在上篇文章中，我们分享了有关供应链生产制造策略的“推式”和“拉式”这两种策略的特点和差异。简单来说，推式依据预测，以生产为中心。拉式依据客户需求，以用户需求为中心。

但是纯粹的“拉式”供应链会付出非常高的成本代价，因为用户的个性化需求很难产生规模性的经济效益。所以在实际的供应链生产策略中，往往会采用“推拉”结合的方式，比如前推后拉。

今天我们继续来总结分析一下几种生产策略的优劣势到底在哪些地方。

推式供应链优劣势分析

推式供应链的优势在于可以规模化生产、运输，利用规模性经济优势降低成本。现货库存，交期短，可以更快的满足用户的需求。

但是劣势就在于不能及时响应用户个性化需求，一旦用户需求发生变化，就会产生大量的库存积压。基于需求预测，可能会受到“牛鞭效应”的影响，需求逐级放大也会产生库存积压。

库存分析 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

拉式供应链优劣势分析

拉式供应链的优势是不需要持有过多的库存，按照客户的自己提出的需求，临时变化的可能性比较低，能有效减少“牛鞭效应”的影响。持有库存降低，整体成本可以进行相对合理的控制。

但劣势就是因为个性化的需求很难产生规模性的成本下降。一般没有现货库存，所以也就无法立即满足客户需求。对信息及时性的要求会非常高，比如基础的IT信息化能力，否则无法及时、快速响应、收集用户需求，同时也很难形成生产和运输的规模效应优势。

库存质量情况分析 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

推拉式组合供应链优劣势分析

推拉式的组合供应链生产制造策略优势是充分发挥推式策略和拉式策略的双重优势，基于推式策略对通用性的产品做集中预测，准确性更高，可见减少安全库存；基于拉式策略满足终端客户的个性化需求，响应更快。

但是也需要注意的是，虽然在这种模式下降低产品的成品库存，但是仍然需要备用大量的半成品、物料库存，“牛鞭效应”仍然存在。另外，这种模式下的供应链管理复杂度会更高，对生产制造企业的供应链管理能力提出的更高的要求。

物料分析 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

所以，最后还有一个点我们也需要了解一下，就是推拉的结合点、推拉的边界。在一个完整的供应链轴上，前半截是从采购到生产这一段，按库存生产、基于预测，推式供应链；后半截是从生产到客户这一段，按订单生产、基于需求，这是拉式供应链。推式和拉式的交汇的地方就是他们的结合点。

如果市场对交期要求高，生产厂商对预测的准备性就要求更高，“推拉”的结合点就需要靠近消费端；如果是客户进行产品设计输入，个性化程度越高，“推拉”的结合点就应该越靠向设计源头，来降低库存水位和呆滞库存；从产量和种类上来看，产量越大、种类越少，对预测的准确性要求就越低，“推拉”的结合点就可以往采购端倾斜。

所以，这个结合点在这个轴上怎么移动就需要考虑各种各样的实际情况。

简单总结就是，能预测的用推，不能预测的部分用拉。定制化程度越高，预测准确度就越低，“推拉”结合点离最终客户就越远。

为什么要分析“推式”、“拉式”和“推拉式”概念

那么在了解了“推式”、“拉式”和“推拉式”这几个核心概念之后，我们后面的文章再去讲ETO、MTO、ATO、MTS 等这些概念就非常容易了。

我们讲这些不是让大家变成供应链的管理专家，毕竟我们也不是搞这个专业的。但是通过对这些供应链业务知识的了解，让我们看不同的生产制造行业、企业的时候能够快速的了解他们在不同生产策略下关注的重点是什么。

管理驾驶舱 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

推式的关注的重点是预测，预测的数准不准很重要；库存更大的存储在成品库，东西卖不卖的出去这是时刻要关注的；对LT交期有要求，需要重点关注，这个就是市场的竞争优势；拉式关注的如何快速把销售订单转化成生产订单，订单的流程如何优化、要看什么样的数据来支撑企业的优化决策想法，这些都是需要通过商业智能BI拉通各个系统，通过数据分析来推动决策的。

如果没有上述这些业务背景，就只能别人给你什么，就出什么报表，没有足够的主观能动性，是无法上升到数据驱动决策层面的，所以了解这些业务就非常非常的重要。