http___logistics.bafree.net_hr_supply-chain-logistics-best-practices-are-you-keeping-up__1.xml
1.1 2.1 2.2 3.1 4.1 5.1 5.2 5.3 6.1 6.2 6.3 6.4 7.1 8.1 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 9.10 9.11 9.12 10.1 11.1 12.1 12.2 12.3 13.1 14.1 15.1 15.2 16.1 16.2 16.3 17.1 18.1 19.1 19.2 20.1 21.1 21.2 21.3 22.1 22.2 23.1 24.1 25.1 26.1 26.2 26.3 27.1 28.1 29.1 29.2 29.3 30.1 30.2 30.3 30.4 30.5 31.1 32.1 33.1 34.1 34.2 34.3 34.4 34.5 35.1 35.2 35.3 36.1 37.1 38.1 38.2 38.3 39.1 39.2 39.3 39.4 40.1 40.2 40.3 40.4 40.5 40.6 41.1 41.2 41.3 42.1 43.1 43.2 43.3 44.1 45.1 46.1 47.1 48.1 49.1 50.1
Supply Chain & Logistics Best Practices – are You Keeping Up? We are told that the constant increase in computer processing power (one version of Moore’s Law states that computing power/dollar doubles every 2 years) is changing the way the world, and supply chains, operate. This article looks at some of the ways the Internet and other computer enabled technologies have created ‘best practices’. The question for you is whether or not you are keeping up! Forecasting and Demand Management Many companies need to forecast customer demand because their lead-time to supply is longer than their customers will typically wait for products. The most common method is to forecast at some aggregate level (product family or geography) and then figure out what to send to each store or regional warehouse by essentially making another forecast; such as demand this year will be in the same proportions as last year. This is done because it is, ‘impossible’, to generate and review a forecast for potentially millions of item/location combinations. Best practice is to let a machine make a statistical forecast for each item in each location and then aggregate this demand for management review and adjustment (by product family or geography). The forecast adjustment can be applied automatically to each item / location in the proportions based on the original forecasts. This practice can be enhanced by so called ‘tournament’ forecasting where the computer program tries out a whole range of possible forecast models and picks the best model on the basis of the lowest, unbiased forecast error. The tournament is re-run every time the underlying demand data is updated (typically weekly or monthly). If you are not using item/location tournament forecasting, you are not keeping up. Inventory Optimization A very common method of managing inventories is to apply a policy or rule, typically based on some segmentation analysis (e.g. ABC), to hold a certain number of weeks of historical average demand – for example, 4 weeks of cycle stock and 2 weeks of safety stock. Unfortunately, rules-based approaches tend to be ‘one size fits’ all. This means, by definition, that the rule will deliver the right amount of inventory for some items, too much inventory for other items and too little inventory to meet service levels for other items. As a result, we get inventory imbalances that result it excessive inventory costs, impeded cash flow and poor and/or inconsistent service levels all at the same time. In addition, rules-based approaches are only sensitive to changes in demand. So what, you ask? Well, this means they’re relatively static and not linked to other important factors, such as service level and forecast accuracy. For example, if you want to increase your service levels, you have to estimate (i.e. best guess) what change in your inventory rules will deliver this. If you invest in a forecasting system and improve your forecast accuracy, a ‘weeks supply’ approach won’t reward you with reduced safety stocks. Here again, you have to figure out what the impact is and change the rule yourself. This gets particularly difficult when you have a significant number of items and stocking locations. Fancy doing this for 10,000 products every week! But there is a solution. Best Practice is to have a service level goal for demand satisfaction off the shelf and then calculate the necessary inventory parameters (i.e. order quantities and safety stocks), taking into account all the relevant variables: Now, if we increase our service levels, our inventory parameters for all items adjust automatically because there is a direct link – and our customers