协同规划、预测与补货（CPFR）：从起源到实践
协同规划、预测与补货（CPFR）是一种跨企业的供应链协同方法论，旨在打破信息孤岛，通过上下游企业深度协作、数据共享和联合决策，提升预测准确性，优化库存管理与补货效率，实现供应链降本增效与多方共赢。
一、起源：从CFAR到CPFR
- 1995年，沃尔玛联合Warner-Lambert、SAP、Manugistics等企业成立零售供应链工作组，推出CFAR（协同预测与补货），聚焦联合预测与补货流程。
- 宝洁供应链负责人提出增加“规划”维度，强调计划先行，推动CFAR升级为CPFR。
- 1998年，VICS（Voluntary Inter-industry Commerce Standards）发布CPFR自愿性实施指南，确立行业标准框架。
- 早期试点成果显著，如Warner-Lambert供货满足率由87%提升至98%，新增收入达800万美元。
二、核心理论：原则、模型与流程
六大基本原则：信息共享、相互信任、目标一致、协同决策、共同责任、持续改进。
VICS九步模型
- 合作协议：明确合作目标、范围、角色分工及收益分配机制。
- 联合商业计划：对齐品类策略、促销安排、库存政策与新品上市节奏。
- 销售预测：基于POS数据、库存水平、促销计划与季节趋势生成基线预测。
- 订单预测/计划：结合产能、物流能力与前置期，转化为可执行订单计划。
- 订单生成：系统自动或人工确认后生成采购订单。
- 订单履行：供应商完成生产、发货，零售商收货入库。
- 例外管理：设定偏差阈值，触发预警并协同处理异常。
- 绩效评估：通过预测准确率、现货率、库存周转率等指标复盘效果。
- 协作改进：持续优化流程与模型，推动长期协同升级。
核心价值：降低牛鞭效应，减少库存持有成本，提高现货率，缩短订单周期，增强供应链韧性。
三、实践应用：典型案例与实施要点
典型应用案例
- 宝洁 × 沃尔玛：共享POS、促销与库存数据，实现联合预测与补货，显著提升库存周转率，降低缺货率，双方利润同步增长。
- 电商大促场景：建立促销协同日历，提前60天共享库存，30天锁定物流资源，15天同步用户画像；动态调整预测，大促期间现货率提升15%以上，库存积压减少20%。
- 3C行业（如惠普）：联合预测新品需求与渠道库存，平衡产能与补货节奏，交付周期缩短，渠道库存下降30%。
实施关键步骤
- 选择合作伙伴：优先匹配战略一致、数据能力强、信任度高的核心供应商或零售商。
- 确定实施范围：从1-2个核心品类试点，明确涉及SKU、区域与时间周期。
- 搭建技术平台：打通ERP、WMS、POS系统，通过EDI、API或云平台实现数据实时交互。
- 建立协同机制：设立联合项目组，制定标准操作流程（SOP）、例外处理规则、绩效指标与定期复盘机制。
- 小步快跑迭代：先进行3-6个月试点，验证成效后逐步推广至全品类或全渠道。
常见挑战与应对策略
- 数据安全与隐私：签订保密协议，采用数据脱敏、权限分级、区块链存证等技术保障信息安全。
- 利益分配不均：设计共赢机制，例如按成本节约比例进行收益分成。
- 系统对接复杂：优先使用标准化接口，分阶段集成，先打通核心数据再扩展功能。
四、CPFR的演进：融合新技术与多行业拓展
- 融合大数据、AI、IoT与区块链技术：AI提升需求预测精度，IoT实现库存与物流实时追踪，区块链确保数据可信共享。
- 应用场景从零售与快消品延伸至3C、汽车、医药等行业，满足复杂供应链协同需求。
- 与S&OP、SCOR、VMI等管理体系融合，构建覆盖全链路的协同供应链体系。
CPFR的本质是“供应链协同管理理念”与“技术落地”的结合。在需求波动加剧的环境下，它不仅是成本优化工具，更是构建供应链核心竞争力的关键能力。企业应从战略层面推动协同机制建设，以数据驱动决策，实现从“各自为战”到“生态共赢”的转型升级。