TOC制约理论在配销行业中的应用
TOC制约理论在配销行业应用，可以有效缩小库存，从而降低风险和成本；加快配货反应速度和品种，增加有效产出，从而使总利润增加。
从原材料供应商到制造商，通过分销商和零售商，最终达到客户手中的流程是一个完整的供应链系统（如图6-133所示）。
那么供应链系统经常出现什么问题而导致供应链的利润下降呢？
传统的推式供应链通常的问题包括：
1.库存过高
2.库存过低而缺货
3.预测不准
4.补货时间长
5.供应商不可靠
6.资金占用
7.商品卖不出去而折价处理
8.跨区域串货
传统的推式补货是基于什么样的逻辑呢？
在空间上，由于消费点远离生产点；所有把库存放在靠近客户的地方。
在时间上：消费者容忍的等待时间远远小于生产和运输的时间，即消费者希望能尽快获得产品。所以按着预测消费者需求进行生产和补货。于是就产生了推式补货的供应链，制造商按照预测进行生产和补货，并且将大量库存放在零售商处。
那么推式补货是如何导致上述问题的呢（如图6-134所示）？
如上图所示，比如由于库存处于下游，导致预测分散，而预测分散和预测周期长导致预测不准，如果预测过少，就会导致缺货，缺货时要么需要跨地区串货而导致利润降低（串货有成本），缺货要么导致销售损失，即无货销售给客户而导致利润下降。
在下单、制造、运输各个环节为了节省成本而集批，而集批就会导致补货时间长，因为需要等待足够批量才能制造和生产以降低成本，这导致补货时间变长，补货时间变长导致了供应商的供应变得不可靠，进而只能通过多备库来解决。而预测销售多和需备库导致了库存过高。库存过高导致了占用资金变多，不能销售出的商品只能折价出售，存储空间过大导致存储费用过多，这些都降低了利润。
让我们回到我们的目标，我们的目标是为了提高利润，这一点稻盛和夫在他的书中强调“利润=销售额-成本”，这是常识，但是很多人并没有意识到。那么为了提高利润就有2种方法，一种是提高销售额，一种是降低成本。而为了保证可以有货可以购买，就需要持有库存，而补货时间长、预测不准和供应不可靠导致需要持有高库存；而为了降低成本，就需要持有低库存，因为库存是负债，而库存多导致负债多、现金流变少和库存过时报废而导致需要持有低库存（如图6-135所示）。
无论持有多少库存，都不能在高库存和低库存之间得到令人满意的妥协，那么平衡点在哪呢？
一个系统的产出由瓶颈决定，TOC制约聚焦于系统的瓶颈，通过对瓶颈的处理来提高系统的产出，那么TOC制约理论该如何运用到供应链系统，从而提高供应链的产出呢？
我们将使用TOC的聚焦五步骤将TOC制约理论运用到供应链系统，并且分析将产生什么样的成果？
第一步：找出瓶颈
1.客户是瓶颈：系统中速度最慢的环节就是瓶颈，如果零售商的供货速度大于客户的需求速度，供过于求，那么客户就是瓶颈。
2.制造系统是瓶颈：如果客户的需求速度大于制造商的供给速度，那么制造商就是瓶颈。在以前供小于求的时代，出现了一个描述当时供需的定律，即萨伊定律。其内容为“供给创造自己的需求”。因为供小于求，生产出来的商品都会很快被卖掉，库存在那时也被看做是资产。随着生产力的发展，后期很多情况下供给能力大于需求能力，供给大于需求。丰田的生产方式迫使整个工业界改变对库存的看法，从视之为资产变为视之为负债。而在对库存的管理上从越多越好变为越少越好。
3.供应系统是瓶颈：如果原料供应商的供货速度小于制造商的供给速度，并且小于客户的需求速度，那么原料供应商就是瓶颈。
4.配销系统是瓶颈：如果配销系统的速度是整个系统中最慢的，那么配销系统就是瓶颈。比如在新年时，消费者的需求大涨，供应商的供给也大涨，但是货品由于配销环节中的快递环节休息，从而导致供应商的商品销售不出去，消费者购买不到商品（如图6-136所示）。
瓶颈在制造系统我们在前边已经进行了论述，瓶颈在原料供应商系统的处理方法和瓶颈在制造商系统的处理方法类似。这一节我们来论述瓶颈在客户处的处理方法（如图6-137所示）。
