|
2007-09-09
《APS走向实践》书解读之三：供应、计划排程、供应链优化: 一、有效维持供应 就像及时交货给客户一样，补充必需的物料来制造产品同样重要。实际上，补货和履约变得一样复杂。 如何补货？ 所谓的补货策略是何时应当补充库存？每次补货多少？维持多少库存才是合时的？因为往往客户要求的交货时间比补货的提前期要短。必须持有一定的库存水平。监测库存水平来驱动补货。有两种监测库存水平的方式，一个定期监测和连续监测。都是检查是否低于订货点OPQ，下达补货订单。定期监测补货比连续监测补货需要更高的库存水平。传统上，利用周转箱系统（两箱法）可以提供连续的监测补货。现在，可以利用计算机库存控制系统就可以连续监测自动补货。从定期监测转到连续监测的补货策略展示了可以信息技术代替库存，节省了大量成本。 如何决定订货量？ 订单量的多少取决于两种成本，一个是订单成本是订单处理和收货的费用；一个是库存持有成本是存储成本。这两种成本之间是相互排斥的，增加订单量可以减少订单成本，但增加了库存量导致存储成本增加。EOQ经济订货量使用数学模型可以平衡出最低的总成本的最佳订货量。但是EOQ给出的答案是有局限的，它只是局部的优化，没有考虑更高层次的减少成本的机会。 如何维持安全库存？ 实际上EOQ并没有给变化流出缓冲空间，解决方案是保持一定的安全库存，因为供应链的变化性，安全库存也不能完全避免断货。 涉及到有许多产品的订单的准时供货率会较低，因为要完成整张订单的概率相当于订单下的多个产品的履约率的乘积。在加上采购的每一个的变数。所以客户就努力控制这种变数，把问题推向上游，并在过程中放大需求。就会导致恶性循环。这就体现了供应链的复杂性和不稳定性。 如何精益补货？ 使供应链流动尽量平稳，应使补货系统和履约系统的变化一致。必须努力和那些提供关键原材料供应商合作来运营JIT补货。对于大批量的供应的商品可以通过电子目录、电子交易市场寻找供应商。 精益改变了生产方式和供货方式，即使用小批量频繁的运输来减少库存，JIT需要和供应商紧密合作，利用简单的看板技术简化了订购方式减少了供应链的复杂性，利用稳定循环的看板来减少供应链的变化性。但是，JIT也造成了供应链的脆弱，在供应链上任何干扰都会使整条链停止运作。虽然JIT在某些方面也有它的局限性。但在合适的生产环境下，运用适当，JIT可以带来巨大的改善。精益的追求展示了减少供应链的复杂性和变化性的努力。 配送补货计划是个困难的问题，一直以来，供应链中的零售店和供应商之间连接非常困难。第一代的补货计划是寄销，转移了库存地点的控制。库存延伸到零售店。现在流行的是VMI供应商管理库存，转移货物的所有权。生产商会对货物的销售有更好的了解，更好地计划供应。 QR快速反应计划可以帮助稳定零售点的物流，结合了JIT技术和实时监测POS库存技术。 以上所有的计划都是用来对付供应链的复杂性和变化性，现在最流行的是CPFR协同计划、预测和补货。它汲取前面的计划的精华，依赖于高级的、基于互联网工具来收集需求和供应的信息，促使供应链成员企业协同库存的决定从而在整个供应链中稳定货物的流动。 《APS走向实践》书解读之三：供应、计划排程、供应链优化: 二、优化的供应排程 供应链计划就是要解决（1），决定我们需要生产什么产品？（2）决定每一个步骤所需要的时间？（3）安排计划每一步骤顺序和时间完成。 计划取决于所使用的软件，根据软件的不同，供应排程实际使用的方法和目标差别很大。如ERP企业资源计划系统、APS高级计划与排程系统、精益看板拉动系统和仿真系统。需要切记的是它们是互相补充的，各有自己的优缺点，最好的方法是把它们结合起来是你的计划更完善，更加适应供应链的复杂性和变化性。 