销售与运作计划（Sales and Operations Planning，简称S&OP），也有人称之为业务管理、业务计划或集成业务计划（Integrated Business Planning，简称IBP），是企业计划体系的重要组成部分。在企业的经营管理，尤其是订单交付中，S&OP起着举足轻重的作用，尤其把计划在经营管理中的整合和协调的职能体现得更为明显。

自上个世纪80年代提出以来，S&OP的形成和发展已有40多年的历史。期间，随着大量企业的实践和管理学者们的提倡，与S&OP有关的介绍和研究已经非常多，但从实践效果来看，S&OP在企业中的实施情况并不理想，很多企业甚至没有S&OP的体系性概念。如果说计划管理的工作很难做，那么，S&OP在企业的有效实施则是难中更难。本章中，笔者就从流程与职责、模型与数据、技术与工具、价值与行为等四个角度，简要地谈谈S&OP怎么做，以及做的过程中所存在的难点和挑战。

1.流程与职责

作为战术性计划，S&OP的涉及面很广，参与的部门较多，与订单交付有关的部门基本都要参与进来。在S&OP的编制过程中，相关部门从本职工作出发，提出自己的设想和计划，最终在供需层面实行平衡，以寻求公司整体利益的最大。

图1 S&OP的内容和要求

如图1所示，S&OP的主要目的是在公司经营目标的要求和指导下，尽量实现需求计划与供应计划的动态平衡，即，既要保证市场需求的充分满足，又要保证现有能力和资源没有丝毫的闲置或浪费。

需求计划方面，具体包括需求或销售预测、品牌计划、市场计划、销售计划，等等；供应计划方面，具体包括库存计划、生产计划、资源计划和配送计划等内容；上述计划都要纳入到S&OP中来进行集中的管理和整合，需求类计划与供应类计划之间紧密关联，相互影响。

另外，S&OP还应服务于公司经营目标的达成，这主要以财务目标或全面预算来代表，以及考虑到特定事件，比如，新产品导入或老产品退市等对需求与供应的影响。

大体上，S&OP计划的展望期为3-24个月，以月为计划中各项业务数据的基本时段，编制和修订的频次为每月至少1次，编制过程可分为这么几个步骤：产品检查、需求计划、供应计划、供需平衡和管理层决策，具体可参见图2。

图2 S&OP的制订流程

（1）产品检查

在产品检查步骤中，S&OP团队需要了解或检查产品组合中各产品的生命周期进展情况，尤其是即将导入市场的新产品和即将退市的老产品，并充分评估它们对未来时段的需求和供应将产生什么样的影响。另外，如果现有产品将发生产品代码变更，或是某些产品的物料清单中将发生零部件替代等工程变更，也需评估其对需求和供应的影响。

（2）需求计划

在需求计划步骤中，市场、销售等部门以统计性销售预测作为未来需求数据的基线，结合一线销售等岗位所掌握的市场动态对销售预测做必要的调整，再在经营目标的指导下编制需求计划；并针对需求计划，达成市场与销售等相关部门的初步共识。

（3）供应计划

在供应计划步骤中，供应链、生产等供应部门以需求计划作为输入，结合客户服务水平的设定、关键或瓶颈资源的可用性来制订库存计划、生产计划和配送计划。必要时，考虑产能扩充、配套设施新增的可能性。

（4）供需平衡

在供需平衡阶段，S&OP团队编制有约束的初始供应计划。当供应与需求之间存在差距时，通过What-if场景来模拟计划的运行，分析其财务影响，辅助编制更合理的供需计划，并制订相关建议方案，为管理层会议做好准备。

（5）管理层会议

在管理层会议阶段，召开由研发、市场、销售、生产、采购等部门参加的S&OP协调会议，对S&OP做出最终决策，必要时对S&OP做部分调整或完善。S&OP评审通过后，将其下发给市场、销售、生产、采购等相关部门，将S&OP付诸实施。

