【教学课件】第九章供应链的集成.ppt

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1、第九章 供应链的集成,2,3,集成化供应链管理是围绕核心企业,通过对信息流、知识流、物流、资金流的控制,从采购原材料开始,制成中间产品以及最终产品,最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商、直至最终用户连成一个整体的功能网链结构模式。,4,本章要点供应链合作伙伴关系供应链业务流程重组供应链环境下的战略采购供应链环境下的企业计划,5,第一节 供应链合作伙伴关系,企业关系的演变过程,6,供应链合作伙伴关系定义供应链合作伙伴关系(Supply Chain Partnership,SCP)是一种企业之间的联盟关系,是供应商与制造商为了实现某个特定的目标,在一定时期内共享信息

2、、共担风险、共同获利的协作关系。,7,具体体现(1)让供应商了解企业的生产过程和生产能力,知道企业需要产品或原材料的期限、质量和数量;(2)企业向供应商提供自己的经营计划、经营策略及其相应的措施,使供应商明确企业的要求和目标;(3)企业和供应商要明确双方的责任,并各自向对方负责,使双方明确共同的利益所在,并为此而团结一致,以达到双赢的目的。,8,建立供应链合作伙伴关系的意义制造商降低合同成本;实现数量折扣;提高产品质量和降低库存水平;改善时间管理;缩短交货提前期和提高交货可靠性;提高面向工艺的企业规划;更好的产品设计和对产品变化更快的反应速度;强化数据信息的获取和管理控制,9,供应商保证稳定的

3、市场需求;对用户需求更好地了解/理解;提高运作质量;提高零部件生产质量;降低生产成本;提高反应速度和柔性;获得更高的利润。,10,双方改善相互之间的交流;实现共同的期望和目标;共担风险和共享利益;共同参与产品和工艺开发,实现相互间的工艺集成、技术和物理集成;降低投机思想和投机几率;增强解决矛盾冲突的能力;减少管理成本;订单、生产、运输上实现规模效益以降低成本;提高资产利用率,减少外在因素的影响及其造成的风险。,11,建立供应链合作伙伴关系的影响因素外部因素内部因素,12,1、外部环境的完善程度2、外部竞争的激烈程度,13,1、企业文化间的差异性2、相互依赖程度3、信息沟通的有效性4、利益分配的

4、合理性5、供应链中各合作方的目标一致性6、信任关系的培养7、供应链成员间的竞争和合作程度,14,供应链合作伙伴关系的类型,15,不同类型合作伙伴关系的特点,16,建立合作伙伴关系的步骤,17,供应链合作伙伴的评价指标体系评价方法,18,建立指标体系的原则(1)系统全面性原则。(2)简明科学性原则。(3)稳定可比性原则。(4)灵活可操作性原则。(5)动态性原则。,19,供应链合作伙伴评价指标体系,20,供应链合作伙伴评价方法,采购成本比较法ABC成本法(Activity-Based Costing)层次分析法人工神经网络法数据包络分析方法TOPSIS方法,直观判断法招标法协商解决法,21,直观判

5、断法直观判断法是根据征询和调查所得的资料并结合个人的分析判断,对合作伙伴进行分析、对比评价。优点:直观、简单易行 缺点:主观性太强,选择的结果不太具有科学性 适用范围:一般合作伙伴的选择,如辅助材料供应商,22,招标法 由企业提出招标条件,由招标合作伙伴进行竞标,然后由企业决标,与提出最有利条件的合作伙伴签订合同或协议。优点:竞争性强,选择范围广缺点:手续较繁杂,操作时间长,定购机动性差。适用范围:供应/需求量大且竞争十分激烈的合作伙伴的选择,23,协商解决法由企业先选出若干供应条件较为有利的备选合作伙伴,再分别同他们进行协商后形成正式合作伙伴关系。优点:供应质量、时间和售后服务等方面有保障