如何用ERP的计划？ 作为企业的核心系统，ERP企业资源计划就是使用了后向式计划，先把需求预测的结果转入分销资源计划DRP，即从客户的需求交货期倒推出产品何时运出。DRP把需要的出货的日期转入主生产计划MPS，MPS决定产品何时开始生产以赶上交货期。接下来MPS把生产日期转如物料需求计划MRP决定何时订购原材料。最后再由能力需求计划CRP来决定何时需要必要的人力和设备来完成工作。 如用APS系统来优化？ APS系统使用分级计划，通过需求计划来产生预测的数，驱动主计划，然后寻找出最优的采购计划、生产计划与排程、运输配送计划。通过优化规则反复持续修正，识别出满足需求的成本效益最大化的计划方案。 APS计划排程模型的强大之处在于变化可以从两个方向传播，如采购计划的变动和库存的约束到生产计划的可行性。APS系统可以探索各种“假设分析”，模拟不同的情景，从而发现物料短缺、故障及其它扰乱生产的情况下所造成的可能的后果。APS系统可以根据目标来找出最优化的计划，使用各种算法规则来找出满足需求的最佳的计划方案。如工厂的一般条件是准时交货而不要加班。如果有几个工厂同时参与计划，APS系统可以用规则找到优先考虑的工厂；在选择运输方式和承运商，APS系统可以应用灵活的评判标准等。 APS系统不仅仅是排程，它可以智能的应对材料短缺、生产能力不足、不同的配送方式，做出反应来保证已确定的需求。APS可以根据订单的大小、利润率、客户的重要性、延期交货的惩罚等等来区分订单的优先次序。APS系统也可以找出任何工厂的最高利润的产品组合来决定何时外包和配送，并做出其他超出工厂基本排程以外的决定。 APS系统通常和ERP集成在一起运用，这就需要数据的接口，随着系统的开放性和数据的格式标准化，集成变得容易。但是，在ERP系统内置APS功能已大势所趋。 如何用Lean系统来执行响应？ 精益系统的主要内容是JIT及时生产、均衡化生产、连续流处理、节拍TAKT时间、拉动式排程、自动化、弹性人员配置。 精益系统的执行的核心原则：把类似的产品或服务组合起来形成价值流；使价值流从头到尾都要顺畅；在流动的断点建立产品拉动系统；柔性运作以符合顾客需求；在单点导入确定顾客需求的信息，在流程的越后面导入越好；以标准化运作打下弹性的基础；尽可能在靠近异常发生点处发现并消除异常状况。 精益在供应链的应用是建立一个单一的订单起始点来控制整个供应流程，精益常把这点叫“调节器”。理想的点是在终端客户得到服务的地方；把补充物品的需求信号用低噪音的信息技术频繁发出，越简单越好。消除信息发送到供应流中的各个节点的集中的计划体系，避免计划体系将矛盾的指令发给系统的各个部分，供应流中各个地方的经理为解决自己眼前的问题而根本无视这些指令，使得情况越来越糟；采用精益物流技术从“调节器”那一点开始沿供应链上溯，在每一点少量而频繁地补充。 靠大量低频率的送货可以降低总成本的常规概念是完全错误的。这又是该扔到垃圾箱的批量的概念了；改变供应布局，建立快速反应的体系。把生产和配送地点放在尽可能接近消费者的地方。精益的规则是：1，对尚未成熟的或客户定制量大的产品，要靠近技术中心。2，一般的产品应放在销售区域内成本因素较低的地方。3，需求非常稳定的，标准化的，基本的，劳动密集型产品放在全球成本较低的地方。 如何用模拟仿真模型来验证和调整？ APS系统的模型也有一定的局限性，如APS系统产生的很多最优方案主要建立在数学技术上，而模型也不是完全反映现实的，APS系统的假设的参数是固定的、已知的。而供应链充满着不确定性，我们就应该使用变化的参数多模拟运行几次来决定参数的变化的影响从而修正结果。 