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倉儲配銷決策(特別好的物流案例資料-文庫吧

2025-04-01 13:03 本頁面


【正文】 庫位置的決定即為產品配銷之供應鏈是否為一有效管道的決定性因素。以下我們將說明一些與模式最佳化有關的資料收集與成本計算的問題,其中某些資料是依據物流的教科書而來。(DDS)的畫面,使用者將可看到最佳化的不同階段,一個表示最佳化前的畫面,第二個表示最佳化的網路。一個典型的網路型態(tài)問題牽涉到大量的資料,這些資料包含下列各項:顧客、零售商、現有倉庫及配銷中心、製造工廠及供應商位置所有產品,包括體積,特殊的運送模式(如冷藏)每一產品顧客之年需求量不同運輸模式的費率倉儲成本(包含人工、存貨搬運費用及固定作業(yè)成本)為顧客交運之運送量及頻率訂單處理成本顧客服務需求與目標 資料的總和乍看來,上面列舉涉及到模式最佳化的大量資料將令人感到困惑,譬如一個含有10000到120000個零售商的典型飲料配銷系統,基於此理由,首要步驟即為資料之總和,下列準則被應用去完成此項工作:彼此非常接近的顧客被以網狀網路或其他群組技術總合在一起,所有位於此單一細胞或單一群組的顧客被位於該細胞或群組中心的單一顧客取代,此細胞或群組被視作一個顧客區(qū),應用5碼或3碼之郵遞區(qū)號來總合顧客為一非常有效的技巧。如果顧客被依據交運的頻率與服務水準來加上分級,則他們將依此分級來被統合在一起。如此,在同一級別的所有顧客的統計將與其他級別的相互獨立。依據下列因素將產品項目統合為合理數目的產品組配銷型式;所有在相同來源及送到相同顧客的產品被統合在一起產品型式;在許多案例中,不同的產品或許僅僅於產品樣式或型式上變化或包裝型式不同而已,這些產品被總合在一起當然,一個重要的考量為原始的零售商資料被以總合過的資料取代對模式效益的影響。我們可用下列方法來說明這問題:即使存在有技術去應用原始資料來解決物流網路設計問題,但由於以零售商及產品階層來預測顧客需求的能力經常是不足的,故將資料總合或許是有用的,經由資料總合以降低變化性使得需求預測在總合過的水準下更具正確性。不同的研究報告指出大約150到200點的總合資料所導致對總運輸成本之估計誤差不大於1%。在實務上,下列的準則經常被應用於資料之總合:統計需求點為150到200區(qū),如果顧客被依其服務水準或交運頻率來分級,則每級應包含150到200個統計點確認每一區(qū)有近似相同數量的總需求,那意謂著每一區(qū)或許是不同大小的地理區(qū)域將總合過的點置於區(qū)域中心將產品總合為20至50產品群組。 運輸費率下一步驟在於建立一個有效的配銷網路設計模式以估算運輸成本,包括卡車、鐵路及其他在內,大多數的運輸費率其主要的特徵為幾乎與距離成線性關係,而非與體積有關。我們在此以內部與外部來區(qū)分運輸成本,估算公司所屬卡車的運輸成本是非常簡單,它包含每一卡車的年成本、年哩程數、年運輸量及其有效容量,所有這些資料均能被應用去簡單地算出每一SKU下之每一哩的成本。將外部車隊的運輸費率納入模式中則較複雜,我們在此區(qū)分兩種運輸模式:卡車滿載量以TL表示,較少的卡車滿載量以LTL表示,在美國TL運輸業(yè)者將美國再分為數個區(qū)域,除了某些大州如Florida,New York被再分割為兩區(qū)外,幾乎每州均為單獨的一區(qū),這些運輸業(yè)者提供給其委託人州到州的價目表,此價目表提供以任何兩州間每一裝載之每哩的費用,譬如,計算從Chicago, Illinois到Boston, Massachusetts的TL費用,首先獲得這組每哩之費用,再乘以Chicago到Boston的距離而得,TL成本架構的一個重要特性為它不是對稱的,即從Illinois運送一個滿載貨車到New York比從New York到Illinois貴﹝WHY?﹞。在LTL運輸業(yè),費率基本上屬於貨運費率三種基本型式之一:即 class, exception及modity。Class費率是一種標準費率,幾乎適用於所有的產品或商品之運送,他們將每一運送物品分類或分級,如鐵路分級包含31級從400到13,這些均從被廣泛使用的貨運分級制度而得。另一方面,國家車輛運輸分級包含23級,範圍從500到35,在所有案例中愈高的分類/分級則有愈多的相關運輸費用,有許多因素涉及產品特定等級的決定,這些因素包括產品的密度、運輸及處理的難易及損傷理賠義務,一旦分類被建立就必須去確認rate basis number,此數字即為貨物裝載地至目的地之近似距離,由貨物之分類/分級及rate basis number,每百磅的費率就能從運輸價目表求得。其餘兩種運輸費率即exception及modity為特別的費率,是用於提供價廉費率(exception)或特定商品費率(modity),大多數的運輸業(yè)者提供其所
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