【正文】 理事例 提高需求預(yù)測(cè)正確度 VMI 實(shí)施 Bottomline庫(kù)存減少 銷售信息 Channel Mul 事先接收特販 ,集體銷售 促銷信息 日別銷售實(shí)際追蹤管理 縮短 PSI信息的共有時(shí)間 同時(shí)樹立生產(chǎn)和庫(kù)存計(jì)劃 設(shè)定型號(hào)別庫(kù)存目標(biāo) 每日庫(kù)存實(shí)際管理 Flexible的生產(chǎn)計(jì)劃變更 庫(kù)存管理基準(zhǔn)變更 物流中心之間庫(kù)存移動(dòng) 減少生產(chǎn)型號(hào) 早期處理 VMI (vendor managed inventory) 10天 5天 0天 庫(kù)存日 對(duì)應(yīng)方案 取消 延期 觀測(cè) 準(zhǔn)備 普通 支付 事業(yè)部 DC DC DC 銷售 /生產(chǎn) 庫(kù)存計(jì)劃 交流活動(dòng) 特販 /促銷 信息 3個(gè)月銷售實(shí)際 forecasting 銷售 企劃 銷售 企劃 物流 物流 中心 消除庫(kù)存的發(fā)生 A)消除不確定性 供應(yīng)的不確定性 增進(jìn)與下游 (Downstream)之間的關(guān)系 合并 Consolidation 數(shù)量的合并 依據(jù)延期 (postponement)的合并 提高需求預(yù)測(cè)的正確性 減少需求預(yù)測(cè)的誤差 促銷引導(dǎo) (sale promotion) 需求的不確定性 信息共有 消除庫(kù)存的發(fā)生 B)消除 Batch/運(yùn)輸之間的經(jīng)濟(jì)性理論 運(yùn)用合并 (consolidation) 外協(xié)公司 運(yùn)輸 工廠 直送 組裝 Milk Run 消除庫(kù)存的發(fā)生 C)Cycle 庫(kù)存 通過多次訂購(gòu)的方法減少一次訂購(gòu)數(shù)量 .但是增加了定貨費(fèi)用和 Setup費(fèi)用 減少需求 ,供應(yīng) ,運(yùn)輸和分配帶來的不確定性 ,需求預(yù)測(cè) ,縮短 Line Time,信息共有 ,預(yù)防維修 ,多技能工 ,保留設(shè)備的生產(chǎn)余地 . D)安全庫(kù)存 混合生產(chǎn)沒有季節(jié)性的產(chǎn)品 淡季搞促銷活動(dòng) 季節(jié)性價(jià)格變動(dòng)政策 E)季節(jié)性庫(kù)存 縮短有關(guān)運(yùn)輸時(shí)間 F)運(yùn)輸庫(kù)存 減少庫(kù)存的方法論 通過 Two Moment 的庫(kù)存減少 利用 Pooling 的庫(kù)存減少 通過綜合庫(kù)存管理的 (Multiechelon) 通過設(shè)計(jì)戰(zhàn)略的庫(kù)存減少 Two Moment Analysis 利用平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差的庫(kù)存管理 補(bǔ)充點(diǎn) =Cycle Stock+Safety Stock =(LT+1)+K 根據(jù)目標(biāo)不良品率設(shè)定安全系數(shù) 減少庫(kù)存的方法論 Inventory Pooling Demand N(μσ 2) Demand N(μσ 2) Retailer1 Retailer2 Demand N(2μ2σ 2) Aggregate Demand Pooling CV= σ/ μ 減少庫(kù)存的方法論 綜合庫(kù)存管理模型 C B A 外協(xié)公司 制造企業(yè) 物流中心 A的決定影響到 B 和 VMI類似 Set up Cost 應(yīng)低 通過設(shè)計(jì)戰(zhàn)略的庫(kù)存減少 原理 方法 安全庫(kù)存正比于 Lead Time 通過標(biāo)準(zhǔn)化縮短 Lead Time Design for Localization Design for Configuration 減少庫(kù)存的事例 學(xué)習(xí)減少庫(kù)存的 6個(gè)事例 ,探討問題類型和解決方法 , 學(xué)會(huì)庫(kù)存減少方法 . (WYSE) Computer Printer Drug Company Eleven Japan 減少庫(kù)存的事例 事例 1:美國(guó)慧智 (WYSE) Computer 智能終端 (intelligent terminals) 產(chǎn)品 無法分析庫(kù)存 不知道銷售數(shù)據(jù) 銷售數(shù)據(jù)與生產(chǎn)計(jì)劃不一致 電算系統(tǒng)很差 庫(kù)存不斷增加 ,加快了虧損速度 被賣給臺(tái)灣的其他企業(yè) 現(xiàn)象 通過庫(kù)存的可視化 ,減少庫(kù)存 統(tǒng)一庫(kù)存和銷售 (用傳真互相傳遞銷售和庫(kù)存信息 ) 對(duì)策 一年后解決虧損 結(jié)果 