单位文秘网 2020-11-01 09:49:13 点击: 次
NOTE03: 配送管理 *
供应链上的配送环节是指产品制造完成之后,从制造商、批发商、经销商、零售直至到达最终顾客手中的一系列环节。很多产品出厂后,尤其是消费品,都需要经过这一系列过程才能到达最终顾客,即产品的使用者手中。配送管理与物料采购管理相比,其重要意义在于,由于成品的附加值远远高于零部件的附加值,该环节任何冗余的库存、时间上的延误、制造商和经销商之间的不友好关系都会给链上的各个成员带来更高额的成本。该环节的链条越长,该环节对于产品在最终市场上的竞争能力的影响越大。着名
的管理学家 P.F. 德鲁克曾指出:“配送、流通是工业的‘黑色地带’, 是可以大量节省成本的地方。”
配送管理中需要考虑的几个重要问题是:如何设定合理的流通配送环节?如何与整
个流通配送环节中的各个节点上的企业保持合作伙伴关系?如何合理设定各个环节的库
存,以及如何防止牛鞭效应( Bullwhip Effect )。本文讨论其中的一些重要概念和基本
策略。很多企业已经成功地运用了这些概念和策略,但是,必须指出,这些概念和策略
的运用必须与具体的供应链结构及其特点相结合,进行具体的分析。
一、 流通配送环节的设定——集中型与分散性配送系统
考虑某公司的配送系统。该公司制造和分销配送电子设备,其有两大配送中心,位于相隔一定距离的两地,分别供应其周围的两个市场。两个市场的顾客(主要是零售商)
直接从各自的配送中心得到产品, 而两个配送中心则都由同一个制造基地供货 (见图 1)。
从制造基地到两个配送中心的供货周期分别为一周,假定制造基地有足够的生产能
力满足配送中心的任何要货要求。 现在的配送管理方针要求有 97%的顾客服务水平, 即每
个配送中心必须保持一定的库存水平,从而对顾客的缺货率不超过 3%。无法满足的顾客需求将被竞争对手夺走,而不可能延迟供货。
该公司大约有 500 种不同规格型号的产品,所服务的零售商有一万家左右。
现有的配送系统是七年前设计的,公司现在想考虑一种新的配送策略:将两个配送
中心合二为一,用单一的配送中心服务全部市场(见图 2)。
配送
顾
我们把图 1 所示的系统称为分散型系统,把图 2 所示的系统称为集中型系统。这两种系统各有什么特点呢?很显然,与集中型系统相比,分散型系统的一个最大好处是可
以更靠近自己的顾客,从而缩短供货时间,运输成本也较低。但是,集中型系统也有很
制造
制造
配送
顾
件下达到更高的顾客服务水平。
集中型系统之所以有这种结果是因为,虽然来自各个顾客的需求是随机的,波动有
配送
顾
可能是很大的,但总需求量的变化波动相对而言是稳定的,有一个平均值。在集中型系
统的情况下,某一个顾客高于平均值的需求与另一个顾客低于平均值的需求一累加,就
有可能产生一种互补效应,从而总需求量仍然接近于平均值。一个配送中心服务的顾客
数越多,这种效应就越明显。
但是,如果确实采用集中型系统, 且仍然保持 97%的顾客服务水平的话, 系统的总库
图 2
集中型配送系统
图 1
分散型配送系统
存量究竟能降低多少呢?让我们通过两个产品: A 和 B 来做进一步的分析。但请读者记住,
在实际的运作系统中,是应该对全部产品进行分析的。
假定 A、B 两种产品从制造基地的订货费用都是每次
60 元,库存持有费用为单位产
品每周 0.27 元。在现有系统之下,产品从配送中心到顾客的运输成本为平均每一产品
\
1.05 元。按照估计,在集中型系统的情况下,运输费用将增至
1.10 元。为便于分析,假
定两种系统之下的供货时间差别不大。
表 1 和表 2 分别提供了 A、B 两种产品的历史数据,即过去
8 周以来每个市场每周分
别对两种产品的需求。从表中可以看出,对产品
B 的需求比对 A 的需求要小得多。表 3
还提供了两种产品周需求的平均值和标准偏差,以及需求的变异系数(标准偏差与平均
需求之比值)。
表 1
过去 8 周以来每个市场对产品 A 的需求
周
1
2
3
4
5
6
7
8
市场 I
33
45
37
38
55
30
18
58
市 场
46
35
41
40
26
48
