Làm thế nào để giảm thiểu sự không chắc chắn trong chuỗi cung ứng?

#Hậu cần chuỗi cung ứng

 

Sự không chắc chắn là một tính năng cố hữu của chuỗi cung ứng và chúng tôi không thể xóa nó, bởi vì nguồn nhu cầu, mỗi người tiêu dùng cá nhân nghĩ khác nhau và thay đổi theo thời gian. Nếu bạn muốn uống cà phê hôm nay và uống trà sữa vào ngày mai, rất khó để nắm bắt chính xác nhu cầu cá nhân.

Nhưng thật thú vị, khi chúng ta tổng hợp nhu cầu cùng nhau, chúng ta thấy rằng sự biến động của mẫu lớn giảm. Ví dụ, khi gọi trà chiều, có bao nhiêu người trong nhóm muốn uống cà phê hoặc trà sữa chắc chắn sẽ không phải là một chiều, và sự biến động của nhu cầu là tương đối nhỏ.

Khi chúng tôi tập hợp một số điều tương tự hoặc tương tự, có một thuật ngữ đặc biệt trong chuỗi cung ứng có tên là "gộp" hoặc "tổng hợp".

Ví dụ, khi đưa ra dự báo, tích hợp các yêu cầu tương tự. Khi tính toán công suất, công suất máy trạm tương tự được tổng hợp và tính. Thực tiễn này có thể làm giảm biến động, và hôm nay tôi sẽ tập trung vào khía cạnh này.

1. Tại sao phải gộp?

Hãy sử dụng một ví dụ để minh họa thêm những gì đang diễn ra với biến động nhu cầu. Như đã đề cập ở trên, có rất nhiều sự ngẫu nhiên trong hành vi mua của người tiêu dùng, tạo ra sự biến động. Zhang San đã mở một quán cà phê, và để tăng đơn giá, cửa hàng cũng đã bán bánh.

Làm thế nào anh ta nên dự trữ? Có quá nhiều giao dịch mua, và bánh không được bán hết. Khi thời hạn sử dụng, những chiếc bánh sẽ bị loại bỏ và vứt bỏ. Ít mua hàng, không đủ hàng tồn kho và mất doanh số.

Để dự trữ tốt hơn, Zhang San đã đếm doanh số bán bánh trong cửa hàng trong 20 ngày qua. Cửa hàng của Zhang San mở cửa năm ngày một tuần, 20 ngày một tháng và doanh số cụ thể như sau.

Ngày	Số lượng khuyến mãi	Sự khác biệt so với doanh số trung bình	Sự khác biệt về giá trị tuyệt đối
1	42	7	7
2	30	-5	5
3	24	-11	11
4	35	0	0
5	43	8	8
6	38	3	3
7	34	-1	1
8	29	-6	6
9	44	9	9
10	21	-14	14
11	33	-2	2
12	42	7	7
13	46	11	11
14	31	-4	4
15	37	2	2
16	31	-4	4
17	44	9	9
18	36	1	1
19	41	6	6
20	27	-8	8
Average	35	0	6

 

Chúng tôi đã thấy mức cao nhất là 46 doanh số và mức thấp là 21, với trung bình 35 (làm tròn). Kết quả thực tế cho khối lượng bán hàng rất khác nhau so với mức trung bình, nhưng chúng trung bình bằng 0 vì độ lệch tích cực và tiêu cực.

Chúng tôi muốn lấy giá trị trung bình tuyệt đối của sự khác biệt, con số này còn được gọi là độ lệch trung bình (MAD) và giá trị trung bình hàng tháng của nó là 6.

Từ quan điểm thống kê, chúng ta nên sử dụng độ lệch chuẩn, nghiêm ngặt hơn. Sau khi tính toán đơn giản trong Excel, chúng tôi có thể nhận được một loạt kết quả phân tích về doanh số của tháng này.

