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物流管理之配送管理

花匠小妙招
2024-12-03 18:23

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NOTE003:配配送管理本文由清华大学经济管理学院刘丽文教授完成,仅用于教学参考。
2001年清华大学经济管理学院版权所有。未经许可,禁止复制、存储、引用或以其它任何形式传播。
供应链上的的配送环节节是指产品品制造完成成之后,从从制造商、批批发商、经经销商、零零售直至到到达最终顾顾客手中的的一系列环环节。很多多产品出厂厂后,尤其其是消费品品,都需要要经过这一一系列过程程才能到达达最终顾客客,即产品品的使用者者手中。配配送管理与与物料采购购管理相比比,其重要要意义在于于,由于成成品的附加加值远远高高于零部件件的附加值值,该环节节任何冗余余的库存、时时间上的延延误、制造造商和经销销商之间的的不友好关关系都会给给链上的各各个成员带带来更高额额的成本。该该环节的链链条越长,该该环节对于于产品在最最终市场上上的竞争能能力的影响响越大。著著名的管理理学家P..:“配送、流流通是工业业的‘黑色地带带’,是可以以大量节省省成本的地地方。”
配送管理中中需要考虑虑的几个重重要问题是是:如何设设定合理的的流通配送送环节?如如何与整个个流通配送送环节中的的各个节点点上的企业业保持合作作伙伴关系系?如何合合理设定各各个环节的的库存,以以及如何防防止牛鞭效效应(BuullwhhipEEffecct)。本本文讨论其其中的一些些重要概念念和基本策策略。很多多企业已经经成功地运运用了这些些概念和策策略,但是是,必须指指出,这些些概念和策策略的运用用必须与具具体的供应应链结构及及其特点相相结合,进进行具体的的分析。
流通配送环环节的设定定——集中型型与分散性性配送系统统
考虑某公司司的配送系系统。该公公司制造和和分销配送送电子设备备,其有两两大配送中中心,位于于相隔一定定距离的两两地,分别别供应其周周围的两个个市场。两两个市场的的顾客(主主要是零售售商)直接接从各自的的配送中心心得到产品品,而两个个配送中心心则都由同同一个制造造基地供货货(见图11)。
从制造基地地到两个配配送中心的的供货周期期分别为一一周,假定定制造基地地有足够的的生产能力力满足配送送中心的任任何要货要要求。现在在的配送管管理方针要要求有977%的顾客客服务水平平,即每个个配送中心心必须保持持一定的库库存水平,从从而对顾客客的缺货率率不超过33%。无法法满足的顾顾客需求将将被竞争对对手夺走,而而不可能延延迟供货。该该公司大约约有5000种不同规规格型号的的产品,所所服务的零零售商有一一万家左右右。
现现有的配送送系统是七七年前设计计的,公司司现在想考考虑一种新新的配送策策略:将两两个配送中中心合二为为一,用单单一的配送送中心服务务全部市场场(见图22)。
制造基地
配送
中心I
配送
中心II
顾客
顾客
图1分散型配送系统
制造基地
配送
中心
顾客
图2集中型配送系统
我们把图11所示的系系统称为分分散型系统统,把图22所示的系系统称为集集中型系统统。这两种种系统各有有什么特点点呢?很显显然,与集集中型系统统相比,分分散型系统统的一个最最大好处是是可以更靠靠近自己的的顾客,从从而缩短供供货时间,运运输成本也也较低。但但是,集中中型系统也也有很大好好处:它可可以使企业业用更少的的库存来达达到97%%的顾客服服务水平,或或在相同总总库存量的的条件下达达到更高的的顾客服务务水平。
集中型系统统之所以有有这种结果果是因为,虽虽然来自各各个顾客的的需求是随随机的,波波动有可能能是很大的的,但总需需求量的变变化波动相相对而言是是稳定的,有有一个平均均值。在集集中型系统统的情况下下,某一个个顾客高于于平均值的的需求与另另一个顾客客低于平均均值的需求求一累加,就就有可能产产生一种互互补效应,从从而总需求求量仍然接接近于平均均值。一个个配送中心心服务的顾顾客数越多多,这种效效应就越明明显。
但是,如果果确实采用用集中型系系统,且仍仍然保持997%的顾顾客服务水水平的话,系系统的总库库存量究竟竟能降低多多少呢?让让我们通过过两个产品品:A和BB来做进一一步的分析析。但请读读者记住,在在实际的运运作系统中中,是应该该对全部产产品进行分分析的。
假定A、BB两种产品品从制造基基地的订货货费用都是是每次600元,。在在现有系统统之下,。按按照估计,在在集中型系系统的情况况下,。为为便于分析析,假定两两种系统之之下的供货货时间差别别不大。
表1和表22分别提供供了A、BB两种产品品的历史数数据,即过过去8周以以来每个市市场每周分分别对两种种产品的需需求。从表表中可以看看出,对产产品B的需需求比对AA的需求要要小得多。表表3还提供供了两种产产品周需求求的平均值值和标准偏偏差,以及及需求的变变异系数(标标准偏差与与平均需求求之比值)。
表1过去88周以来每每个市场对对产品A的的需求
周
1
2
3
4
5
6
7
8
市场I
33
45
37
38
55
30
18
58
市场II
46
35
41
40
26
48
18
55
合计
79
80
78
78
81
78
36
113
表2过去88周以来每每个市场对对产品B的的需求
周
1
2
3
4
5
6
7
8
市场I
0
2
3
0
0
1
3
0
市场II
2
4
0
0
3
1
0
0
合计
2
6
3
0
3
2
3
0
表3两种产产品周需求求的统计数数据
产品
平均需求
标准偏差
变异系数
市场I
A

