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宝洁的库存管理变革

浏览:   发布时间:2019-04-12  [我要打印]

      长春库存管理,对绝大部分公司来说,分销体系中的大量库存都是个令人头疼的问题,因为它占用了巨大的流动资金。对于宝洁(P&G)来说,这意味着38亿美元的成本。

    小修小补不足以为库存问题提供突破性的解决方法,为此,宝洁在咨询公司BiosGroup的帮助下,找到了更为激进的方法,打造了一个灵活性和适应性更高、以顾客为中心的供应网络。


       几年前,有两个数字让宝洁的高层寝食难安。一个是库存数据:在宝洁的分销体系中,有价值38亿美元的库存。另一个是脱销量。在零售店或折扣店中最重要的2,000种商品中,任何时刻都有11%的商品脱销。宝洁的产品在其中占有相当的比重。有时没找到所需商品的客户会推迟购买,但很多客户会买别的品牌或干脆什么都不买。


      令人不解的是,系统中的大量库存并未降低脱销量。事实上,货架上脱销的商品常常堆积在仓库中。虽然库存系统表明有货,库存管理人员却无法找到佳洁士牙膏或Charmin纸巾的包装箱。库存堆积如山,而顾客却经常买不到宝洁的产品。


      虽然尽了很大努力,公司尝试过的对策都无法永久地改变这一矛盾。于是,宝洁的经理们开始探索更激进的、突破性的解决方法。宝洁定下了目标:在不恶化脱销问题的前提下,减少10亿美元库存。


    这是在三年前的故事。去年,宝洁的库存成本下降了,并预期今年会进一步下降6亿美元。不仅如此,宝洁在通往动态生产、规划和供应系统的道路上更进了一步,离成为具有适应性的企业的目标也越来越近了。如果说宝洁过去采取的是"批量"流程,生产周期很长并造成库存堆积,新的宝洁则更趋向于根据需求来生产。


合作:寻求适应性


几年前,宝洁的经理人花三天时间拜访了好几个公司,接触研究人员和咨询顾问,寻求供应链管理中最近的创新。其中一个公司是BiosGroup,这是一家利用新科技解决复杂商业问题的咨询及软件开发公司。刘易斯(John Lewis)是当时宝洁的物流副总裁,他很欣赏BiosGroup的合伙创始人、理论生物学家考夫曼(Stuart Kauffman)所著的《宇宙为家》一书。在此书中,考夫曼研究了类混沌状态的生物领域中的"自组织"的潜在原则,并探讨了如何将这些原则应用在其他的领域(从进化论的观点来说,自组织是指一个系统在遗传、变异和优胜劣汰机制的作用下,组织结构和运行模式不断地自我完善,从而不断提高其对于环境的适应能力的过程---编者注)。


    BiosGroup将供应链看作复杂的适应性系统,并在这方面进行了领先的探索。他们的一个专长领域是创建电脑模型,证明企业如何模仿自然界的自组织,分析各种刺激源如何影响这些模型,并提出战略手段提高企业的效率。


    急剧变化的环境要求宝洁公司的管理层变得更加敏捷、快速和高效,公司意识到,必须拥有更加具有适应性的供应链。而现有的做法无法缩短订货至发货的循环周期,削减不必要的安全存货(safety inventory,是指公司为了避免供应短缺而保留在手上的超出定购量的库存),并且向快速流通配送(flow-through)的方向转变。


    传统的长春供应链管理方法无法降低库存,而BiosGroup则可能帮助宝洁做到这一点,为此宝洁要求BiosGroup将库存减少50%。


    以往的供应链管理软件提供了允许企业规划和管理产品流动、设计运输网络并安排生产的方案,BiosGroup的解决方案却大相径庭。该公司的研究人员创建了一个模型,形象地描绘了虚拟世界里产品在系统中的流动。通过创建和操纵这一虚拟世界,BiosGroup和宝洁能比以前更准确地测量各种需求变化和分销决策的影响。


建模:模拟供应链


为了模拟宝洁的供应链,BiosGroup运用了被称为"基于供应链实体(agent)的建模"技术。在模型建立的过程中,小的软件模块代表了系统中各种实体组成部分。一个实体代表生产线,其他实体则代表货车、仓库、客户和消费者。BiosGroup首先为去头屑洗发水产品建立了运输和后勤模型。


       模型代表了一个理想的情形,其中的消费者每天都在同样的商店购物,每次购买一瓶洗发水,支付同样的价格。在这个理想世界中,每件事情都有条不紊地平稳发展着,供应链就像瑞士手表一般以精确和可预测的方式工作。BiosGroup公司将这种效率称为"层流(Laminar Flow)"---这是一个流体力学的术语,物理学的这个分支研究的是水和其他液体的运动和作用。


       为了更好地理解层流的概念,请想象一条安静的河流,没有激流或瀑布,一切都平稳地向前流动。而如果是"湍流",水的流动就很难预料,要么突然停止,或者发生其他改变。如果它停止,就像一个划独木舟的人突然被困在漩涡中。商业上类似的情况则是存货在仓库中堆积。层流可以防止堆积;在任何时候,一切都流畅地移动。纯粹的层流在供应链中是不可能实现的,但它可以作为一个目标。


       在创建了在消费者方面没有不稳定状况的理想模型后,BiosGroup开始引入不稳定性,并测量其影响。这被称为"基于事件的模拟器",这些模型是根据消费者行为的概率分布(比如他们何时购物、购买多少)以及货架的状态(即产品是否脱销)来建立的。


       该模拟器也来自特别促销活动的概率分布:当产品为通常价格时,一个消费者会买一个产品,而当产品是特价时,他可能购买两到三个。BiosGroup也考虑了在宝洁洗发水脱销时,消费者购买竞争对手的产品的可能性等等,力图把握供给和需求的复杂性。


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