。但是，公司已经很大，官僚机制复杂，产品开发速度、成本结构等往往比不过那些专一产品的小公司，于是就样样都做，样样都做不好，掉入大公司的陷阱。

　　产品线数量失控，导致供应链高度复杂。一个公司的供应链设置总有个基本平台，这个平台是实现规模效益所必须的，例如生产、仓储、运输、分销渠道等。运营层得在基本框架上支持多种产品，而有些产品之间的搭接很小，那就只有定制，给现有的供应链系统、流程打上各种各样的补丁；定制的结果就是越来越复杂；复杂的结果就是效率越来越低；没有效率就没有竞争力。

　　看看那些曾经伟大过的公司，从伟大转为庞大，八成经历了这个过程。伟大如英特尔者，也逃不过这一劫。2005年前后，AMD打得英特尔满地找牙的时候，正是英特尔在多个领域乐此不疲的时候。笔者当时听英特尔一位叫Don MacDonald的副总裁关于数字家庭的报告，深感英特尔的触角伸得可真够长。结果没过多久，英特尔就开始动刀，砍掉一些非主业务，解雇了10500人（总员工数的10%），集中力量应对AMD的挑战。然后就是AMD的股票一路跌下来，英特尔又过了几年好日子。

　　在运营层面，供应链的高度复杂度体现为库存高、交货时间长、反应欠灵敏、客户服务水平一般、供应链产能过剩。一句话：都是没效率的体现。拿半导体制造设备行业来说，应用材料是行业老大，营业额在100亿美金左右，典型的巨无霸，啥都做，啥都做不好。它的库存周转率是每年3.6次。相应的，竞争对手如泛林研发（Lam Research，也是我的老东家）的规模只及应用材料的五分之一，却是相应产品领域的佼佼者，库存周转在6.3次（2007年数据）。这个行业的库存成本是30%左右，应用材料的库存动辄是十几亿美金（他们以前在“搞运动”式的清 理库存时，动辄就注销几千万美金的库存），想想光这库存就压了多少资金，带来多少成本！这也就不难理解为什么前者的股价一直在十几美金左右徘徊，而后者则从2003年的十几美金一路飙升到2010年的60美金左右。

　　库存是企业运营水平的标尺。产品线数量失控、供应链高度复杂为高库存定下基调；供应链的低效率，例如产品质量低、响应速度慢、供应商群膨胀等则为高库存推波助澜。有趣的是，高库存并不意味着高客户服务水平。为什么？相信干过这行的人都知道，库存高，往往是因为放着太多用不着的东西；用得着的呢，往往没有。这就是库存控制中的墨菲定律：有用的没有，没用的很多。原因呢，计划上的先天不足（例如计划流程混乱、计划方法欠佳），以及执行上的拖泥带水（例如供应商的交货不准时、质量不稳定、生产部门进度计划频频改变）。计划与执行成为一对负循环：计划差，就得由执行来补足，时常催货就是一种表现，结果扰乱原有的执行计划，导致总体执行更不可靠；执行不可靠，计划就得考虑更大的富裕系数，结果就是库存膨胀，更加彰显供应链的产能瓶颈，结果导致整个供应链过激反应，系统增加库存。等到大家缓过气来，发现大家都坐在一堆库存上。于是就开始减库存。同样由于计划上的不足，减库存减过了头，造成短缺，恶性循环重新来过。

　　大公司，行为保守，库存一旦加上去就很难拿下来：加上去时已经得到批准，是“合法”的，库存高是高，但不会有人拿你怎么样。但拿下来，则可能有风险，为公司省钱不一定能得到回报，而且一旦出现问题，就有别人或别的部门找麻烦（听过库存控制中的另一“墨菲定律”没有：放着的时候没用，拿掉的时候就断料）。这在有些内部山头林立、部门之间关系不融洽的大公司更是如此。结果是那些行将就木的巨无霸们，供应链的一端守着一堆用不掉的零部件，另一端守着一堆卖不掉的货，整个一垃圾仓库。