市场I
B

市场II
A

市场II
B

合计
A

合计
B

需要指出的的是,必须须注意标准准偏差和变变异系数之之间的区别别。虽然二二者都用来来反映顾客客需求的变变动性,但但是标准偏偏差表示顾顾客需求的的绝对变动动性,而变变异系数表表示相对于于平均需求求的变动性性。例如,在在上述所分分析的两种种产品中,我我们可以看看到,产品品A的标准准偏差比产产品B要大大得多,而而产品B的的变异系数数比A要大大得多。这这一特点在在最终分析析中将起到到重要作用用。
此外,还应应注意到,对对于每种产产品来说,集集中型系统统所面临的的平均需求求等于分散散型系统下下两个配送送中心各自自的平均需需求之和。但但是,集中中型系统的的需求变动动性(无论论是用标准准偏差还是是用变异系系数来衡量量)比分散散型系统下下两个配送送中心的相相应数据之之和小得多多。这种特特点将对供供应链上游游的生产系系统产生重重要影响。参参照库存
管管理的有关关方法*ProductionandOperationsManagement:ManufacturingandServices(8/e),,,,Mcgraw-Hill,1998(英文影印版,机械工业出版社)
OperationsManagement,JayHeizer,BarryRender,Prenticehall,2001(英文影印版,清华大学出版社)
进行行计算,可可将这种影影响概括为为如表4。
表94两种产品品的库存水水平
产品
周平均需求求
安全库存
每次订货量量
最大库存
分散型
市场I
A

