供應鏈管理的操作實務(wù)演練(編輯修改稿)
2025-02-06 03:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 、包裝、檢查、損害、材料搬運、開立發(fā)票、以及會計等，將可以消除。 ?採購部門可以致力於建立健全的供應商夥伴關(guān)係。 ?由一個客戶從許多的供應商處取得貨品 ，而不是由一個供應商將貨品運送到許多的客戶 。 ?簽約的貨運公司會依正規(guī)的 、 事先指定的路線來服務(wù)他們的顧客 。 ?運輸公司根據(jù)客戶的需求排出固定的車班及固定的路線 。 材料在一特定的時間從供應商取得 ， 並且根據(jù)可靠的時刻表 ，由卡車司機直接運送材料至使用點 。 如何作到頻繁的交貨？ 客製化路線 Customer Customer Suppliers Suppliers 合併貨運 Customer Supplier 1 Supplier 2 Supplier3 Customized Hub Carrier with a fixed schedule 產(chǎn)品配送策略 策略 零售商補貨時間 供應鏈週期時間 供應鏈庫存 運輸成本 直接配送 Direct shipping 接近最長 最短 最低 最高 越庫作業(yè) Cross docking 最長 接近最短 接近最低 最低 倉儲作業(yè) Warehousing 最短 最長 最高 最低 越庫 (Cross Docking) ?讓產(chǎn)品在倉庫中的時間達到最低。 ?倉庫變成配銷混合中心。 ?每一箱產(chǎn)品要送到那一個店須事先知到。 ?產(chǎn)品必須能立刻上架。例如，成衣在抵達倉庫前就已附掛吊牌、衣架、並放在紙箱中，到了門市，打開紙箱，可立刻補足賣掉的貨品。 ?產(chǎn)出率 (throughput)：單位時間流出供應鏈的產(chǎn)品數(shù)。 ?庫存 (inventory)：整條供應鏈的產(chǎn)品庫存。 ?週期時間 (cycle time)：一個產(chǎn)品從進入到流出供應鏈所經(jīng)過的時間。 ?產(chǎn)出率＝庫存／週期時間。 供應鏈之績效指標 客戶 服務(wù) 水準 關(guān)係 物流 資訊流 對策：資訊流方面 ?零售商、配銷商、及工廠的需求預測，何者較準？為什麼？ ?零售商下給配銷商的訂單起伏程度和配銷商下給工廠的訂單起伏程度，何者較大？為什麼？ ?零售商下給配銷商的訂單頻率和配銷商下給工廠的訂單頻率，何者較高？為什麼？ ?當工廠產(chǎn)量才正要提升時，消費者需求已開始下降，為什麼？ ？？？ Order Size Time Source: Tom Mc Guffry, Electronic Commerce and Value Chain Management, 1998 Customer Demand Retailer Orders Distributor Orders Production Plan 長鞭效應 (Bullwhip Effect) 長鞭效應的原因 ?需求量的變異 (variance)越靠上游越大。 ?造成長鞭效應的原因： 1. 需求預測不準 2. 週期時間太長 3. 批量訂購 4. 訂單膨脹 (下游往往怕上游缺貨 ) 5. 促銷活動 1. 安全存量增加 2. 服務(wù)水準降低 3. 資源分配效率降低 4. 運輸成本提高 長鞭效應的結(jié)果 長鞭效應解決例 (1) ?B公司生產(chǎn)麵食食品，賣給多家配銷公司，配銷公司再賣給超級市場。由於 B公司只能看到配銷公司的訂單而不知其實際出貨，銷售預測不準造成庫存太高，前置時間太長。 ?對策：配銷公司不再向 B公司訂貨，而是提供日常出貨情報給 B公司，由 B公司主動出貨給配銷商 (VMI) 。 ?問題：這個作法可能遭遇什麼困難？ VMI ?由供應商管理庫存以掌握銷售資料。 ?藉由 VMI，供應商可以更有效的計劃，更快速的反應市場變化，更能滿足消費者需求。 ?傳統(tǒng)通路用訂單補貨， VMI則由供應商主動補貨。 ?上下游成員必須建立資訊系統(tǒng)，密切溝通，並維持良好關(guān)係。 ?推動 VMI可能會遭遇到什麼問題？ ?H公司在美國有 7個工廠生產(chǎn) H牌和 A牌汽車供應全美 16區(qū) 1300個經(jīng)銷據(jù)點。由於業(yè)務(wù)的銷售預測太高， (有的估計賣 800臺實際只賣 200臺 )導致庫存車太多，不得不降價求售，且前置時間 90天，造成顧客不滿。 ?對策：不再由業(yè)務(wù)向工廠下單，將所有訂車資料傳到工廠，由工廠根據(jù)實際銷售資料作生產(chǎn)計畫。再根據(jù)客戶訂單作成品組裝，庫存降低 50%，且前置時間縮短為 30天。 ?問題：為什麼前置時間能從 90天降到 30天？ 長鞭效應解決例 (2) 傳統(tǒng)預測與補貨程序 Collect POS Data and other supporting information Create itemlevel forecast and special event calendar (..., promotions, store openings, item distribution) Create purchase orders for items Production planners validate itemlevel forecast Forecast drives production Market/item knowledge, store planning, item planning by individual stores Marketing Programs and Promotional developed with Input from Sales/ Marketing (..., pricing, item additions/deletions) and market/customer knowledge Product shipped to meet purchase order specifications Decision Is manufacturer able to meet retailer’ s purchase order? Retailer and manufacturer discuss other options No Yes RETAILER MANUFACTURER Retailer POS Data 資料來源： VICS Adjust Item Forecast NO Manual
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