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解读供应链管理的问题与重要性
2016-05-23 19:57:31  作者:佚名  来源:互联网
  •   根据美国生产与存货管理学会(American Production and Inventory Control Society: APICS)对供应链(Supply Chain)的定义,供应链是从原材料端到最终端的产品使用者的一种程序。供应链整合与同步化此链中 ...

  根据美国生产与存货管理学会(American Production and Inventory Control Society: APICS)对供应链(Supply Chain)的定义,供应链是从原材料端到最终端的产品使用者的一种程序。供应链整合与同步化此链中所有参与的程序、人员与组织。基本上有三种成员参与供应链活动:产品制造者(例如生产工厂)、分销通路内成员(例如区域发货仓库、经销商)、最终尾端的客户(例如零售商)。这些成员可能属于同一公司(例如生产工厂与区域发货仓库,或者区域发货仓库与零售商),也有可能分别属于不同的公司。

  供应链管理的问题与重要性

  如果你询问参与供应链的管理者,他们有什么问题,你可能听到的抱怨是:库存太高,但是太多客户却又买不到所要的东西,因此仓库紧急调货频率很高,下了紧急订单工厂却常常没有足够的产能满足紧急订单,即使货送到了,也常常与客户所定的货品不吻合。库存太高却又缺货,这是供应链最严重的问题。什么叫库存太高?指的是平均库存太高,例如区域发货仓库经理说我们有五周的库存,他的意思是持有的存货足以提供未来五周的需求量。但是如果你看一下这五周存货的明细,会发现某些货品缺货,而某些货品却库存过高。该有的没有,不该有的却一堆。

  完善的供应链管理能提高调度的灵活性,大幅节约成本。以AMT服务过的某白酒类畅销品项目为例,AMT项目组通过对高层和业务部门的访谈,对库存、产能、库存、销售等各类数据的大量分析,针对性地设计了MTA(Make to Availability:为可得性而生产)的拉动式生产方式,并辅导方案落地。MTA生产模式[根据中华高德拉特协会2009年对全面推行MTA生产模式的生产企业抽样调查数据显示:90%的企业缺货率大幅下降了80%以上。]的全面推行大大降低了其缺货成本。在此之前,该产品的产品及时保障率约为90-95%,产品缺货率5%-10%,相对偏高。据市场调查数据,这将导致其中40%的消费者转而购买竞争对手的同类替代品,即大约损失2%-4%的销售额;按照每年100亿的销售额计算,每年将损失2-4亿元。一方面,MTA生产模式的全面推行可以使缺货率控制在2%以下,由此为该产品每年带来1.6亿~3.2亿的销售额和8000万~1.6亿的利润额增长[按照白酒行业50%的产品利润率计算。]。另一方面,MTA生产模式可最大限度的减少库存滞销品,根据该产品现有库存件数460万件推算,约有22%即101万件的产品在仓库存放了3个月以上,按照单件酒平均价格153元[根据2010年销售订单件数4098万件,销售订单总金额62.7亿可计算出单件酒平均价格为153元。]计算,其价值总额为1.54亿元;取呆滞库存成本构成的下限15%计算,该公司每年要为此支付2300万元的成本支出,由此,节约了滞销产品库存成本2300万元。

  MTA生产模式(Make to Availability:为可得性而生产)的推行可控制缺货率,带来销售和利润额的增长,同时,最大限度减少库存滞销品。

  推式(Push)供应链管理模式

  想要知道原因,让我们先了解目前典型的供应链系统的运作模式。我们知道许多时候,将货品从工厂生产,运送至客户所需的时间,往往比客户能忍受的时间长很多。所以我们必须在接近客户的地方储存货品,因此我们建立区域发货仓库,应依需求预测。假设我们花一个月,才能把商品从生产工厂送到区域发货仓库,在供应链系统里称补货时间。如果要一个月才能把商品从生产工厂送到区域发货仓库,那我们必须在区域发货仓库持有多少存货,才能满足客户需求呢?最少一个月。其实一个月的存货是指未来一个月的平均需求量。既然是平均,意思是有50%的机会,实际需求量会高于平均需求量,当然也有50%的机会会低于平均需求量。以区域仓库对每一货品做需求预测,其实只能尽力做好猜测而已。

  请记住,区域发货仓库经理是要把事情做好的,如果实际需求量高于平均需求量,为了确保有货品可以满足客户,区域配销仓库经理会增加库存,来应付没有预测到的需求。至于要增加多少,则视需求变化的大小而定。区域配销仓库经理也知道,如果生产补货的时间太长,那意味着可靠度会较差,他会再增加库存来应付供给的突发状况。结果整个供应链的存货量,等于本身已有的存货加上在生产与运输的货品,这个存货量是很大的。

  区域发货仓库的库存是为了满足未来的需求,如果库存很高,例如两个月,那意味着区域发货仓库向生产工厂下的订单,是为两个月的需求而下的。区域发货仓库怎么会知道两个月后的需求呢?他们只好做预测。问题是预测离现在越远的未来的需求,预测的结果会越不准。不可避免的结果是,生产工厂往往是根据不准确的需求预测,来生产与运送货品给区域配销仓库。难怪区域配销仓库某些货品会缺货,而某些货品库存却是过高。

