高難度的汽車物流管理—BMW的例子

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清華大學(xué)卓越生產(chǎn)運(yùn)營總監(jiān)高級(jí)研修班

綜合能力考核表詳細(xì)內(nèi)容

高難度的汽車物流管理—BMW的例子
高難度的汽車物流管理—BMW的例子 汽車制造工業(yè)對(duì)物流供應(yīng)要求相當(dāng)高,其中最難的地方在于有效提供生產(chǎn)所需的千萬種 零件器材。居世界汽車領(lǐng)導(dǎo)地位的德國BMW公司,針對(duì)顧客個(gè)別需求生產(chǎn)多樣車型,因而 讓難度已經(jīng)頗高的汽車制造物流,更增添其復(fù)雜性。其3個(gè)在德國境內(nèi)負(fù)責(zé)3、5、7系列 車型的工廠,每天裝配所需的零件高達(dá)4萬個(gè)運(yùn)輸容器, 供貨商上千家。面對(duì)如此龐大的供應(yīng)鏈,非藉助一套錦囊妙計(jì)不可。 BMW的訂單要求 在汽車組裝零件的送貨控制中,最重要的是提出訂貨需求,也就是把貨物的需要量和日 期通知物流采購中心。BMW在生產(chǎn)規(guī)劃過程中,可以針對(duì)10個(gè)月后所需提出訂貨需求,供 貨商也可藉此預(yù)估本身對(duì)上游供貨商所需提出貨物的種類及數(shù)量。不過,隨著生產(chǎn)日期 的接近,雙方才會(huì)更明確地知道需要量。 針對(duì)送貨控制而言,一般可分為兩種不同形式:一為根據(jù)生產(chǎn)步驟所需提出訂單,另一 種為視當(dāng)日需要量提出需求。前者為由生產(chǎn)順序決定需要量(Just-in- Sequence),其零件大多在極短時(shí)間內(nèi)多次運(yùn)送,由于此種提出訂單方式對(duì)整個(gè)送貨鏈 的控制及時(shí)間要求相當(dāng)嚴(yán)格,因此適用在大量、高價(jià)值或是變化大的零件。 對(duì)于大多數(shù)的組裝程序而言,只要確定當(dāng)天需要量就足夠了,區(qū)域性貨運(yùn)公司在前一天 從供貨商處取貨,把這些貨物儲(chǔ)放在轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn),大多數(shù)只停放一晚,隔天就送抵BMW組裝工 廠。 在送抵BMW工廠的先前取貨并停放在轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)的過程稱為「前置運(yùn)送」,而第二階段送達(dá)B MW工廠的步驟稱為「主要運(yùn)送」。 過去幾年里,BMW公司已把根據(jù)生產(chǎn)順序所需的訂貨方式最佳化。視當(dāng)日需要量提出訂單 方式仍有極大發(fā)展?jié)撃埽訠MW公司目前積極對(duì)此項(xiàng)最佳化進(jìn)行研究。 高送貨頻率,高成本 為了降低BMW的倉儲(chǔ)設(shè)備成本,該公司向來積極減少本身存貨數(shù)量,如此導(dǎo)致供貨商送貨 頻率的提高,例如每周多次送貨,或甚至達(dá)到必須每天送貨,造成貨運(yùn)成本提高?!盖?置運(yùn)送」及「主要運(yùn)送」的費(fèi)用計(jì)算有所不同,前者的費(fèi)用計(jì)算是把轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)到供貨商的 路程、等待及裝載時(shí)間都列入計(jì)算,與運(yùn)送次數(shù)成正比,但與裝載數(shù)量的多寡無關(guān)。而 后者的費(fèi)用計(jì)算是與貨物量成正比,不受送貨次數(shù)影響。 最佳化潛能 基本上前置運(yùn)送與倉儲(chǔ)設(shè)備成本是互相抵觸的,因?yàn)闉榱私档蛡}儲(chǔ)成本而減少倉儲(chǔ)設(shè)備 ,會(huì)造成運(yùn)送頻率及其成本的提高。為降低前置運(yùn)送成本,盡量一次滿載,囤積存貨, 勢(shì)必造成倉儲(chǔ)成本的提高。因此,兩者間取得平衡,降低整體成本,達(dá)到最佳化的策略 勢(shì)在必行。(如圖1所示) 圖1:設(shè)備及前置運(yùn)送成本與送貨頻率之關(guān)系 大多數(shù)供貨商接到BMW不同工廠的訂單,可由同一個(gè)貨運(yùn)公司把貨物集中到統(tǒng)合的轉(zhuǎn)運(yùn)站 (Hub),然后由此再配送到各所需工廠,這樣有效地安排取貨路徑,降低前置運(yùn)送所需 成本。