采购和计划管理是现代企业管理的基本活动，采购的目标是以合理的价格、适合的数量，在准确的时间将物料发送到正确的地点，计划的任务是在已知计划期内，根据每一时段的需求预测量，以最小化生产计划期内的成本为目标，确定该时段内各期的产量、库存量和劳动力水平。

　　1 我国企业采购与计划管理存在问题的原因 　
 
　　采购和计划活动虽然各自的目标不同，但是都统一于企业的整体目标，因此在管理实践中应该对两者协调管理，单独强调其中一项管理活动而忽视两者之间的联系是没有意义的。我国企业在日常的采购与计划管理中仍然存在一些问题，其结果表现为一方面，当市场热销时，产品的库存不足无法满足客户的需求，于是生产部门加班加点。　　

　　另一方面，当市场萧条时，产品和原料库存大量积压，生产部门生产出大量库存。问题存在的原因有：

　　1.1需求预测的不确定性 　　

　　计划部门往往根据预测的需求制定生产计划和采购计划，未来的市场需求是计划过程的重要输入，如果需求的估计过多，可能造成产品的库存积压，相反，可能引起客户服务水平的降低，在实际情况下，企业常常根据产品的历史销售数据估计未来的需求，而很多企业的信息化起步低，基础数据不够，无法准确预测，另一方面，市场的不确定性又加重了预测的难度，这些不确定性给计划增添了复杂性.

　　1.2采购的提前期较长

　　如果不存在采购提前期的问题，企业的预测工作就简单多了，但是现实中，许多零部件的采购需要通过国际采购完成，而且物料价值高，通常我国企业进行国际采购的提前期为两个月，即目前产品的零部件是两个月前采购完成的，而离市场时间越长，产品的预测就越不准确，生产的风险就越大。

　　1.3 MPR系统的参数设置问题 　　

　　MPR的核心是物料需求计划MPR。运用MPR的结果，一方面是生产计划的加工订单；另一方面就是生产建议的采购单。MPR系统根据所有材料的计划订单发出（POR）生产请购、生产建议表，经申请部门人员确认或修正这些需求后以请购单的形式传给采购部门，采购部门选择出合适的供应商后向供应商发出定购单。这些输出结果的精确性受到输入数据的影响，因此系统的参数设置是很重要的。

　　1.4安全库存计算的不准确 　　

　　安全库存对于企业满足一定的客户服务水平是重要的，在企业产品供应上起到缓冲的作用，企业往往根据自身的客户服务水平和库存成本的权衡设置安全库存水平。而在现实情况下，企业的安全库存往往起不到应有的作用，当市场销售繁荣时，根本就没有库存保证供应，缺货水平很高，而在市场萧条时，安全库存显得多余。这主要源于预测的不准确。

　　1.5采购部门与生产部门的沟通 　　

　　一方面生产部门会在短期计划中有意提高短期生产量，主要是考虑到未来需求的不确定性，结果会导致多余的物料进入生产环节，生产出多余的产品，而MPR系统并不把这部分产品作为安全库存，库存成本较高；另一方面当采购部门知道这种情况时，由于降低库存的压力就会重新考虑MPR系统的物料采购，生产部门会发现他们需要的物料不够多，这样导致了两个部门之间的冲突。
 
　　1.6 生产与销售部门的矛盾　　 　　

　　企业的市场部门通常会在每年年初向生产计划部门提供当年的销售计划，然后再在每个月根据市场的实际销售情况对原先计划进行调整，但是市场部门和计划部门的出发点不同，市场部门往往偏重于其要实现的销售目标，不能准确反映市场需求，计划部门若按市场部门的指导进行决策在实践中可能会出现问题。
 
　　2 生产计划与采购的供应链方法

　　我国目前企业基本上是按照MPR的基本思想和基本原理制定生产计划与采购计划，但是MPR系统并不能解决生产中出现的上述问题，需要将供应链的方法引入生产计划与采购决策中，做到协调需求、计划和采购的决策，从根本上解决企业目前存在的问题。用供应链方法解决生产与采购的协调管理主要表现在以下几个方面：

　　2.1 提高预测的准确性

　　预测是计划重要的输入信息，预测信息不准确，制定的计划就会在管理中暴露出许多问题，提高预测信息的准确性主要从两个方面着手，一方面通过预测方法的完善对需求进行滚动预测，另一方面做好对共用件的预测。滚动预测能够使需求的信息更加可靠地反应市场情况，它依据一定的预测方法，根据不同行业的特点采用不同的方法，有些情况下会结合市场份额的分析或顾客选择理论等方法，有些时候会根据宏观经济的相关分析完成。　　

　　共用件是指用于多个产品且被每个产品使用不只一次的部件。如果只是使用一般的均值－方差预测，会影响共用件的预测精度。通常有两种方法预测共用件的需求，第一种方法假定使用共用件的产品是独立的，总的预测均值是每个产品的预测误差之和，方差也很容易确定，但是这种方法的假定太严格，在产品非独立的情况下不能适用。第二种方法是直接确定部件的需求和不确定性，将产品的需求分解成部件的需求直接预测。这种方法避免直接测量各个产品的部件误差进行代数累加。而且方差的测量也是直接基于公用件的，免去了第一种方法苛刻的假设条件。