而模拟仿真没有这个限制，它通过运行一系列蒙特卡罗替代法把变化性考虑进去，产生的输出预计结果是一种分布而不仅仅是一个固定的数。如可以分析价格、需求、供应等的随机变化带来的影响。仿真可以帮助管理供应链的不确定的风险，可以使APS系统具备抗干扰能力。如果你想有97%的概率来准时完成计划，你需要承诺的完成日期是多少。因为完成日期的提前和延期的不确定性是一种分布。 模拟仿真提供了高度可视化的模型，包括了图形显示工具，可以直观看到你的商业模式、供应链运作过程、工厂的库存、设备、计划排程结果、履约、补货等状态。 尤其是工厂的动态排程中，采用模拟仿真的探索法（爬山）来提高运算效率，但这不是最优的结果。 现在，很多APS系统已经融入了许多模拟仿真技术，通过对APS的结果进行可视化的展现和验证，并可以进行人机交互的调整，更加适用于动态复杂的现实。 如何整合供应链计划排程？ 每个公司互相独立地计划其生产经营，以致于它们各自的计划在执行时保持一致的可能性实际为零，各管各个计划会导致供应链失败，实际上，每个公司的计划中都包含对其他公司的猜测，而它们的计划又成为其它公司猜测的目标，严重的、影响整个供应链的绩效。在新的基于供应链竞争的世界里，独立的计划就没有任何优势的可能性。 供应商放置多余的库存来应付对客户的突然需求，而客户也要放置同样的库存原材料来防止供应商的的供应短缺，在这个环节的两端都考虑了对不确定性的缓冲。重复的缓冲使供应链的总成本增加。 供应链中的合作伙伴需要相互合作来减少不确定性，共同预测、协同计划使独立的需求数据偏差变得很小，从而使整个供应链的计划人员计算相关需求，共同预测可以消除多余的安全库存，减少了总成本。这就是用信息来取代库存的最好的诠释。 APS系统可以提供整合不同的公司的计划平台，模拟仿真模型可以使你的供应链的合作伙伴建立共享的模型。如可以决定在供应链的何处放置安全库存最佳。一环扣一环的顺序计划容易被放大，环节间的相互连接的同步计划更有效率，这就需要跨越公司间的协同计划势在必然。虽然，在技术上协同计划可以通过互联网的XML标准来发布并随时更新共享的计划，但是，挑战并不在技术层面，困难的是信息共享的层面，让供应商和客户充分的互相信任协作不太容易，但通过APS技术的共同的、并发的优化计划在供应链的运用已是不可逆转的潮流。 《APS走向实践》书解读之三：供应、计划排程、供应链优化: 三、设计供应链优化 如何选择战略？ 战略对供应链来说是较新的概念，在新的竞争中，需要考虑成本效益最大化和准时的方式交货，这就需要把供应链作为公司的战略核心。现在，很少有公司在这方面有像样的战略 供应链战略的最核心的是在灵活性和效率之间权衡。如增加灵活性需要公司增加安全库存和预留产能。而提高效率需要尽量降低安全库存和预留的产能。 达到供应链的双赢，有一个上限，这就叫效率边界。当用新的方法提升供应链的能力时，边界也扩展了。也就是我们要寻找最佳点。权衡取决于公司的战略定位、定位取决于产品、价格、服务。如果都想做好，没有重点就等于没有战略。我们不可能避免做出取舍，可以在选择重点，体现差异化。 所以公司定位影响供应链的战略，如价格和成熟的产品就应偏向效率性战略。而创新的产品和服务就偏向灵活性了。采用交迭的战略，可以对不同的产品或不同的客户，选择三种不同的交货战略。如1，工厂-客户边库-客户。2，工厂-中央仓-客户。3，工厂-中央仓-配送中心-客户。 从简单的开始走向成功，一些成功的公司就运用了多种供应链战略。如果你从一个简单清晰的战略开始，用辅助的技术使它复杂化之前掌握它的话，成功的机会就会很大。 如何设计供应链？ 首先要设定供应链设计范围，在新的设计下，整合越多供应链，就越有竞争力，但是，管理难度会加大。