同時(shí)也考慮各工廠間整合性倉儲(chǔ)設(shè)備及運(yùn)送的供應(yīng)鏈管理、各個(gè)價(jià)值創(chuàng)造的部分 程序及次系統(tǒng),使其產(chǎn)生互動(dòng)影響,著眼點(diǎn)不再只限于局部最佳化,而是以整體成本為 決定的依歸。 成本方程式及最佳化運(yùn)算法 在最佳化的過程里,首先必須定義一個(gè)成本方程式,此方程式的變量為:貨運(yùn)距離及重 量的運(yùn)輸費(fèi)率,此參考基準(zhǔn)為以到1993年止所實(shí)施的GNT及GFT(貨物遠(yuǎn)、近距離運(yùn)輸費(fèi) 率表)。不過這費(fèi)率參考表并不適用于BWM公司的前置運(yùn)送上,因?yàn)樵谇爸眠\(yùn)送中,同一 貨運(yùn)公司并不只是服務(wù)某一固定供貨商,因而無法以單純方式計(jì)算運(yùn)輸成本。 圖2:物流成本最佳化之潛能 圖2顯示目前的貨運(yùn)費(fèi)率及實(shí)際前置運(yùn)送費(fèi)用,圖中顯示橫向補(bǔ)助的效果(區(qū)域(1)) ,藍(lán)色虛線部分表示前置運(yùn)送實(shí)際成本,棕色虛線部分為前置運(yùn)送的費(fèi)率。以目前的運(yùn) 送費(fèi)率最佳化,會(huì)產(chǎn)生高送貨頻率(圖2中(2))。如果依實(shí)際前置運(yùn)送成本計(jì)算,則 最佳化點(diǎn)將移向送貨頻率低處(圖2中(3))。如此,可把整體成本在實(shí)際前置運(yùn)送成 本下達(dá)到最低值(圖2中(4)所視為物流成本節(jié)省部分)。 BMW公司嘗試把其供應(yīng)鏈上的合作伙伴(如運(yùn)輸公司等),納入成本節(jié)約的考量因子,這 也是物流鏈管理的意義所在。 根據(jù)上述考慮因素,建立成本方程式,當(dāng)中亦考慮到不同取貨方式,例如在一次的前置 運(yùn)送中,安排替幾個(gè)BMW工廠同時(shí)取貨。這個(gè)成本方程式是建立在最佳化計(jì)算法的基礎(chǔ)上 ,考慮因素為對(duì)供貨商成本最低化之送貨頻率、其它與實(shí)務(wù)有關(guān)的不同附隨條件,例如 盡可能讓運(yùn)輸工具滿載、每周固定時(shí)間送貨等。如果同一貨運(yùn)公司替多個(gè)BMW工廠送貨, 則必須安排送貨先后次序,以達(dá)成本最佳化。此外,運(yùn)送貨量最好一星期內(nèi)平均分配, 讓運(yùn)輸工具及倉儲(chǔ)達(dá)到最高使用率,不致影響等待進(jìn)貨時(shí)間。 個(gè)案專題研究結(jié)果 根據(jù)此最佳化研究結(jié)果,對(duì)多數(shù)貨運(yùn)公司而言,高載率及每天送貨所造成的成本最劃算 。相反地,對(duì)小量的供貨商而言,減少送貨頻率,可以明顯降低整體成本。圖3所示,對(duì) 一個(gè)只專門服務(wù)BMW的某工廠之供貨商而言,在每天送貨的情況下,前置運(yùn)送的成本將占 整體成本的大部分,而倉儲(chǔ)設(shè)備所造成影響則較小。如果這家供貨商每周只送貨兩次, 則會(huì)造成倉儲(chǔ)設(shè)備需求提高,不過,前置運(yùn)送的節(jié)省部分可以貼補(bǔ)倉儲(chǔ)成本提高的部分 。 圖3:BMW公司某廠房送貨過程的物流成本 圖4為BMW三個(gè)組裝廠對(duì)同一家供貨商的4種最佳化之不同選擇,其共同處為整體成本差異 不大,其中選擇1的倉儲(chǔ)設(shè)備及前置運(yùn)送成本同時(shí)降低,節(jié)省成本約23%。 圖4:3個(gè)BMW工廠的供貨商的4種最佳化替代方案 前景 此個(gè)案研究結(jié)果顯示,采購過程的物流成本可明顯地降低,這項(xiàng)最佳化只與規(guī)劃之計(jì)算 法有關(guān),可以很容易地整合到系統(tǒng)里。此步驟只顯示物流鏈管理的第一步,其它部分也 具有最佳化潛能,例如供貨商的處理程序及成本,更進(jìn)一步的是考慮供貨商的制造及庫 存狀況。如此,可以降低整個(gè)價(jià)值創(chuàng)造鏈上的庫存成本,這也是整個(gè)物流供應(yīng)鏈里,提 高競(jìng)爭(zhēng)力的最佳利器。(經(jīng)資中心 石育賢) ----------------------- [pic] [pic] [pic] [pic]
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