are happy because we’re servicing them consistently to target. If we improve our forecast accuracy, our investment in safety stock will be adjusted accordingly, and we’re rewarded with better inventory turns and case flow. The result is the right mix of inventory for each and every time in every location, and the benefits are achieving ‘best in class’ inventory turn rates and customer service levels at the same time. If you are using rules based approaches to manage inventory, you are not keeping up. Optimisation – Schedules/ rosters / work assignments The spreadsheet is the most common tool applied to the problem of resource scheduling, be it school class rooms, warehouse order picking, operating theatres, factories, television studios, airports or delivery trucks. The planner in all these businesses is trying to find an optimal solution, but will generally settle for the first ‘satisficing’ solution they encounter based on some internal heuristic of what constitutes a good roster, schedule, route or assignment. Best Practice is to apply computer algorithms to solving the problem and generate an optimal or near optimal solution. Recent advances in both computing power and applied mathematics have made extremely large problems amenable to direct computation as well as lowering the threshold where such methods become economically viable for smaller organisations. Computer algorithms can often throw up options a human planner would never consider and produce solutions that fair, unbiased, more profitable and quicker to produce. If you employ more than one dedicated planner, who is doing it all ‘by hand’ in a spreadsheet, you are not keeping up. Spare Parts for Capital Intensive Industries Keeping capital intensive equipment operating is key to delivering profitability in industries such as mining, power generation, electronic networks and commercial airlines. Various maintenance philosophies can be applied to keep the down-time to a minimum involving scheduled pre-emptive replacement, condition monitoring or waiting for a breakdown and then responding rapidly. Determining the spare parts to be held to support a rapid return to service (assuming an on condition or on break-down methodology where component removal events are randomly distributed) is a ‘black art’ in most industries, and often left to the plant maintenance engineer and advice from the equipment supplier, who may have an interest in selling spares. Best practice, as often seen in military aviation or NASA, is data intensive since records must be kept of each component failure or removal to provide the basis of a sparing analysis. This kind of record keeping is mandatory in civil aviation but is increasingly found in modern computer based maintenance management systems applied to production plants or data networks. Other factors, such as Essentiality (related to redundancy and failure modes in the machine design), item cost, cost of down-time, failure rates (often expressed as the mean time between failures) and total repair cycle time (if the component can be repaired and returned to the serviceable spares pool) can be combined in a marginal analysis of each incremental spare part/location combination. The resulting cumulative inventory investment curve represents an ‘efficient frontier’ – a line of optimal spare part inventories that deliver maximum service levels (availability) for the system. Such an analysis can tell you the first, best spare component to buy (and where to put it in a network) to improve the ‘native’ system availability, and then the second, and third spare, until the spares budget is exhausted. The traditional item by item analytical approach, where only the failure rate, repair time and gut feel are considered, delivers an unrepeatable, biased, sub-optimal spares package for a given budget. If you operate capital intensive equipment and do not use system based, marginal spares analysis, you are not keeping up. Supply Chain Financing Many companies have optimised their supply chain networks and inventory deployments, adopted lean manufacturing and streamlined their product development cycles. The final frontier for these leading companies is supply chain financial engineering. Buyers and suppliers are