2.模型与数据

在S&OP中，相关计划都是以数据的形式来体现。从数据的角度来看，要实现计划的上下层次之间自上而下的分解（比如，从产品组到产品，从月到周，从资源组到资源，等等），和自下而上的汇总，这样的S&OP对销售计划、生产计划、库存计划等子计划才可以起到指导作用，具体参见图3所示。

图3 S&OP中上下层计划数据的逻辑关系

另外，供应链上下游的计划之间，其数据存在影响与被影响、约束与被约束、输入与输出、自变量与因变量等形式的逻辑关系，下游的数据发生了调整，要实时和自动地反馈到上游环节，触发上游环节相关数据的调整，反之也是如此。

还有，S&OP最终版本的达成，是一个不断修改和完善的过程。对S&OP中的需求计划而言，借助统计性模型或高级分析所得到的统计性销售预测，只是销售预测的最初基线，在后续环节，市场、销售等部门都可能对此做出手工修改。要想既引入有价值、基于领域知识的专业判断，又想最大程度地减少无价值或不必要的人工干预，企业必须对需求计划的过程数据做版本管理、数据快照（Snapshot）和跟踪追溯，S&OP中供应计划数据的管理要求也是如此。

无论是计划的上层数据与下层数据之间，还是供应链上游计划与下游计划之间；无论是数据的分解和汇总的关系，还是计划中自变量与因变量的关系；无论是计划数据的基线和版本管理，还是计划数据的跟踪追溯；都需要相应的数据模型做支持。如果数据模型的表现达不到上述要求，S&OP的编制过程就很难避免各种形式的数据纰漏或偏差，S&OP的质量也将大打折扣。

3.技术与工具

从前面的介绍，我们可以发现，从能力的构成要素上来讲，S&OP的制订需要有这么几个支撑：统一的数据模型、相应的数据管理软件、良好的人机交互界面、社会化协作平台或组件，等等。

统一的数据模型可以较好地解决计划数据在上下层次之间的分解和汇总，以及供应链上下游之间的数据勾兑或因果映射，从而保证S&OP全过程中数据的关联性和一致性。

在S&OP的全生命周期中，各类计划数据的基线管理、版本管理、数据快照和数据的跟踪追溯，需要有相应的数据管理软件做支撑。

在S&OP的编制过程中，研发、市场、销售、生产、采购、财务等部门都将参与进来，就各类计划数据进行协作，这有点类似于研发领域的产品数据签审，需要有工作流或群组协同软件（Groupware Software）等形式的技术或工具做支撑。

最后，任何的技术或工具都必须有良好的人机交互界面，以做到易学习、易使用和操作结果的易理解，而不能成为数据处理的“黑箱子”，S&OP对相关技术或工具的要求也是如此。

当前，在很多企业的S&OP实践中，仍然是采取EXCEL等表格软件来做数据的处理和计划的编制，显然还达不到S&OP对技术或工具的上述要求，这也应该是订单交付的数字化转型内容之一，即，应用更有效的技术或工具来帮助企业做好S&OP的相关工作。

4.价值与行为

在企业的计划体系中，上层计划的结果将用于对下层计划的指导。因此，从下层计划的立场来看，上层计划就是做决策，而订单交付中的S&OP，也是在做决策，而且是研发、市场、销售、生产、采购、财务等部门一起来共同决策。

群体决策和群体负责，向来是组织管理的难点，也是组织行为学的重点研究内容。实际情况中，群体决策和群体负责，往往变成谁都在做决策，却谁都不负责。S&OP在很多企业之所以推行不理想，与S&OP中群体决策的特点和弊端有很大的关系。

为了避免群体决策和群体负责的弊端，为了确保S&OP的高质量和有效性，企业在S&OP的制订过程中，必须贯彻“民主集中制”的原则，即，参与S&OP制订的各个部门充分发表自己的意见，再由企业的最高管理层或CEO做最终决策，所有参与部门都视最终批准的S&OP作为自己的目标承诺，并努力去达成。

因此，有效的S&OP，必须建立在全体参与、充分沟通、共同理解和共同承诺等基础上；必要时，企业的文化和组织行为要做相应的调整，并在流程、职责、治理等方面予以落实，而不是简单地用“业务领导力”这样的空话来对付。