  当区域配销仓库某些货品缺货时,区域发货仓库经理可能跟别的区域发货仓库调货,也可能对生产工厂下紧急订单。当然,如果有客户因买不到货品而离去,损害了客户满意度,区域发货仓库经理会再增大其存货量的。紧急订单多,工厂对区域发货仓库经理就会产生抱怨与不信任。紧急订单一多,工厂必须更改已安排好的生产排程,造成换线次数增加,即使供给总数已经等于或高于需求,工厂还是永远饱受压力。当然,有时候生产工厂无法按照区域发货仓库所要的货品生产,区域发货仓库经理一样也会对生产工厂产生抱怨与不信任。区域发货仓库经理会再增大其存货量,来满足不可预期的需求。

  当然整个高库存问题就慢慢的浮现出来,例如高成本(退货、报废等),伤害到未来产出(产能不当使用、新产品无法顺利推出、客户满意度低)。我们当然需要改善,我们当然需要降低库存;问题是区域发货仓库经理认为,区域发货仓库间的调货,与客户因买不到货品而离去的情形仍然很严重。如果我们想要提供100%的顾客服务,或至少是99%、98%,则持有的存货数量必须再增加。那么需要增到多大才够呢?最少是平均补货期间内预估消费量的最大值,当然还必须考虑供应链不可靠的程度,这是很大的数量!

  当然如果配销通路隶属于你自己的公司,这时候你会抱怨库存越来越高。如果配销通路隶属于其他公司,该公司存货就会增加。你增加了销售量,但是配销商手边的存货很充足,然后呢?有一阵子他们不会再下订单给你。你抱怨需求不稳定、预测不正确。即使配销通路不属于你,别忘了,只要最终客户不买产品,你还是会自食恶果。最终就会因为存货太多或太少,拖垮许多制造公司。

  瓶颈理论(TOC)称这样的运作模式为推式(Push)供应链管理模式,也就是工厂是根据不可靠的市场预测需求在生产。这样的管理模式,造成恶性循环,即使整个供应链系统库存是够的,也无法在正确的地点、正确的时间持有正确的存货。然而我们的责任是要把事情做好,因此只好继续在区域发货仓库准备更高的库存,来满足客户的需求。但是高库存是高成本、且会伤害到未来产出,包括产能使用、新产品推出……等。别忘了我们不能不计成本,我们是要赚钱的。如果要控制成本、降低成本,但是却不能持有更多存货,我们感受到没有将供应链系统管理得很好。此冲突随着供应链系统复杂度的增加,而更显严重。

  拉式(Pull)供应链管理模式

  让我们先从最不可能改变的部分开始:得到更准确的销售预测。当我们说要有更准确的销售预测,实际上是落入一个盲点。我们认为销售预测的准确度,对整个供应链系统而言是同一件事,意思是在哪里做销售预测,准确度都一样。其实这是错的,销售预测的准确度,要视你在供应链的哪个层级而定。

  例如在客户端,电脑零售商的电脑销售预测准确度有多高?这个礼拜他们可能没卖出任何东西,下个礼拜可以卖五台,差距很大。如果我们现在看区域仓库的供应量,例如整个市场的电脑销售,你认为有可能这个月卖一万台,下个月卖两千台吗?不太可能,可能是这个月卖一万台,下个月卖一万三千,或七千台,变动比较小。也就是说,区域仓库层级的销售预测准确度,会比零售商层级的准确度高很多。如果我们从区域仓库回到工厂,情况也是如此,如果我们讨论的是全世界的总消费量,准确度变得更高。我们打破了预测不准确的假设。

  是的,我们的系统里有不同层级的销售预测准确度,我们要充分利用这个事实。如何利用?我们将大部分的库存放在销售预测准确度最高的地方。供应链里销售预测准确度最高的地方在哪里呢?一般而言是在源头,也就是工厂。亦即我们在工厂建立中央发货仓库,将库存放在那里。目前大部分的公司中央发货仓库库存很低,为什么?因为现行的情况是货一离开工厂,销售就成立。

  让我们来看这样做改善了什么?如果我们在工厂中央发货仓库持有足够的存货,对区域发货仓库的补货时间只剩运输时间而已,已经跟生产前置时间毫不相关了。我们可以缩短补货时间。我们打破了补货时间很长的假设。

  传统的推式(Push)供应链管理模式将工厂生产出来的产品,放到接近客户的地方,因而限制了其弹性与选择。什么叫产品弹性与选择?这有两种不同的意义。一种是针对产品的特性,例如生产布料,只要布料染色后,就无法改变了。因此库存应该放在染料之前。另外一种是针对地缘的特性,例如产品送到欧洲后,恰巧碰到美洲缺货,当然我们可以再从欧洲送到美洲,不过运输成本会吃掉我们的利润。如果我们在工厂中央发货仓库,或在最有弹性与选择的点持有足够的存货,备高库存与低库存的冲突也就不存在了。

