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供应链体系的设计策略模板.doc

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1、供应链体系的设计策略11资料内容仅供参考,如有不当或者侵权,请联系本人改正或者删除。供应链体系的设计策略 设计和运行一个有效的供应链对于每一个制造企业都是至关重要的, 因为它能够获得提高用户服务水平、 达到成本和服务之间的有效平衡、 提高企业竞争力、 提高柔性、 渗透入新的市场、 经过降低库存提高工作效率等好处。可是供应链也可能因为设计不当而导致浪费和失败。费舍尔( Fisher) 认为供应链的设计要以产品为中心。供应链的设计首先要明白用户对企业产品的需求是什么? 产品寿命周期、 需求预测、 产品多样性、 提前期和服务的市场标准等都是影响供应链设计的重要问题。必须设计出与产品特性一致的供应链,

2、 也就是所谓的基于产品的供应链设计策略( Product-BasedSupply Chain Design, PBSCD) 。 一、 产品类型不同的产品类型对供应链设计有不同的要求, 高边际利润、 不稳定需求的革新性产品( Innovative Products) 的供应链设计就不同于低边际利润、 有稳定需求的功能性产品( Functional Products) 。两种不同类型产品的比较见表4-1。表4-1 两种不同类型产品的比较( 在需求上) 需求特征功能性产品革新性产品产品寿命周期/年213边际贡献(%)5202060产品多样性低( 每一目录10到20个) 高( 每一目录上千) 预测的平

3、均边际错误率(%)1040100平均缺货率(%)121040季末降价率(%)0 1025按订单生产的提前期6个月1年1天2周由表4-1中能够看出, 功能性产品一般用于满足用户的基本需求, 变化很少, 具有稳定的、 可预测的需求和较长的寿命周期, 但它们的边际利润较低。为了避免低边际利润, 许多企业在式样或技术上革新以寻求消费者的购买, 从而获得高的边际利润, 这种革新性产品的需求一般不可预测, 寿命周期也较短。正因为这两种产品的不同, 才需要有不同类型的供应链去满足不同的管理需要。二、 基于产品的供应链设计策略当知道产品和供应链的特性后, 就能够设计出与产品需求一致的供应链。设计策略如图4-9

4、所示: 功能性产品革新性产品有效性供应链匹配不匹配反应性供应链不匹配匹配图4-9 供应链设计与产品类型策略矩阵策略矩阵的四个元素代表四种可能的产品和供应链的组合, 从中能够看出产品和供应链的特性, 管理者能够根据它判断企业的供应链流程设计是否与产品类型一致, 就是基于产品的供应链设计策略: 有效性供应链流程适于功能性产品, 反应性供应链流程适于革新性产品, 否则就会产生问题。三、 基于成本核算的供应链设计策略如何设计供应链、 如何选择节点, 是供应链管理的基础。我们提出成本优化算法来进行供应链的设计。为了便于分析供应链成本, 对有关供应链成本核算作如下假定: 假定1: 节点企业以i=1,2,3

5、n表示( 其中供应链层次以a=1,2,3,.,A表示, 一个层次上节点企业的序号以b=1,2,3,.,B表示, 因此一个节点i能够表示为A*B) , 如图4-10所示。假定2: 物料单位成本随着累积单位产量的增加和经验曲线的作用而降低。成品、 零部件、 产品设计、 质量工程的改进都可能导致单位物料成本的降低。假定3: 假定从一个节点企业到另一个节点企业的生产转化时间在下一个节点企业的年初。假定4: 当一个节点企业在年初开始生产时, 上一节点企业的工时和原材料成本根据一定的技术指数转化为此节点企业的初值。 假定5: 全球供应链管理中, 围绕核心企业核算成本, 汇率、 通货膨胀率等转换为核心企

6、业所在国家的标准。( 一) 供应链成本结构及其函数供应链成本主要包括: 物料成本、 劳动成本、 运输成本、 设备成本和其它变动成本等。其成本函数分别构造如下: 1.物料成本函数(Materials Cost Function)从假定2可知, 物料成本随累积产量的增加而降低, 供应链的总物料成本为: 式中Mit-i节点企业在t年生产nt产品的总物料成本( 时间转化为当地时间) ; mi-i节点企业的第一个部件的物料成本( 时间坐标轴的开始点) ; imit-i节点企业t年的物料成本的通货膨胀率; nt-第t年内的累计产量; fi= lg(Fi)/lg(2); Fi-物料成本经验曲线指数, 0Fi

7、1;n-累计单位产量, n=1,2,3, , nt。2.劳动力成本函数(Labor Cost Function)供应链的节点企业可能分布在本国的不同地方, 也可能分布在世界各地, 各地的劳动力价值、 成本无法统一衡量, 这里直接以工时为基础计算供应链的劳动力成本。式中Lit-i节点企业在第t年( 时间转化为当地时间) 生产nt产品的总劳动成本; li-i节点企业的单位时间劳动成本; ilit-i节点企业t年的单位工时的通货膨胀率; nt-第t年内的累计产量; gi= lg(Gi)/lg(2); Gi-劳动力学习经验曲线指数, 0Gi1; n-累计单位产量, n = 1,2,3, , nt。3.

