供應鏈管理講解(編輯修改稿)
2025-05-04 12:27 本頁面
【文章內容簡介】 ，短期預測可用下單，長期部分可用來作規(guī)劃，由根據不同劇本而裁定的仲裁者決定最後的訂單預測。步驟6：輸出步驟六的輸出為一份訂單預測，這份預測可以讓賣方在安全存貨降低之前就可以事先配置好生產貨品的數量，也可以增加買方對於貨品的供貨水準的信心。步驟6：流程處理以及資料輸入下圖七為步驟六的輸入項目：圖七?步驟六處理程序以及資料的輸入I. 之前步驟產生的銷售預測II – V. 其他預測所需要的資料，包含POS資料、影響銷售預測的重要因子(例如配銷商配銷中心的改變、新產品問世、商店的開店時間)，存貨策略以及目前存貨的狀態(tài)(包括在庫存的、訂購中的、運送中的)VI – VII. 分析歷史需求、配銷資料和目前容量限制(包含供應商倉庫大小、運輸量)VIII. 取得額外品項的管理檔案：這份資料再建立共同營運計畫階段就已經定義好了，包含最低訂購量、凍結時間、前置時間、訂購間隔、安全存貨等資訊。IX. 收集訂單資訊：收集訂單資訊並分析交易成功的訂單以及回饋的資料作為訂單預測最主要的輸入資料。X. 從上一回合的步驟八中取得例外品項的解決方式，並將之加入訂單預測的參考中XI. 產生訂單預測步驟7：識別訂單預測例外品項識別訂單預測的異常狀態(tài)，找出訂單預測限制外的異常品項步驟7：輸出步驟7的結果為一訂單預測例外品項之清單步驟7：流程處理以及資料輸入步驟七的輸入如下圖八所示：圖八?步驟七處理程序以及資料的輸入I. 取得例外事件標準：取得訂單預測例外事件標準，利用這些標準來判定品項是否為例外事件。(這個標準在協(xié)同準備計畫階段就已定義完成)II. 改變和更新的識別：檢查買賣方是否已經改變或者是更新了聯(lián)合營運計畫III. 取得訂單預測的限制：利用訂單預測的過程取得訂單預測限制，訂單預測限制主要來自於賣方在比較過訂單預測後找出銷售預測在某些方面的限制可能會影響到未來的需求分析。IV. 算出品項數值是否符合例外事件標準：算出品項的數值和剛剛所取得的例外事件標準決定該品項是否為例外事件，例如：某貨品X銷售佔存貨的比例為83%，而例外事件的標準是90%)V. 識別例外品項：找出例外品項，並作成清單步驟8：協(xié)同解決異常項目調查訂單預測異常的程序，以透過分享資料、電子郵件、電話交談、會議等方式，說明對訂單預測結果的改變。步驟8：輸出交易夥伴之間的協(xié)同交涉解決了品項例外的問題，調整過後結果也會反映到訂單預測上。另外，在CPFR中更加重視及時決策的訂立，盡量縮短交涉的時間可以得到較佳的訂單。步驟8：流程處理以及資料輸入步驟8使用了步驟7的例外品項清單，其他的輸入項目如下所示：圖九?步驟八處理程序以及資料的輸入I. 取得例外品項清單和決策支援資料：從買賣雙方取得一些可以支援決策的資料，這些資料在協(xié)同準備計畫中已經定義好的，包含時間序列的資料(例如：歷史銷售紀錄)以及非時間序列的資料(如：存貨百分比)。II. 選擇例外品項的標準和被定義為例外品項中所算出的值 (所有在商店中存貨小於90%的品項)III. 研究例外事件：利用共享事件日誌(sharedevent calendar)和支援決策資料作例外事件的研究IV. 提高協(xié)同層級：如果研究結果不能產生一個令人滿意的改變，則需要提高協(xié)同層級，例如本來使用電話協(xié)商可能要變成開會面對面協(xié)商V. 將改變的結果反映到訂單預測中步驟9：產生訂單轉換訂單預測成為實際的訂單。