  假如补货时间缩短,补货可靠度就会增加,相对的区域发货仓库可信度就增加了,这对客户会有何影响?客户原来对区域发货仓库是不信任的,因为区域仓库常常会缺货,所以我们要备高库存。假设现在我们可以信任区域仓库,那么库存要准备多少呢?取决于补货时间与频率。如何计算?补货时间内的预估消费量乘以补货的不确定性。记住,在“推式”的供应链管理观念里,大部分的库存在区域发货仓库与客户那里。现在呢?区域发货仓库与客户只准备补货时间内的需求量,库存大大的下降,当然工厂中央发货仓库的库存会增加。至于有多大?与先前的算法一样,补货时间内的预估消费量乘以补货的不确定性。这里的补货时间,是指生产周期时间。

  我们要如何运作上述的方法呢?我们要求客户储存足够库存涵盖可靠补货期间内的需求,客户用掉多少就对区域催缴仓库拉(Pull)多少货。同样地,区域发货仓库储存足够库存涵盖可靠补货期间内的需求,工厂运送多少到区域发货仓库,就生产多少,够了就不生产。这样的运作模式我们称为拉式(Pull)供应链管理模式。至于中央仓库要备多少货呢?要根据未来整体预测做调整。麦当劳就是采用这样的管理模式。

  我们要求客户储存足够库存涵盖可靠补货期间内的需求,客户用掉多少就对区域催缴仓库拉(Pull)多少货。同样地,区域发货仓库储存足够库存涵盖可靠补货期间内的需求,工厂运送多少到区域发货仓库,就生产多少,够了就不生产。这样的运作模式我们称为拉式(Pull)供应链管理模式。至于中央仓库要备多少货呢?要根据未来整体预测做调整。

  有人会说:“没错,‘拉式’的供应链管理模式,可以让区域发货仓库与客户的库存降低,但是工厂中央发货仓库的库存却增加许多,整体库存说不定不降反增?”事实不然,从统计学的观点来看。客户端的需求变化是很大,如果我们把库存放在客户,在补货时间内需要相当大的库存来满足需求。如果我们客户的大部分存货放在区域仓库,客户用掉多少,区域发货仓库就补多少,记住越往源头做未来需求预估会更准确,我们只要原来库存的零点五倍的存货,就足以克服需求的变动。同理,我们把大部分的库存,放在工厂中央发货仓库,所需要的整体库存则可以更低。

  其次,从互信的观点来看。记住,“推式”的供应链管理模式,每个成员彼此不互信,保护自己,追求局部最佳,当我们改成拉式(Pull)供应链管理模式,将生产时间从补货时间(Replenishment)分离,补货时间可以大幅缩短,同时提高可靠度。现在客户可以信任区域仓库,区域仓库可以信任工厂中央发货仓库,客户与区域仓库可以大幅减少以往因为不信任,而造成的大量多余存货。

  实际上,整个库存可以降低多少呢?根据成功的案例,如果现在你的服务水准是85%以上,意即只要客户进门,你立即供货的机率是85%。如果你本来是那个程度,在这条供应链里,你就能以三分之一的存货到达99%的水准。不止这样,还有别的好处。因为我们现在大幅缩短补货时间,于是更能保证这里有全部的产品组合。如此一来,我们就能保证你可以得到任何想要的东西。

  跟生产管理一样,我们需要做缓冲管理。TOC理论将缓冲分红黄绿三个区,同时,我们必须随着需求的状况,控管调节缓冲的大小。

  假如我们定期作缓冲控管,正确的选择缓冲大小并不是那么重要。假如缓冲订得太大,库存就只会被消耗到绿区,这是降低缓冲的信号。假如缓冲订得太小,库存就会被消耗到红区,此时需要提高缓冲。经过多次反复的调整,正确的缓冲大小即可获得。

  做好缓冲管理,许多问题就可迎刃而解。例如有些产品受到季节或促销的影响,整个市场的总消费量会增加。季节性产品的特性是,在某段时间没有足够的产能,所以必须提早生产;也就是说,前面一段很长的时间都要增加存货。然后我们销售,并祈祷销售预测是正确的。如果不正确,损失会非常惨重。结果不是囤积生产过剩的存货,就是无货可卖。所以人们讨厌这些季节性活动,但这是我们生活的一部分。

  此时我们所要做的是增加缓冲的数量,等季节或促销过后,再恢复到原本的数量。记住,现在我们可以在一、两周内,把存货从工厂送到市场,而季节可能是两个月。如此,我们仍然可以在这段期间内补货。所以假设预期需求数量这么多,现在需求数量过低的机率非常小。如果需求数量真的过高,我们也可以很快补货。突然间,你是否了解到根本就不需要详细的销售预测!我们需要的是产品的需求趋势,然后随着需求趋势调整工厂的缓冲数量即可。



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