132
158
市场I
B

25
26
市场II
A

131
154
市场II
B

3
24
27
集中型
A

186
226
集中型
B

33
37
从该表可知知,在分散散型系统之之下,产品品A在配送送中心III的平均库库存为888个(安全全库存+QQ/2),在在配送中心心I的平均均库存为991个。而而在集中型型系统之下下,平均库库存为1332个。这这样,如果果该公司采采用集中型型系统,则则产品A的的平均库存存能减少226%。同同样,在分分散型系统统之下,产产品B在两两个配送中中心的平均均库存分别别为15个个,而在集集中型系统统之下,平平均库存为为20个,减减少33%%。
以上事例说说明了供应应链管理中中的一个重重要概念::“RiskkPooolingg”,即“风险吸收收池”。这个概概念是说,多多个地点需需求总和的的变动性小小于各个地地点需求的的变动性。因因为各个地地点的需求求是随机变变动的,一一个地点的的需求高峰峰与另一个个地点的需需求低谷一一累加,就就有可能使使总需求的的变动性减减小。这样样,需求变变动性的减减小可使安安全库存减减少,从而而降低平均均库存水平平。例如,在在上述的集集中型系统统中,其需需求的变动动性无论是是用标准偏偏差还是用用变异系数数来衡量,都都减少了。
从这一事例例中,我们们可以概括括出“风险吸收收池”的三个要要点:
集中型库存存可同时减减少系统中中的安全库库存和平均均库存。因因为在一个个集中型系系统中,如如果原来两两个分散市市场的需求求一个高、一一个低,集集中型系统统可以很容容易地将原原先准备供供应给一个个市场的产产品转而供供应给另一一个市场。而而这一点在在分散型系系统的情况况下很难作作到,或者者说需要付付出高额成成本才能作作到。
需求的变异异系数越大大,从集中中型系统中中的获益越越大。也就就是说,“风险吸收收”的程度越越高。这是是因为,平平均库存实实际上由两两部分组成成:一部分分对应于需需求的平均均值(即QQ),另一一部分对应应于需求的的变动(即即安全库存存)。由于于平均库存存的降低主主要是通过过降低安全全库存来实实现的,所所以变异系系数越大,安安全库存对对整个库存存减少的影影响越大。
“风险吸收收”的效应还还取决于不不同市场需需求变化模模式的相关关性。如果果一个市场场的需求高高于平均值值另一个市市场也同样样,或一个个市场的需需求低于平平均值另一一个市场也也同样,则则这两个市市场有一种种正相关的的关系。在在正相关的的情况下,“风险吸收”的效应将减弱,反之则增强。
牛鞭效应
1、什么是是牛鞭效应应
配送管理中中另一个重重要问题是是防止“牛鞭效应应”(Bulllwhippefffect)。所所谓牛鞭效效应,是指指订货量的的波动在从从零售商到到批发商、批批发商到制制造商,直直至制造商商又到零部部件供应商商的过程中中,不断地地增大。这这种效应曲曲解了供应应链中的需需求信息,使使各个节点点对需求都都作出了不不同估计,其其结果,只只好在供应应链上层层层增大库存存,以缓解解放大的需需求波动。这这种做法无无疑导致了了整个供应应链上拥有有庞大的库库存,从而而导致了整整个供应链链的损失。
很多企业在在其供应链链中都发现现了牛鞭效效应。例如如,P&G公司发发现,它的的一个主要要产品———婴儿纸尿尿布的生产产量的计划划波动很大大,从而向向供应商订订购的原材材料有相当当大的波动动。但是沿沿供应链往往下再研究究零售点的的销售量,却发现波波动很小,即即市场上对对纸尿布的的需求实际际上是相对对稳定的。这这样,虽然然对最终产产品的需求求是稳定的的,但是供供应链上游游订单的波波动却很大大,且越往往上越大。这这样给制造造商以及原原材料供应应商满足订订货要求带带来了很大大困难,同同时也增加加了成本。又又如,HPP公司在其其打印机供供应链中也也发现,在在沿着从零零售商到批批发商、从从批发商到到HP的打打印机制
造造部门,直直至其集成成电路采购购部门的整整个供应链链中,订单单的波动在在不断放大大。这使得得HP按时时履行订单单合同的难难度大为提提高,并带带来了成本本的增加。此此外,在对对服装、食食品、甚至至汽车工业业的研究中中,也发现现了类似现现象。
2、牛鞭效效应的原因因分析
引起牛鞭效效应的原因因有多种,这这些原因往往往与供应应链的构造造方式以及及各节点之之间的信息息沟通方式式有关。其其中一些主主要原因如如下。
(1)多级级需求预测测。大部分分分销配送送系统的结结构是多级级的。供应应链上的每每个企业为为了安排生生产日程、采采购计划、运运输计划等等,都要进进行需求预预测,而预预测的基础础则是其下下游直接客客户的订货货数据。传传统做法是是供应链分分销配送环环节的每一一节点将其其自身需求求的预测结结果经过整整理以订单单的形式向向上一级报报告。上一一级将其下下游所有直直接节点的的订单进行行汇总和整整理,然后后再向其上上一级发出出订单。对对产品需求求的预测信信息就以订订单的形式式一级一级级地向供应应链上游流流动。然而而,由于各各个节点出出于自身利利益考虑,会会根据自己己既定的库库存补充方方针、顾客客服务水平平等对其下下游企业需需求预测数数据进行人人为的整理理和“修改”,再形成成自己向上上一级的订订单,导致致对产品需需求信息的的波动被逐逐步放大,从从而导致了了供应链中中牛鞭效应应的发生。例例如,一个个由当地经经销商、地地区销售分分公司,销销售总公司司所组成的的三级分销销配送环节节,每一个个环节均根根据其直接接下游环节节最新的订订货记录(对对于当地经经销商来说说,则根据据当月的销销售数量)保保持能够供供应两周的的库存量,以以此计算向向上游环节节的订货量量。当市场场需求为稳稳定的每周周20个时时,三级流流通环节的的期初库存存、期末库库存和订货货数量都相相对稳定(见表55)。但是是,假设市市场需求变变化了5%%,即从每每周需求220个变为为每周199个,如表表6所示,其其上游环节节就会引起起一层比一一层更大的的波动。这这种波动用用图来表示示,如图33所示。
