随着品牌的全球扩张,饮料制造商必须调整各自的配方,以满足口味迥异的消费者的需求。这就导致生产运行周期缩短和频繁的生产线转产,也即需求驱动型的制造。通常情况下,单个产品的生产运行周期长,生产线转产次数少有利于提高利润。然而,消费者的偏好迫使生产运行周期缩短,产品生命周期被压缩。这导致质量保障的难度提高,生产成本增加。
消费者的需求并非是饮料行业所面临的唯一挑战。大宗商品成本不断走高、来自消费者和零售商的价格压力以及法规也在迫使饮料行业思考高效开发常规产品配方之外的出路。为了满足股东的期待,比如投资回报、产权和资产,饮料制造商必须将产品创新、赢得市场与全球扩张视为主要业务发展的动力。
为让创新产品赢得消费者的青睐,制造商的供应链必须以最高效率运行,不仅能迅速满足全球市场和地区市场的实际需要,还能够敏捷地响应需求、生产和配送方面的制约因素。而其供应链是否能够真正为业务提供支持呢?
您是否能够:
准确预测市场和细分市场的销售?
根据销售预测制定准确的需求计划?
通过优化产品组合,轻松地提高收入?
随时实现业务预测与生产计划的衔接,满足各方面的需求?
您是否:
为应对过高的库存而筋疲力尽?
不得不设置高安全库存水平,以避免陷入库存耗尽的窘境?
抱怨生产了一堆不需要的产品?
抱怨订单履行前一分钟客户突然更改了订单?
您是否:
为无法精准掌握产品供应的情况而向客户致歉?
向客户解释产品超期送抵约定地点的原因?
超过了物流、仓储、配送中心和交叉转运中心的储运能力?
不得不频繁地催促货运?
您是否希望改进您的这些做法?而管理这些复杂难题的关键在于掌控供应链的计划。
卓越的供应链计划如何提升饮料制造商的各项能力?
可移步今日次条“一图看懂供应链计划如何帮助饮料制造商实现业务目标”阅读本文内容的精简版。
准确的预测是稳定的生产和配送计划流程的基础。对大多数饮料企业而言,生产计划反映的是“供应天数”或“覆盖期间”。稳定的需求预测应覆盖至少12个月,理想情况下18个月,以适应需求的季节性波动。
如果基于农产品的饮料使用冷冻或保鲜农产品制造,原料保存期可长达数年。但是如果生产依赖的是新鲜包装的农产品,或者混用新鲜采摘和新鲜包装的农产品,就必须提供准确的12到18个月的预测。如果没有准确的预测,您的公司就无法根据需求驱动供应链和制造。低效的预测会迫使您的公司保持过量的安全库存。
如果您的供应链和制造没有建立需求驱动型流程,生产成本和库存持有成本将居高不下。
大多数的预测和需求计划工具并非专为处理饮料行业中常见的季节变动或月内变动而设计。许多都只提供能与您的数据集相匹配的最基本的统计模型。如果您仍然使用电子表格为销售预测和需求建模,很有可能您超过80%的需求计划工作都会发生错误。
大多数需求计划工具在物理上和逻辑上都独立于供应链计划工具和生产计划工具。这种独立导致多个部门无法迅速就需要订购的原料数量和需要生产的产品数量达成一致。而实现一致的关键在于以透明、一体化的方式收集市场信息。
没有一家大型饮料制造商只运营一家工厂,它们都运营着多家工厂,其中许多都是通过合并和收购其他品牌获得的。每家工厂都有独特的技术特点和运营要求。对众多没有相似之处的工厂进行计划,从而以相似的生产单位成本实现特定的生产成效,这不仅需要精密地计划与准确地了解工厂配置和约束,也需要足够灵活应变、能正确体现每家工厂特征的计划工具。
很少有计划工具能足够灵活地满足现代饮料制造企业的需求。许多计划工具都要求工厂的特征适应计划工具的约束条件,而非相反。为实现多工厂场景下的生产计划与执行,很有可能在对每家工厂建模时做出妥协,从而造成低效和经济损失。
跨多个时间周期进行计划,
避免某个决策对另一决策的不利影响
饮料生产商的供货网络精巧地连接在一起,对网络上任何地方发生的事件都反应敏感。如果制造商能迅速地检测和解读供应信号,就能重定供应路线,重新统筹生产,重新安排配送方向,从而保持订单履行的速度和数量。
