供應(yīng)鏈部門來了一位新經(jīng)理,公司正在進行精細化管理,一切指標都要量化,在供應(yīng)鏈部門,雖然每天都與金額和數(shù)量見面,但這些數(shù)據(jù)大多數(shù)情況下是拍腦袋出來的,例如,采購量的預(yù)測,供應(yīng)商的交期,數(shù)量折扣,等等。
開始,大家還不以為然,認為自己的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過分析得出來的,供應(yīng)鏈經(jīng)理抓了幾個典型數(shù)據(jù),問相關(guān)人,還都給問倒了,
例如,供應(yīng)鏈經(jīng)理問:“安全庫存設(shè)多大?”
財務(wù)回答: “C類物料兩個月,B類物料一個月,A類物料也是一個月,高價值的再研究決定?!?/p>
供應(yīng)鏈經(jīng)理問:“為什么C類物料兩個月,A、B類物料一個月呢?”
財務(wù)回答: “經(jīng)驗?!?/p>
供應(yīng)鏈經(jīng)理問:“為什么是一個月而不是28天呢?我們要求精細化管理,這安全庫存應(yīng)該如何計算呢?
財務(wù)回答: “...”
供應(yīng)鏈經(jīng)理再拿出一個數(shù)據(jù),問:“采購向供應(yīng)商提供預(yù)測嗎?”
聰明的采購回答: “當然要提供預(yù)測的,產(chǎn)品預(yù)測來自于計劃部門,我們根據(jù)產(chǎn)品數(shù)量按BOM表分解到最下級材料,再發(fā)給供應(yīng)商?!?/p>
供應(yīng)鏈經(jīng)理問:“產(chǎn)品的預(yù)測怎么做?”
計劃回答: “根據(jù)上幾個月的生產(chǎn)狀況判斷,再加入銷售員的建議?!?/p>
供應(yīng)鏈經(jīng)理問:“如何判斷?”
計劃回答: “經(jīng)驗。”
這時大家都相信了,平時工作中許多都在憑經(jīng)驗,但也有人爭辯到,憑經(jīng)驗有錯嗎?當然立刻就有人站出來反對:“經(jīng)驗沒有錯,但經(jīng)驗要變成流程,經(jīng)驗要能夠復(fù)制,要不然,一個人一個說法,人走了,經(jīng)驗也沒有了。這是知識管理的基本內(nèi)容。”還有一位老同事,抬出來一個著名的立論:“實踐是檢驗真理的唯一標準”,“那么我們檢驗了嗎?”
供應(yīng)鏈經(jīng)理要求大家找出自己工作中需要精細化,但沒有做到的一些數(shù)據(jù),并要求群策群力,拿出方案,不久許多數(shù)據(jù)都拿了出來:
1.安全庫存的設(shè)置及檢驗
2.預(yù)測的計算及誤差衡量
3.預(yù)測中季節(jié)性因素的考量
4.數(shù)量折扣的計算
5.交付周期的確定
6.現(xiàn)金折扣的計算
7.... ...
供應(yīng)鏈經(jīng)理非常高興的看到了精細化管理帶了的成果,并要求員工們再深入挖出一些更多的“拍腦袋”數(shù)據(jù)。
討論:
1. 上面6個指標如何“精細化”計算?
2. 還有哪些數(shù)據(jù)是需要計算的?
