供应链的"推""拉"结合
自从有了孩子，周末午饭一般都较晚：孩子们早晨要睡觉，我正好写文章、回复读者的邮件等。等一家人赶到附近的小饭馆，中午营业也快结束了，工作人员一边服务最后一批客人，一边准备晚上的业务。有的拿出一箱豆角来，一个个摘净；有的在包小馄饨、饺子，放在冰箱里备用。他们预计有人下顿要点这些，所以在提前准备。用供应链上的术语讲，就是"推"式生产。这样，客人到时候一下单，没多久菜就能上齐。家里做饭没有饭馆快，就是因为家里做饭是"拉"式生产，一切都是现做。
推式生产不但缩短了交货周期，而且充分利用了产能，例如在不忙的时候，服务员可以帮忙摘豆角，这样就不用按照需求高峰来准备产能，总体成本也较低。当然，推式生产的风险是万一需求没了，或者没有按时来怎么办？所以，"推"到一定地步，就得变成"拉"，即由客户的订单来拉动，以控制库存积压风险。例如没有人点菜，小饭馆就不把豆角炒成干煸四季豆，也不把小馄饨提前下出来。推式生产有库存风险，但单纯的拉式生产也并不完美：订单有了，虽然没有需求风险，但因为要货急，供应风险大增。用库存控制专家程晓华先生的话说，就是"MRP紧张：例如客户给的交期是三周，你的零部件需要五周才能到齐，加工组装时间还不算，赶工加急，总成本往往更高。
所以，尽管都在说拉式驱动的好处，很少有供应链是纯"拉"式的；几乎所有的供应链都是"推"与"拉"结合。那"推"与"拉"的结合点应该设在哪里？最近读沃顿商学院马歇尔?费雪（Marshall Fisher）的文章，找到了答案：能预测的用"推"，不能预测的部分用"拉"。定制化程度越高，预测准确度越低，"推""拉"结合点离最终客户越远。例如在多种少量的设备行业，产品配置多样化，制造商主要依赖客户订单来驱动生产组装， "推""拉"结合点在零部件采购环节----对于通用零部件，制造商会按照预测驱动供应商生产（"推"），等到客户订单来了，再进行最后产品的组装（"拉"）；对于通用程度低的零部件，制造商往往等到客户订单后再给供应商下单，"推""拉"结合点离客户更远。相反，标准化程度越高，预测准确度越高，"推"与"拉"的结合点就与最终消费点更近。例如自来水的消费预测相对准确多了，"推""拉"结合点离最终消费者就更近，即在我们一打开水龙头的那一刹那。
此外，对产品的时效性要求越高，"推"与"拉"的结合点就离消费点越近。例如大型设备的关键备件，一旦停机待料，损失就非常大，所以在很多行业，备件供应链的"推""拉"结合点就在客户的生产设施附近。例如我在管理一个半导体设备制造商的全球备件计划时，一亿多美金的备件库存，有20多个库建在全球芯片制造的每个主要地区，80多个寄售库存点就直接建在芯片生产厂现场。这样一旦客户停机待料，四个小时内，95%以上的备件就送达现场。在航空业也有类似的指标，一旦飞机因备件不到位，没法起飞，备件的交货时间也是以小时为计量单位。这样做违背了需求预测的准确性要求，因为非易耗备件的需求一般很难预测，即使你能大致预测平均需求，但究竟什么时候需要。这样做的代价就是很高的库存水平、很低的库存周转率。例如在很多大型设备行业，备件的库存周转率动辄就一两次，这意味着手头平均备半年到一年的料。国防业就更低，例如美国空军的备件周转率连1都不到。
在供应链领域，很多最佳实践都与有效定位"推""拉"结合点有关。例如戴尔的直销模式在成品层次是典型的"拉"式供应链，不见订单不组装；但在零部件阶段，却是典型的"推"式供应链，因为这些原材料就如小饭馆的豆角，通用性高，用量可预测。惠普有名的"延迟战略"（Postponement）也是同理：产品的共同部分好预测，用"推"式生产，以取得规模效益、降低成本；差异化部分用"拉"式生产，以降低需求变动带来的库存风险。直销模式和延迟战略的成功，就在于完美结合"推"与"拉"。
