及时交货率(OTIF, On Time In Full)和库存周转率(ITO, Inventory Turn Over Rate)是供应链管理最重要的两个指标。有效地控制库存,可以为企业节省仓储成本和资金占用成本;库存控制既是目的,也是行为,而往往在很多关键时间点——爆仓的时候,临近年底的时候,高层管理者更多关注的时候,降库存就变成了一项“运动”。
于是很多供应链职业经理人习惯于在这些时间点上,通过降低安全库存,或者紧急报废超龄/呆滞库存的方式来走捷径。其结果往往伴随着OTIF的下降--缺货产生;以及事后库存的反弹,即又一轮超龄/呆滞库存的增加。
治标不治本。
治本的方法其实大家也都知道,无非就是提高预测准确率,缩短制造提前期,制定合理的供应策略,以及定期做库控分析来监控库存状态。
但是知易行难,以上种种,仅仅只是“预测准确率的提升”就已经是很难的项目;而且库存周转率是结果指标,只是预测做得好还不够,要路径上的每一项都做好,最后才会有健康高效的数字反映在库存上。
那么在治标和治本之间,有没有第三种方式,在不影响交货的情况下,可以快速、健康、稳定地降库存呢?
笔者在某Gartner Top15的公司工作时,曾经使用过一套非常巧妙的方法——“生产优先级重构”,在特定的应用场景下,确实是有立竿见影的效果。
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实际的业务场景是在传统制造行业,产品的推拉结合点在成品层级,即按预测生产(将预测转化成向工厂采购的订单数量)。
在MRP(物料需求计划)的计算逻辑中,如图1案例所示:
图1(点开横屏看大图)
向前消耗销售订单、向后消耗预测作为需求,减去库存,加上在途补货的数量,就可以得到未来每一天的预测库存;
当预测库存开始为负数时,系统会提前一个lead-time的周期触发采购申请/计划订单作为补货建议;
而不同的产品补多少,什么时间补,以及对未来预测库存水位的控制,则是供应计划员水准高低的重要分水岭。
当采购订单被下发到工厂之后,工厂准时足量地安排生产,供应计划员跟踪交货情况,这是传统补货模式的运作流程;而“生产优先级重构”对于实际生产数量的计算则会更加精细,在采购订单产生时我们就会开始对补货数量的来源进行拆分。
图2
如图2案例可见,20K的采购订单数量被分为了三个部分:
1) 其中5.7K是已有销售订单的,即为销售订单生产;
2) 10K是因为安全库存被击穿导致的,即为补安全库存生产;
3) 20K–5.7K–10K的剩余部分,我们可以倒推出来,这部分的4.3K是为预测而生产的。
从生产优先级程度上来看:
销售订单生产 > 为补安全库存生产 > 为预测生产
图3
在实际操作中,我们按照销售订单不同的交期要求,对“为销售订单生产”的部分进行汇总,并分别列出相同格式的”为补安全库存生产”和“为预测生产”;将所有的信息集成到供应链控制塔中的可视化面板中,链接ERP系统的数据库,对销售订单、库存和在途等数据进行定时刷新并重新计算。
例如这个产品的采购订单依然是20K,但是随着销售订单的增加,“为销售订单生产”的数量会从5.7K变成6K;那么同样的,在采购订单总数没有变化的情况下,真实的需求增加了,不确定的需求就会减少,所以在可视化的界面中,“为预测生产”的数量就会从4.3K下降到4K;一线排产的生产计划员就可以快速捕捉到这个信息,并从容地调整后续生产计划,确保真实的需求被优先生产出来。
图4
总结来说,“生产优先级重构”对库存控制的重要意义在于:
1)通过每日的数据刷新,不断地将不确定的需求(预测)延后;优先生产确定的需求(已有实际销售订单的数量),在及时交货率不受影响的情况下,有效地减少了因为预测不准带来的库存高企和呆滞库存;
2)有效提升了半成品的利用率,同时也提高了对客户的及时交货率,降低了半成品库存。
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