通過明確的庫(kù)存可視化 ,減少 Supply Chain費(fèi)用 出發(fā)點(diǎn) 減少庫(kù)存的事例 事例 2: HP Printer Printer 產(chǎn)品 因?yàn)榻?jīng)營(yíng)不好 ,財(cái)政壓力很大 SUK(Stock Keeping Unit)接到減少 20%庫(kù)存的指示 (因?yàn)樾枨蟛幻鞔_ ,各 SKU保留 6周的庫(kù)存 斷貨率增加 現(xiàn)象 根據(jù)產(chǎn)品的分類 (Segmentation)管理庫(kù)存 各產(chǎn)品的需求率不同 各產(chǎn)品的需求不確定 (uncertainty)不同 各產(chǎn)品的斷貨費(fèi)用和庫(kù)存費(fèi)用不同 對(duì)策 減少庫(kù)存費(fèi)用的同時(shí)減少斷品率 結(jié)果 根據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)的不同 ,有必要樹立差別化的戰(zhàn)略 出發(fā)點(diǎn) 減少庫(kù)存的事例 事例 3: 某服裝企業(yè) 服裝 產(chǎn)品 產(chǎn)品太多 (款式 ,花色品種 ,尺寸 ) Supply Chain 上庫(kù)存太多 現(xiàn)象 Textile Mfg 10周庫(kù)存 Fabric Mfg 10周庫(kù)存 Apparel Mfg 16周庫(kù)存 Apparel Mfg. 和 Fabric MinMax Policy Max Min At both sites Apparel Mfg Fabric Mfg t1 t2 減少庫(kù)存的事例 事例 3: 某服裝企業(yè) Echelon Based Inventory Policy 開發(fā) 根據(jù)兩個(gè)組織的庫(kù)存之和決策 Echelon=Apparel Mfg.+ Fabric Mfg.(庫(kù)存 ) 有必要交換相互銷售和生產(chǎn)計(jì)劃的信息 對(duì)策 減少整體庫(kù)存 ,減少缺貨率 結(jié)果 需要合作伙伴 (partner)之間協(xié)作 (coordination) 出發(fā)點(diǎn) 減少庫(kù)存的事例 事例 4: McDonald Lion King Toy 產(chǎn)品 在中國(guó)生產(chǎn)的玩具 ,供應(yīng)到美國(guó)商店 ,結(jié)果時(shí)間太長(zhǎng) 各地區(qū)對(duì)玩具的反映不同 事先制定了普及量 ,商店別發(fā)生了庫(kù)存和缺貨現(xiàn)象 老化的物流系統(tǒng) 現(xiàn)象 建立新的 Distribution System(Inventory Pooling) 對(duì)策 減少庫(kù)存 ,減少缺貨率 結(jié)果 商店別預(yù)測(cè)很難 ,但總需求預(yù)測(cè)容易得多 Pooling Inventory 出發(fā)點(diǎn) Franchise store HQ Franchise store HQ Inventory 減少庫(kù)存的事例 事例 5: McKesson Drug 產(chǎn)品 因?yàn)槎ㄘ浵到y(tǒng)有問題 ,產(chǎn)品回轉(zhuǎn)時(shí)間變長(zhǎng) 現(xiàn)象 建立與電腦聯(lián)網(wǎng)的定貨系統(tǒng) 在 SHELF中移動(dòng) ,找到低庫(kù)存后 SCANNING 定貨 入庫(kù)是按定貨順序碼放 ,減少卸載時(shí)間 增加定貨次數(shù) 對(duì)策 減少循環(huán)庫(kù)存 ,減少平均庫(kù)存 結(jié)果 改善訂單方法 ,縮短 L/T,減少庫(kù)存 出發(fā)點(diǎn) 減少庫(kù)存的事例 事例 6: Seven Eleven Japan Grocery(食品 ) 產(chǎn)品 很難判斷需求類型 因?yàn)楣┴泦栴}發(fā)生庫(kù)存 現(xiàn)象 利用 POS(電子收款機(jī)系統(tǒng) )收集和整理 Data Cross Docking 實(shí)施 通過供應(yīng)商之間的共同運(yùn)輸 ,減少物流費(fèi)用 及時(shí)擺出各時(shí)間段好賣的商品 對(duì)策 庫(kù)存回轉(zhuǎn)日數(shù) 55回 /年 (參考 :WalMart /年 ) 結(jié)果 強(qiáng)調(diào) POS Data的重要性和信息共有 出發(fā)點(diǎn) HQ POS Data Cross Docking Mfg. Store 事例總結(jié) 1. WYSE Computer Printer Drug Company Eleven Japan 事例 解決方案 Sales/Inventory Data Product Segment MultiEchelon Model Inventory Pooling Ordering Setup Reduction Information Sharing 演講完畢，謝謝觀看！