第4章A 公司物流优化策略.
4.1 A 公司物流优化方向。
上一章节对A公司物流现状进行了定量分析，测量出A公司物流运作的薄弱环节，即准时交货能力较差，工厂生产周期较长，物流中心仓储出库能力不足，死库存占比较多。为了提高 A 公司物流能力，项目组提出了三个物流优化方向来解决 A 公司物流系统的瓶颈，这三个项目分别为库存管理优化项目，仓储管理优化项目，需求预测优化项目。
库存管理优化项目着手解决交货能力不足与死库存比例分配过高问题。通过引入科学的库存管理体系来提高 A 公司库存管理的能力。
仓储管理优化项目着手解决物流中心仓储出库能力不足的问题。通过流程再造提高仓储管理能力。
需求预测优化项目着手解决生产时间过长的问题，通过合适的模型预测未来需求并建立新流程使 A 公司内部信息流更通畅，从而指导制造厂的产生，缩短生产时间。
4.2 A 公司库存管理优化策略。
A 公司物流中心的库存管理主要涉及成品库存，物流中心没有储备原材料。A 公司现已有一套较为完善的库存管理方法。
A 公司使用 ABC 分析法定义库存产品种类，根据每个型号过去一年接收订单的总金额按从大至小排序，销售额累计排行前 75%的产品定义为 A 类产品，75%至 95%为 B类产品，超过 95%部分为 C 类产品。A 公司补货采用再订货点的方式，每种 A 或 B 的产品都设了再订货点与目标最大目标库存，当库存数量少于再订单点时，由 SAP 系统自动激发采购需求，A 公司每周一，周四将 A 类产品的补货需求转变为采购订单发送至供应商，每周四将 B 类产品的补货需求转变为采购订单。C 类产品按所接订单每天实时采购。A 公司再订货点的计算方法为：根据物流中心所覆盖销售地区的历史需求量计算周平均需求量。A 公司根据季度分淡旺季，每年一季度，四季度为需求淡季，每年二季度，三季度为需求旺季。A 公司一年调整二次再订货点，淡季时，进口产品再订货点统一为平均 7 周的需求量，国产产品为平均 4 周的需求量。旺季调整进口产品再订货点至 8 周的需求量，国产产品至 5 周的需求量，目标最大库存为再订货点的基础上增加 1 周的需求。
项目组对 A 公司库存管理方法进行综合研究，认为 A 公司库存管理的方法属于经验型的库存管理，这种管理的方法缺乏足够的理论基础。
首先，A 公司库存管理缺乏明确的目标。库存主要的作用是为了满足交付，应对需求的波动与生产的不平衡等各种不确认的事件。A 公司的库存管理方法没有一条明确的逻辑推理线路。其方法完全建立在现有员工的经验基础。
其次，A 公司库存产品使用的 ABC 分析法源于帕累托原则，只考虑了订单金额一个维度，其风险也是显着的。库存需要有流动性，流动速度越快，则库存的效率越高。
产品的订单的金额与库存的流动性之间没有必然的联系，很有可能某一产品在某单一项目订单中有大量的需求，但当这一项目结束后，订单量锐减，最终导致部分销售额高的订单被纳入到了库存类产品的管理范围，但是由于这一类产品缺乏流动性，最终会导致大量的库存积压，造成呆滞物料，最终变成死库存。
再次，A 公司的再订货点调整策略存在弊端。公司一年调整二次库存水平，库存的调节机制不足以跟上订单的变化。在分析月销售额时发现即使在旺季，不同的月份之间的月销售额有 20%以上的差异。如果某月订单非常少，会造成库存在某月的大量浪费，后个月订单量特别高时，又造成交付的不足。
最后，A 公司计算再订货点的方法不科学。AB 类产品统一为周平均需求量的倍数，没有考虑产品需求的波动性与产品的交付周期，这样会造成资源的浪费或缺货。
比如某一个国产产品的标准交付周期为二周，每周的需求量非常稳建，每周 100 台，需求没有波动，那么物流中心只要备 200 台的库存即可 100%满足客户订单的需求，而 A 公司制定的 4-5 周的库存量明显存在浪费。如果一个产品需求也非常稳定，每周100 台，但是生产周期需要 2 个月的时间，那么我们制定出来的 4-5 周的安全库存量则不能满足订单的需求，造成缺货。
所以项目组认为 A 公司库存管理的优化策略为引用科学的库存管理方法，主要包括库存管理目标的制定，库存产品的定义，安全库存调整频次，安全库存量的计算等。
4.3 A 公司仓储运营优化策略。
A 公司有四大物流中心，分别位于上海，北京，广洲，成都，上海物流中心的面积最大，约有 3.5 万平米，日均处理约 5000 个订单行。A 公司仓储出库运营的流程为：系统导入出货需求 -> 分配拣货任务 -> 拣货 -> 装箱 -> 称重 -> 打印装箱单-> 建立运单 -> 交付承运商。项目组经过几周的数据分析，计算出了仓储各主要环节工作时间占比。
数据显示仓库出库的总体时间约超过 2 天，而其中拣货环节占比时间最多。拣货环节是仓储活动的主要瓶颈。
A 公司物流中心产品已实现了条型码技术，物流中心的作业工具为移动 PDA, 仓储管理系统为自行研发，系统架构是当出库单在 SAP 系统中创建时，出库单自动传入仓储系统。物流中心设置了出货调度主管职位。出货主管主要负责将新建的出库单分配给不同的拣货人员。在任务分配后，拣货人员的 PDA 主机接收一个拣货申请并指定了捡送区域，拣货人员跟据 PDA 上提示的库位信息与产品信息，进行拣货。货捡完后工作人员手持 PDA 扫描产品上的条形码，经验证扫描信息与 PDA 里的信息一致后，工作人员保存数据，并将捡出来的货物送至指定的作业区域即完成了拣货作业。