traditionally in conflict as each seeks to optimise their payment terms – buyers try to extend terms and suppliers trying to reduce the time between invoice and payment to match their inventory turn. Best practice lies in a lender, usually with a relationship with the buyer, to leverage the arbitrage between the cost of debt to the buying firm and the cost of debt to (typically) the smaller supplier. Payables financing removes the conflict by allowing the supplier to extend terms (say 90 days instead of 60), with the buyer company’s lender funding the invoice as early as the day of issue. In common with traditional factoring or invoice discounting arrangements, the supplier receives a percentage of the due payment up front. However, with a supplier finance approach, the process is initiated by the buyer through its own bank and, thanks to the buyer’s stronger credit rating, the terms are likely to be more favourable than the terms on offer to the supplier through a local bank. This can be structured as non-recourse funds by banks that are experienced in these reverse factoring solutions. The lender’s exposure is to the buying company, even though the seller receives the advance payment. The lender can achieve a margin which is higher than its normal return achieved on money loaned to the buyer, but below the cost of funds to the seller, since it is lending against the credit profile of the buyer. The seller benefits from a shorter cash to cash cycle and may be able to pass some of this benefit on to the buyer as a lower price. The buyer benefits from the positive cash flow effect and the potentially lower price – improving profitability, key ratios and growth opportunities. The lender increases its volume of business, improves the margin obtainable on the buyer risk and strengthens the relationship with the buyer. The key to making such a system viable is process automation and real-time visibility of invoice data enabling all parties to track each invoice, its advance payment and final settlement – reducing risk and cost for the three participants. If you are a large buyer of goods or services, and are not using automated supply chain financing, you are not keeping up. Optimal Supply Chain Network Design When one company takes over another, everyone talks about ‘synergy benefits’ and ‘economies of scale’, which may be true in terms of market share and product portfolios, but they can be slow and difficult to achieve in the supply chains. The integrator usually starts with at least two of everything – warehouse networks, transport and supply contracts, information systems and organisational cultures. The usual approach is to attempt to ‘cherry pick’ whatever appears best (or cheapest) at the time without necessarily understanding the impact on supply chain risks, inventory levels or customer service. Even without a merger situation, understanding what the growth path should be, at a strategic level for manufacturing and distribution capacity at home and abroad is often painfully reactive. Roughly 80% of the cost of a supply chain is fixed at the design stage – the rest are just rate negotiations. Best Practice is to use integrated graphical and mathematical models to design the supply chain at the strategic level. The graphical network maps, usually linked to geographic data (such as road network time/distance matrices), allow the non-mathematically inclined to visualise the existing or proposed network. The optimisation solvers attached to the model allow billions of combinations of facility locations, transport links, capacities, inventories and customer allocations to tested and a cost or profit optimal solution defined. If you are not using mathematical optimisation for strategic network design, you are not keeping up. Sales and Operations Planning Some businesses behave as if the ‘good old days’ are still with us. They either have plenty of idle capacity that they can flex to meet any customer demand or are comfortable holding plenty of inventory somewhere in the supply chain – and their shareholders are probably unhappy. These businesses often pay a bonus to a salesman who can sell above budget, but cane an operations manager who cannot keep the pipeline full. To these businesses the budget