不管是買方、賣方都可以依據競爭力、系統(tǒng)和資源執(zhí)行這個步驟。不管是誰建立了訂單，這份訂單都將反應預測結果。步驟9：輸出步驟9的輸出就是將凍結期間的訂單預測轉換成為訂單。步驟9：流程處理以及資料輸入步驟9的資料輸入如下所示：圖十?步驟九處理程序以及資料的輸入I. 取得凍結預測：根據協(xié)同準備計畫所訂立的補貨前置時間取得凍結預測II. 部署凍結預測：將凍結預測作為訂單產生的依據III. 產生訂單IV. 通知其他交易夥伴：是賣方產生訂單，買方也必須要得到訂單產生的通知，不管是哪一方產生訂單都必須將訂單通知送給對方。IV. 簡單的協(xié)同合作範例1. 劇本在這裡我們假設有一個零售商ABC公司和一個製造商XYZ公司。兩家公司想要使用CPFR來做協(xié)同規(guī)劃預測補貨的工作。2. 制定協(xié)同準備工作(Develop Collaborative Arrangement)ABC零售商和XYZ製造商在供應鏈上使用CPFR來增加兩間公司在物流上的整合。主要目標放在增進相互的效益並且讓顧客的滿意度在動態(tài)資訊分享的機制下可以達到最高。在此前提下，它們定立了幾個成功目標：減少缺貨量、提高銷售量以及減少交易成本、增加資本利用率並落實供應鏈夥伴間的合作關係。經過雙方協(xié)商後，成功的指標量化後定立如下：216。 零售商庫存率(retail instock)必須低於96%216。 每年必須有六次的存貨週轉216。 預測的錯誤率必須在15%以下訂立成功目標之後，開始決定CPFR運行的劇本，根據ABC零售商和XYZ製造商在雙方的競爭力、資源以及系統(tǒng)都因素的評估之下，決定使用劇本B最為這次協(xié)同合作的方式，也就是說ABC公司必須要仲裁銷售預測；XYZ公司必須負責訂單的預測和訂單的產生，這有點像是供應商存貨管理(VMI)的方式。3. 建立共同營運計畫共同營運計畫的建立牽涉到銷售預測、訂單預測等參數的建立，經過ABC零售商和XYZ製造商的協(xié)調之後，它們訂立了銷售預測例外事件和訂單預測例外事件的量度：216。 零售商存貨少於95%216。 銷售預測錯誤低於20%216。 銷售預測低與同期銷售預測誤差不得超過10%(以上為銷售預測)216。 零售商存貨少於95%216。 訂單預測錯誤低於20%216。 每年零售商退貨數量必須少於品項管理檔案所定義的數量216。 緊急的訂單請求必須低於每週的預測5%(以上為訂單預測)接著定義各交易夥伴所要負責的商業(yè)功能：l 買方：採購，銷售預測，存貨管理l 賣方：計畫，預測，配銷下一階段定義所要共享的資訊，在CPFR中資訊的共享必須公開且常在進行的工作。下面定義了四種需要被共享的資訊：l 可能會用來測量成效的資料，像是零售商存貨百分比、存貨和預測的正確性。l 可能會用來辨識例外品項的資料，像是零售商存貨百分比、零售商退貨率和預測的正確性。l 可以支援例外品項辨識決策的資料，像是促銷活動、POS資料以及一些會影響預測結果的資料l 品項管理檔案(Item Management Profile)，這是在第二個步驟所要訂立的部分，包含產品的ID，物流規(guī)則等最後定義的是一些其他的營運參數，包含資料更新的頻率、資料共享的方式，以及回應時間和計畫調整的時間，如下所示：l 預測的執(zhí)行以每週為基礎，但是資料、例外品項的更新應該每日更新一次l 在可能的情況下，盡量利用XML作為
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