第二步：挖尽瓶颈
挖尽瓶颈的潜能，就是尽可能的满足消费者的购买需求，使销售量达到最大化。方式就是在适当的时间、适当的地点、以适当的方式、提供适当数量适当品种商品。在瓶颈前建立库存缓冲，来使顾客始终有货物可以购买，保证客户的购买速度（如图6-138所示）。
从广义动量定理Fαt=nmV的角度说，为了使销售成果nmV最大化，就需要改变广义动量中的四要素力量F、方法α、时间t和作用点。顾客购买某种商品并不是为了商品本身，而是为了获得商品带了的利益F。所以零售商应该选择最能满足消费者利益的那些商品，就是适当的产品；消费者需求商品有一定的数量，所以需要提供消费者需要的数量，数量多产生库存增加负债，数量少不能满足消费者需求，降低了销售额。适当数量的适当商品就是打动消费者购买的力量F。有了适当的商品，还要有适当的方式方法α来促使消费者购买。比如店面要符合商品的特质，苹果电脑不适合摆在百货商店，而GAP的服装也不摆在超级市场。合适的方式α也包括商品的摆放方式、商品的试用和体验、商品的促销、商品的功能展示等等。适当的时间t包括2个含义，分别为时间的长短和时机。零售商营业的时间长短影响着销售额的大小，营业时间越长，销售额越多。7-11便利店以前的营业时间是早7到晚11，为了增加销售额，现在的营业是24小时营业。大部分零售店都不是24小时营业，那么营业时间相同而时机（起止时间）不同，产生的销售额也不一样。比如商业区的百货商场的营业时间是12小时，那么从早6到晚6和从早9到晚9都是12小时，产生的销售额肯定不同。合适的地点（作用点）不仅包含零售商的地理位置，商品的摆放位置等等。比如口香糖这种随机购买的物品，摆放在收银台附件可以增加其销量，大部分人去零售店都不是为了专门购买口香糖，口香糖属于一个随机的购买物品，看到了可能就购买了，没看到就不买了。比如宜家家居并不是把同种产品摆在一起而是组合成各种情况，接近家庭的布置方式，这样消费者就能很直观的感觉到这些家具摆在家里的感觉，也利于消费者购买成套的家具。
增加补货的频度，降低零售商的库存缓冲水平可以增加系统的产出速度并有效降低成本。
第三步：迁就瓶颈
迁就系统的瓶颈，让其它一切迁就瓶颈进度，通过目标库存缓冲和实际剩余缓冲之间的偏差，由缓冲管理来决定补货的时间，数量，品种等，这样拉式补货模式就完成了。缓冲管理分为三等分，剩余2/3倍以上缓冲为绿色，不需要处理，这需要观察就行；剩余1/3-2/3倍的缓冲需要时刻关注；剩余小于1/3倍的缓冲，要立刻采取纠正行动，防止剩余缓冲用完而影响瓶颈的产出（如图6-139所示）。
第四步：打破瓶颈
打破瓶颈，提供客户需要的产品，增加顾客的购买速度，从而增加整个供应链的产出速度（如图6-140所示）。
第五步：回头找瓶颈，避免惰性
回头找瓶颈，执行步骤一到步骤5，避免惰性成为瓶颈。
在聚焦第二步中我们在瓶颈前增加了库存缓冲，那么这个库存缓冲应该设定多大合适呢？
首先我们先介绍一下传统库存补货的方式，然后再介绍TOC库存补货的方式。
目前的供应链管理很多是应用“再订货点”订货法，最低库存水平和消费的交点是再订货的时间点，当库存降低到最低库存水平时便开始订货，收货点对应的为收货的时间，将库存补充到起始库存量（如图6-141所示）。
传统推式供应链系统，补货时间=PLT，而在TOC中，补货时间=OLT+PLT。传统的补货时间是指从决定再订购开始，到产品被重新补回；TOC的补货时间是，从产品被消费开始，到产品被重新补回。
订货提前期OLT：从上一订单采购的货品到达开始，直至启动下一采购订单。生产提前期PLT：包含生产及运输时间。