　　库存是放上去容易、拿下来难，公司的流程、制度也是。大公司，在发展的过程中，总会遇到这样那样的问题。而解决方案呢，就是在现有的系统、流程和规章制度上打绷带。后来问题没了，但这些“绷带”还是留在那儿，让供应链更低效。举个简单的例子。一个新产品刚投产时，供应商的生产流程不稳定，次品率较高。作为解决方案，公司的质量部门要求供应商在生产流程中加入多个检验点，搜集各种数据，做各种分析。后来产品质量稳定了，质检流程还是照旧，因为谁都不愿承担“万一出了问题”的风险。这种避险心理是大公司的通病，也是供应链越来越低效的一个原因。

　　对于本土企业来说，经历了二三十年的高速发展后，“大”已经不是问题，“庞大”成了问题。特别是大型的国企、央企，迷信重资产运作，公司、供应链庞大不堪，资产回报率一路走低，异常低下，比如在2012年只有4%左右，跟银行存款利息差不多。这是个大问题，其解决方案在供应链运营和管理上，是我的下一本书的重点。有些文章已经发表到我的“供应链管理专栏”，感兴趣的可以先睹为快。

　　庞大是表面现象，庞大的后面是复杂，而复杂则是真正的问题所在。为了生存，巨无霸们采取各种各样的措施。成功了，大公司就重回伟大公司的行列（例如IBM）；不成功，则成为下一个并购对象。总的来说，从小到伟大到庞大的多，从庞大重回伟大的少。而其关键措施就是聚焦核心业务，降低产品和组织的复杂度，比如收缩产品线，砍掉过多的不盈利产品；缩减供应商数量、集中采购；关停并转生产设施，砍掉多余人员。简化了组织和产品线，才能降低流程的复杂度，提高流程效率，集中精力做价值最高的事。

　　机构精简是降低复杂度的一大举措。大公司就如大树，定期得把枝枝桠桠修一下。在北美，大公司的重振大都由裁员开始。公司大了，人浮于事，事浮于人。人再多，总会有足够的事做；钱再多，总会有各种项目花出去。闲人越多，效率越低。为什么？闲人们为了证明自己存在的价值，就给别人制造出很多麻烦来，比如把自己千方百计设计到流程中，层层“把关”；为了证明自己忙，做事反倒拖拉，一天能完成的，非用两天、三天。难怪美国有句话，说if you want it done, give it to a busy person（如果你想把件事儿给结了，交给个忙人吧）。

　　很多大公司，不管业务多忙，总有大批的闲人；不管任何时候，砍掉5%、10%的人都不会有什么大损失，反倒让公司的效率更高。在硅谷，我经历了两次大规模的裁员，一次是2001年后的网络泡沫破灭，比如我所在的公司从5000余人一路砍到2000人不到（我是在裁员结束后进入公司的，但还是切身感受到大幅裁员的影响）；另一次是2008年的金融危机，导致高科技公司的大幅裁员，有些公司高达百分之二三十。裁员的结果是生产效率不降反升，而且是大幅上升。就美国整体而言，这两次大型的衰退之后几年，生产效率都创下历史新高，公司的盈利也达到历史高点，这也是美国能够从衰退中快速恢复的关键。

　　遗憾的是，不管是裁员还是砍产品，都是极端行为。在没有压力，特别是外来压力的情况下，管理者鲜有动力来做这样的大手术：都知道是闲人，但花的是公司的钱，我来惹这人干嘛？再说闲人也不是百无一用啊，有些事还是可以给你做的，总比你自己做强。都知道有些产品不盈利，只能让供应链更复杂、成本更高，但每一个产品后面都有后台，都站着一个老总，这就如每个孩子都是有爸妈生出来的一样。你把他的产品给砍了，他的团队自然就不要了；没了团队，要他这老总干什么？他不跟你拼命才怪了。这些都是产品、组织的复杂度过度膨胀的根源，而且跟公司的规模、所有制、国别并没有多大关系。

　　但你不从产品、组织入手，又绝无可能解决复杂度的问题：产品的复杂度决定了组织、流程和供应链的复杂度，因为复杂的产品线需要复杂的组织、流程和供应链来支持；组织复杂，在部门利益和闲人们的驱动下，公司的流程只能越来越复杂，效率越来越低下。这些都是大公司病，要解决，不但需要决心，而且需要技巧。

　　对于本土的大型国企、央企来说，一没决心，二不懂技巧，注定是很难瘦身，打建伟大的供应链。对于非国有企业来说，有决心，但还在摸索方法论。假以时日，他们一定会做得更好。但如何缩短学习曲线，降低试错成本，是摆在这些公司面前的一个共同问题。

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