表5多级级分销配送送环节的运运行(1))
项项目
产品数量
当地经销商商
期初库存
40
每周销售量量
20
期末库存
20
期望库存**
40
订货数量
20
地区销售分分公司
期初库存
40
每周销售量量
20
期末库存
20
期望库存**
40
订货数量
20
销售总公司司
期初库存
40
每周销售量量
20
期末库存
20
期望库存**
40
订货数量
20
*注:期期望库存为为本周销售售量的两倍倍。
表6在需求变变动5%情情况下各环环节订货数数量的波动动
第一周
第二周
第三周
第四周
第五周
市场需求
当地市场需需求量
20
19
19
19
19
需求量波动动百分比
0%
5%
0%
0%
0%
当地经销商商
期初库存
40
40
38
38
38
每周销售量量
20
19
19
19
19
期末库存
20
21
19
19
19
期望库存
40
38
38
38
38
订货数量
20
17
19
19
19
订货数量波波动百分比比
0%
-15%
%%
0%
0%
地区销售分分公司
期初库存
40
40
34
38
38
每周销售量量
20
17
19
19
19
期末库存
20
23
15
19
19
期望库存
40
34
38
38
38
订货数量
20
11
23
19
19
订货数量波波动百分比比
0%
-45%
%
-%%
0%
销售总公司司
期初库存
40
40
29
46
38
每周销售量量
20
11
23
19
19
期末库存
20
29
6
27
19
期望库存
40
22
46
38
38
订货数量
20
0
40
11
19
订货数量波波动百分比比
0%
-100%
+¥
-%%
%%
地区销售分公司订货量
0
10
20
30
40
第一月
第二月
第三月
第四月
第五月
时间
订货量
销售总公司订货量
0
10
20
30
40
第一月
第二月
第三月
第四月
第五月
时间
订货量
当地经销商订货量
0
10
20
30
40
第一月
第二月
第三月
第四月
第五月
时间
订货量
图3销售量、订货量波动图
(2)批批量订货。供应链中每个企业都依照一定的控制规则来进行库存管理并补充订货。虽然随着销售,产品库存量每天都会减少,但企业不会马上就向其上游供应商订货,而是等库存的减少积累到一定数量后,才会向供应链的上一级提出订货要求。例如,一个按照定量控制系统进行库存管理的分销配送商只有在某种产品的库存量低于再订货点时才会向其供应链上游企业订货。供应链上每一节点采取批量订货的主要原因是为了节省订货成本和利用批量带来的价格折扣,但是,无疑这种做法会
“扭曲”需求的真正信息,使供应链上游企业所获得的需求信息同市场真正的需求信息产生出入。同时,企业每次的订货量也会随市场需求情况的变化而变化。由于订货批量的影响,企业订货量波动幅度要远大于该企业自己所面对的市场需求的波动幅度。其表现形式往往是企业某一个月的订货量特别大,而下个月则可能根本不会订货。因此,定期批量订货也放大了订货量的波动幅度,这是产生牛鞭效应的另一个重要原因。
此外,供应应链上的每每一企业都都几乎会同同时面对下下一级的多多个分销配配送商或零零售商。如如果下一级级这些企业业中的大部部分有着相相同的订货货周期,例例如都集中中在月初或或月末,则则对上一级级企业来说说。所接到到的订单就就会出现显显著的周期期性峰值,则则牛鞭效应应有可能会会被再次加加剧。
(3)价价格波动。产品促销的有效手段之一是在特定时期内为顾客提供特价优惠。尽管这一促销方式能够暂时扩大企业的销售量,但从长远来看,采取这一策略对企业来说并非是明智之举。在企业为顾客提供特价优惠的时候,只要库存成本低于这一价格差异值,很多分销配送商都会借机大量增加采购量,将以较低价格购进的产品储备起来用于以后的销售,同时很多顾客自然也要购买多于实际需求量的产品储备起来供家庭或个人日后消费之用。如此一来,企业提供特价优惠销售的一个直接后果是供应链下游企业“自愿地”增加了库存量,这显然不利于整条供应链的优化。同时,这一价格波动还带来了更为严重的间接后果:低价优惠促销策略使得经销商和消费者提前购买他们当时并不需要的产品,这使得企业经销商和顾客的购买行为与其消费行为并不吻合,而企业也无法准确区分增加的购买量中有多少是顾客因低价而当时增加的消费,多少是顾客储备起来以供日后消费所需。这最终导致消费者的购买波动远大于其实际消费量的波动,使得企业在较长时间内面临着较大的需求波动。
(4)产产品短缺时时按比例供供应的策略略。当市场场上出现产产品供不应应求的情况况时,供应应链上游的的企业往往往会按下游游的分销配配送商或零零售商的订订货量占总总订货量的的比例来分分配供给他他们的产品品数量。但但这样一来来,供应链链下游的要要货方就有有可能故意意加大订货货数量,即即使供应商商只给他们们一部分,他他们也仍然然得到了实实际所需数数量。这种种做法对于于上游供应应商准确预预测市场对对其产品的的真正需求求显然是不不利的。例例如,HPP公司就曾曾因对其LLaserrJetIII打打印机采用用了产品短短缺时按比比例供应的的策略而