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举例说明:零售商本周销售了五十万瓶啤酒,他库存八十万瓶(现实生活中肯定不止一个零售商,游戏里是抽象化,简化了)。零售商卖出五十万瓶后库存剩下三十万瓶,他预测以后的市场会走暖,于是本周制定了一百万啤酒订单的计算。
第二周零售商的订单经过董事会决定后下达,但还没有和批发商签合同。第三周,合同签完,批发商出货一百万瓶(如果他库存里有这么多的话,数量不足就变成挤压订单,会造成经济和信誉上的损失)。第四周,啤酒还在路上。第五周,啤酒终于到了零售商的库存。假设此时零售商库存为两百万瓶,而市场没有走暖反而降温,销售份额下降到十万瓶。本周零售商只能卖出十万瓶,也就是说他会余留下一百九十万瓶的库存,造成大量库存积压。而相反的,如果零售商的库存很低,但市场需求量很大,零售商库存不足,则会导致无货可卖,实际利润降低。
因为信息的不透明,导致游戏中可能会出现各种各样的情况,产品积压,或者某一环节缺货,都是常见的现象。(不要怀疑,这就是传统产业链模式,下游厂商拿不到第一手的市场数据。也不是根据实时市场需求和市场走向来采购和存货,而是按需供给。即是说,别人下多少订单我就做多少,卖多少。)
从上面的例子引申一下你可能会更明白协调供应链信息化,一体化的意义:零售商错误的判断了市场走向,向批发商下达了大额订单。批发商根据零售商的订单也错误的判断了需求,于是向经销商下达了更大额的订单。经销商又向工厂提供了错误的市场信息。。。这样必然会导致库存溢出,产品积压,浪费了生产力,亏本了原材料,也大大增加了库存开销。最后的结果很可能是,工厂和经销商堆积了大量库存,而零售商和批发商由于对市场更容易判断,更容易纠错,所以库存压力不会太大。
游戏的目标是在满足市场的前提下,尽量降低自己的开销。这也正是
供应链的目标,更快,更便宜!(Better, Faster, and Cheaper!)
以本游戏的背景说明,如果有供应链管理系统支持,把各环节的信息进行汇总,进行分析和反馈。那么每个环节的厂商都会能够降低自己的库存水平,降低物流开支;采购数额会根据供应链协调出的最优数量进行,也会杜绝库存不足、产能不足等问题。
当然这只不过是一个简化的入门级供应链游戏,现实中的供应链更庞大更复杂。每一个产品都有数以万计的潜在供应商,每个供应商的国家环境,用工成本,产品质量,安全系数,距离成本,距离和库存的对比关系等等,都有很大的区别。供应链管理的从业人员所做的就是在这庞大的数据库中,推算和试验得出更高效更低成本的可行供应链。
无论是采购,库存,还是物流,在供应链里都不能完全独立分割出来看。这是因为现代供应链的
总成本论(Total Cost of Ownership)和零库存论(In-Time Inventory Logistics)
。总成本论认为,传统的产品链只计算单一环节的最低成本,实际上总成本上并不是最优,应当综合分析采购,库存,运输三大因素,再加上供应商(Supplier)的条件才能得出最低的成本方案。零库存论认为,低成本的供应商并不一定是最好的的供应商,需要综合考虑运输成本,运输距离(时间成本),和运输条件(比如运输损坏率,比如水果保质期),也要考总库存成本(因为长距离的供应链会造成更大的库存成本,人力资源成本和管理成本)。
举例来说,一个电子配件从中国运至美国,价格上比美国低了一倍,产品合格率大约比美国本地公司低3%,运输至美国库存需要越一周时间。虽然美国本土的工厂价格贵了一杯,但综合考虑下,美国本土的销售商仍然可能会考虑用本土工厂(当然也很有可能都用,合理数量的供应商会降低市场风险和库存风险)。因为零库存供应链条件下,销售商只需要保有很低的库存即可销售产品,而本土企业具有运输距离和时间上的优势,非常利好零库存,虽然售价比中国高了一倍,但综合成本却不一定比从中国进货高,另外还具有库存风险和市场风险更低的优势。
有任何疑问或者见解,都可以来评论区和我讨论。我希望能在知乎认识到更多熟悉供应链,对供应链有更多想法的专业人士。