第5章 A 公司物流优化方案设计。
5.1 A 公司库存管理优化方案设计。
针对 A 公司项目组得出的库存管理优化策略，A 公司物流优化项目组的成员设计了一个整体库管理优化方案，其主要包括四个环节： 制定库存的任务目标，优化 AB类产品的定义规则，优化安全库存计算方法，增加库存调节频次，完善补货机制。
5.1.1 A 公司库存目标设定。
制定 A 公司库存的目标以使 A 公司的交货能力与库存结构达到最优。在制定 A公司的交付能力时，参考行业交付的数据与历史年份 A 公司的交付能力，同时经过 A公司管理层的批准，制定出 A 公司总体准时交付率高于 90%,A 类产品需保证 98%的准时交付能力，B 类不低于 95%,库存周转率低于 6%.
5.1.2 A 公司库存品种设定。
项目组改进了 AB 类产品的定义规则，不再参考售销金额，而是以满足准时交付为目标的 AB 产品分类法，新的方案同时考虑死库存的风险。项目组引入二个维度的变量为库存产品分类的依据，年订单行数量与年客户数量。年订单行与库存的流动性密切相关，订单行越多的产品表明客户订货的次数也越从，库存周转也会越快，并且订单行数量也是公司设立的目标准时交货率计算的单位，这样可以使库存产品种类的设定与交货目标直接挂钩。客户数量这一维度可以降低死库存的风险，产品被只有一个客户订购相对于产品被不同的客户采购死库存的风险要高很多，当唯一的客户丢失时就意味着死库存的风险。项目组暂定如果一个产品在一年内订货的客户的数量少于4,那么这个产品没有一定的市场广度，可能存在死库存风险，AB 类的产品应去除这些产品。
根据已设立的交货目标，规则与公司的历史经验，建立模型以计算 A B 类产品的范围，模型使用线性规代方法。
ABC 类订单占比为 ABC 类产品各占总订单行的比例， 并遵循从大至小排序规则，变量分别为 XYZ, AB 类产品准时交货率为公司设定的交货目标，C 类产品准时交付率为 0, 项目组从已知数据中得出客户数小于 4 的产品占全部订单行的 2%,这一类产品准时交付率为 0.项目组模拟了最糟糕的一种场景，即这一类产品全部属于被认为A 类的产品，这样的好处是用最糟糕的场景来计算可以保证最低的交货目标。跟据帕累托法则，A 类产品的占比最多不超过 80%.根据上条件，建立约束条件：
1） X*a=0.2.
2） X ≤0.8.
3） X+Y+Z=1.
4） 0.95*Y + X*a*0.98 >=0.9.
对目标变量 X*（1-a） + Y 做最小值的线性规化，得出结果如下：
根据测算结果，A 类产品选取累计订行最多的前 80%并扣除客户数量小于 4 的产品。B类产品选取累计订单数量 80%至 94%并扣除客户数量小于 4 的产品。其它的为 C 类产品。
5.1.3 A 公司库存水平设定。
项目组改进了安全库存计算公式，根据每个产品的实际交货期与不同的准时交货率计算安全库存。具体的方案如下：
SS = Z * D *√（LT）。
RP= SS + D * LT.