6、缺点:选择范围有限,不一定能找到合理的价格和供应条件的最有利的供应来源。适用范围:采购时间紧、投标单位少、竞争程度小,供方物资规格和技术条件复杂,24,采购成本比较通过计算分析针对各个不同合作伙伴的采购成本(包括售价、采购费用、运输费用等各项支出的总和),选择采购成本较低的合作伙伴。优点:定量计算,简单易行缺点:仅考虑成本,局限性大适用范围:其他条件,如质量和交货期都满足的条件供应商的选择,25,ABC成本法通过计算合作伙伴的总成本来选择成本最小的合作伙伴。其中,Si为第i个合作伙伴的成本值;pi为第i个合作伙伴的单位销售价格;pmin为合作伙伴中单位销售价格的最小值;q为采购量;cj为因企业

7、采购相关活动导致的成本因子j的单位成本;Dij为因合作伙伴i导致的在采购企业内部的成本因子j的单位成本。,26,层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)通过对多准则决策问题构造层次结构模型,在每一层次上将决策者的主观判断进行数量化,然后进行逐层加权处理,最后得到各备选方案相对于总目标的权重,从而实现多准则(目标)下对备选方案的排序。优点:思路清晰、方法简单、适用面广、便于推广应用。缺点:存在一定的主观性,并且当指标太多时判断矩阵很难满足一致性。,27,例:假设某企业采用四个指标:价格、质量、服务和交货期来评价供应商,候选供应商有四个:S1,S2,S3和S4。问

8、题的层次结构模型,如下图所示:,28,选择最佳的供应商,价格,质量,服务,交货,目标层,指标层,S1,S4,S3,S2,方案层,29,步骤构建判断矩阵计算指标权重单指标排序供应商总排序,30,构建判断矩阵(通常采用1-9标度法),31,表9-3指标相对重要性判断矩阵,32,表9-4指标权重计算,33,表9-5供应商单指标排序,34,35,36,人工神经网络方法人工神经网络(Artificial Neural Network 简称ANN)是20世纪80年代后期迅速发展的一门新兴学科,ANN可以模拟人脑的某些智能行为,具有自学习、自适应和非线性动态处理等特性。优点:评价模型更加接近于人类思维模式。

9、评价过程中可再现评价专家的经验、知识和直觉思维,实现了定性分析与定量分析的有效结合,也可以较好地保证合作伙伴综合评价结果的客观性。缺点:学习过程收敛速度慢,难以获得全局最优解。B-P算法难以解决供应商选择评价中的大量指标问题,同时也很难达到较高的精度。,37,处理流程,用 户,评价值输入模块(数据初始化),人工神经网络模块,人机接口,基于人工神经网络的合作伙伴综合评价选择流程结构模型,38,评价输入模块,39,BP网络模块,40,数据包络分析数据包络分析(DEA)方法是1978年由A.Chames等提出的从投入产出的角度评价决策单元相对有效性的一种系统评价方法。优点:不需要预先给定指标的权重,

10、使结果的主观性大大降低,并且该方法是从投入产出的角度对供应商进行评价。缺点:当决策单元个数比较少,而选取的指标比较多时,会得到有较多相对有效决策单元。如果得到这样的结果,则还需要应用一些DEA模型作进一步评价,或者是应用其他的方法作进一步的评价。,41,现有n个合作伙伴,每个合作伙伴都有m种类型的输入和s种类型的输出,即,vi为第i种类型输入指标的权重,ur为第r种类型输出指标的权重,42,评价第j0个备选合作伙伴相对有效性的CCR模型为:,这里,为,矩阵,为,矩阵,为闭凸锥,且,43,评价第j0个备选合作伙伴的考虑决策者偏好的C2WH模型为:,44,例:某机器制造商在采购某种零件时,需要对多