點評:
首先,我們對著6個指標的“精細化”計算。
安全庫存的設(shè)置及檢驗
安全庫存被下列幾個指標所影響:1. 服務(wù)水平f;2. 交付周期L;3.需求的波動。
企業(yè)要為自己制定一個服務(wù)水平,即回答多大成度上滿足客戶的需求,在這個戰(zhàn)略目標下,企業(yè)的各個部門的各種活動的方向也就決定了。庫存水平的配置是為了企業(yè)的戰(zhàn)略目標服務(wù)的。企業(yè)要回答一個問題:“以多大成度滿足客戶的需求?”有的企業(yè)提出:“百分之百地滿足客戶的需要”,有的企業(yè)高喊:“百分之一百二十地滿足客戶的需要”,百分之百那就必須達到庫存的無窮大,是不可能實現(xiàn)的,第二句話那是鼓勵員工為客戶服務(wù)的理念而已。因而要定義清楚,例如:f=95%,還是97%,或是90%,這是企業(yè)的戰(zhàn)略目標,它需要考慮競爭對手的數(shù)據(jù),考慮自身企業(yè)的定位,是比競爭對手高,還是跟隨戰(zhàn)略;還要考慮客戶的承受能力及丟失客戶損失。
在這里有一個假定,就是客戶的需求是“正態(tài)分布”,因而根據(jù)服務(wù)水平f,從正態(tài)分布表,可以查出Z: 例如f=99.73%,Z=2.0;f=95.5%,Z=1.7; f=90%,Z=1.3
概率系數(shù)Z | 服務(wù)水平f | 概率系數(shù)Z | 服務(wù)水平f | 概率系數(shù)Z | 服務(wù)水平f |
0.0 | 0.50 | 0.8 | 0.79 | 1.5 | 0.933 |
0.2 | 0.54 | 0.9 | 0.82 | 1.6 | 0.945 |
0.3 | 0.62 | 1.0 | 0.84 | 1.7 | 0.955 |
0.4 | 0.66 | 1.1 | 0.86 | 1.8 | 0.964 |
0.5 | 0.69 | 1.2 | 0.88 | 2.0 | 0.977 |
0.6 | 0.73 | 1.3 | 0.90 | 2.4 | 0.992 |
0.7 | 0.76 | 1.4 | 0.92 | 3.0 | 0.999 |
再計算需求的波動,
上面公式中,,,...,,一共有n次的需求,為n次需求的平均值,而為這n次需求的標準差,反映了需求的波動值,最后安全庫存的計算公式為:
當然,在這里有幾個情況需要說明,一般來說,企業(yè)得不到未來的需求,(正因為如此,才要計算安全庫存),所以,上面公式中,,,...,,這n次的需求都是過去的數(shù)據(jù),平均值,標準差也都是過去的數(shù)據(jù),以過去的數(shù)據(jù)推算未來的安全庫存,是存在一定風(fēng)險的。
再有安全庫存被平均庫存所限定,而平均庫存水平又要符合企業(yè)整體的庫存周轉(zhuǎn)率的要求,庫存本身還是一種投資,受企業(yè)現(xiàn)金流的影響,這樣安全庫存的因素更為復(fù)雜。但上面的計算給出了一個基本的方向。
安全庫存誤差分析。安全庫存的誤差很少企業(yè)做過分析,但誤差分析對未來的安全庫存設(shè)置是非常有幫助的。每一次到貨時為最低庫存值,設(shè)為即時安全庫存,,,...,,一共有n次,設(shè)置的安全庫存為,
平均安全庫存,
平均安全庫存偏差, >0,則安全庫存設(shè)置過大,反之, <0,則安全庫存設(shè)置過低。
為安全庫存的標準差,說明其波動情況。
預(yù)測的計算及誤差衡量
有許多種預(yù)測的方法。最簡單的方法就是移動平均法,計算最近“n”個時段的平均值,在每次的不斷計算時,添加最新時段的數(shù)據(jù),剔除最遠時段的數(shù)據(jù),
例如,一月,二月,三月的實際需求分別為2500,3200,2200,則:
四月的預(yù)測=(2300+2500+2100)/ 3= 2300
如果四月的實際需求為2600,則:
五月的預(yù)測=(2500+2100+2600)/ 3= 2400
第二種一階指數(shù)平滑法:設(shè)上一時段(t-1)期的預(yù)測值,實際值,則,這一時段t期的預(yù)測值:
注意到,當大時,增加了預(yù)測對實際需求變化的響應(yīng)度,但波動也更大,這個方法的難點是如何在(0-1)范圍內(nèi)確定值。多階的指數(shù)平滑可以解決這個問題。
第三種,多階指數(shù)平滑,選?。╰-i)期前m時段的的預(yù)測值及實際值,設(shè)(t-1)前i(i=1,2....m)時段的預(yù)測值,實際值,則,這一時段t期的預(yù)測值:
例如:例如m=5,則可以這樣設(shè)計和:
這個系數(shù)安排意味著,預(yù)測和實際的權(quán)重相同,但隨時間線性遞減。
第四種,線性回歸,當需求顯示不論是上升還是下降的線性趨勢時,也可結(jié)合時間序列的歷史數(shù)據(jù)采用線性回歸的方法。用最小二乘法,以一條直線來擬合歷史數(shù)據(jù)。例如,可以利用采購的數(shù)量預(yù)測某些商品或原材料的價格趨勢,進行線性回歸預(yù)測所使用的方程為:
其中,Y= 時段i的預(yù)測
X= 時間或數(shù)量變量
a= 當 X=0 時,Y值的截距
b=直線的斜率
采用最小二乘法時,系數(shù)a和b的計算
x為獨立變量值,y為相關(guān)變量值,n為觀察到的數(shù)據(jù)個數(shù)。
預(yù)測中季節(jié)性因素的考量
可以用例子來計算,例如,分為4個季節(jié)(也可以3個或5個,或其它),深色部分為原始數(shù)據(jù),淺色框中數(shù)字為計算結(jié)果,每一行的最后一個是個年的去年總和,即將四個季度的數(shù)字加起來,倒數(shù)第二行為各季度的總和,即將五年的每個季度的數(shù)字加起來,最后將5年的總和除以每一個季度的之和,就得到季度因子,例如第一季度的因子是
(97+87+102+110+104)/2729=0.18 或18%。
如果第六年的全年預(yù)測值為600單位,那么季度1 預(yù)測為600×0.18=108;季度2 預(yù)測為600×0.29=174;季度3預(yù)測為600×0.23=123;季度4預(yù)測為600×0.30=180。
利用最后一欄,還可以對價格進行季節(jié)性的修正,如果上面的數(shù)據(jù)不是數(shù)量而是價格,則最后一欄就是對全年平均價格的季節(jié)性比例修正值。
預(yù)測的誤差計算:
常見的預(yù)測誤差計算方法有:平均絕對值MAD,平均絕對百分比誤差MAPE,平均方差MSE。
其中, ,i深刻的實際需求;,i深刻的預(yù)測;n,分析中時段的個數(shù)
數(shù)量折扣的計算
可以通過兩種方式來計算數(shù)量,一是純數(shù)量折扣分析--固定/可變成本倒推法
例如,采購得到一張價目表
數(shù)量 | 1-10 | 11-20 | 21-30 | 31-50 | 51-100 |
單價$ | 1.00 | 0.90 | 0.80 | 0.60 | 0.50 |
按下面的步驟做計算:
| Q 數(shù)量分解 | 10 | 20 | 30 | 50 | 100 |
| P 價格 | 1.00 | .90 | .80 | .60 | .50 |
1 | 數(shù)量Q × 價格P | 10.00 | 18.00 | 24.00 | 30.00 | 50.00 |
2 | 數(shù)量Q×價格差異P |
| 8 | 6 | 6 | 20 |
3 | 數(shù)量差異ΔQ |
| 10 | 10 | 20 | 50 |
4 | 可變成本VC |
| 0.80 | 0.60 | 0.30 | 0.40 |
5 | 最低可變成本LVC | 0.30 | 0.30 | 0.30 | 0.30 | 0.30 |
6 | 可變成本/批次 | 3 | 6 | 9 | 15 | 30 |
7 | 建模費用 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 |
8 | 目標成本 | 10.00 | 13.00 | 16.00 | 22.00 | 37.00 |