is a once a year guess at the future (last year plus 5%) and tracking is based on hindsight – what happened last month and where we are year to date. Sales has three sets of numbers – budget, actual and what might have been if Operations had delivered. Operations has the budget and what was planned, as well as what needed to be pushed into the schedule to accommodate ‘urgent’ orders, expedited raw materials and the new customer that just popped up. Accounting has the budget, variances to budget and straight line revenue forecasts. Best Practice is to run the business using Sales and Operations Planning, on one set of numbers, driven from a forecast for every item sold. On a monthly cycle, forecasts of future demand are run for the coming 18 months, adjusted with market intelligence and new product forecasts and locked as the official Demand Plan for all purposes. This Demand drives the Operations plan – sourcing, capacity planning, labour and materials planning, stock levels and deployment at a rough cut level. The approved Supply Plan then feeds a forward view of costs and revenues that is approved by the CEO and measured against the budget. The budget is effectively the S&OP Plan at the start of the financial year. Top down adjustments imposed by ‘head office’ need to be reflected in the real plans with real actions attached. Sales is measured and rewarded on the accuracy of the Demand Plan. Operations is held accountable for executing the agreed Supply Plan. The business has an agreed basis for long-term and near term planning and unit costs go down since operations gets a forward view to optimise capacity. If you’re not running your business on one set of numbers, not using integrated Sales and Operations Planning, you are not keeping up. Article written by Alan Denton, Senior Manager at GRA. GRA are Australian supply chain consultants and specialise in demand and inventory optimisation. www.gra.net.au Alan Denton is a Senior Manager at GRA www.gra.net.au Incoming search terms: - Powered by Article Dashboard accurate futures forecasting software - Powered by Article Dashboard budgeting and forecasting software - Powered by Article Dashboard supply forecasting software - Powered by Article Dashboard regional level application software - Powered by Article Dashboard forecasting software
1.1 2.1 2.2 3.1 4.1 5.1 5.2 5.3 6.1 6.2 6.3 6.4 7.1 8.1 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 9.10 9.11 9.12 9.13 10.1 11.1 12.1 12.2 12.3 13.1 14.1 15.1 15.2 16.1 16.2 16.3 17.1 18.1 19.1 19.2 20.1 21.1 21.2 21.3 22.1 22.2 23.1 24.1 25.1 26.1 26.2 26.3 27.1 28.1 29.1 29.2 29.3 30.1 30.2 30.3 30.4 30.5 31.1 32.1 33.1 34.1 34.2 34.3 34.4 34.5 35.1 35.2 35.3 36.1 37.1 38.1 38.2 38.3 39.1 39.2 39.3 39.4 40.1 40.2 40.3 40.4 40.5 40.6 41.1 41.2 41.3 42.1 43.1 43.2 44.1 45.1 46.1 47.1 48.1 49.1 50.1
Supply Chain & Logistika Best Practices - Jeste li Imajući Gore? Mi smo rekli da stalno povećanje procesorske snage računala (jedna od verzija Mooreov zakon kaže da računalnu snagu / dolar udvostručuje svakih 2 godine) mijenja način na koji svijet, a lanci opskrbe, raditi. Ovaj članak izgleda na neki od načina na Internet i druge računalne tehnologije omogućene su stvorili "najbolja praksa". Pitanje za vas je da li ili ne ste ukorak! Predviđanje i potražnje za upravljanje Mnoge tvrtke trebaju predvidjeti zahtjeve kupaca jer je njihov glavni vremena za opskrbu ima više od njihovi klijenti obično će čekati proizvoda. Najčešći metoda je predvidjeti na nekoj agregatnoj razini (obitelj proizvoda ili geografija), a zatim shvatiti što poslati za svaku trgovinu ili skladište regionalne je bitno što drugi prognozu, kao što je zahtjev će ova godina biti u istim omjerima kao i prošle godine . To je učinjeno jer je 'nemoguće', za generiranje i pregled prognozu za potencijalno milijune stavki / mjesto kombinacijama. Najbolja praksa je da se neka stroj napraviti statističku prognozu za svaku stavku u svakom mjestu, a zatim objediniti ovaj zahtjev za preispitivanje upravljanja i prilagodbe (po obitelji proizvoda ili zemljopisa). Prognoza podešavanje se može automatski primijeniti na svaku stavku i lokalizacija u omjerima na temelju izvornih prognoze. Ova praksa se može povećati tako zove 'turnira kontakta predviđanja