面向供应链的合作计划,预测与补给

面向供应链的合作计划,预测与补给

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1、面向供应链的合作计划、预测与补给NiceArticles2006-10-0820:55:31阅读8评论0  字号:大中小 订阅  重庆大学  但斌 张旭梅           (本文是为个人研究而转载)  摘要:合作计划、预测与补给(CPFR)是近年来提出的供应链管理方面的一个新模式,对于供应链伙伴改善合作关系、提高预测的准确和供应链效率、减少库存、提高消费者满意程度等均有重要的意义。本文论述了CPFR的概念和内涵、以及与其他供应链合作模式的关系,分析阐述了CPFR的业务模型和运作方法。    关键词:供应链;合作;预测  全球信

2、息网络技术的发展、全球化市场的形成及技术变革的加速,给企业带来了难得的机遇和严峻的挑战,企业面临着不断缩短交货期、提高质量、降低成本和改进服务的压力,所有 些都要求企业应具备对不断变化的市场需求作出科学预测和快速反应的能力。供应链作为“由物料获取并加工成中间件或成品,再将成品送到用户手中的一些企业和部门构成的网络”,包括了从定单的发送和获取、原材料的获得、产品制造到产品分配发放给用户的整个过程,涉及到原材料供应者、零部件加工者及标准件供应者、最终产品制造者、产品批发分销商和最终用户,并将他们看成是企业经营的合作伙伴。它应用系统工程

3、统筹规划企业的各种物流、信息流、资金流和工作流,克服各种损益,从而降低整个供应链的成本,以求整体活动的最优化。因此供应链已成为现代企业进行全球市场竞争的重要战略。  为了实现对供应链的有效运作和管理,以及对市场变化的科学预测和快速反应,一种面向供应链的策略—合作计划、预测与补给(Collaborative Planning ,Forecasting and Replenishment,简称CPFR)应运而生,并逐渐成为供应链管理中一个热门的研究问题。1 CPFR的产生和概念    1.1 CPFR的产生和发展  1995年,国际著

4、名的商业零售连锁店Wal-Mart及其供应商Warner-Lambert、世界最大的企业管理软件商SAP、国际著名的供应链软件商Manugistics、美国著名的咨询公司Benchmarking Partners等5家公司联合成立了零售供应和需求链工作组(Retail Supply and Demand Chain Working Group),进行CPFR研究和探索,其目的是开发一组业务过程,使供应链中的成员利用它能够实现从零售商到制造企业之间的功能合作,显著改善预测准确度,降低成本、库存总量和现货百分比,发挥出供应链的全部效率

5、。在实施CPFR后,Warner-Lambert公司零售商品满足率从87%增加到98%,新增销售收入800万美元。在CPFR取得初步成功后,组成了由30多个单位参加的CPFR理事会,与VICS(自愿行业间商业标准,Voluntary Interindustry Commarce Standards)理事会一起致力于CPFR的研究、标准制定、软件开发和推广应用工作[4,5]。美国商业部资料表明,1997年美国零售商品供应链中的库存约为1万亿美元,CPFR理事会估计,通过全面成功实施CPFR可以减少这些库存中的15%~25%,即1 5

6、00~2 500亿美元。由于CPFR巨大的潜在效益和市场前景,一些著名的企业软件商如SAP、Maugistics、Logility、PeoplSoft、I2 Technologies和Synara Software等公司正在开发CPFR软件系统和从事相关的服务。    1.2 CPFR的概念  国外虽有CPFR的实践,但CPFR至今尚无统一的定义。笔者综合CPFR有关文献后认为:合作计划、预测和补给(CPFR)是一种哲理,它应用一系列的处理和技术模型,提供覆盖整个供应链的合作过程,通过共同管理业务过程和共享信息来改善零售商和供应商

7、的伙伴关系、提高预测的准确度,最终达到提高供应链效率、减少库存和提高消费者满意程度的目的。CPFR有3条指导性原则:  1)贸易伙伴框架结构和运作过程以消费者为中心,并且面向价值链的成功运作;  2)贸易伙伴共同负责开发单一、共享的消费者需求预测系统,这个系统驱动整个价值链计划;  3)贸易伙伴均承诺共享预测并在消除供应过程约束上共担风险。    1.3 CPFR与其他合作模式的关系  在CPFR提出之前,关于供应链伙伴的合作模式主要有合计预测与补给(Aggregate Forecasting and Replenishment,

8、简称VMI)和共同管理库存(Jointly Managed Inlentory,简称AFR)、供应商管理库存(Vendor-Managed Inventory,简称 JMI)等[4]。AFR是商业贸易伙伴交互作用中应用最广泛的方法,用于预测的核心数

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