Как оптимизация запасов в цепочке поставок открывает путь к прибыльности - Логистика.Формулы, расчеты, схемы, книги on-line

Что такое логистика и как в ней хорошо разобраться? На нашем сайте вы узнаете о логистике все!


Логистика.Формулы, расчеты, схемы, книги on-line > Общие статьи по тематике > Как оптимизация запасов в цепочке поставок открывает путь к прибыльности

Как оптимизация запасов в цепочке поставок открывает путь к прибыльности

За последнее десятилетие оптимизация товарно-материальных запасов превратилась из теоретической конструкции, отнесенной к классному обучению, к практическому инструменту, повышающему прибыльность компании. Основные движущие силы запасов в форме изменчивости спроса и предложения являются общими для всех цепочек поставок, что делает оптимизацию запасов (IO) применимой к каждой отрасли.

Подчеркивая широкую применимость IO, многие различные компании добились значительных улучшений в производительности цепочки поставок, включая:

  • Компания Case New Holland реализовала стратегию отсрочки, которая сократила общий объем запасов на 20 процентов для своей линейки минитракторов (1).
  • Hewlett Packard сэкономила более 130 миллионов долларов на товарно-материальных запасах (2).
  • Microsoft увеличила запасы на 18-20%, одновременно увеличив заполняемость на 6-7% (3).
  • Procter & Gamble сократила объем запасов на 100 миллионов долларов для своего косметического подразделения (4).

Эти результаты не являются единичными случаями. Для компаний, которые внедряют IO, обычно сокращается от 10 до 30 процентов общих запасов. В этой статье рассказывается о переходе на IO, о том, что компании получили от внедрения оптимизации запасов, и о том, как эти инструменты могут быть интегрированы в любую компанию. Я также рассмотрю реальные примеры ввода-вывода в действии, ключи к успеху и вопросы, которые вам нужно задать себе, прежде чем приступить к реализации инициативы ввода-вывода.

Как ты сюда попал?
Четыре фактора способствовали росту оптимизации запасов за последнее десятилетие: успех инициатив по улучшению, ориентированных на операции; согласование спроса и предложения методом грубой силы; акцент на показатели эффективности цепочки поставок; и наличие коммерческого программного обеспечения ввода-вывода.

Во-первых, IO строится на основе успешной реинжиниринга бизнес-процессов, бережливого производства и проектов шести сигм. Хотя эти инициативы различны и каждая достойна отдельной статьи, они имеют отношение к IO, поскольку устанавливают строгую взаимосвязь между входами и выходами цепочки поставок. Кроме того, они обеспечивают отличную основу, которая может ускорить реализацию преимуществ от оптимизации запасов.

Во-вторых, компании работали трудно удалить грубые дисбаланс между спросом и предложением. Благодаря тому, что уровни мощностей и планы закупок материалов более точно соответствуют прогнозируемому спросу, больший акцент делается на правильной установке целевых показателей запасов. После глобального финансового кризиса и последующего повсеместного сокращения запасов больше не существует избытка производственных мощностей или накопления остатков складских запасов для удовлетворения колебаний спроса. Теперь необходимо соответствовать этим колебаниям с помощью научно обоснованных целей инвентаризации, что требует проверенного программного обеспечения ввода-вывода для оптимизации сквозной цепочки поставок.

В-третьих, в значительной степени были внедрены такие показатели, как уровень обслуживания и время цикла от денежных средств до денежных средств, которые требуют ориентации цепочки поставок и могут быть улучшены только с помощью таких инструментов, как IO.

В-четвертых, в настоящее время коммерчески доступно проверенное программное обеспечение, способное решать сложные проблемы ввода-вывода в глобальных сетях поставок. В отличие от детерминированных методов оптимизации, лежащих в основе систем расширенного планирования и составления расписаний (APS), математика, лежащая в основе задач инвентаризации, потребовала разработки стохастических нелинейных целочисленных методов решения. Хотя эта математика ввода-вывода отличается от математики APS, она не зависит от отрасли; таким образом, одно и то же программное обеспечение может быть развернуто в разных отраслях для оптимального определения позиций запасов и управления ими.

Что такое оптимизация инвентаря?
Оптимизация товарно-материальных запасов родилась как продвинутый алгоритмический подход к пониманию и количественной оценке распространения неопределенностей спроса и предложения по многоуровневой цепочке поставок. Сегодня это считается основной компетенцией как в компаниях среднего размера, так и в компаниях из списка Fortune 500 в самых разных отраслях. IO зарекомендовал себя как устойчивый процесс высвобождения оборотных средств на миллионы долларов за счет сокращения запасов без ущерба для уровня обслуживания. В отличие от традиционных циклов перепроизводства «выпивка и чистка» с последующим грубым сокращением, IO позволяет компаниям добиться экономии и увеличения оборачиваемости запасов, одновременно увеличивая прибыль.

Короче говоря, оптимизация запасов с научной точки зрения определяет минимальные целевые показатели запасов по всей сети цепочки поставок с учетом ограничений, установленных планировщиком.

Различные способы,
которыми компании устанавливают цели инвентаризации Сегодня компании устанавливают цели инвентаризации по-разному. Используемые методы можно рассматривать по следующему континууму от полностью специальных и эвристических до глобально оптимальных: (1) отсутствие формальных целей; (2) использовать практические правила; (3) использовать одноступенчатые расчеты; и (4) использовать многоуровневые программные инструменты.

На простейшем уровне некоторые компании до сих пор не устанавливают официальных целей инвентаризации. Вместо этого они управляют запасами, дополняя график и делая предметы раньше, чем требуется. Для всех продуктов, кроме простейших, такой подход к соблюдению сроков безопасности совершенно неадекватен. Более распространенный подход - использовать целевое практическое правило. Это включает в себя установку целевого числа дней поставки (DOS) для каждого элемента. Хотя эмпирические правила DOS просты для понимания, у них есть два серьезных ограничения. Во-первых, DOS основана на среднем спросе, а не на изменчивости. Во-вторых, подходы DOS ориентированы на будущее, тогда как целевые показатели запасов на самом деле ориентированы на прошлое, потому что они являются результатом производственных решений, принятых в более ранние периоды.




Сообщения форума