gdje je računalni program pokušava se čitav niz mogućih predviđanja modela i motika najbolji model na temelju najniže, nepristranu prognoza pogreške. Turnir se ponovno pokrenuti svaki put temeljne potražnje podaci ažurirani (obično jednom tjedno ili mjesečno). Ako ne koristite predmet / mjesto turnir predviđanja, ne drže gore. Popis Optimizacija Vrlo čest način upravljanja zalihama je primijeniti pravilo ili pravilo, obično na temelju nekih segmentacije analize (npr. ABC), održati određeni broj tjedana povijesne prosječne potražnje - npr. 4 tjedna ciklusa zaliha i 2 tjedana sigurnost zaliha. Nažalost, pravila-based pristupi imaju tendenciju da se "jedna veličina paše 'sve. To znači, po definiciji, to pravilo će isporučiti dovoljnu količinu inventara za pojedine stavke, previše inventara za druge stvari i premalo inventara kako bi se zadovoljile razine usluge i za druge stvari. Kao rezultat toga, dobili smo inventara neuravnoteženosti da rezultat toga prekomjernih zaliha troškove, spriječile novčani tok i siromašne i / ili nedosljedno razinu usluga sve u isto vrijeme. Osim toga, pravila-based pristupi samo su osjetljive na promjene u potražnji. Pa što, pitate? Pa, to znači da ste relativno statična i nije povezana s drugim važnim čimbenicima, kao što su razini usluge i prognoza točnost. Na primjer, ako želite povećati svoje razine usluga, morate procijeniti (tj. najbolji pogodak) što promijeniti u svoj inventar pravila će se to postiglo. Ako ste uložiti u prognostičke sustava i poboljšati svoje točnosti prognoza, neke 'tjedna ponuda "pristup ne će vas nagraditi sa smanjenim sigurnosnim dionica. Ovdje ponovno, morate shvatiti što je učinak i promjenu vladavine sami. Ovaj dobiva posebno teško kada imate značajan broj predmeta i čarape mjestima. Fancy to za 10.000 proizvoda svaki tjedan! No, postoji rješenje. Najbolja praksa je da se cilj o razini usluge za potražnje zadovoljstvo off polici i zatim izračunati potrebne parametre zaliha (tj. količine naloga i sigurnosne zalihe), uzimajući u obzir sve relevantne varijable: Sada, ako povećamo naše usluge, naše razine zaliha parametara za sve stavke automatski prilagoditi, jer postoji izravna veza - i naši klijenti su zadovoljni, jer smo ih servisiranje dosljedno cilja. Ako smo poboljšati našu prognoza točnost, naša ulaganja u sigurnosne zalihe će se prilagoditi u skladu s tim, a mi smo nagrađeni s boljim zaliha zavoja i tijeka predmeta. Rezultat je pravi omjer zaliha za svaki i svaki put u svakom mjestu, a prednosti su postizanje 'najbolji u klase' stopa zaliha opet i razina usluga korisnicima u isto vrijeme. Ako koristite pravila temeljenih pristupa za upravljanje inventarom, ne drže gore. Optimizacija - Raspored / rosters / radne zadatke Tablica je najčešći alat primijeniti na problem rasporeda resursa, bilo da škola klasa sobe, skladište bi branje, operacijskim dvoranama, tvornice, TV studio, zračne luke ili isporuke kamiona. Planer u svim tim tvrtkama pokušava naći optimalno rješenje, ali će se uglavnom radilo o prvom 'satisficing' rješenje se susreću na temelju neke unutarnje heurističkim što predstavlja dobar roster, planiranje rute ili namjenu. Najbolja praksa je primijeniti računalne algoritme za rješavanje problema i stvaranje optimalnog ili blizu optimalnog rješenja. Nedavni napredak u oba računalne snage i primijenjene matematike su napravili iznimno velike probleme podvrgnuti izravnoj računanja, kao i snižavanje praga gdje se takve metode postaju ekonomski održiv za manje organizacije. Računalni algoritmi često može baciti mogućnosti ljudskog planer nikada neće uzeti u obzir i proizvesti rješenja koja pošteno, nepristrano, više isplativo i brže proizvesti. Ako zapošljavaju više od jednog posvećena planer, koji se to radi sve 'rukom' u proračunskoj tablici, ne drže gore. Rezervni dijelovi za kapitalno intenzivne industrije Imajući kapitalom intenzivnog oprema koja radi je ključ za isporuku profitabilnost u industrijama poput rudarstva, power generacije, elektroničkih mreža i komercijalnih Airlines. Različiti održavanje filozofije može se primijeniti kako bi dolje vrijeme na minimum koji uključuje planirani preventivni zamjena, praćenje stanja na čekanju ili za slom i onda reagirati brzo. Određivanje rezervnih dijelova će se održati kako