Z 为服务因子，服务水平根据产品定义的 AB 类别作区分。从正态分布 Z 因子对照表得出，LT 为交货期，D 为周平均需求，SS 为安全库存，RP 为再订货点。
根据以上方案计算出来的再订货点产品类别有较大差异。交货期较短（交付周期小于一周）的产品平均再订货点与以前的方式相比有显着降低，交货期较长的产品再订货点相对以前的方法有所提高。这样的结果是不同产品根据不同的服务水平，需求波动与供应商的交付期计算各自的库存量，对总体的库存进行优化配置。
5.1.4 A 公司补货机制设定。
项目组对 A 公司的补货方式进行优化，主要表现在二个方面。
第一增加补货频次，以前每周补二次库存，优化后为每天运行 MRP 补货，并自动触发采购 PO,这样可以增加补货频次同时不增加工作量。
第二增加安全库存的调整频次，以前一年调整二次安全库存，优化后为按季度调整库存，这样可以使库存更能满足客户的需求。
5.2 A 公司仓储运营优化方案设计。
根据仓储运营的优化策略，项目组对整体的仓库设计作了一次较大的更新。提出了物流中心运营新的概念，具体为包括仓储布局的优化，存储策略的优化与出货流程的优化三个方面。
5.2.1 A 公司仓储布局设计。
物流中心仓储布局的优化包括二个方面。第一，产品存储需要做到一个托盘或一个独立存储空间只放一种产品。第二，将货架重新改造，一二三层的高度降低，单个库位的存储空间减小，三层总高不超过 1.5 米，一二三层作为物流中心的拣货库位，只负责拣货，由于总高度不超过 1.5 米，拣货员工在拣货时不需要借助叉车即可完成拣货任务。由拣货空间的减少，所以只放入少量的库存以满足一天的出货需求，更多的库存被存储在 4-7 层的存储空间。这样可以提高仓库的利用率，每天高峰时间过后根据当天的出货量，将存储区的库存补致拣货库位，以保证第二天的正常运作。这种方案的好处是可以错峰安排叉车，提高叉车的利用率，对比以前的模式，如果某一个产品存储于货架的第四层，一天的订单数为 10 行，以前需要叉车拣 10 次，现在只需将拣货库位固定在 1-3 层，每天叉车补一次货即可。
5.2.2 A 公司存储策略设计。
物流中心上架策略优化指优化产品收货上架的摆放。摆放需要建立一些规则，比如将仓库存储区分为三个大区，A 区离包装区最近， A 类的产品，B 区适中，入 B类的产品，C 区最远，存储 C 类的产品。A 类 B 类产品设置固定拣货库位，分别位于A 区与 B 区，这样可以将拣货路径与补货路径最少化。为了验证这种方案的效果，项目组通过计算拣货时的物流运作单位（米*箱）进行数据模拟，米*箱可以表达出物流的工作量，10 米*箱可以认为 1 箱的产品完成 10 米的搬运或 5 箱的产品完成 2 米的搬运。优化人员根据实际的产品在物流中心的摆放位置计算出一个月内出货的箱数与这些产品在物流中心内部搬运流转的米数。计算的方法为：
1） 选择上一个月的出货清单为原始数据。
2） 每个清单上记录出库时的库位。
3） 计算每个库位至包装区的距离。
4） 计算清单的箱数。
5） 针对每个订单行，计算物流工作量箱*米。
6） 计算出一个月的物流工作单位工作量。
经过对一个月的优化前后总体工作量的测算，优化后的拣货物流工作量相对优化前约减少了 25%.
5.2.3 A 公司出货流程设计。
物流中心分配任务进行了优化。在新的优化方案中，项目组引进了波次分配与队列接收二大核心功能点。波次分配是指将未完成的任务从实时分配变更为每二小时分配一次，这样做的好处在于大部分 A 类与 B 类的产品每天都重复出货，波次分配可以把一个短时间内创建的同一个产品的拣货需求进行合并，减少拣货的次数，这一方案同样可以减少物流工作的工作量。例如产品 X 的包装数量为 10 只，所在库位离包装区为 100 米， 10:02 分建立了一个出库单，2 只，10:15 分建立了一个出库单，3只， 10:27 分建立了一个出库单 3 只，按以前的设计流程，其工作量为 300 （箱米）， 在波次的流程设计中只需要 100 （箱米）即完成了工作任务。这样大大减少了总体工作量。波次分配完成了任务推送，任务的接收则采用队列接收方式，将若干个工作人员分成几个小组，工作人员以小组为单位接收任务。这样分配的好处是可以把不同工作人员的实际工作能力进行优化组合，做到每一个小组的平均工作能力尽可能相同，这样就避免了有的员工非常忙，有的员工非常清闲。
5.3 A 公司需求预测管理优化方案设计。
A 公司需求预测优化方案主要考虑到二个方面。建立一个可靠的数学模型来指导A 公司的预测计算能力。建立一套机制与流程来增加销售公司与制造企业的沟通，保证预测按月滚动进行，以便制造企业根据市场的变化及时调整主生产计划与合理配置资源，保证交付的可靠性。针对以上问题，项目组引入线性回归模型与销售运营计划（S&OP）的整体改进项目。
5.3.1 需求预测模型设计。
需求预测需要对未来短期几个月的销售量进行预估用来生产制造企业生产计划。
需求预测模型需要满足以下几点，需求预测需要考虑多方因素，模型计算结果相对可靠，使用简单便捷，需求预测需要每月滚动测算。
基于以上几个因素，项目组引入线性回归模型来指导需求预测工作。回归模型首先确立几个影响销售的主要因素作为变量，这些因素包括价格变动。历史经验表明涨价前的一个月会导致短期内接收大量订单，涨价后的几个月订单量锐减，长期看会趋向平衡。在模型中可以使用 p 表示这一变量，1 表示涨价，0 表示不涨价。
季节因素。由于行业的背景，第一季度，第四季度相对订单量较少，第二三季度订单。在模型中可以使用 Q 表示这一变量，分别用 1,2,3,4 代表不同的季度细分市场行业景气度。部分细分市场的订单对 A 公司某类产品销量有较大影响，这些市场需要充分考虑。经过历史订单的分析，模型考虑了一个细分市场，太阳能市场，变量以 S 表示，景气度被分为 3 个程度，非常景气，景气，不景气，分别用 3,2,1表示。
时间序列。时间是一个必需考虑的因素。模型中使用 T 来表示。以 2010 年 1 月第起始点，每月增加 1.