11、个供应商进行评价,参与竞争的供应商的数据与应用DEA模型得出的计算结果如课本表9-7的2-5列所示。假设考虑到实际情况,决策者认为购货总额比迟到的供货量更重要,而合格的零件数量比供货历史更重要,此时可以在模型中选择,45,注:常用的DEA模型本质上都是线性规划模型,所以可以直接用求解线性规划的软件进行计算。如Lindo,Excel,Mathematics等。,46,TOPSIS方法TOPSIS 是一种简单而合乎逻辑的多因素选优方法。TOPSIS 方法的基本思想是:确定一个实际不存在的最佳方案和最差方案,然后计算现实中的每个方案距离最佳方案和最差方案的距离,最后利用理想解的相对接近度作为综合评估

12、的标准。优点:既考虑效益型指标也考虑非效益型指标,简单易行缺点:需要确定指标权重,会带来一些主观性。,47,例:设有m个合作伙伴,n个评价指标,表示第i个合作伙伴相对于第j个指标的评价值。则备选合作伙伴的指标评价矩阵为:,48,用TOPSIS方法评价步骤如下:(1)将矩阵A中的元素进行归一化处理得到规范决策矩阵B,,其中,49,(2)给出指标的权重,通常可以用AHP法确定。(3)得到合作伙伴的指标加权评价值矩阵:,(4)确定最佳合作伙伴和最差合作伙伴,其中 是表示效益的指标的集合,是表示成本指标的集合。,50,(5)计算每一个合作伙伴和最佳合作伙伴及最差合作伙伴的欧氏距离:(6)计算每一个合作

13、伙伴的TOPSIS评价值Yi,并根据评价值对合作伙伴进行排序选优。,51,第二节 供应链环境下的业务流程重组,业务流程重组的概念业务流程重组即是对企业业务处理的核心过程从根本上进行重新思考和彻底的重新设计,使企业的多项关键性能,如成本、质量、服务及速度同时获得显著的改善,从而满足当今不同顾客对质量、速度、服务的需要,使企业能最大限度地适应以顾客、竞争和变化为特征的现代企业经营环境。,52,业务流程重组的核心内容(1)根本性再思考(2)彻底性再设计(3)业务的流程性(4)显著性改善,53,供应链环境下企业业务流程的主要特征1、制造商与供应商之间业务流程的变化2、企业内部业务流程的变化3、支持业务

14、流程技术手段的变化,54,供应链环境下业务流程重组的原则 1、以客户为中心 2、重流程,不重企业、部门和职能 3、“突破性”重组与“连续性”改进相结合 4、共同改善和整体优化,55,供应链环境下业务流程重组的过程,56,第三节 供应链环境下的企业计划,供应链集成计划与ERPERP系统中的传统物料需求计划(MRP)只限于生产和采购领域,它是一个运作层面的连续计划系统。供应链集成计划是涵盖整个供应链的计划系统,是基于多组织的协调性计划。,57,同步化供应链集成计划的特点1、具有纵向和横向的信息集成过程纵向:供应链由下游向上游的信息集成横向:生产相同或类似产品的企业之间的信息共享。2、增强了能力平衡

15、在生产计划中的作用3、计划的循环过程突破了企业的限制,58,同步化供应链集成计划的实施 建立起不同的供应链系统之间的有效通信标准,使信息交流和协作规范化、标准化;建立起协调机制和冲突管理服务;建立起代理之间透明的合作机制;,59,供应链SCOR模型SCOR是第一个标准的供应链流程参考模型,其基本思路是将业务流程重组、标杆管理及最佳业务分析集成为多功能一体化的模型结构,是供应链的诊断工具,它涵盖了所有行业。,60,SCOR模型结构框架(1)管理流程的标准化描述;(2)标准流程间的关系框架;(3)流程绩效评估的标准;(4)创造最优绩效的管理实践;(5)对于特征和功能的标准化整合。,61,SCOR模