18
55
II
合计
79
80
78
78
81
78
36
113
表 2
过去 8 周以来每个市场对产品 B 的需求
周
1
2
3
4
5
6
7
8
市场 I
0
2
3
0
0
1
3
0
市 场
2
4
0
0
3
1
0
0
II
合计
2
6
3
0
3
2
3
0
表 3
两种产品周需求的统计数据
产品
平均需求
标准偏差
变异系数
市场 I
A
39.3
13.2
0.34
市场 I
B
1.125
1.36
1.21
市场 II
A
38.6
12.0
0.31
市场 II
B
1.25
1.58
1.26
合计
A
77.9
20.71
0.27
合计
B
2.375
1.9
0.81
需要指出的是,必须注意标准偏差和变异系数之间的区别。虽然二者都用来反映顾客需求的变动性,但是标准偏差表示顾客需求的绝对变动性,而变异系数表示相对于平
均需求的变动性。例如,在上述所分析的两种产品中,我们可以看到,产品 A 的标准偏差比产品 B 要大得多,而产品 B 的变异系数比 A 要大得多。这一特点在最终分析中将起到重要作用。
此外,还应注意到,对于每种产品来说,集中型系统所面临的平均需求等于分散型系统下两个配送中心各自的平均需求之和。但是,集中型系统的需求变动性(无论是用
标准偏差还是用变异系数来衡量) 比分散型系统下两个配送中心的相应数据之和小得多。这种特点将对供应链上游的生产系统产生重要影响。
参照库存管理的有关方法 * 进行计算,
可将这种影响概括为如表 4。
表 94 两种产品的库存水平
产品 周平均需 安全库存 每次订货 最大库存
求 量
*
Production and Operations Management: Manufacturing and Services (8/e), Richard B. Chase, Nicholas J.
Aquilano, F. Robert Jacobs, Mcgraw-Hill, 1998
(英文影印版,机械工业出版社)
Operations Management , Jay Heizer, Barry Render, Prentice hall, 2001
(英文影印版,
清华大学出版社)
分
市场 I
A
39.3
25.08
132
158
散
市场 I
B
1.125
2.58
25
26
型
市 场
A
38.6
22.8
131
154
II
市 场
B
1.25
3
24
27
II
集中型 A 77.9 39.35 186 226
集中型 B 2.375 3.61 33 37
从该表可知,在分散型系统之下,产品 A 在配送中心 II 的平均库存为 88 个(安全
库存 +Q/2),在配送中心 I 的平均库存为 91 个。而在集中型系统之下,平均库存为 132
个。这样,如果该公司采用集中型系统,则产品 A 的平均库存能减少 26%。同样,在分散
型系统之下,产品 B 在两个配送中心的平均库存分别为 15 个,而在集中型系统之下,平
均库存为 20 个,减少 33%。
以上事例说明了供应链管理中的一个重要概念: “Risk Pooling ”,即“风险吸收池”。这个概念是说,多个地点需求总和的变动性小于各个地点需求的变动性。因为各个地点
的需求是随机变动的,一个地点的需求高峰与另一个地点的需求低谷一累加,就有可能使总需求的变动性减小。这样,需求变动性的减小可使安全库存减少,从而降低平均库存水平。例如,在上述的集中型系统中,其需求的变动性无论是用标准偏差还是用变异系数来衡量,都减少了。
从这一事例中,我们可以概括出“风险吸收池”的三个要点:
(1) 集中型库存可同时减少系统中的安全库存和平均库存。因为在一个集中型系统中,如果原来两个分散市场的需求一个高、一个低,集中型系统可以很容易地将原先准备供应给一个市场的产品转而供应给另一个市场。而这一点在分散型系统的情况下很难作到,或者说需要付出高额成本才能作到。
(2) 需求的变异系数越大,从集中型系统中的获益越大。也
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