标准化 SONY的电源选择
延迟差异化战略
将拉动供应链与推动供应链相结合的供应链系统


推动部分 无差异化的产品按长期预测进行生产和配送 拉动部分 差异化的产品则根据市场需求作出反应
推动部分 需求预测 拉动部分
需求 正常产销 延迟差异化
正常运作: 从远东进货
平均需求 = 800 标准偏差 = 400 价格= $40 成本 = $18 处理 = $5
卖3,026 ;未卖260
两种延迟
订单式生产 Build-to-Order


BTO的生产方式，是因应顾客导向的理念而发展出来的 BTO 的精神，产品是完全根据顾客的需求来决定规格 因此，并不会事先生产与建立库存，而是在接到顾客的 订单后，才开始设计并制造所订之产品 这是潮流趋势，同时也是重大挑战 因为制造商必须相当高效率地如期交货，整个供应链必 须完全达到 JIT，甚至在非计划式生产的情况下，还希 望达到大量客制生产 所以，为顾客量身订制产品的 BTO，是公司致胜的关 键因素
21
25
29
41
37 41
1
5
1
5
9
9
时间
时间
牛鞭效应对供应链管理的影响 Bullwhip Effect
大量不必要的库存，既起不到缓冲需求的作用，
又积压了大量资金 大量陈旧的库存并不能有效地满足不断变化的 客户需求，反而影响竞争力 需求的波动性大，使得预置的产能往往大于实 际需求，造成能力利用率低下 需求的波动性大，导致不确定的运作计划和作 业计划
宝洁公司的尿布供应链上的牛鞭效应
零售商对顾客的销量
1000 900 800 700
零售商对批发商的订单
1000 900 800 700
零售商订单
顾客需求
600 500 400 300 200 100 0
600 500 400 300 200 100 0
13
17
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21
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管理不确定性 Managing Uncertainty

点预测不准确/Point
forecasts are invariably wrong more accurate

柔性化合同/Plan for

集中预测准确性 /Aggregate forecasts are 长期预测不准确 /Longer term forecasts are
延迟产品的差异化
把制造何种产品和产品差异化的决策延迟在产
品开始生产以后 为什么延迟能有帮助？


产品多样性大部分只是微小的变化 延迟是可能的 需求预测随风险共享而变得精确了 延迟减少库存水平
通用产品可用风险共担来预测 具体衍生产品可到最后生成以满足需求
可能的延迟
重新排序 毛衣的印染推迟到最后一道工序 软驱生产时的通用印刷电路板应用 通用化和模块化 产品模块化使得延迟成为可能 产品的差异化只是添加附加模块
延迟战略
Postponement Strategies

延迟战略可以减少物流预测的风险。将产 品的最后制造和配送延推到收到客户订单 后再进行，由于预测风险带来的库存就可 以减少或消除。
延迟战略


有两种延迟的战略：生产延迟(或形态延迟)和 物流延迟(或时间延迟)。 生产延迟集中于产品，在物流系统中移动无差 别部件并根据客户在发送时间前的特殊要求修 改。物流延迟集中时间，在中央地区储存不同 产品，当收到客户订单时做出快速反应。
牛鞭效应 Bullwhip Effect
Q3 Q2 Q1 D
订货 制 造 者 批 发 商
订货 销 售 商
订货 零 售 商
商品
商品
商品
–VAR(D) < VAR(Q1) < VAR(Q2) < VAR(Q3) –VAR(Q1)/VAR(D)>1, VAR(Q2)/VAR(Q1)>1, VAR(Q3)/VAR(Q2)>1
安全库存=1.96*35*1.41=97
总安全库存= 9•97=873 九个仓库需求=100*9+873 =1773
若只有一个超级仓库μ=450/周,标准差σ= 3•35/周
=105/周 97.5% 服务水平,超级仓库安全库存= 1.96•105•1.41=291 超级仓库需求=100*9+291=1191
集中库存/风险共担 Centralized Inventory/Risk Pooling