在实际中，当零售商卖出货品时，库存逐渐下降，一旦下跌至预定的最低库存水平线，系统就产生一张订单来补货。然而现实往往并不是这样，发订单也需要时间，传统补货恰恰将其忽略掉了，进而导致了实际补货时间大于预定的补货时间，所以很长时间库存为零，零售店无货可卖，这就降低了销售额，进而降低了利润。TOC制约理论通过层级式的库存管理，每一层级均备有合适的库存，这样当下级销售需要补货时，直接发货，节省了产品的生产时间和发订单的时间，补货的速度只是运输时间，补货速度大大提高。节省发订单的时间是因为TOC将发订单的时间放在了传统订货点之前（如图6-142所示）。
TOC制约理论增加补货的频度，降低目标库存水平，通过缓冲偏差进行补货不仅能有效降低库存，提高资金的周转率，还能解决缺货问题，提高销售额。从系统思考的角度说，减少系统补货的延迟就能提高系统的产出。模拟器件公司前CEO斯达塔在《斯隆管理评论》的一篇文章中说：“系统绩效改善工作最有效的杠杆作用点之一，就是把系统的延迟缩减到最小（如图6-143所示）。”
缓冲的大小如何设定？
期初库存=可靠补货时间内的最大需求量
补货时间=下单周期+供货周期(即生产周期+运输周期)
期初库存=平均出库量*（下单周期+生产周期+运输周期）*保护系数
如果平均每天销量为10件，下单周期0天，生产周期0天，运输周期2天，保护系数为1.5，那么期初库存=10*（0+0+1）*1.5=15件。
库存扮演供应链上、下游成员间的缓冲，吸收供需的波动。面对不稳定的需求，库存可以保护供应；面对不稳定的供应，库存可以保护需求。在供应链上消费者是零售商的客户，而零售商是区域分销商的客户，区域分销商是制造商的客户，制造商是原料供应商的客户，所以他们之间均可以增加库存来吸收供需的波动，即扰动（如图6-144所示）。
通过在零售商处设定小库存，并且通过销售量进行补货，比如每天补货的数量为当天销售出去的产品，这样能有效降低库存并增加产出。分销商按照所有下属零售商的补货反馈进行发货并且从制造商库存补充相同数量的存货，制造商按照所有下属分销商的补货反馈进行发货的生产。这样能有效的避免供应链上的牛鞭效应，其原理为统计学的聚合效果。分销商仓库的销售线波动很大，但是每个分销商之间进行汇总，波动就相互抵消了，制造商的销售线就变得很平稳，这有利于制造商的均衡生产（如图6-145所示）。
在彼得圣吉的《第五项修炼》中有一个典型的供应链游戏：啤酒游戏。下游供应商根据预测进行订货，结果无论谁扮演零售商、分销商或者啤酒厂，最终的结果必定产生牛鞭效应，零售商销售上的一点小波动导致啤酒厂订单的巨大波动。TOC制约理论按照销量补货和增加补货频度（即减少补货的延迟）可以有效解决供应链上的牛鞭效应，将制造商的生产波动水平降到最低，这不仅增加了制造商的有效产出，还有效降低了制造商的成本，增加了它的利润。
在供应链管理，TOC给出两个指标：TDD、IDD。
TDD：有效产出元-天（Throughtput Dollar-Days），即“延误订单的有效产出×延误天数”，TDD应争取等于零。TDD是衡量订单迟交损害有效产出的指标，保证可靠性，即是否应该达到的而没达到。以TDD衡量，不再仅仅注重订单的准交率，对于不同订单的重要性差异也考虑进来。
IDD：库存元-天（Inventory Dollar-Days），即“库存价值×持有天数”，应致力于把IDD降到最低。衡量库存未正确快速流动而增加库存维持成本的指标。保证有效性，而非做了不该做的无效工作。IDD会指引我们让库存更快的流动起来，而不是有些库存还躺在那里睡觉。
从广义动量定理Fαt=nmV的角度说，财富也是一种力量F，无论有效产出元-天TDD，还是库存元-天IDD，都可以看做是力量F（金钱）在时间t上的积累效应，即元×天。TDD和IDD都是衡量系统产出差的指标，应该尽量降低。对于效产出元-天，既要降低延误订单的大小，也要降低延误的天数，使其等于0。而对于库存元-天，库存是供需之间的缓冲，所以需要有库存；而库存又是负债，所以应该尽量降低库存；库存存放的时间越长，相当于负债的时间越长，所以既要降低库存水平，也要减少库存存放的天数（如图6-146所示）。
摘自《可以量化的管理学》