通常欠缺的是能够发现和评估发生在一个时间周期内的事件对另一个时间周期的关键绩效指标(KPI)的影响。例如,对淡季内的需求增加进行预测,如果恢复正常产能并为库存补货,将足以满足增加的需求。而需求计划人员所不知道的是,生产线维护计划人员在运营层面(短期内)计划停运生产线,开展必要的生产线升级和对年久失修设备的维护。
未紧密整合的计划工具不允许制造商在同一步骤里分析需求、供应和生产资源。
DELMIA Quintiq计划平台将需求分析与供应和生产流程整合在了一起。它允许根据推测的需求波动和生产线的可用性,测试服务交付水平和生产线的产能约束。
与普通的计划与仿真工具不同,DELMIA Quintiq的解决方案可实时分析任何计划决策对公司KPI的影响。随后它实时地将对一个时间周期做出的决策的影响传播到其他的时间周期。这样就能避免计划人员做出对一个时间周期看似优秀,但对含其他时间周期在内的公司整体绩效有负面影响的决策。
计划原材料、容器的进货和库存,
确保生产不间断进行
通过准确预测,可为原材料进货、库存建立场景并将需求分配到具体工厂。
需求驱动型制造中的主生产排程(MPS)推动按照需求履行策略,在每个工厂所在地为成品建立库存。
一致地履行客户服务目标取决于库存计划(安全库存水平、再订货点、再订货批次大小)与配送计划的整合。这种整合可有力地防止生产出的货物数量超过仓储和物流网络的处理能力。使用可退回容器的饮料企业还能从这种整合中获得进一步的益处,因为容器必须及时从市场退还,才能满足生产计划所需。
通常情况下,生产计划工具和物流计划工具彼此不能通信,必须依赖于手动整合流程。独立于生产产出计划的物流计划会抬高物流、仓储/配送中心空间占用和交叉转运作业的成本。
DELMIA Quintiq的一体化计划平台确保原材料进货和库存水平建立在预测的需求上。计划人员能以可视化承诺的订单履行要求、进货仓储能力和库存成本间的权衡取舍。增减库存水平的计划决策立即反映在计划仪表板上的KPI中。
DELMIA Quintiq的优化确保在满足客户服务水平的同时,让制造商保持最低库存水平。如果涉及可退回的容器,优化可确保能在最少购置额外容器的情况下满足生产需求。
对饮料生产计划而言,高效地确定生产批量大小是个难题。确定生产批量大小的关键环节是需求。不准确的预测和需求计划会妨碍有效的生产批量大小的确定。在计划流程的过程中,物料资源计划(MRP)或粗略产能计划不能确定最高效的生产批量大小,因为它们没有考虑设置成本、直接成本或存储成本。
通常情况下,饮料制造商同时依靠MRP和直觉来制定订单履行计划。但是,生产批量大小和生产次序必须同时求解。如果不准确的计划成为详细生产排程的数据输入,整个生产成效的可行性就会打折。
DELMIA Quintiq先进的主生产计划(MPS)解决方案可帮助计划人员充分考虑各项需求(预测、安全库存、预产)、供应能力约束(生产和仓储)以及供应链成本(生产、仓储和财务),高效地确定最佳生产批量大小和生产排序。
DELMIA Quintiq计划平台可支持多种优化生产批量大小的方法。此外,DELMIA Quintiq计划平台也进行需求变化分析,确定最佳生产平准(平滑)方法。例如将最佳产品数量(OPQ)与平准化进行比较。
季节性受产能波动影响而加剧,可能导致个别产品的产量在每个工厂随时间发生巨大变化。通过将最佳生产批量大小确定逻辑包含在DELMIA Quintiq计划系统内,反馈环路被取消。由此生产分配与最佳生产批量大小的计算同步完成,实现最低成本。
生产线性能是饮料生产的内在组成。通过在库存中累积存货,重复性的季节需求模式可被掌控和管理。然而一旦产品受新鲜度要求和“最佳保质期”限制,这种做法就存在巨大风险。
在食品相关的行业中,饮料生产计划变动更频繁,因为频繁的促销和非季节性活动导致了需求的波动。而且生产分为饮料生产和饮料装瓶两个阶段,让满足需求变得更加复杂。
部分计划人员使用物料需求和用无限产能粗略计算产能计划。这种做法甚至不能识别对季节性生产的需求。因此,这会导致制定脱离实际的计划和生产订单发生变更后耗时的重新计划。