"推""拉"结合点不是一成不变的。即使在同一个行业、同一个公司，这一结合点也可能随产品的生命周期而变化。例如戴尔刚创立直销模式时，计算机是创新性产品，机型配置多、成品降价速度快，成品层次的预测准确度低，库存风险成本高，直销模式是总成本最低的供应链模式。但是，这些年计算机成为大众商品，配置越来越标准化，预测的准确性也越来越高，"推 ""拉"的最优结合点从生产商处前移到零售商，即生产商按照预测批量生产，批量供货给零售商，在零售商处变为"拉"。这种方式最大程度地发挥了规模效益，所以整体供应链成本最低。相反，戴尔的直销模式还是单件生产、单件递送，在计算机库存风险成本显著降低的情况下，高昂的运营成本再也没法从库存风险成本节支来抵消，直销模式的总成本不再最低。戴尔这几年江河日下，一个根本原因就是没法有效转型供应链，实现"推""拉"的最优组合。当然，这后面还有很多原因，限于篇幅暂不详表。
"推""拉"结合点选择适当，会有效地平衡供应链的响应速度、成本和服务水平。相反，"推""拉"结合点选择失当，则会造成诸多问题，增加供应链的总成本。例如时装行业常见的订货会模式下，"推"与"拉"的结合点在经销商处，品牌生产商要求经销商提前两个季度左右订货，由经销商的订单驱动整个供应链。这里的问题对品牌商而言是"拉"式生产，对经销商则是"推"式进货，即他们的订单得依赖预测（想想看，哪个消费者会提前半年下单呢？），而其预测准确度很低。例如大夏天，那些经销商，尤其是小店主们哪能预测冬天会流行什么，自己的店面能卖掉多少？所以这预测无疑于赌 博。赌 博的结果要么是短缺，要么是积压。积压看上去压地是经销商的资金、亏地是经销商的本，其实品牌商也得一起买单：经销商资金积压，就没钱订下季度的货，品牌商以后的生意从哪里来？积压库存八成得打折出售；经常打折，对品牌的损伤程度能小吗？品牌商花那么多资源建起的品牌，就在一次次折价中贬值。这就是为什么品牌商看上去是只赚不赔的生意，却有那么多的品牌商陷入困境的原因。
那么，时尚行业的"拉"与"推"的理想结合点应该在哪里？品牌生产商处。因为品牌生产商设计时装，对流行时尚的理解最深，而且可以整合不同经销商的需求，预测准确度更高。这道理其实也不难，深受订货会之苦的时尚行业也懂得。订货会之所以存在，是因为经销商、品牌商是不同的业务实体，有不同的利益诉求，订单是经销商对品牌商的承诺，是双方博弈的结果。但从供应链的角度看，这种博弈的结果是次优化的，造成品牌商、经销商的双输局面。而解决方案有二，其一是品牌商的竖向集成，进入零售领域，例如李宁这两年做的，就是为加强对供应链的控制力度，更好地组合"推"与"拉"。这也是Zara成功的一大原因。重资产做直营是个大举措，不但要求投入大量资本，而且对运营管理提出新的要求----渠道运营与品牌的设计、生产不尽相同。其二是理顺与渠道的关系，增进合作关系，通过改善信息流来提高供应链的响应速度。例如及时共享零售的早期销售数据，调整品牌商的生产计划。这就如Marshall Fisher的研究中表明的，时装业的预测准确度很低，但在早期销售数据基础上修正预测，可以大幅度提高预测准确度。方案二要求更高的供应链管理能力，当公司不具备这样的管理能力时，就选用竖向集成，进入方案一的模式。
跟"做"还是"买"（Make or Buy）一样，"推"与"拉"是供应链管理上最根本的决策之一。"推"式生产有规模效益，但库存风险大；"拉"式生产降低了库存风险，但同时也丧失规模效益。片面宣传任何一种方式，尤其是这些年对"拉"式供应链的热捧，都忽视了供应链管理的根本准则，误导大过指导。这也要求职业人能够透过现象看本质，不但能理解"是什么"，而且要明白"为什么"，就如密西根大学教授Hopp在《供应链科学》（Supply Chain Science）一书中说的，要理解供应链的科学部分。这也是合理结合"推"与"拉"的关键。