9 | 節(jié)約 |
| 5.00 | 8.00 | 8.00 | 13.00 |
| % |
| 28 | 33 | 27 | 26 |
價格表分析步驟:
步驟1:數(shù)量Q × 價格P
步驟2:數(shù)量Q×價格差異P: 例如18-10=8,24-18=6,30-24=6,50-30=20
步驟3:數(shù)量差異ΔQ:例如:20-10=10,30-20=10,50-30=20,100-50=50
步驟4:可變成本VC=數(shù)量Q×價格差異P÷數(shù)量差異ΔQ = ②÷③
例如8÷10=0.8,6÷10=0.6,6÷20=0.3,20÷50=0.4
步驟5:找出最低的可變成本,邏輯上說,可變成本成本應(yīng)該不變的 0.3
步驟6:計算所有的批次的可變成本:數(shù)量Q ×⑤,
例如:0.3×10=3,0.3×20=6,0.3×30=9,0.3×50=15,0.3×100=300
步驟7:用第一批的總價格減去第一批的總可變成本,10-3=7,這就是固定成本,是不隨數(shù)量增加而變化的。
步驟8:每一批的可變成本加上固定成本7,得到目標成本
例如:7+3=10,7+6=13,7+9=16,7+15=22,7+30=37
步驟9:計算差距,①-⑧,例如:18-13=5,24-16=8,30-22=8,50-37=13
第二種算法,利用邊際成本遞減的原理,計算不同分段的
| Q 數(shù)量分解 | 10 | 20 | 30 | 50 | 100 |
| P 價格 | 1.00 | .90 | .80 | .60 | .50 |
1 | 數(shù)量Q × 價格P | 10.00 | 18.00 | 24.00 | 30.00 | 50.00 |
2 | 數(shù)量Q×價格差異P |
| 8 | 6 | 6 | 20 |
3 | 數(shù)量差異ΔQ |
| 10 | 10 | 20 | 50 |
4 | 邊際成本dP/dQ |
| 0.80 | 0.60 | 0.30 | 0.40 |
可以看出,數(shù)量從50單位開始是不斷上升的,不符合邊際成本遞減的原則。這個方法比上面一個要簡單,但揭露的內(nèi)容不夠深入。
交付周期的確定
如果,交付周期的統(tǒng)計如下,最早交貨時間為a,最晚交貨時間為b,最可能的交貨時間為m,則期望的交付周期
現(xiàn)金折扣的計算
例如:銷售給出的付款條件是,“2%,10天/凈30天”,這個條款的意思是正常付款期為30天,如果10天內(nèi)付款,獲得2%的折扣,這在財務(wù)上稱為“現(xiàn)金折扣”。下面計算:
每天:2%/(30-10)天= 0.1%/天
按年計算的非復(fù)利單利 = 0.1% × 360 =36%
將企業(yè)的資金的機會成本與獲得的收益相比較,是否接受這一條款。
經(jīng)濟訂貨批量
D:年使用量;I:訂貨成本;S:庫存持有成本;P:產(chǎn)品單價
例如:年使用量D=90,000單位,單價P=5元;訂貨成本I=33.33元;庫存持有成本S=12%,
得出,EOQ=1,000單位。
對經(jīng)濟批量的理論有許多批評,但并不是批評該方法在內(nèi)容上的不足之處,而是批評那種不顧實際情況而不適當?shù)仉S便使用這種方法的態(tài)度。伯比奇教授在其1978年的著作《生產(chǎn)管理原理》中,對經(jīng)濟批量提出的批評大略如下: 1、它是一項魯莽的投資政策——不顧有多少可供使用的資本,就確定投資的數(shù)額。2、它強行使用無效率的多階段訂貨辦法,根據(jù)這種辦法所有的部件都足以不同的周期提供的。3、它回避準備階段的費用,更談不上分析及減低這項費用。 4、它與一些成功的企業(yè)經(jīng)過實踐驗證的工業(yè)經(jīng)營思想格格不入。
做一個總結(jié):企業(yè)中應(yīng)該有向這位供應(yīng)鏈經(jīng)理這樣的員工,多問幾個為什么:數(shù)據(jù)從哪里來?怎么出來的,應(yīng)該怎么得出數(shù)據(jù),用什么方法計算?是否有依據(jù)?