经过项目组成员在物流中心数周的现场观察与同资深工作人员的深入交谈，发现A 公司的出库作业存在一些问题。
人员的经验与工作能力不足。A 公司物流中心作业人员的流动较高，工作人员的经验普遍不足，平均从业人员的工作年限约为 2 年。A 公司产品外观的相似度较高，经验不足的员工拣货时，在货架上找到对应的产品需要大量的时候，所以工作效率不高。
设备尤其是叉车的使用欠高效。往往在业务量相对较少的时候叉车闲置，在业务量高峰时间，众多工作人员排队等叉车。由于通道与货架的设计，两辆叉车需要在同一个区域作业时，只能等一部叉车完成作业离开后第二部叉车才可以开始工作。
A 公司库位设计与产品摆放也不够合理。A 公司收货时，产品上架放的位置由系统参考以前的出入库记录提示库位，这种策略造成工作人员在上架时有时发现库容不够，只能重新寻找位置摆放。这样的运作流程会造成一些缺陷，比如在同一个托盘上会存储多个品种，导致工作人员拣货时需要目视判断产品型号。有的流动量大的产品存储在仓库的角落上，离包装区域非常地远，引起内部物流的浪费。并且有很多流动量大的产品被存储在货架的第三层或第四层，这就导致出货时，每捡一次货就需要使用叉车，引起效率的低下。
任务的分配也没有科学依据，主管分配任务的依据为每个人的作业订单行尽可能平均，但没有考虑到每个订单行作业的任务复杂程度，结果是有的员工非常忙，有的员工相对比较轻松。主管根据出库单时间先后顺序分配任务，作业人员根据手中未完成任务清单排序，按对应产品所在库位的顺序拣货。这种方式引起大量的浪费，相同的产品会由不同的工作人员拣货，有时工作人员一个小时内会重复捡选相同的产品，多次送至包装区。
最后项目组认为 A 公司在仓储运营上的优化策略为对现有的仓储流程进行彻底的流程再造，主要包括仓储库位布局的优化，货物存放的优化，入库与出库流程的优化。
4.4 A 公司需求预测管理优化策略。
A 公司物流中心没有生产制造功能，生产制造由 A 集团的制造公司完成。A 公司在国内有多家合资制造企业，合资制造企业生产的产品占有 A 公司约 60%的营业额，进口产品约占 35% , 还有约 5%的订单由第三方国内制造企业完成。
订单履行周期的数据显示制造企业的平均生产交付周期为 10 天左右，与 A 公司向市场承诺的一周生产时间还有很大差距。项目组成员重点分析了 A 公司上个月的订单履行周期的原始数据，对工厂生产周期超过 7 天的订单进行逐一分析，最终分析的结果如图所示：
影响生产制造时间最主要有三个因素：人员不够，物料不够与订单波动，三者占比约为 75%.项目组与计划人员讨论过程中询问为什么工厂会出现人员不够，物料不够，以及如何解决订单波动时，计划人员将问题指向了销售预测，即预测非常不准，导致工厂未能及时合理地分配资源。计划人员常常抱怨订单超出预测量的 40%,生产工人不够，如果临时招聘，新员工最少需要 45 天的培训才能变为产能。大量的订单消耗了原材料的安全库存，重新补货需要 30 天的时间等等。继续追问计划人员为什么预测不准时，计划人员表示预测使用了年度的预算，即上年编制的今年预算，然后跟据一定的比例分拆到不同的月份，计划人员根据这一结果成编制预测与配置资原。
通过对 A 公司现有的预测方法进行分析，发现 A 公司生产制造企业所使用的预测不合理。
首先，生产制造企业年度预算的编制源于 A 公司的年度预算，其二者之间的差异仅仅是将 A 公司的销售收入折算至采购金额。项目组认为这一折算方式是不合理的，A 公司的销售产品数量与采购产品数量并不相等，存在库存因素，A 公司安全库存增加的月份实际的采购数量应该为当月新接订单加上当月库存增量，而在 A 公司计划去库存月份，应减去当月计划缩减量而不是简单的通过预算折算。
其次，年度的预算为每年上一年最后一个季度编制，实际的订单变化较快，虽然年度总量与年度预算比较接近，但是如果以月为单位来考核，实际的订单量与年度编制的每月预算有较大差异。
再次预算都是以金额为单位，但实际的产能应该以不同产品组生产的数量计算，制造企业只是使用简单的对照表来将金额折算至数量。这种方式对于固定的产品组合非常有效，但当出现新增产品组时，历史数据参照并不能代表未来的产品组合，这样会导致折算数量有较大差异。
最后，A 公司的预测脱离了实际的市场，现有的预测完全根据公司制定的年度计划，没有考虑到市场的动态发展，制造企业相对销售公司而言离市场比较远，制造企业只顾做自己的计划，没有与销售公司的销售与市场营销部门建立良好的互动，导致销售公司做的一些促销活动或价格的变化所引起的订单的变动，但制造企业并不知情。
最后项目组认为 A 公司在需求预测管理上的优化策略为采用年度预算与实际的销售预测相结合，通过建立新的流程，使公司各部门紧密联合在一起，应用滚动的月度预测驱动生产。