bi podržao brzi povratak na uslugu (uz pretpostavku pod uvjetom ili na break-dolje metodologiji gdje dojelova za uklanjanje događanja nasumce distribuiraju) je 'crna umjetnost' u većini industrije, i često prepušta održavanje postrojenja inženjer i savjet od isporučitelja opreme, koji mogu imati interes u prodaji rezervnih dijelova. Najbolja praksa, kao što se često vidi u vojnom zrakoplovstvu ili NASA, je podatak intenzivno od evidencija mora se čuvati svakog komponenta u kvaru ili uklanjanje pružiti temelju analize umjeren. Ova vrsta vođenja evidencija obvezno je u civilnom zrakoplovstvu, ali se sve naći u modernim računalnim održavanja na temelju sustava za upravljanje primjenjuju u proizvodnim pogonima ili podatkovnih mreža. Ostali faktori, kao što su bitnost (odnose se na otpremnine i neuspjeh načina rada u stroju dizajna) točke troškova, troškova down-vremena, neuspjeh stope (često izraženi kao srednje vrijeme između kvarova) i ukupni popravak vrijeme ciklusa (ako je komponenta može biti popravljen i vraćen u besprijekornom rezervni dijelovi bazena) mogu se kombinirati u najnižoj analize svake inkrementalni rezervni dio / mjesto kombinacija. Što je rezultiralo kumulativni inventar ulaganja krivulja predstavlja možeš učinkovito granicu '- liniju optimalnih zaliha rezervnih dijelova koji pružaju maksimalne razine usluga (soba) za sustav. Takva analiza može reći prvi, najbolji rezervnu komponentu kupiti (i gdje da ga stavite u mreži) poboljšati na 'materinji' sustav dostupnost, a zatim drugi i treći rezervni, dok rezervni dijelovi proračun iscrpljen. Tradicionalni stavku točke analitičkog pristupa, gdje je samo failure rate, vrijeme popravka i crijevo osjećaj smatraju, pruža neponovljiv i pristran, pod-optimalnu uči da štedi paket za određeni proračun. Ako djeluju kapitalno intenzivne opremu i ne koristite sustav based, graničnu uči da štedi analiza, niste korak. Supply Chain financiranje Mnoge tvrtke su optimizirali svoje mreže opskrbnog lanca i inventara efektiva, usvojenu lean proizvodnju i modernizirane svoje cikluse razvoja proizvoda. The Final Frontier ovih vodećih tvrtki je opskrbnog lanca financijski inženjering. Kupci i dobavljači su tradicionalno u sukobu kao i svaki nastoji optimizirati svoje uvjete plaćanja - kupci pokušati produžiti odredbe i dobavljačima pokušavaju smanjiti vrijeme između računa i plaćanje koji odgovaraju njihovim zalihama red. Najbolja praksa leži u vjerovniku, obično s odnos sa kupcem, da iskoriste arbitraže između troška duga na otkup tvrtki i trošak duga (obično) manji dobavljača. Obveze financiranje uklanja sukob dopuštajući dobavljač proširiti uvjete (recimo 90 dana umjesto 60), s kupcem tvrtke vjerovniku financiranje fakturu već od dana izdavanja. Kao i kod tradicionalnog faktoring ili računu popusta aranžmane, dobavljač dobije postotak zbog plaćanja up front. Međutim, s pristupom dobavljača financija, proces je pokrenut od strane kupca kroz svoje banke i, zahvaljujući kupca jači kreditnog rejtinga, uvjeti su vjerojatno da će biti povoljniji od uvjeta na ponudi do dobavljača kroz lokalne banke. To može biti ustrojen kao non-regres sredstava banaka koje su doživjeli u tim obratnim factoring rješenja. Vjerovniku izloženost je na kupnju tvrtke, iako je prodavatelj primi predujam. Vjerovnik može postići marginu koja je viša od normalne povratka postignut na novac posuđen kupca, ali ispod cijene sredstava za prodavatelja, jer je kreditiranje protiv kreditne profilu kupca. Prodavatelj ima koristi od kraćem novca na novčanom ciklusa i mogu proći neke od tih davanja na kupca kao i nižoj cijeni. Kupac koristi od pozitivnog novčanog toka učinka i potencijalno niže cijene - poboljšanje profitabilnosti, ključne pokazatelje i razvojne mogućnosti. Vjerovnik povećava svoj volumen poslovanja, poboljšava marginu dobiti na rizik kupca i jača odnos s kupcem. Ključ za stvaranje takav sustav održiv je proces automatizacije i real-time vidljivost računu podataka omogućavaju sve strane kako bi pratili svaki račun, njegova avansna plaćanja i konačni naselje - smanjenje rizik i trošak za tri sudionika. Ako ste veliki kupac proizvoda ili usluga, a ne koriste automatizirani financiranje opskrbnog lanca, ne drže gore. Optimalno Supply Chain Network dizajn Kad jedna tvrtka preuzima