20 商店 (5/配送中心) 服务水平: 97.5% 商店需求=50±35 补货周期 =1周

每个配送中心需求 =5•50±SQRT(5)•35 =250±78 中央配送中心需求 =20•50±SQRT(20)•35 =1,000±156 所有商店总需求=20•(50+1.96•35) =2,372 所有配送中心需求=4•(250+1.96•78) =1,612 中央配送中心需求=1,000+1.96•156 =1,306
供应链中的不确定性管理 Management of Uncertainty in SC
提纲Outline
预测/Forecasting
管理不确定/Managing uncertainty 集中库存、风险共担/Centralized
Inventory, Risk Pooling 延迟战略/Postponement Strategy 牛鞭效应/Bullwhip Effect
装配式生产 Configuration to Order

最近几年，生产方式又朝向 CTO 所谓CTO，是将装配零组件视同最终项目进行 库存，收到客户订单后，再依订单进行最终装 配

如此一来，不但可以快速响应顾客多样少量的需求， 同时也比 BTO 的时程更加缩短 不过，完善的零组件库存管理与必须事先预测与规 划该备哪些零部件，都是考验公司实力的重要关键
按照需求染色 平均需求 = 3,200 标准偏差 = 800 成本 = $21
订货量 = 931/颜色
总订货量= 3,724 期望利润 = $12,301 /颜色 总期望利润 = $49,230 卖2,790;未卖934
处理 = $5
总订货量 = 3,286 总期望利润 = $53,327

CTO 所要争取的，是更快速的响应效率

牛鞭效应 Bullwhip Effect

牛鞭效应
指需求信息在从最终客户开始沿着供应链向零售 商、分销商、制造商乃至原料供应商的传递过程 中出现了逐级放大的现象，即上游节点的需求的 波动程度大于下游节点需求的波动程度。

结果：

在整个供应链中有大量库存 上级的库存大于下级的库存
i 1
n
标准差 V ( X )
v( xi ) n 2 n
i 1
n
集中库存/风险共担 Centralized Inventory/Risk Pooling
假设一个区域有九个仓库
每个仓库卖μ=50个产品/周,标准差σ=35/周
Lead time =2 周 97.5% 服务水平
29
33
37
41
时间
时间
批发商对制造商的订单
1000 900 800 700
1000 900 800 700
制造商对供应商的订单
批发商订单
600 500 400 300 200 100 0
制造商订单
600 500 400 300 200 100 0
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17
21
25
29
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41
1
5
9
1
5
9
13
17
集中库存/风险共担 Centralized Inventory/Risk Pooling
原理
xi ( i 1,...,n )独立服从正态分布 N (u, )
n X xi 均值 E ( X ) E xi nu i 1 i1
n
方差 V ( X ) V ( xi ) n 2
与历史无关/irrelevant history
牛鞭效应/bullwhip effect 股票市场 天气预报
对初值敏感性的认识


“缺掉一枚钉， 坏了一支蹄铁； 缺少一支蹄铁， 跌翻了一匹马； 翻了一匹马， 死了一个骑马的勇士； 死了这位骑马勇士，失去这场战争的胜利； 失去了这个胜利， 亡掉了这一帝国! ” — 乔治· 赫伯特 长期的天气预报是不可能气候对初始值的敏感 性现象称为“蝴蝶效应”，“差之毫厘，失之 千里”。
牛鞭效应的成因 Critical Causes of Bullwhip Effect
需求预测
用下一级的定单量来预测需求 提前期 提前期越长，订货量越大 批量订货 订货量呈集中的大单 价格波动 促销使零售商在低价时大量订购，加剧牛鞭效应 定单膨胀 零售商倾向在缺货期扩大订货量
减小牛鞭效应的策略 Elimination Strategies of BE
less accurate




别人知道情况/In many
cases somebody else knows what is goiecast range – use flexible contracts to go up/down 集中预测/Aggregate the forecast-Centralized Inventory-集中库存 缩短预测周期/Shorten forecasting horizonspostponement/延迟 合作/Collaborate