Tối đa	46
Tối thiểu	21
Average	35
Độ lệch chuẩn	7.1
Hệ số biến thiên	0.2

 

Hệ số biến đổi (CV) là độ lệch chuẩn chia cho giá trị trung bình và kết quả là 0,2. Từ quan điểm thống kê, doanh số của tháng này rất ổn định.

Từ góc độ hàng ngày, sự khác biệt tuyệt đối tối đa giữa doanh số hàng ngày và giá trị trung bình là 14, được chia 40% cho giá trị trung bình là 35, đó là mức độ sai lệch.

Khi độ lệch của 20 ngày này được tóm tắt, chênh lệch giá trị tuyệt đối trung bình là 6, được chia 17% cho 35, rõ ràng ổn định hơn 40%. Điều này là do khối lượng bán hàng cao và thấp, và số liệu thống kê được tính theo nhóm 20 ngày. Sự khác biệt về doanh số ở trên và dưới mức trung bình là hủy bỏ nhau, vì vậy quan điểm tổng thể ổn định hơn.

Zhang San rất khó chỉ dự trữ bằng cách xem xét dữ liệu bán hàng hàng ngày, bởi vì doanh số hàng ngày dao động rất nhiều, nhưng nhu cầu hàng tháng tương đối ổn định, có thể cung cấp các hướng dẫn chính xác hơn cho việc thả giống.

2. Tại sao gộp có thể làm cho các biến ngẫu nhiên ổn định hơn?

Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét lý do tại sao việc gộp lại làm cho các biến ngẫu nhiên ổn định hơn từ lý thuyết thống kê.

Hệ số biến đổi là một thống kê tóm tắt đo lường sự phân tán và thường được sử dụng để so sánh các mục khác nhau, chẳng hạn như hai nhu cầu hoặc sản phẩm khác nhau. Chúng ta có thể so sánh các hệ số biến thể của chúng để xem các đặc điểm của chúng giống nhau hoặc khác nhau như thế nào.

Trước đây chúng tôi đã thấy rằng nếu có một stochastic một tháng, thì đó là tổng số 20 Stochatics hàng ngày. Vì vậy, chúng tôi có biến ngẫu nhiên hàng tháng M và 20 biến ngẫu nhiên hàng ngày Di.

Giả sử DI là độc lập và tất cả các phân phối giống nhau, chúng thuộc về phân phối bình thường. Chúng tôi có một phân phối bình thường với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.

Và nếu biến ngẫu nhiên của doanh số hàng tháng cũng tuân theo phân phối bình thường, nghĩa là phân phối hàng ngày và hàng tháng là như nhau, thì chúng ta cần thiết lập mối quan hệ chuyển đổi giữa hai thang đo thời gian này.

Trung bình hàng tháng trung bình hàng tháng 20 * Độ lệch chuẩn σ√20 * σ

Đầu tiên nhìn vào trung bình, bởi vì số ngày làm việc mỗi tháng là 20 ngày, do đó một tháng bằng 20 ngày, chúng tôi có thể nhân trực tiếp mức trung bình hàng ngày với 20 và đợi cho đến trung bình hàng tháng, dễ hiểu hơn.

Độ lệch chuẩn không được tính theo cách này. Theo công thức, hình vuông của kích thước mẫu là bắt buộc, là √20. Độ lệch chuẩn hàng tháng là √20 lần.

Hệ số biến đổi hàng ngày là σ/µ, đó là: 1*(σ/

Rõ ràng hệ số biến đổi hàng tháng là 0,22 nhỏ hơn hàng ngày 1. Đây là một bằng chứng toán học cho thấy sau khi nhu cầu được tổng hợp, biến động hàng tháng ít hơn so với hàng ngày, sẽ giúp chúng tôi xây dựng các chiến lược chuỗi cung ứng có liên quan.

