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智能工廠的供應鏈協同:物流管理與預測管理的協同

發布日期:2023-09-25瀏覽次數: 信息來源: 天睿咨詢-邱伏生

預測與需求管理是供應鏈管理的源頭,因此也從源頭上影響物流管理的復雜性和有效性。預測和需求管理的科學性、有效性、準確性、預測周期等廣泛的影響著供應端資源規劃和籌備、計劃與產銷協同、各環節庫存的儲備和補充、訂單承諾與履行、生產與物流過程資源的配置等。科學預測、智能預測可以有效提升預測的準確性,從而提高供應鏈資源配置的有效性,減少錯配的幾率從而降低缺貨風險。

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供應鏈需求預測的目標是形成一個精確可靠的關于市場需求的認識。供應鏈管理中物流環節多、利益訴求不同、信息不共享等問題,容易導致訂單交付流程長,從而對于客戶需求的響應周期延長。于是,從訂單到交付(order to delivery,OTD)的周期長短以及供應鏈響應策略,通常決定了供應鏈過程環節中的庫存高低,從而最終決定了企業的盈利能力。通常情況下,訂單交付周期越短的企業,響應能力就越強,反之就越差,面對客戶對于交付的效率要求,只有不斷地備庫存,一旦需要備庫存了,就涉及到預測及預測前置期的問題。預測的前置期越長,預測變動性越大,預測的前置期越短,預測的變動性越小,通過提高供應鏈、物流的流程效率和響應速度,縮短訂單交付周期,有利于縮短對預測前置期的要求,提高預測的有效性,降低總體的供應鏈風險。

在傳統的供應鏈和物流管理體系中,驅動供應鏈和物流運作的要素主要有兩個:預測和訂單。而訂單是來源于客戶對于既有產品的選擇性購買的訴求,客戶并未參與定義。比如在汽車制造行業(或者家電、手機、家紡、家居等有經銷機制的行業),銷售門店并不是主動營銷車輛,消費者往往要到“4S”店(或經銷商),去購買車輛。此前,不管消費者是否已經購買汽車,品牌商都不會與他們溝通對于汽車購買的需求導向(不關注或者不知道誰是潛在消費者),于是對于某個時間段的銷售預期只能夠憑著經驗或者任務來設定,而為了后續及時交付,從經銷商到汽車制造商,再到零部件供應商,涉及到經銷商預測、汽車制造商銷售加權整理做安全庫存、生產計劃加權做有效生產、采購加權做批量采購與供應、零部件供應商加權做零部件生產與采購,最終可能極大的放大了實際需求量(牛鞭效應)。但是,實際銷量是不可控的,加上供應鏈過程中的變數影響和供應鏈管理的失誤與失效,往往導致預測偏差巨大、計劃變更、承諾與交付無效、庫存層層累積、各方利潤空間降低和新一輪的談判與博弈,導致供應鏈過程的惡性循環,浪費了巨大的供應鏈資源、蘊含了巨大的供應鏈風險。

在智能供應鏈環境下,預測與需求管理已經有了新的維度、工作內容和績效要求。

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在智能供應鏈中,采用大數據預測和智能算法模型,通過趨勢結合動態實時需求感知、預測市場和重塑市場,從而主動掌控、洞察需求。此時,不再是既有的產品批銷、預測、庫存計劃和被動補貨,而是根據客戶需求、企業經營戰略、供應鏈價值導向、財務目標和產品策略,綜合定義產品、制造工藝、物流模式和交付與結算模式,不僅僅關注產品的結構以及產品是如何被銷售出去的,更多地關注產品的結構和形態是如何來的;不再是被動響應消費者要貨需求,而是主動與消費者溝通獲得產品需求,從而進行設計和研發,通過設計熱銷產品來引導客戶消費導向,從而實現產品的熱銷可能(實現戰略價值)。對于銷售的產品,不僅僅是通過已銷售的產品來分析未來銷售的可能性,更是通過溝通與大數據來反映的消費者社群、行為、導向、事件影響、季節因素、流行引領等來分析和預測銷售的可能。

產品構成和來源是需求預測的基礎,它決定了企業如何進行銷售預測的合并和分解,達成全價值鏈的預測共識。智能供應鏈以此為起點,通過物聯網和大數據(包含數據化的歷史經驗)對于全渠道流通流量的建模、模擬與仿真,做出基本面上的初步預測和引導,然后與大型客戶、關鍵渠道、合作伙伴對其包含的變數信息作進一步的協同修改和調整,結合營銷團隊的工作計劃中的關鍵節點(比如大型促銷活動、重要節假日等),從而使得需求預測和供應鏈資源計劃能夠與內外活動保持同步。隨著技術的日益成熟,以大數據、機器學習和人工智能為代表的新一代數據處理和應用工具都有助于提高預測準確性。再者,通過打通與上下游的系統連接,為預測人員提供實時的供應鏈數據(包括消費者、流量、訂單、庫存,甚至競品數據),銷售和市場透明度的上升將極大提高預測和計劃的效率。

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智能供應鏈體系通常會評估每一個產品的產品生命周期并進行持續跟蹤,預測產品數量的遞減和遞增,以確定其進入和退出市場的節拍和方式。引入新產品必須綜合上一代產品的供應鏈過程中的庫存和采購渠道中的半成品及零部件數量。從而保持產品的新鮮度和減少新老產品的市場沖突,保持消費者的滿意度和忠誠度。

智能供應鏈系統中擁有完整的跨企業智能預測和供應鏈資源計劃工作流程,在物聯網環境下協作的各方能及時準確地傳送需求信息。于是預測可以從供應鏈的任何一個環節發起,從而觸發所有環節的實時響應,即供應商可以給客戶發出一個基本預測以便客戶在此基礎上作回應,也可以是客戶先提供一個對基本面的預測然后讓供應商作出評估。除了預測信息,關于銷售速度、消費者現場體驗滿意度、庫存水平和補貨需求等方面的信息同樣可以通過大數據的方式在企業和客戶間溝通傳遞。由此也減少了供應鏈中不同環節采用囤積庫存以彌補信息不通造成的影響,大大降低了效率損失和運營風險。

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