供应链创新的实战案例| 华润三九作为药企巨头是如何搞定销售预测？日期   / 2018-09-28

冲破供应链信息孤岛的“茧房”，以“透明”信息助力数字化转型

作为中国市场规模排名前三的医药巨头，华润三九的产业链复杂，药品品类繁多，但主要药品销售预测准确率却达到了80%左右。这样的成绩是怎么做到的呢？

过去，华润三九的销售预测主要依靠个人的历史经验和手工填报。像OTC（非处方药）药品多达200多个品种，单纯依靠人工每月进行一一预测数据填报，难度非常大。这造成小品种药只能被忽视，主要选报一些较为重要或者关键的品种，导致整体预测率偏低，仅为40%左右。

系统：基于AI技术自主学习，快速响应市场的关键

为改变这一点，华润三九引入了由联合通商科技提供的一个科学、智能的销售预测系统，为销售、供应链、营销中心等部门提供系统化的技术支持，从而全面改善其预测质量长期低迷的现状。

该系统采用多版本的滚动需求预测方法，定期把前一期的历史实际数据纳入预测考量，来响应市场对于产品实际需求。也就是说，每月一产生新的销售数据，就要根据市场实际的销售状况，对未来的预测数据进行调整。

这样的作法提升了预测准确率且95%的用户在2小时内能完成预测提报，更显著降低预测数据填报的难度。华润三九可以更快地察觉市场变化，提早启动应变机制，为生产、物流留出充足的前置准备时间，让供应链支持更到位，也有利于企业的中长期战略规划，做出更周全的决策考量。

流程：打通信息孤岛，让数据“跑”起来

以前，华润三九的产品历史数据都散落在企业内部的各个系统之内，想要利用这些数据来销售预测，需要经过层层部门申请，从提出需求到获取数据，至少需要2天时间，到手的信息显然已经过时。而且由于缺乏通畅的获取渠道，不少人员并没有形成利用数据来辅助决策的习惯。

为此，华润三九专门打造了大数据中心，来打通各个系统之间的信息孤岛，完成数据整合和共享，并与销售预测系统进行对接，实现总部、大区、片区、产品、客户等维度批量的销售影响因子可视化。

此外，该系统还支持根据库存状况、销售量等信息来设定系统的预警机制，对于异常信息进行实时追踪和预警，一旦发现异常，系统会自动侦测并通知、处理。

成效：构建协同销售预测体系，缓解多年供应链营运瓶颈

系统再好也只是个工具，需要依靠人来实现。而销售预测更是需要大量人员的支持和协同合作，涉及跨部门的沟通和协调。所以，在项目正式实施之前，华润三九在系统提供商的协助下，与各个销售大区、片区进行大量的访谈，深入了解各个部门的需求，重新梳理了整个销售预测流程。最终，与营销中心、大区、片区和供应链部门一起完成了协同销售预测体系构建，实现了自上而下、自下而上的销售目标分解以及销售预测编制，并在这套智能系统上实践出来。

华润三九供应链管理计划部门的相关负责人对此总结：“项目实施之前，销售单位总是抱怨做了预测却拿不到货，而供应链部门觉得预测不准导致库存积压和出货，因为没有一种机制让整个预测串联起来。通过这个项目，我们建立了销售预测协同流程，实现了滚动销售预测，帮助我们增加了信息透明度，加快了市场反应效率，同时也提高了一直困扰我们的销售预测准确率较低和没有好的新产品预测模型的问题，降低了库存和缺货率，让我们在销售预测上有了新的思路和更好的预测方式。”