倉儲配銷決策案例

1、倉儲配銷決策案例倉儲配銷決策案例案例：案例：BisBis公司公司Bis是一家生產(chǎn)與配銷飲料的公司，目前有兩處生產(chǎn)工廠分別位於Atlanta及Denver供應(yīng)全美約120000個零售據(jù)點，目前之配銷系統(tǒng)需要將所有產(chǎn)品於交運至各零售商前先運送至位於ChiagoDallasSacramento三處倉儲中心。Bis於1964年以家族資金成立，70年代開始成長，80年代以十分穩(wěn)定之速度持續(xù)成長，目前Bis有12個股東並由一新指定的CEO經(jīng)營。飲料

2、業(yè)的邊際收益大約為20%，所有產(chǎn)品的每一SKU(StockKeepingUnit)為$1000，雖有高的獲利率，新的CEO仍對此配銷網(wǎng)路非為十分有效率表示關(guān)切，在最近的股東會議中，CEO指出目前之配銷策略為15年前設(shè)計且從無修改過，它包括下列步驟：於生產(chǎn)工廠製造與儲存撿貨、裝載及運送至倉庫或配銷中心於倉庫卸貨與儲存撿貨、裝載及運送至零售店因此股東決定去尋求外面協(xié)助以修正他們的物流網(wǎng)路，以期修改其配銷網(wǎng)路，因為這是一個龐大的專案，吾人認(rèn)為

3、寧可多收集資料而不求快，特別是在首要階段，吾人剛剛完成確認(rèn)約有10000零售商應(yīng)能直接從製造工廠交運產(chǎn)品，這需依據(jù)下列因素：倉庫貨品接收能力儲存能力貨品接收方法商品之廣告推銷需求訂單產(chǎn)生能力教運時間窗口限制目前訂價促銷活動的配套方式現(xiàn)在該是重新設(shè)計配銷網(wǎng)路的時候，為達(dá)此目的，吾人將零售據(jù)點劃分成250區(qū)，將產(chǎn)品區(qū)分為5大產(chǎn)品族。資料的收集包含下列：1997年每一顧客區(qū)之每一產(chǎn)品族之SKU需求每一製造工廠之年生產(chǎn)能量（SKUs）每一倉庫新

4、的及現(xiàn)有的最大能量（SKUs）每一產(chǎn)品族從製造工廠及從倉庫之每一哩運輸成本建立倉庫之設(shè)置成本由於在市場上有許多競爭性產(chǎn)品，故對Bis而言，特別關(guān)注於顧客服務(wù)，雖然並無特定服務(wù)水準(zhǔn)有關(guān)之?dāng)?shù)字，但CEO堅持維持競爭性的運輸時間不超過48小時，這意謂著倉庫與顧客區(qū)之距離不應(yīng)超過900哩。Bis公司剛好完成一個廣泛的市場研究，此研究顯示市場規(guī)模有重大成長，此成長被預(yù)估一致性橫跨每一不同區(qū)，僅於產(chǎn)品間變化。我們假設(shè)工廠與零售商位置不變，目標(biāo)在於設(shè)

5、計及重新塑造物流網(wǎng)路使得包含生產(chǎn)及採購成本、存貨持有成本、設(shè)施成本（倉儲、搬運及固定成本）及運輸成本在不同之服務(wù)水準(zhǔn)需求下之年度系統(tǒng)成本最小化。另一重要的決定為運輸方式的選擇（即卡車或火車），此策略性決定將於第三章討論。在此情況下，取捨是顯而易見的，增加倉庫數(shù)目的典型結(jié)果為：因減少平均到顧客的運輸時間所獲得服務(wù)水準(zhǔn)的改善為防止每一倉庫因不確定的顧客需求而增加安全存量造成存貨成本增加營運及設(shè)置成本增加從倉庫到顧客的外部運輸成本降低從供應(yīng)商

6、或製造商到倉庫的內(nèi)部運輸成本增加基本上，企業(yè)必須在新增倉庫或接近顧客的利益間取得平衡，如此，倉庫位置的決定即為產(chǎn)品配銷之供應(yīng)鏈?zhǔn)欠駷橐挥行Ч艿赖臎Q定性因素。以下我們將說明一些與模式最佳化有關(guān)的資料收集與成本計算的問題，其中某些資料是依據(jù)物流的教科書而來。圖2.1及2.2表示兩個決策支援系統(tǒng)（DDS）的畫面，使用者將可看到最佳化的不同階段，一個表示最佳化前的畫面，第二個表示最佳化的網(wǎng)路。2.22.2資料收集資料收集一個典型的網(wǎng)路型態(tài)問題牽

7、涉到大量的資料，這些資料包含下列各項：顧客、零售商、現(xiàn)有倉庫及配銷中心、製造工廠及供應(yīng)商位置所有產(chǎn)品，包括體積，特殊的運送模式（如冷藏）每一產(chǎn)品顧客之年需求量不同運輸模式的費率倉儲成本（包含人工、存貨搬運費用及固定作業(yè)成本）為顧客交運之運送量及頻率訂單處理成本顧客服務(wù)需求與目標(biāo)2.2.1資料的總和乍看來，上面列舉涉及到模式最佳化的大量資料將令人感到困惑，，譬如一個含有10000到120000個零售商的典型飲料配銷系統(tǒng)，類似情況如WalM

8、art或J.C.Penny在其零售物流網(wǎng)路中流通的不同產(chǎn)品數(shù)目數(shù)以千計甚至數(shù)十萬計，基於此理由，首要步驟即為資料之總和，下列準(zhǔn)則被應(yīng)用去完成此項工作：彼此非常接近的顧客被以網(wǎng)狀網(wǎng)路或其他群組技術(shù)總合在一起，所有位於此單一細(xì)胞或單一群組的顧客被位於該細(xì)胞或群組中心的單一顧客取代，此細(xì)胞或群組被視作一個顧客區(qū)，應(yīng)用5碼或3碼之郵遞區(qū)號來總合顧客為一非常有效的技巧。如果顧客被依據(jù)交運的頻率與服務(wù)水準(zhǔn)來加上分級，則他們將依此分級來被統(tǒng)合在一起。