drugu, svatko govori o 'sinergijskih prednosti' i 'ekonomija razmjera', koji mora biti istinita u smislu tržišnog udjela i proizvoda portfeljima, ali oni mogu biti spor i teško postići u opskrbnim lancima. Integrator obično počinje s barem dva od svega - skladište mreže, prometa i ugovora o snabdijevanju, informacijski sustavi i organizacijske kulture. Uobičajeni pristup je da se pokušava na 'trešnja pokupiti "Što god se pojavi najbolji (ili najjeftiniji) u trenutku bez nužno razumijevanje utjecaja na opskrbnom lancu rizicima, razina zaliha ili službu za korisnike. Čak i bez spajanja situacije, razumijevanja što je rast put bi trebao biti, na strateškoj razini za proizvodnju i distribuciju kapaciteta u zemlji i inozemstvu je često bolno reagira. Oko 80% cijeni opskrbnog lanca je fiksna u fazi projektiranja - ostali su samo pregovori stopa. Najbolja praksa je da koristite integrirane grafičke i matematički modeli za izradu opskrbnog lanca na strateškoj razini. Grafički mrežne karte, obično povezana s geografskim podacima (kao što su ceste vrijeme mreže / udaljenost matrice), dopustiti non-matematički sklon zamišljati postojeći ili predloženi mrežu. Optimizacija solvers priključen na modelu omogućiti milijarde kombinacija pogona mjesta, prometnih veza, sposobnostima, zalihe i kupaca izdvajanja za testirani i trošak ili dobit, optimalno rješenje definirano. Ako ne koristite matematičke optimizacije za strateški dizajn mreže, ne drže gore. Prodaja i operacije planiranje Neke tvrtke ponašaju kao da su 'dobra stara vremena' su još uvijek s nama. Oni ili imaju puno praznog hoda kapaciteta koji mogu savijati ispuniti sve zahtjeve kupaca ili su udobne holding dosta inventara negdje u opskrbnom lancu - i njihovi su dioničari vjerojatno nesretan. Te tvrtke često platiti bonus na prodavača koji može prodati iznad proračuna, ali trske Operations Manager koji ne mogu držati cjevovod pun. Za ove tvrtke proračun je jednom godišnje pogodak u budućnost (prošle godine plus 5%) i praćenje se temelji na nišan - što se dogodilo prošli mjesec, a gdje smo godinu dana. Prodaje se sastoji od tri seta brojeva - proračun, stvarni i što bi mogao, ako operacija nije dostavljena. Operacije ima proračun i što je planirano, kao i ono što je potrebno da se guraju u rasporedu za smještaj ¡ť hitnih naloga, ubrzanog sirovina i novim korisnicima da samo pojavio. Računovodstvo ima proračun, razlike za proračun i ravnih linija prognoze prihoda. Najbolja praksa je da pokretanje poslovanja korištenjem prodaju i planiranje operacija, na jedan skup brojeva, upravljan od prognozu za svaki predmet prodaje. Na mjesečnom ciklusu, prognoze budućeg potražnje kandidirati za narednih 18 mjeseci, usklađena s tržišnom inteligencije i novih proizvoda prognoze i zaključao kao službeni zahtjev plana za sve namjene. Ovaj zahtjev pokreće operacije plan - izvor, planiranje kapaciteta, planiranje rada i materijala, zalihe i implementaciju na grubi rez razini. Odobrio plan Supply onda hrani pogled prema naprijed troškova i prihoda koji je odobren od strane direktora i mjeriti u odnosu na proračun. Proračun je učinkovito S & OP plan na početku financijske godine. Odozgo prema dolje prilagodbe nametnutih za glavu uredskoj 'potrebu da se ogleda u realnim planovima sa stvarnim akcijama prilogu. Prodaje se mjeri i nagrađeni na točnost zahtjev plana. Operacije se smatrati odgovornim za izvršenje dogovorenih Supply plan. Posao ima dogovoreni temelj za dugoročni i blizu planiranje i jediničnih troškova ići dolje od operacije dobiva pogled prema naprijed za optimizaciju kapaciteta. Ako ne radite svoj posao na jednom skupu brojeva, ne koristite integrirane prodaje i planiranje operacija, ne drže gore. Članak je napisao Alan Denton, viši direktor u Gra. GRA su australski opskrbnog lanca konzultanti i specijalizirati u potražnje i zaliha optimizaciju. www.gra.net.au Alan Denton je viši menadžer u Gra www.gra.net.au Dolazni uvjete za pretraživanje: - Powered by članka Dashboard regionalnoj razini aplikacijski softver - Powered by članka softvera Dashboard prognostičke - Powered by članka Dashboard točne futures prognostičke softvera - Powered by članka ploči procjenu troškova home poboljšanje - Powered by Članak Nadzorna ploča prosječnih državnih plaća inženjer