高绩效仓储管理案例2181563 794.pptVIP

传统方式的缺点 1.有的零件由于体积或数量的不同，并不一定正好能装满一卡车。但为了节省物流成本，他们经常装满一卡车才发货——如果装不满,就要等待。这样不仅造成了供应商库存高，占地面积大，而且也影响了对客户的服务速度。 2.不同供应商的送货环节缺乏统一的标准化管理，在信息交流、运输安全等方面，都会带来各种各样的问题，如果想管好它，必须花费很多的时间和很大的人力资源。 通用的小技巧-----“循环取货” 通用聘请一家第三方物流供应商，由他们来设计配送路线，然后每天早晨依次到不同的供应商处取货，直到装上所有的材料，再直接送到上海通用。 这样通过循环取货，通用的零部件运输成本可以下降30%以上。 这种做法省去了所有供应商空车返回的浪费，充分节约运输成本，而且体现了这样的基本理念：把所有增值空间不大的业务外包给第三方，他们会比通用更懂得怎样节省费用。 新难题 上海通用采取的是“柔性化生产”，即一条生产流水线可以生产不同平台多个型号的产品。这种生产方式对供应商的要求极高，即供应商必须时常处于“时刻供货”的状态，这样就会给供应商带来很高的存货成本。 但是，供应商一般不会愿意独自承担这些成本,就会把部分成本打在给通用供货的价格中。 同时，他们还会把另一部分成本“赶”到其上游的供应商那里——于是上游就准备了更大的库存。 通用的解决方案 为了克服这个问题，上海通用与供应商时刻保持着信息沟通。 “我们有一年的生产预测，也有半年的生产预测，我们的生产计划是滚动式的，基本上每个星期都有一次滚动，在滚动生产方式的前提下,我们的产量在做不断的调整。这个运行机制的核心是要让供应商也看到我们的计划，让其能根据通用的生产计划安排自己的存货和生产计划，减少对存货资金的占用。” 此方法除了运用在制造行业外，实际上零售商一样可以做到这一点——问题就是，零售商是否还守着以往的旧观念，而不愿意把销售数据和促销计划提前通知供应商呢？ 供应商至少在以下三个降低库存的方面非常需要零售商的POS数据： △销售预测：这决定了供应商的日常库存； △补货运作：终端数据决定了供应商的存货量和补货速度； △促销计划：这决定了供应商的促销库存，以及清理以往快过季的库存。 但糟糕的是，我们所见的大多数中国零售商还没有“贡献”出他们的POS数据。 当然供应商可以采取贿赂采购/运营人员和偷窃的方法，但这不能保证数据的及时和持续供应。 IBM商业价值学会的奥尼尔提醒地说道：“让零售商交出POS数据至少还要迈过三道“坎”： 1.信任——传统上，消费品制造商和零售商之间存在着一种不信任的关系，贸易伙伴经常为进场费、进货价、结算、补货以及压货等问题争执。在双方的敌对情绪中，零售商进而会怀疑“供应商是否会拿着我的数据给我的竞争对手？” 2.数据所有权——这直接涉及到某一方想获得数据时，应该付出的“代价”。 协作要求公开共享的操作客户数据，然而，大多数公司将POS数据视为竞争时有用的东西。供应商如果想得到，就必须拿什么东西来交换！也许宝洁和联合利华能拿出很多让零售商“心仪”的东西（例如帮助零售商作区域零售市场局势调查），但那些既没有金钱，又没有“技巧”的供应商怎么办呢？ 3.数据分析——这是一个非常关键的问题：供应商和零售商都想当然地以为对方有大量的数据分析报告，但事实的真相却可以让人大跌眼镜！国内某大型连锁超市信息总监说：“中国零售商不缺POS机，但就是缺对POS数据的分析和应用。” 不要以为精细的数据分析是个企业就能做到，这可是一项非常繁重的任务——华东区某大型超市尽管建立了商品数据分析部门，但他们承认：自己80%的时间和精力都被耗在了信息收集和整理上，只有不到20%是分析！ 实际正像IBM的奥尼尔所说： “信息的来源各种各样……事实上，许多零售商现在仍使用过时的数据分析技术。” 如果零售商都没有从他们拥有的数据中受益,供应商还想得到什么？ 案例四： Diago 的“延后”策略 Diago简介 Diago是全球领先的酒精饮料生产商，它拥有的品牌包括Johnnie Walker，Guinness，Tranqueray，Simirnoff，Baileys。Diago的饮料在180个国家销售，公司在伦敦及纽约证券交易所上市。 2006年以前，Diago92%供应亚洲的产品都是在苏格兰生产，然后在欧洲储存。每个亚洲国家独立地向Diago总部提供它们对市场的需求预测和下订单，然后Diago从欧洲把产品运送到每一个亚洲市场。 但货品在送抵市场出售前，都需要重新调整包装及标签，以符合各地市场在质量标准、消费场合、法规和税务上的不同要求。 这种运作模式存在不少问题，如前置时间太长而令地方仓库积累较高的存货，对市场变动的反应缓慢，以及有时因为先要应付大规模的订单而忽视了准时交递产品给小市场