经销商库存因素。从供应链的角度来考虑客户需求。经销高库存存在与订单量负相关，经销商库存过高会导致经销商的订单量的下滑。变量以 I 表示基于以上几个因素， 建立回归模型：
Y = p*a1+ Q*a2+ S*a3+ I*a4+ T*a5+ k.
使用 EXCEL 对以上数据进行回归分析，得出以下分析结果，结果显示 R 平方大于 0.9,显示该模型在统计意义上可靠，预测模型公式为为：
Y = 2880*p + 1370*Q -557*I+ 2963*S -4.76*T - 440.
5.3.2 销售运营计划流程设计。
销售运营计划（S&OP） 是一个企业滚动执行的流程，S&OP 流程可以对企业各部门的活动进行全盘计划，实现企业内部的整合与协调。 S&OP 流程包括多个层次的协调，从公司管理层宏观预算，至各个部门一级员工的工作任务执行，包括企业运营管理的若干议题，比如企业的中长期目标的制定与计划的执行，企业需求与供应的总体统一规划，订单履行策略的设计，包括产成品与原材料库存与公司客户服务水平的平衡等。由于 S&OP 的统一协调的有效性与相对成熟的理论体系，S&OP 得到了众多世界500 强企业的认可。
S&OP 流程的核心是沟通、解决问题、机会确认和决策依据。在企业业务活动中，S&OP 需要考虑全面的业务数据。例如，对于 MTS 库存产品制造策略来讲，制造企业与销售企业之间存在着库存的影响因素。销售数据指的是销售企业实际的接单数量，但在 S& OP 中所反映出来的不只是销售数据，同时还有销售企业的库存数据，以及通过销售与库存计算出来的采购数据，这一采购数据对于制造企业来说恰恰是接单数据。同时销售企业还有未完成的订单（SO Backlog）、预约订货、发货和制造企业的原材料库存，产量等数据信息一并被纳入至 S&OP.这样的数据汇总对企业经营是非常有用的，这可以让企业能预测出长期的经营绩效，同时更能反应出某一系列产品或者某一个单项产品的销售预测、主生产计划与供应链的潜在问题。S&OP 提升管理人员的产品大类的整体预测能力。
S&OP 流程被设计为由多个层次的流程与会议组成。在设计 S&OP 的层次级别会议时，要考虑组织架构。A 公司在设计 S&OP 时，一共建立了 3 个层级的 S&OP 流程。
第一层级的 S&OP 为战略层，参与者由 A 公司全球业务单元的管理层与中国区的管理层参加。会议为 A 公司 S&OP 高级管理层会议，每半年招开一次。高级管理层会议通常用讨论 A 公司在中国地区的长期战略，包括未来 5 年的发展战略，本年或次年度预算是否调整，人员的招聘计划，融资计划，主流产品的生命周期计划，生产线的投资计划等一系列 A 公司发展战略。
第二层次的 S&OP 为管理层，参与者由 A 公司中国区的各部门经理与全球主制造工厂的供应链经理参加。会议每一个季度招开一次。主要任务是为执行公司长期战略制定出具体计划。会议的内容主要是基于业务单元层面，根据每个季度的滚动销售预测，安排未来一年的主要任务，这包括新产品的开发与推广计划，促销计划，库存策略，人员的安排，主生产产能计划，供应商开发计划等。
第三层的 S&OP 为执行层，参与者由 A 公司的不同职能部门的代表组成。通常每个月招开一次会议， 会议的组织者为物流供应链部，参与的部门包括公司销售部，市场部、物流供应链部、生产部、及财务部。S&OP 执行层会议的目标是使公司各个部门了解每个产品系列的当前状态， 并根据各部门提供的数据进行汇总与讨论，使各部门对未来不同产品的需求与供应的平衡达成共识。
