小贴士 计划软件往往优于人工，为什么不被采用
我接触过几个软件公司，都是开发计划软件的。它们有的基于数理统计，提供多种预测模型以供择优选用；有的基于人工智能，通过机器学习，为需求预测和库存计划提供独特的解决方案。这些软件都远非完美，不过整体而言，要比一帮计划员“拍脑袋”、各行其是强。但是，很多企业就是不愿采用，或者即便实施了计划软件，实际工作中还是在Excel中手工做计划。
我想主要有以下几个原因。
其一，计划软件没法有效应对大错特错，比如上新、促销、需求变动等造成的预测准确度太低的问题。我们知道，一个好的预测是“从数据开始，由判断结束”：好的软件系统可以帮助我们精益求精，做好基准预测，解决好“三分技术”的问题，完成“从数据开始”，但“七分管理”的问题，比如销售与运营协调，由销售、市场、产品端提供判断，更好地调整基准预测，却并不是软件能够解决的，所以没法“由判断结束”。
计划软件的特长不是帮你打通跨职能壁垒，促进跨职能协作，而是帮你精益求精，把那些主要是数据驱动的计划做得更好。我们用错误的标准来衡量计划软件，当然会得到错误的结论。对于软件开发者来说，如果定位不清，把大量的精力花在解决组织、流程问题上，八成是浪费资源，在对着错误的那棵树汪汪叫[1]。上帝的归上帝，凯撒的归凯撒：软件开发者要聚焦软件功能，应对数据分析，组织、流程问题是实施顾问们要对付的。
对于有些企业来说，因为整体运营实在粗放，还没有到精益求精的地步，它们其实没有能力上这样的计划软件，我倒是建议它们更多地发力组织、流程，促进销售与运营之间的协作，这样投资回报率或许更高。也就是说，先是组织流程，解决“七分管理”的问题；后是软件系统，改善“三分技术”的问题，如果不得不分先后顺序的话。对很多企业来说，改善计划的第一步不是上软件系统。用Excel也能做出不错的计划，如果“七分管理”的问题解决了的话。当然，“七分管理”做到了，避免大错特错的目的达到后，进一步就是追求精益求精，软件系统就不可回避。
其二，软件往往不能显著降低整体的库存水平。很多计划类软件把降低库存作为一大卖点，其实并非如此：好的计划软件一般会降低库存，但整体降幅往往并不显著；计划软件的更大价值在于改善库存结构，把合适的库存放在合适的产品上，在适度降低库存的同时，系统提高服务水平。让我们拿健身减肥来打比方说明。
跟健身减肥一样，库存控制分三个阶段。在初级阶段，库存很高，但客户要的没有，就如一身肥肉，都长在错误的地方——肚子上，结果是高库存、低有货，这是很多公司的起点。然后开始健身，整天跑步、举铁，一段时间下来，上秤一称，很失望地发现，体重并没多大变化，甚至增加了。想想看，整天锻炼，胃口更好了，吃得更多了，体重能减轻吗？但是，你也会注意到，你的身体更加匀称，肉长到合适的地方去了。这就到了高库存、高有货阶段。那就接着练，对自己更“狠”点，改变饮食结构，生活更节制，一点点把那些肥油给练下来，肌肉更多了，体重也下来了，这就到了低库存、高有货的第三阶段。
在这个三阶段“健身减肥”过程中，计划软件通过提高预测准确度、设置更合理的安全库存，把合适的库存放到合适的产品上，改善了粗放经营下，过剩和短缺并存的情况。可以说，计划软件主要在做第二阶段的事，实现高库存下的高有货。那怎么才能到达第三阶段呢？这就得回到库存的三大根源：周转周期、不确定性和组织行为，通过缩短周转周期来降低周转库存，减小需求和供应的不确定性来降低安全库存，以及改变组织行为来降低多余库存，这些我们在后文还会详细阐述。这需要营销、生产、采购和供应链的整体协作，更多的是个执行问题，而非计划和计划软件能应对的——计划软件更多的是准确地量化，但不是改变这些库存的根源。
其三，系统和组织两层皮，计划人员不愿放弃控制。这有点费解，简单地说，就是软件虽然很好，但由于各种因素很难用，计划的结果不可靠；或者其中的逻辑复杂，计划人员没法理解，不理解就不信任，不信任就自然不用。两者都导致系统和组织两层皮，即便上了计划软件，计划人员还是我行我素，继续在Excel表上做“道场”，计划软件就沦为上载计划结果，跟ERP对接的接口。
要知道，凡是计划软件，如果要得到可靠的结果，都要求清洗数据，比如把那些没有重复性的或者有错误的数据清理掉。这很费事，要做好的话，会占用相当多的时间。很多企业没有决心，也就没有资源把这事儿做好，结果就是“垃圾进”，注定也是“垃圾出”，对于计划软件的建议，计划团队当然不信，自然也不会去采用，软件系统就成了摆设。这是系统和组织两层皮的原因之一。
另一个原因呢，就是软件中的很多逻辑，比如预测模型的原理和择优，计划人员根本就不理解。数理统计虽然客观，但冷冰冰，很少有人真正理解。对于自己不理解的，我们自然没法信任，会感觉失控。人是追求确定性的，不光是结果的确定性，更重要的是过程的确定性，这都导致软件不被使用。
再加上设计这些逻辑的人呢，往往是一些IT背景的。我不想冒犯IT人员，但这真的不是他们的专长，他们只能生搬硬套一些公式。计划人员虽然不懂这些逻辑，但一眼就能看出，软件系统做出的计划并不靠谱，当然就不会去用了。在一个新零售企业，IT系统建议的采纳率不足30%，我们也不能抱怨业务人员不采纳。这种情况下，我是宁肯一线提需求，因为他们提需求做不到精益求精，但更可能避免大错特错。系统建议呢，则是盲人骑瞎马，造成灾难的可能性更大。
实践者问
我们在用某ERP软件自带的计划模块来做预测，发现功能不齐全，用户友好性也差。怎么办？
刘宝红答
计划模块不是ERP软件公司的主业，也不是他们软件的卖点。这就如你到大酒店里，让他们做个鸡蛋灌饼给你吃一样，他们可能不做，如果做的话也一定没有街头小摊做得地道。那怎么办？我们得找专业的计划软件。市面上有一些这样的软件，各有利弊，得根据企业的具体情况选用。
[1] 这是英语里的一句俚语，大意是选错了重点。原文是barking up the wrong tree：以前打猎，猎狗把猎物赶上了树，却认错了树，对着错误的树汪汪叫。