 

3. Kịch bản sử dụng

3.1 Chiến lược trì hoãn

Chiến lược chậm trễ trong chuỗi cung ứng chia quá trình sản xuất của một sản phẩm thành giai đoạn khái quát hóa và giai đoạn khác biệt. Các doanh nghiệp sản xuất các thành phần chung trước tiên và trì hoãn quá trình sản xuất phân biệt sản phẩm càng nhiều càng tốt.

Việc sản xuất khác biệt của sản phẩm không được hoàn thành cho đến khi người dùng cuối yêu cầu sự xuất hiện hoặc chức năng của sản phẩm. Ví dụ, đối với sữa đậu nành trong cửa hàng ăn sáng, sản phẩm trong giai đoạn khái quát hóa của sản phẩm là nước ép sữa đậu nành nguyên bản, và sản phẩm khác biệt là sữa ngọt và mặn được chế biến trên cơ sở nước ép ban đầu.

Biến động nhu cầu của một sản phẩm duy nhất chắc chắn lớn hơn tất cả các sản phẩm, vì vậy các nhà hàng ăn sáng nên tổng hợp nhu cầu cho tất cả các sản phẩm đậu nành để đưa ra dự đoán với độ chính xác cao hơn bất kỳ sản phẩm nào.

Chúng tôi cũng sử dụng phương pháp này khi dự báo nhu cầu về các mặt hàng khác, bởi vì nhu cầu hàng hóa cá nhân sẽ khác nhau, nhưng những khác biệt này sẽ hủy bỏ nhau, khiến dự báo tổng thể chính xác hơn.

 

3.2 Cài đặt hàng tồn kho

Một số công ty thương mại điện tử tươi sử dụng mô hình kho phía trước để phục vụ cộng đồng trong vòng vài km quanh kho.

Độ lệch trong việc thả giống của một kho phía trước sẽ tương đối cao. Nếu chúng tôi kết hợp các yêu cầu của một số nhà kho phía trước, hãy sử dụng kho chung khu vực để đáp ứng nhu cầu của các nhà kho phía trước này và phân phối từ kho chung cho các kho phía trước, chúng tôi có thể tối ưu hóa chi phí hàng tồn kho chung và tỷ lệ giao hàng đúng hạn.

Tổng vị trí tập hợp nhu cầu của từng vị trí phía trước và làm chậm sự biến động.

 

3.3 Năng lực sản xuất

Khi chúng tôi thực hiện kế hoạch sản xuất, chúng tôi thường lập kế hoạch năng lực của một dây chuyền sản xuất, ví dụ, ba loại sản phẩm A, B và C có thể được sản xuất trên dòng này. Tôi có thể không xác định được số lượng cụ thể của sản xuất A, B và C, bởi vì tình huống thực tế sẽ luôn thay đổi, đôi khi thiếu tài liệu, không thể sản xuất A, chỉ có thể làm B hoặc C.

Vì vậy, khi chúng tôi lập kế hoạch năng lực cho một dây chuyền sản xuất hoàn chỉnh, chúng tôi thường tổng hợp tất cả các khả năng. Trong cuộc họp phối hợp sản xuất và bán hàng hàng tháng, chúng tôi có thể gặp khó khăn khi quyết định số lượng cụ thể sẽ được sản xuất, nhưng thay vào đó, hãy lên kế hoạch cho tổng công suất sản xuất của dây chuyền sản xuất. Từ những điều trên, chúng tôi biết rằng làm điều này sẽ chính xác hơn và ít biến động hơn.

Trong quy trình sản xuất thực tế của các sản phẩm, các tình huống bất ngờ chắc chắn sẽ xảy ra, một số tình huống được hoàn thành quá mức, một số là mục tiêu, nhưng chúng thực sự có thể bù đắp cho nhau để đạt được mục tiêu chung của chúng tôi.

Tóm lại, Baichuan Juhai gộp là một chiến lược chuỗi cung ứng rất thực tế, có thể làm giảm hiệu quả các biến động khác nhau. Các kích thước tổng hợp bao gồm thời gian và số lượng, cần được áp dụng linh hoạt theo tình huống.