8、运输成本函数(Transportation Cost Function)运输成本是影响供应链总成本的重要因素之一, 交货频率和经济运输批量都决定着运输成本的大小。假定从节点i到节点m的单位成本为t为i节点企业t年运输的通货膨胀率, m节点在第t年的累计需求为dm t, 因此供应链的总运输成本为Tit, 4.设备和其它变动成本函数(Utilities and other Variable Cost Function)假定ui、 vi分别代表i节点企业的一个单位的设备和其它变动成本(如管理费用等), 其通货膨胀率指数分别为iuit和ivit, 在t年i节点企业生产nt单位产品的总的设备和变动成本为

9、 5. 供应链的总成本函数(Total Cost Function)以上成本都是针对一定时间轴上可能的i节点企业的组合, 在时间T内相关的节点i组成一个节点组合序列, 用k表示, 所有可能的节点组合序列用K表示, 对于每一个节点组合序列k, 供应链的总成本TC(k)表示为: 式中Mit、 Lit、 Tit、 Uit-意义同上; eit-汇率( i节点企业对核心企业的汇率) ; pvit-i节点企业在t年的现值折扣率; k-一个节点组合序列。而一个节点组合序列的平均单位成本用下式表示。CAU(k)=TC(k)/NT( 二) 供应链设计的优化成本算法从节点组合序列中能够选出多个节点企业组合, 比

10、如: 分布在4个层次( A=4) 的各2个( B=2) 工厂, 在5年( T=5) 的时间轴上, 总共有k=(2*4)5个节点组合序列。我们能够经过对供应链总成本的优化核算来找出最优的节点企业组合, 设计低成本的供应链。供应链的设计要评估所有可能的组合序列, 以达到最优化的设计。具体的方法是将多时段问题转化为网络设计, 网络设计层次定义为t=1,2,3.,T, 在第t层次, 可能的组合序列是i=(A*B)t, 在每一个层次t, 每个节点企业的总累积成本表示为Cit, 其中, i=1,2,3, ,(A*B)t, t=1,2,3, , T此公式表示了从第1年到第t年( 包括第t年) 的节点i的总累

11、积成本。供应链设计成本优化的算法流程图如图4-11所示。在输入初始数据以后, 计算第1年第i个节点的成本, 当累加成本的节点数不超过(A*B)T, 程序要判断是否达到时间段的末年, 如果t<T, j节点第t+1年的第一个单位的物料成本和劳动工时取决于从第i节点到第j节点的所有可能的生产转换; 如果t=T, 那只有最后一个节点的成本要计算。当所有的节点第t年的累积成本计算完以后, 程序需重新设置i和计算第t+1年的累积成本。当t=T时, 最后对节点组合的累积成本进行排序, 优化的供应链节点组合序列就是排序后的选择。 四、 基于多代理的集成供应链设计思想与方法( 一) 基于多代理的集成供应链

12、模式随着信息技术的发展, 供应链不再是由人、 组织简单组成的实体, 而是以信息处理为核心, 以计算机网络为工具的人-信息-组织集成的超智能体。基于多代理集成的供应链模式( 见图4-12) 是涵盖两个世界三维集成模式, 即实体世界的人-人、 组织-组织集成和软体世界信息集成( 横向集成) , 以及实体与软体世界的人-机集成( 纵向集成) 。图4-12 基于多代理的集成供应链模式( 二) 动态建模基本思想动态建模基本思想如图4-13所示。动态建模需要多种理论方法的支持, 其基本流程为多维系统分析业务流程重构建模精简/集成协调/控制, 在建模中并行工程思想贯穿于整个过程。图4-13 动态建模思想(

13、三) 建模方法用于基于多代理集成供应链的建模方法主要有基于信息流的建模方法、 基于过程优化的建模方法、 基于案例分析的建模方法以及基于商业规则的建模方法这几种。过程优化思想在BPR建模中得到应用, 而且BPR支持工具被列为BPR研究的一个重要内容。过程优化最关键的是过程诊断, 即过程存在问题的识别, 可采用基于神经网络的企业过程诊断法、 基于物元理论系统诊断法以及变化矩阵法。集成动态建模过程如图4-14所示。五、 在产品开发的初期设计供应链在一些高科技型企业, 如惠普公司, 产品设计被认为是供应链管理的一个重要因素, 众多的学者也提出了为供应链管理设计产品( Designe For Supply Chain Management, DFSCM) 的概念。DFSCM目的在于设计产品和工艺以使供应链相关的成本和业务能得到有效的管理。人们越来越清楚地认识到供应链中生产和产品流通的总成本最终决定于产品的设计。因此, 必须在产品开发设计的早期就开始同时考虑供应链的设计问题, 以获得最大化的潜在利益。

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