WikiDer > Оптимизация цепочки поставок
 | Эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. (Декабрь 2012 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
 | Эта статья тон или стиль могут не отражать энциклопедический тон используется в Википедии. (Декабрь 2012 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
Оптимизация цепочки поставок это применение процессов и инструментов для обеспечения оптимальной работы производства и распределения цепочка поставок.[1] Это включает в себя оптимальное размещение инвентарь внутри цепочки поставок, сводя к минимуму эксплуатационные расходы, включая производственные, транспортные и сбытовые. Процесс часто включает применение математическое моделирование техники с использованием компьютерного программного обеспечения.
Оптимизация цепочки поставок часто считается частью инжиниринг цепочки поставок, хотя последний в основном ориентирован на математическое моделирование основанные на подходах, тогда как оптимизация цепочки поставок также может быть выполнена с использованием качественный, управление основанные подходы.[2]
Приложения
Как правило, менеджеры цепочки поставок стараются максимально повысить прибыльность своей производственной и распределительной цепочки поставок. Это может включать такие меры, как максимизация валовая прибыль от инвестированных запасов (GMROII) (уравновешивание стоимости запасов во всех точках цепочки поставок с доступностью для покупателя), минимизация общих операционных расходов (транспортировка, инвентаризация и производство) или максимизация валовой прибыли от продуктов, распределяемых по цепочке поставок. Оптимизация цепочки поставок решает общую проблему цепочки поставок, заключающуюся в доставке продукции клиентам с наименьшими общими затратами и максимальной прибылью, с учетом затрат на запасы, транспортировку, распределение и производство. Кроме того, оптимизация затрат на хранение и транспортировку за счет размера продукта / упаковки является одним из самых простых и наиболее экономически эффективных начальных вариантов реализации, позволяющих сэкономить деньги при распространении продукта.[3]
Оптимизация цепочки поставок применяется во всех отраслях производства и / или сбыта товаров, в том числе розничная торговля, промышленные товары и товары народного потребления (ТНП).
Подходы и решения
Классический подход к цепочке поставок заключался в попытке спрогнозировать будущие запасы. требовать в качестве точно насколько возможно, применяя статистические тренды и методы «наилучшего соответствия», основанные на историческом спросе и предсказанных будущих событиях. Преимущество этого подхода заключается в том, что он может применяться к данным, агрегированным на довольно высоком уровне (например, категория товаров, еженедельно, по группам клиентов), что требует скромных размеров базы данных и небольшого количества манипуляций. Затем непредсказуемость спроса устраняется путем установки Страховой запас таким образом, например, дистрибьютор может удерживать двухнедельный запас товара с устойчивым спросом, но в два раза больше для товара, где спрос более неустойчивый. Общепринятые статистические методы, такие как Стандартное отклонение и Среднее абсолютное отклонение часто используются для расчета уровней страхового запаса.
Затем, используя этот прогнозируемый спрос, производственная цепочка поставок Планирование производства и план распределения создается для производства и распределения продуктов для удовлетворения этого прогнозируемого спроса с наименьшими затратами (или максимальной прибыльностью). Этот план обычно решает следующие бизнес-задачи: - Сколько каждого продукта должно производиться каждый день? - Сколько каждого продукта должно производиться на каждом производственном предприятии? - Какие производственные предприятия должны пополнять запасы, какие склады с какими продуктами? - Какие виды транспорта использовать для пополнения склада и доставки клиентам?