应聚焦在供应链的核心，如第一层供应商。 在范围内选择合作伙伴，要考虑几个因素：如业务的大小；增加的附加值；相互的依赖性；共同的战略；合作的意愿等。 要专注于自己的核心能力，当设计一条更好的供应链时，要知道自己的角色和核心能力。需了解自己的能力，在设计时，看看能否外包，如果不能外包，就有可能是你的核心能力。 从建立现有的供应链的工作模型开始，在白板上，以最快的速度共同了解现有的供应链实际运作情况，让经理们需要建立第一个模型，使用简单的图标和叙述。 寻找提升表现的机会，一旦在制作模型的过程中达成一致，就应该讨论如何改进供应链了。如哪些需要关掉，重建，转移等。目标只是为了探索这些目的并不是为了作决定，而是选择要在正式的模型中测量。需要正式的模型来解决哪些组合和配置会带来的好处。 依靠专业建立模型的人员来收集信息，建立数学模型和仿真模型：如供应商、原材料、价格、提前期。客户的地点、对产品的需求。产品的材料清单、资源清单、尺寸、重量和包装、运输的限制。运营中所消耗材料、所生产的产品。设施的地点和固定成本，支持的生产（时间和成本），生产运营的能力。可选择的模式、每个模式的时间、成本和能力。 如何优化供应链？ 最好的设计来自优化程序，需要在数学的优化程序和仿真模型之间选择。如供应链较复杂，想要了解如何工作的，这就需要仿真模型。如需要作决策了，需要优化程序选择最佳的配置。 优化程序有几种形式，APS系统包含了多个优化程序，可以选用APS插件在供应链设计时单独使用。优化程序是从约束开始设计的，所有的输入都是采用约束的形式，约束constraints 是优化程序的术语，是描述供应链改变的选择。另一个的输入是目标函数objective function,用来反映设计的目标的程序。优化程序把约束作为输入并用线性规划的变量来找出最符合目标的设计。约束有几种形式，主要约束是：需求约束、资源约束、选项约束、限制约束等。.目的函数提供了目标，是优化设计的结果，如总成本最低或最高订单履行率。 APS系统的优化可以对多个目标加权，可以在多个目标找到最佳的平衡点。最简单的方法是把其中一个作为约束，来优化其它的其它的数量。如把最低订单履约率作为约束，来优化成本。97%的订单履约率花费的成本太高了。在来调整履约率。 成本和利润是个很好的目标，成本可能会使短期利益，而忽略了长期的销售额的影响。最理想的目标函数司是统一在利润目标之下。但是利润还要考虑价格、折扣和非生产成本因素。不如成本比较简单。 供应链设计是个重复的过程，设计供应链必须经过多次的假设分析，根据需求的变量来测试设计，观察表现。如果是设计一个高度灵活的供应链时，可能就要对设计模型进行仿真。 仿真工具通过对变化性的分析验证设计，数学的优化程序的缺点可以用仿真工具的优点来克服。仿真可以对可能的数值算出分布值，而不是单独的固定的值，从而在需求，供应和其它参数的变化中得到设计是否可靠。仿真的另外的优点是它不局限于在线性关系下。如价格的折扣和数量的非线性关系的影响。 可以使用两种模型来寻找最佳设计。但是，仿真在最优解决方案有局限性，最好的组合是优化程序产生一个或多个优化的设计模型，仿真工具则对最好的几个候选方案验证和精细调整。 我们可能会在众多供应链软件中迷失方向，不知如何选择。我们应该去了解供应链管理的知识，建立自己的供应链的发展战略，建立适合自己的实际情况模型，逐步结合软件来规划供应链的物流，目标是供应立链最大化利润。新的设计应该有所回报，计算ROI不是现在的市场上运营的供应链的表现，而是供应链预计未来的表现。
|
|||||||||||||||||||||||||