16、型的层次结构第一层 流程类型包括五个基本流程:计划、采购、制造、配送和退货流程。第二层 配置层在SCOR6.0中,配置层由30个核心流程组成。企业可选用该层中定义的标准流程单元构建自己的供应链。每一种流程都属于计划、执行和支持三种类别之一。第三层 流程分解层SCOR模型的第三层给出第二层每个流程分类中流程元素的细节,为企业提供成功计划和设定其改进供应链的目标所需的信息。,62,供应链SCOR模型流程图,63,SCOR模型的三个层面,64,SCOR模型的供应链度量指标,SCOR模型第一层的衡量指标,65,SCOR模型第二层的测评指标以“:供应链指标”为例,66,SCOR模型的实施(1)分析竞争基

17、础(2)构造供应链结构(3)对绩效水平、实际运作和系统进行统筹安排(4)实施供应链流程和系统的管理,67,高级计划系统(APS)APS是指供应链中核心企业通过将链中所有节点企业看成一个整体,对整个供应链的多种业务进行统一规划。用覆盖整个供应链的决策系统代替缺乏柔性的企业局部决策系统,对供应链内的物流和信息流进行计划、协调及控制,制定出包括采购、生产、库存和分销等的一体化同步计划,共同应对市场需求的不确定性和多样性,最终达到整个供应链绩效及各成员企业自身收益同步最优的目标。,68,APS的优点(1)关注整个供应链网络,同时提出各环节运作计划,涵盖了诸如采购、生产、库存、运输及销售等业务协调问题;

18、(2)采用基于约束理论(TOC)的能力约束计划。充分考虑物料、生产能力、运输能力等各种约束对协调计划制定的影响;(3)实现各种信息在整个供应链上的集成和共享。制定APS计划的基础信息是不同信息源的信息集成,包括了供应商、制造商、分销商、零售商甚至客户的各种资源和能力等信息。(4)实现层级式的计划。由于整个供应链的最优规划既不可能在单一层级的系统中同时进行所有的规划任务,也不可能顺序进行各项规划任务。层级计划既有可操作性,又能兼顾各项规划任务之间的相互联系。,69,APS的计划层次结构(1)战略层战略层计划也称长期运作计划,计划时段通常为几年,它制定了未来企业/供应链开发所必要的框架,如供应链网

19、络结构优化、产品结构和产能配置等问题。(2)战术层战术层也称中期运作计划,计划时段为几个月,主要解决供应链中物流、资金、资源的总体平衡和协调配置问题,如供应链集成计划和需求计划等模块;(3)操作层操作层也称短期运作计划,计划时段为几周或几天,主要解决上层运作计划的具体执行,如生产计划、运输计划、采购计划、库存计划等。,70,71,APS中使用的优化方法(1)启发式算法 启发式算法包含了一套规则,这些规则根据工作经验制定。它在问题的求解过程中,模拟人类的思考习惯,在众多的可行方案中进行反复试验,最后搜索出一个可以接受的可行解,但是在大多数情况下这个解并非最优解,只是满意解。(2)仿真模型 仿真模

20、型主要应用于当所建立的模型中包含随机的数学关系时的情况。仿真模型是对所建立的模型进行抽样试验的技术。它将一定的网络结构表示为仿真模型,然后提供与问题求解相关的成本、能力等数据,对不同的设计参数进行反复多次的试验,借以生成有助于比较不同设计方案的统计数据。,72,(3)优化算法优化算法通过精确的数学过程来评价各种可选方案,且能保证得到针对该问题的数学最优解或次优解,运筹学模型和概率搜索算法都属于这一类。具体主要包括:线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划、混合整数规划、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。(4)专家系统专家系统是一种具有人工智能的计算机程序,能够利用专家的知识和求解的逻辑推理方法以专家的水平和角度对所建立的问题模型进行求解。将相关的知识和见解融入建立的模型和专家系统中,比单独使用仿真技术、启发式算法或优化算法更加实用。在开发专家系统时遇到的最大困难是指定专家、确定知识库和获得专家们的相关知识。,

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