在使用传统生产计划工具的情况下,无法考虑原材料供应受限或不稳定的状况。
DELMIA Quintiq先进的饮料生产排程解决方案能使用批量规则、设置逻辑、排序相关设置成本和设置时间、备选路线与配方,为确定生产批量大小和生产排程决策建模。
借鉴复杂流程制造和离散制造的生产计划和生产排程经验,DELMIA Quintiq开发出能为下列目的轻松建模的解决方案:
容纳不同的生产阶段
在每个阶段上同步生产排程
考虑每个生产阶段上特有的瓶颈
这种先进的方法可确保最佳生产计划和生产排程。DELMIA Quintiq使用先进的优化算法,自动生成优秀的初始生产排程,节省排产的时间,同时便于运行多个场景,以发现更出色的计划选项。
过多企业依靠计划人员将整个计划输入基本的计划工具。饮料企业拥有多条供应链、多样化的产品以及众多存储地点。在同一时间手动计划所有供应链环节,在每个环节都有自己的一套约束的情况下,既耗时也容易出错。
计划人员完成的计算经常需要反复检查,因此计划人员没有时间思考和判断哪个计划是最佳的计划,更不必说制定多套计划,开展“假设”或“比较与对比”场景分析。
计划人员对基于计算机的计划存有固有的疑虑。因为他们倾向于根据自己积累的经验依据,思考简单或复杂的每一个决策。
DELMIA Quintiq的优化技术从设计上赋予计划人员全面的掌控和可视化,以便计划人员根据需要调整优化后的计划。计划人员可以选择优化完整的计划或计划的某个部分。计划人员往往将计算留给擅长计算的优化器,他们则着重处理优化提示的异常情况和权衡取舍。
任何时候,计划人员都可以参考实时分析,为每一个计划修订决策计算对应的KPI。多种优化技术构成DELMIA Quintiq优化引擎的主体。这有助于软件平台生成最佳的计划。
在饮料制造中,尤其是在生产和供应链计划中,当难以求解的时候,约束编程是求解优化难题非常有效的办法。它的工作原理是根据约束条件不断地消除潜在解决方案,即便约束是非线性约束。
另一项技术为DELMIA Quintiq所独有,是路径优化算法(POA)。这是一种大规模邻域搜索(LNS)技术。LNS搜索比局部搜索大得多的邻域,由此减少产生局部最优但全局远非最优的解的概率。POA在求解制造排程问题和车辆路线难题时尤为有效。
与计划和排程的最佳实践相对立的,是使用多套松散整合的IT系统。典型情况如:
预测使用一种工具完成。
需求计划使用另一种工具完成。
供应计划使用又一种工具完成。
使用第四种工具,根据灌装线产能确定初始生产批量的大小。
使用第五种工具,根据槽罐容量调节生产批量的大小。
使用第六种工具,制定详细的生产排程。
使用第七种工具,计划成品的库存变动。
使用第八种工具,计划运输车队的路线。
如果您的IT系统链条是由这八种工具或更多工具构成,而且还没有加上根据资源可用性、机器维护和计划外产品需求进行调整的大量电子表格,便有可能浪费公司的宝贵资源,如材料、工厂和设备产能、人员和资本。
您该在传统的计划应用链条上的什么地方开展优化呢?如果从一开始就进行优化,您如何识别出下游的瓶颈?如果您将优化与下游的计划应用结合使用,可能会增大老旧计划应用中失真、失准数据开展优化的风险。
低效计划的源头是计划人员用于实现下列功能的一些系统:
为计划采集输入数据
与所有业务领域合作,达成共识
制定计划
每当数据在分散的计划系统间传递时,发生传递错误的概率就会大增,计划决策的质量随之下降。
DELMIA Quintiq的计划平台消除了使用多套独立系统开展计划的相关风险。公共的优化架构被计划解决方案共享,适用于价值链上每个业务领域的计划目的。
从创建预测到建立可行的需求场景,再到选择最佳生产执行计划和平衡配送以及物流需求,所有计划人员都使用同一个数据集。在线KPI计算便于计划人员查看他们制定的每个计划决策的财务影响。可视化提示可实时揭示冲突发生和不良事件,这样计划人员就能评估可能的补救措施,选择最佳的决策和执行计划。这就是基于平台的供应链思维的力量。