　　2.2降低采购环节的不确定性

　　降低采购环节不确定的重要方法就是做到与供应商的协同管理，将采购计划与生产计划统一起来。根据公司的规模、技术支持能力选择合适的模式与多家供应商建立合适的战略协同关系。协同采购在合作强度上分为不同的层次，合作强度不同，经营模式也不同。战略伙伴模式适用于与少数战略供应伙伴的多层次的深度合作。为支持这一合作关系，需要在采用先进的业务实践和信息技术基础设施方面进行大笔投资，合作双方共同实施提前计划系统和一体化应用。基于对双方生产环境的约束，制造商能够与供应伙伴协同进行计划决策。这极大地缩短了计划时间。重要伙伴模式适用于与几家供应伙伴的中等水平的合作，包括在业务和ＩＴ基础设施方面的适度投资。持续地对合作伙伴进行评估，并将其与市场上可替代的其他供应商进行比较，共同投资决策注重在合作关系的短期效益。大众市场模式将成本作为合作中的最重要因素。采用这一模式的公司拥有很多个供应商选择，合作的深度非常有限。关键的问题是力求获得物料和交易成本最小，同时在合作关系支持流程和基础设施方面无需大量投资。通过选择适当的与供应商协作的模式降低采购活动的不确定性，及时协调生产计划制定。

　　2.3合理设置MPR系统的参数

　　正确理解和运用安全保持、提前期、安全时间、材料产出率、批量法则，设置好这些参数，对这些数据进行经常性维护，保证数据的准确性。 　　

　　安全时间是将计划收料PORC及计划订单发出POR同时提前的一个时间值，用来保障在实际前置时间发生变动时，仍然在需要日期前完成订单。安全时间使POR和PORＣ同时提早同样的时间。实践表明用延长前置时间来保证安全时间并不是明智的，管理者需要尽量缩短前置时间，对供应商的延迟交货用其他方法解决。　　

　　批量法则是指确定订货数量的政策或策略。选择不同的批量法则会影响到MPR采购建议的输出结果。不同的批量法则下，订购的时间和数量存在很大差异，因而也就会有不同的成本和效益。可以根据物料的用量大小、物料性质成本大小以及管理要求来选择合适的定购批量法则。　　

　　单位用量是指生产一个单位的父件需要消耗的子件的数量。报废率表明对物料净需求的扩大程度。在系统参数设定时，通过设定是否考虑损耗率和合格率的值来使材料主文件中和材料表中的损耗率、合格率是否生效并作为MPR展开调整下阶段物料实际需求的因素。另外由于父件不良造成父件报废，在己订有父件产出率时就不应再订子件损耗率，以免造成系统重复计算。

　　2.4合理设计安全库存

　　安全库存为生产起到缓冲的作用，根据安全库存的计算方法，主要从三个方面讨论优化安全库存的设计，即合理确定测量需求不确定性的方法及服务水平的设计问题。

　　确定需求不确定性的测量是计算安全库存的基础。通常有两种方法确定需求的不确定性，第一种是测量企业物料的计划消耗与实际消耗的偏差，第二种是测量真实的客户需求与预测的偏差。在第一种情况下，安全库存保证物料能够支持生产计划，但是实际的定单完成是取决于产品的库存，在这种情况下组织的交货期目标与安全库存没有直接关系。在第二种情况下，安全库存能够成为组织满足客户需求的工具，交货期的目标可以包括在安全库存的计算中，能够反映投资与市场不确定性的关系，同时也能完成定单履行的目标。在具体选择哪种方法时需要分析市场的复杂性及生产周期，通常生产周期短时适用第二种方法，相反情况下，第一种较适用。
 
　　通常计算安全库存时服务水平的测量是确保零部件的可获得性而非产品的可获得性，不管对需求不确定性的度量是属于哪种情况。为了达到组织的产品服务水平目标需要合理确定零部件的服务水平。然而在实际计算中问题并不简单，它取决于bom bill of material 中每个零部件缺货概率的关系。其中某个部件的缺货并不完全独立于其它部件的缺货。通常客户的需求高于计划水平就意味着所有零部件的缺货水平更低。采购组织宁愿对价值较低的部件维持较高的服务水平同时对价值较高的部件维持相对低的服务水平。

　　2.5 加强采购部门与计划部门的沟通

　　购与计划都是服从企业总体战略的管理活动，采购部门与计划部门尽管各自的目标不同，但是都统一于企业的总体目标，公司经理应该经常性地沟通采购部门与计划部门，及时解决两个部门之间的冲突。最终供应链运作成功与否取决于各部门的相互支持，取决于系统输入数据的准确性。所有的数据输入都取决于所预测的未来供应链环节各系统的参数估计，如果任何一个环节的数据不准确都将影响系统整体的优化，企业因此无法实现预定的客户服务目标。

　　3 结束语

　　本文将供应链的方法引入生产计划与采购决策强调的是企业内部的供应链协调，它是基于企业目前的实际困难提出的有针对性的策略，根据对供应链协调方法的分析，应该指出需求预测的准确性始终是困扰计划者的重要问题，也正是许许多多计划问题存在的根源，因此如何根据不同行業的特点提高产品的预测精度仍然需要许多学者和实践人员不断地努力。