HP供应链风险管理案例分析

数据、模型与决策

HP供应链风险管理案例分析

小组成员：

姓名：徐渥明学号：

姓名：李天灏学号：

姓名：顾巍学号：

姓名：林立学号：

姓名：郁佳平学号：

HP供应链风险管理案例分析

一．概述

2000年惠普公司面临了一次供应链危机。由于迅猛发展的移动电话制造商们大量使用闪存，原本使用于打印机里面的数量就明显不够，惠普公司无法获得充足供应来满足利润颇丰的打印机生产需求。公司无法按计划生产出大约250，000台打印机，这意味着高达几千万美元收入损失。为了确保闪存的供应量，惠普公司被迫和供应商签订了为期三年的合同，合同中规定了固定供应数量和恒定价格。别忘了，闪存市场可是一个高度动荡的市场，价格差异变化很大。

这次危机促使了惠普公司建立了评估和管理供应链危机的框架，取名为采购风险管理框架（Procurement Risk Management 简称PRM）。该框架涵盖了相关流程和技术，运用于公司内部许多业务部门，每年涉及的费用支出为560亿美元上下。由于PRM的实施，迄今为止已为公司节省了1亿多美元。

二．案例背景

这次建立风险管理解决方案的任务落到了由Venu Nagili牵头的研究小

组身上，他本人也是惠普公司著名的技术专家。Nagili表示：“我们启动时第一件事就是研究其它制造厂商是如何管理供应链风险的。令我们大吃一惊的是，我们发现几乎没有任何制造厂设立了相关完善的流程。”

图一.风险管理失控案例

图中显示了几个著名的IT厂商，因为价格，需求或者可用性风险所造成的损失。例如， 2004年，戴尔公司由于内存价格使得收入下降, 导致股价降低了3%。2001年，思科公司因为快速疲软的需求以及相应的固定供货合同造成了25亿美元的损失。

该研究小组发现，正是由于供应链风险导致了许多厂商收入损失和股东价值下滑。惠普公司是许多电脑零部件的大型购买方，其中包括存储芯片、硬盘，LCD屏幕。购买量巨大，这一方面意味着本公司的采购实力，另一方面也意味着庞大的风险。就成本和可获得性而言，高科技产品一直处于动态变动之中，价格随时间波动的趋势非常明显。同时高科技产品的生命周期非常短，特别是电脑市场需求变化可谓是水涨潮落瞬时即逝。

小组对许多失败的案例进行了仔细研究和归纳，问题主要分成了以下三种

情况：价格风险，需求风险和可获得性风险。可获得性主要是指从哪里采购，以及需要时，整个市场是否存在可供应量。Nagali也正是从以上三种风险中着

手工作的。

三．HP面临的问题

Nagali所带领的小组成员以前在金融市场有着丰富的风险管理经验，从而他们将华尔街模式运用到了新的PRM身上。华尔街上的许多风险管理原则是可以适用于供应链，但最基本的战略是无法轻而易举地转移至供应链管理上，Nagali 表示：“金融工程实践能通过买卖期权来管理成本风险，但这种工具不适用于高科技产品。”同时，金融风险管理方法也无法解决需求和可获得性方面不确定性的问题。

HP过去的供应链管理根据安全库存策略，强调管理对原料的需求以及原料可得性，而几乎不考虑原料的采购成本的不确定性。而在金融行业，人们只对成本的不确定性进行管理，而不考虑管理需求和可得性。对于高科技行业，原料需求、原料成本和原料可得性这三者都一样重要，任何一个因素都会影响到最终的采购成本，因此，上述两种管理方式都不能满足对于高科技行业采购风险管理的要求。

如今供应链管理实践强调的是通过安全存货战略也控制需求和可获得性风险，但安全存货在控制产品成本上又束手无策。有人提出将所有风险推向供应商，但Nagali指出供应商可以从中要求风险溢价，即涨价来控制风险，这实际上对购买方而言是隐含的成本，而且达不到双赢的目的。他认为在整个供应链中，成本、需求和可获得性三种风险都需同等重视，并且三者之间互相关联，这意味着需要同时应对。Nagali表示：“我们所需要做的是开发一种全新的风险管理架构。”

HP需要能够对未来原料需求、原料成本和原料可得性进行预测和管理，并以此为基础，通过线性规划，制定出最优化的采购策略，以降低采购的总成本。

HP的PRM框架实现了对多时期内，互相影响的原料需求、原料成本和原料可得性的同时预测和管理。

四．分析过程

1. 目标分析

PRM方法的目标是量化和管理采购过程的不确定性，从而降低总成本。

图二．采购过程风险分析

研究小组从采购过程分析中发现，问题可以分为2类：

●价格成本匹配问题：销售风险

●需求供应匹配问题：导致仓储和物料短缺成本和隐形材料成本

2. PRM框架

PRM方法的最终目的是使得包含材料成本，短缺成本和库存成本这三者的总采购成本最小化。成本，需求和可用性的不确定这三种因素会影响总采购成本。为管理和测量采购供应链风险，PRM方法包括2部分：

1）测量影响采购的多种因素的不确定性。

2）通过不同的框架合同形式来管理这些不确定性带来的风险，使采购成本最小，这是个线性规划过程。

图三. 不确定性的相互影响

●材料成本的不确定性

●材料需求的不确定性

●材料可得性的不确定性

该研究小组面临的第一个挑战是：如何评估和分析三种不确定性。为此小组研发了一种全新的软件HPHorizon，该软件通过数学上的预测方法对数据进行分析和总结。通过使用历史的预测数据和现实的需求趋势数据，该软件建立了数据分析模型，计算出需求的波峰和波谷情况以及进行了相关性检测和显著性分析。这样一来对今后产品的需求性的准确率就大幅提高了。研究小组使用类似的数理统计分析方式对零部件的成本进行了分析，一般是计算出6个月后的成本价格。Nagali表示：“我们研发了有自主产权的专门用于计算高科技产

品部件成本问题的分析模型。”

在确定“可获得性风险”方面，研究小组遇到了不少困难。小组决定通过和市场专家当面交谈的方法了解现货市场的具体情况。由于暂时没有足够的数据，研究小组无法建立起相应的模型。

3. 测量不确定性

该过程的第一步是量化不确定性。目前大部分的公司强调“点”预测，相比而言,PRM过程使用多种预测场景来捕捉不同时期的需求，成本和可得性的不确定性。

每种不确定性都由高，中，低三种需求场景来表示，而每种场景在一个特定的时期内又会分别对应90%，50%，10%的离散分布。

图四.需求预测场景

4. 运用框架性合同形式管理风险

假定低场景定义为10%不确定性需求分布，则在一定时期内真实需求的可能性要比这个数字高很多–事实上，接近90%。对这种“几乎确定”的需求，HP 采用马上购买的方式，长期的从一个或多个供应商手中购买固定数量的商品。如果需求概率至少足够大到高于低场景而大约在中场景范围内，HP会执行灵活性供应协议合同， HP根据需求从供应商手中购买一定范围内任意数量的材料。对于高需求预测场景，实际需求量达到此数量的概率是最低的，HP并不做出任何购买承诺而且供应商也不必承诺供应。相应的，HP将会用现有的供应商或者通过二级市场满足需求，即使二级市场可能比合同价格要高。

图六.根据需求确定不同的合同类型

每个短期采购周期中每个框架合同中的最优化采购量，包含以下三个部分：●固定采购量合同的采购量

●每个时期可变采购量合同的采购量范围

●准备从现货市场中采购的采购量

即数据分析模型的决策变量。