欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:36432463
大小:842.60 KB
页数:19页
时间:2019-05-09
《《CPFR案例分析》PPT课件》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、CPFR案例分析目录CPFR概念简介CPFR的应用案例CPFR概念简介CPFR(CollaborativePlanningForecastingandReplenishment)概念:协同式供应链库存管理,也叫协同规划、预测与补货。是一种协同式的供应链库存管理技术,它在降低销售商的存货量的同时,也增加了供应商的销售额。发展由来:CPFR的形成始于沃尔玛所推动的CFAR,它是利用Internet通过零售企业与生产企业的合作,共同做出商品预测,并在此基础上实行连续补货的系统。后来,在沃尔玛的不断推动之下,基于信息共
2、享的CFAR系统又正在向CPFR发展。该系统是在1995年,由沃尔玛与其4家供应商联合成立了工作小组,进行CPFR的研究和探索,1998年美国召开零售系统大会时又加以倡导,目前实验的零售企业有沃尔玛、凯马特和威克曼斯,生产企业有P&G、金佰利、HP等7家企业,可以说,这是目前供应链管理在信息共享方面的最新发展。CPFR(CollaborativePlanningForecastingandReplenishment)特点:协同:从CPFR的基本思想看,供应链上下游企业只有确立起共同的目标,才能使双方的绩效都得到
3、提升,这种战略的实施必须建立在信任和承诺的基础上,这是买卖双方取得长远发展和良好绩效的唯一途径。规划:VICS(美国产业共同商务标准协会)定义项目公共标准时,认为需要在已有的结构上增加“P”,即合作规划(品类、品牌、分类、关键品种等)以及合作财务(销量、订单满足率、定价、库存、安全库存、毛利等)。此外,为了实现共同的目标,还需要双方协同制定促销计划、库存政策变化计划、产品导入和中止计划以及仓储分类计划;CPFR(CollaborativePlanningForecastingandReplenishment)特
4、点:预测:CPFR强调买卖双方必须做出最终的协同预测,这样能大大减少整个价值链体系的低效率、死库存,促进更好的产品销售,节约使用整个供应链的资源。它不仅关注供应链双方共同做出最终预测,同时也强调双方都应参与预测反馈信息的处理和预测模型的制定和修正,特别是如何处理预测数据的波动等问题;补货:销售预测必须利用时间序列预测和需求规划系统转化为订单预测,并且供应方约束条件,如订单处理周期、前置时间、订单最小量、商品单元以及零售方长期形成的购买习惯等都需要供应链双方加以协商解决,根据VICS的CPFR指导原则,协同运输计
5、划被认为是补货的主要因素。CPFR(CollaborativePlanningForecastingandReplenishment)CPFR的价值:收入机会:通过确实执行CPFR流程步骤,除非有重大的外界变化,可以预见销售点的缺货状况将减少,这意味着顾客更能顺利地购得产品,而提升营业收入;降低存货:在CPFR的“商务伙伴”关系架构下,通过销售与订单预测流程以及冻结阶段的配置作业,成员所需面临的状况变量因为严谨的程序与透明的信息而大幅减少,因此可以降低不必要的库存缓冲量,而释出现金流量;增加存货周转率:存货周转
6、加快,代表着营运效率的提升;提高总资产的报酬率:提高总收入、降低库存量意味着以更小的资产投资而获取较高利润,总资产报酬率因而提高。CPFR(CollaborativePlanningForecastingandReplenishment)CPFR具有三条指导性的原则:合作伙伴的框架结构和运营过程要以终端消费者为中心;合作伙伴共同研究开发单一的、共享的消费者需求预测系统;合作伙伴均要承诺共享和预测信息并共同承担风险CPFR从功能角度分为三部分:联合计划;联合预测;联合补货CPFR实施流程图2制订协同商务方案3生成
7、销售预测1制订框架协议4销售预测异常识别异常是否在准许范围之内5协同解决6生成订单预测7订单预测异常识别异常是否在准许范围之内8协同解决9订单生成规划预测CPFR的应用案例CPFR简介——沃尔玛公司分析CPFR案例分析——沃尔玛与莎拉李合作计划CPFR简介——沃尔玛公司分析沃尔玛是采用协同计划、预测和补货(CPFR)的企业,通过全盘管理、网络化运营的方式来管理供应链中的贸易伙伴。CPFR帮助沃尔玛建立起一套针对每件商品的短期预测方法,用来指导订货。这种由相互协商确立的短期预测成为改进需求管理的动力,实现了对供给
8、和库存水平的更好控制。CPFR项目的实施帮助沃尔玛和供应商节约了大量的库存维护成本,并促使沃尔玛逐步成为一个准时制系统。沃尔玛实施了一个数据仓库项目,在一台中央服务器上汇总历史数据并进行分析,从数据中更好地了解商业环境,并做出最好的决策。最初系统只收集销售点和运输的数据,之后数据仓库包括了65周的库存数据、预测数据、人口统计数据、降价数量、退货和市场数据,这些数据按照每件商品、每个商店
此文档下载收益归作者所有