Техническая возможность более быстрой записи и управления большими базами данных теперь позволила появиться новому поколению решений по оптимизации цепочки поставок, которые способны прогнозировать гораздо больше. гранулированный уровень (например, на статью на покупателя в день). Некоторые поставщики применяют модели «наилучшего соответствия» к этим данным, к которым применяются правила страхового запаса, в то время как другие поставщики начали применять стохастический методы к проблеме оптимизации. Они рассчитывают наиболее желательный уровень запасов для каждого товара для каждого отдельного магазина для своих розничных клиентов, сравнивая стоимость запасов с ожидаемыми продажами. Результирующий оптимизированный уровень запасов известен как модельный сток. Обеспечение уровня запасов модели также является областью, требующей оптимизации. Поскольку перемещение продукта в соответствие с модельным запасом, называемое перемещением запаса, должно осуществляться в экономических единицах отгрузки, таких как полные единичные грузы или полные грузовые автомобили, необходимо принять ряд решений. Многие существующие распределение-требования-планирование системы округляют количество до ближайшей полной единицы отгрузки. Например, создание грузовых автомобилей в качестве экономичных единиц отгрузки требует систем оптимизации, обеспечивающих соблюдение ограничений по осям и ограничений по пространству, при этом погрузка может осуществляться без повреждений. Как правило, это достигается путем продолжения добавления поэтапных требований до тех пор, пока грузы не достигнут некоторого минимального веса или куба. Более сложные алгоритмы оптимизации учитывают ограничения штабелирования, правила загрузки и разгрузки, логику укладки на поддоны, эффективность склада и стабильность загрузки с целью сокращения транспортных расходов (минимизировать «транспортировку воздуха»).
Решения по оптимизации обычно являются частью или связаны с планированием требований распределения систем пополнения запасов компании, так что заказы могут создаваться автоматически для поддержания профиля запаса модели. Используемые алгоритмы аналогичны тем, которые используются при финансовой вложение решения; аналогия довольно точна, поскольку запасы можно рассматривать как инвестиции в предполагаемую рентабельность продаж.
Оптимизация цепочки поставок может включать уточнения на различных этапах жизненный цикл продукта, так что новые, текущие и устаревшие товары оптимизируются различными способами и адаптируются для разных классов продуктов, например сезонных товаров. Следует также учитывать риски и неожиданные ограничения, которые часто влияют на эффективность глобальной цепочки поставок, включая внезапные всплески затрат на топливо, нехватку материалов, стихийные бедствия, такие как ураганы, и нестабильность мировой политики.
В то время как большинство поставщиков программного обеспечения предлагают оптимизацию цепочки поставок в виде комплексного решения, интегрированного в программное обеспечение ERP, некоторые поставщики запускают программное обеспечение от имени своих клиентов в качестве поставщики услуг приложений.
Заявленные преимущества
Во-первых, методы, применяемые для оптимизации цепочки поставок, считаются академически заслуживающий доверия. Большинство специализированных компаний, которые были созданы в результате исследовательских проектов, находятся в академических учреждениях или консалтинговых фирмах: и они указывают на исследовательские статьи, белые бумаги, научные консультанты и отраслевые обзоры, чтобы поддержать их доверие.
Во-вторых, методы, как утверждается, коммерчески эффективный. Компании издают тематические исследования которые показывают, как клиенты достигли значительных и измеримых преимуществ в виде сокращения запасов и более низких уровней затрат на логистику, при этом обычно поддерживая или улучшая обслуживание клиентов за счет большей предсказуемости и повышения доступности. Существует ограниченное количество опубликованных данных за пределами этих тематических исследований, а также нежелание некоторых практиков публиковать подробности своих успехов (которые могут быть коммерчески важными), поэтому трудно получить веские доказательства. И наконец, что не менее важно, независимые советники или тесты показывают устойчивость и преимущества, достигнутые в конкретных подсекторах.
В заключение отметим, что различные процедуры оптимизации цепочки поставок достигли зрелого статуса и позволяют компаниям получить конкурентное преимущество за счет повышения эффективности и измеримой экономии.
Прямые поставки растений
Также известная как прямая отгрузка, прямая отгрузка с завода (DPS) - это метод доставки товаров с завода напрямую клиенту. В то же время региональные центры, стратегически расположенные, обеспечивают доставку в течение ночи максимальному количеству клиентов. Такая схема доставки снижает затраты на транспортировку и хранение.
Смотрите также
Рекомендации
- ^ «Оптимизация цепочки поставок». Exforsys Inc. 3 сентября 2007 г.. Получено 8 декабря 2012.
- ^ Гарсия, Даниэль Дж .; Вы, Fengqi (2015). «Проектирование и оптимизация цепочки поставок: вызовы и возможности». Компьютеры и химическая инженерия. 81: 153–170. Дои:10.1016 / j.compchemeng.2015.03.015.
- ^ Шуенеман, Герберт. «Избыточная упаковка: выбрасывание денег и засорение свалок во имя безопасной доставки продукции» (PDF). Westpak, Inc. Получено 25 февраля 2013.