整车订单论文:整车订单交付周期优化研究

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1、整车订单论文:整车订单交付周期优化研究【中文摘要】在汽车行业里,订货提前期有一个专门的名词与之对应——即“订单—交付”周期(下称OTD,Order-To-Delivery)。订单交付OTD是近年来在汽车行业里伴随着精益思想出现的,打破长期以来陈旧的“库存计划推动”生产方式,建立新的“订单拉动”生产方式的重要手段。作为中国汽车工业的重要领军企业之一的上海通用汽车(下称SGM,ShanghaiGenerfalMotors),为了应对未来汽车行业面临的挑战,进一步提高运营效率,降低成本,提高产销量,希望运用约束理论(下称TOC,TheoryofConstraint),从全局出发,

2、挖掘公司运营业务链的制约因素和瓶颈,集中资源,持续改进。本文结合国内整车行业订单交付OTD的特点和运作实践,对整车销售预测关键技术作了深入研究,提出了一套将定量计算技术与定性分析技术集成的整车销售预测优化方法论。为了验证这一方法论的有效性和适用性,本文结合SGM的实际业务和相关数据,对其进行了实证研究,取得了令人满意的效果。本文结合企业实务,利用所提出的方法论执行了一次完整的整车订单管理和库存管理优化过程,完成了对理论技术的实证分析。本文旨在研究和探索从过去以“推动”为主的产销模式,逐步转变为以“拉动”为主的产销模式,缩短订单交付周期,构建以客户为中心的以销定产的战略管理体

3、系。从而提升对市场需求快速响应能力和产销协同能力。【英文摘要】Inautomoblileindustry,vehicleorderleadtimehasaspecificnonetocorresponding,thatisordertodelivery(OTD).VehicleOTDinautomobileindustryoccursalongwithleanthoughtsinrecentyears,whichbreakslongdated“invertorypushplan”modeofproductionandbuildnewimportantmeansof“orde

4、rpull”modeofproduction.Inordertocopewithfutureautomobileindustryfacingchallenges,ShanghaiGerneralMotors(SGM),asoneoftheChineseautomobileindustry’simportantleaders,wantstofurtherimproveoperationalefficiency,reducecostandboostproductionaswellassalesvolume.SGM,settingoutfromoverallsituation,h

5、opestousetheoryofconstraints(TOC)tominecompany’soperatingbusinesschainconstraintsandbottlenecks,soastopoolingresourcesandimprovingcontinuously.Withdomesticautomobileindustry’svehicleOTDcharacteristicandpractice,thisarticlefurtherstudiesonkeytechnologyofvehiclessalesforecast,putforwardaseto

6、fquantitativecalculationandqualitativeanalysisoftechnologyintegrationofvehiclesalesforecastoptimizationmethodology.Inordertoverifythismethodologicalvalidityandapplicability,thearticlecombineswithSGM’sactualbusinessandrelateddatas,carriesonanempiricalresearchandachievessatisfactoryresults.C

7、ombinedwithpractice,thearticleusesproposedmethodologytoperformacompletevehicleordermanagementandinventorymanagementoptimizationprocess,andcompleteonthetheoryoftechnologyempiricalanalysis.Thearticleaimstostudyandexploregraduallychangefromthepast“push”modeofprod

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