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制造业如何利用商务智能应对供应链缺料风险,彻底解决物料齐套问题?

摘要:本文是智扬团队对多个制造业就物料齐套问题的应对方法的思考、实际BI案例和总结,文中围绕整个供应链相关部门,上至管理层,下达执行层,对物料齐套、缺料一类的业务痛点提出了从事前、事中、事后到执行四个方面全方位解决方案,构建对物料按需、按时供应,实现多重保障机制的制造业物料齐套体系。

事前:风险提前精准定位。

事中:实时获取并优化缺料追料。

事后:复盘缺料原因,提升/优化供应链。

执行:明确每日追料优先级。

缺料(又称物料齐套)是制造业供应链领域共通性最大的、需求急迫度最高的业务痛点;受限于多源业务系统信息拉通程度、内部供应链信息整合缺失、系统执行效率低下、BOM层级多、订单变化频繁等诸多因素,生产计划部门每日忙于协调物料供需部门开会,拉通物料齐套信息,安排急料追料工作等,工作效率低下,无暇他顾。供应链所有相关部门每天都忙的焦头烂额却只是重复工作,企业整体供应关系不见好转,订单交付频繁延期,客户满意度差。

1. 供应链各环节的日常工作对缺料信息都有不同程度的需求,我们来一一细说。

制造业如何利用商务智能应对供应链缺料风险,彻底解决物料齐套问题?

1.1 计划/物控部门:工单是否齐套释放?工单缺料了找谁?

计划部门在不同企业承担着不同的角色,但逃不脱的一个职责是对物料的控制角色。如果企业信息化程度较高的话,计划部门的同事能够通过系统获取一份客户下的订单根据BOM推衍出的总的物料需求清单及数量,再获取一份系统中已有的正常库存清单及数量,将两份数据按照物料号逐一匹配,已有库存小于需求清单的就是目前缺料的内容,再根据缺料的情况去系统中获取采购订单相关信息,找在途、在检等状态的物料,看时间与数量是否能够匹配。

都没有的,就赶紧找人去下采购;供应商还没交货的就赶紧安排责任人跟进。每天都不停的有新订单下来,每天也都不断有原材料入库,于是计划人员从早忙到晚,周而复始看不到头,他们迫切的需要一套系统,能够及时告诉他们,接下来几天要排产的工单是否都齐套,能否正常安排生产;如果有缺料,应该找谁跟催?当然,如果系统能一步到位全部帮他搞定是最好不过了,这样计划人员可以有更多时间去拉长物料齐套的分析周期,进一步分析供应商供货能力。

1.2 生产计划部门:工单哪天排产?是否可以开始备料?具体到各工序是否缺料?

说完计划部门,接下来到生产端,他们接到具体要开工的工单开始备料,是否现在就能开始备了?如果有好几笔工单同时安排下来,哪一个是最急的工单?这些工单已经给到排产,是否各工序的物料都齐套了,会不会跑到一半发现缺料,把产能占着,原材料堆着又没有实际产出,对一些瓶颈设备而言,因为缺料导致的闲置会很大程度上影响产能利用率。

1.3 采购部门:供应商能否按时按量交货?手头有多个缺料在催,应该重点追哪个料?

计划部门排出缺料后,把各产线的所有缺料信息一股脑给到采购,包括那些催供应商交货的任务;采购同事拿到这么多任务,如何安排工作的优先级?要是跟催的料不是最急用的,把一两周后才要排产的料先追回来了,而明天即将要排产的工单的原材料反而没去追料,也会导致产线停工,产能利用下降,客户交期延误,客户满意度下降等等一系列问题,毕竟所有产线的缺料都会说自己是最急的,实际是不是真的最急就不得而知了。

1.4 进料检部门:很多产线都在催料,应该先检谁的料?

进料检部门同事面临和采购部门类似的问题,每天安排了一堆质检的任务,有没有优先级的差别?哪些是今天的订单需要检的料?哪些是后天甚至是两天后才需要用到的料?

1.5 仓储管理部门:工单哪天排产?是否可以开始备料?具体到各工序是否缺料?

仓储管理员也发愁,他们和厂端的同事类似,已经到给产线派料阶段了,整个完整的工单所有工序跑下来是否会中途有工序发生缺料的风险?要是到生产后半段有工序缺料了,一来交期延误了,二来大量原材料被锁在产线上,其他急需的产线也拿不到,只能干等,既浪费产能又浪费原材料;如果因为延期过久导致客户取消订单,这些在制的“半成品”可能还会导致有大量原材料废弃,即便有物料可回收也需要相应回收成本,一笔笔的废料、回收成本等等都是费用。

急料从入库到质检再到备料,各流程都延误一些时日,整个订单的延误周期就长了。

1.6 销售部门:订单承诺什么时间合理?哪些订单有交付风险?

销售部门直接面对客户,最需要知道的就是他手头下单的客户订单是否按期排产了,是否在哪个环节卡住了?正常交付是否有风险?应该承诺客户什么时间点能够完成订单?如果已经发生缺料了,最终会导致哪些订单、哪些客户受到影响?

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制造业供应链缺料风险,解决物料齐套问题?

制造业如何利用商务智能应对供应链缺料风险,彻底解决物料齐套问题?

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作者简介:

李珺:深圳智扬信达实施部门总经理,技术研究院副院长,数字化项目总监,制造业数字化产品经理。10+ 年大数据与企业数字化咨询及管理经验,擅长制造行业的数字化解决方案及数据中心架构设计,对企业经营管理、财务分析、供应链管理数字化等方面有较为深刻理解。

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