从另一角度看订货点法在库存管理系统和库存控制上的完美演绎-永凯软件技术(上海)有限公司

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解决方案

作为国内领先的APS生产管理与物料控制软件原厂商, 永凯APS一直坚持自主开发,最大限度地帮助生产制造型企业降低生产成本, 最终提高整个企业的生产及管理效率。在永凯APS多年来丰富实践的基础上, 永凯APS在 五金行业、家电行业、模具行业、化工行业、注塑行业、机械行业、电子行业、钢铁行业、食品行业、汽车行业、医药行业 等生产制造领域形成了一系列APS行业解决方案。 同时,各个制造领域成功应用的行业实践也证明了 永凯APS生产管理与物料控制行业解决方案是成熟高效的,完全可以大大改善企业的生产和管理效率。

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永凯多年以来坚持不懈,为不同行业提供专业的精益生产管理与物料控制解决方案。 有着丰富的成功导入业绩,截止2016年6月, 永凯APS已被1112 家制造工厂成功导入。 请看下面各行业类型的导入业绩比率表。

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从另一角度看订货点法在库存管理系统和库存控制上的完美演绎

时间:2014年01月20日  来源:永凯软件技术(上海)有限公司

 


从另一角度看订货点法在库存管理系统和库存控制上的完美演绎

 

  在计算机出现之前,发出订单和进行催货是一个库存管理系统在当时所能做的一切。库存管理系统发出生产订单和采购订单,但是确定对物料的真实需求却是缺料表。这种表上所列的是马上要用,但发现没有库存的物料,然后,派人根据缺料表进行催货。
  订货点法是在当时的条件下,为改变这种被动的状况而提出的一种按过去的经验预测未来的物料需求的方法。这种方法有各种不同的形式。但其实质都是着眼于“库存补充”原则。“补充”的意思是把库存填满到某个原来的状态。库存补充原则是保证在任何时候仓库里都有一定数量的存货,以便需要时随时取用。当时人们希望用这种做法来弥补由于不能确定近期内准确的必要库存储备数量和需求时间所造成的缺陷。订货点法依靠对库存补充周期内的需求量预测,并保留一点的安全库存储备,来确定订货点。安全库存的设置是为了应对需求的波动。一旦库存储备低于预先规定的数量,即订货点,则立即进行订货来补充库存。
  订货点法曾引起人们广泛的关注,对它进行讨论的文献也很多,按这种方法建立的库存模型层被称为“科学的库存模型”。然而,在实际应用中却是面目全非。其原因在于,订货点法是在某些假设之下,追求数学模型的完美。
  下面,我们对这些假设进行讨论。
1、对各种物料的需求是相互独立的
  订货点法不考虑物料项目之间的关系,每项物料的订货点法分别独立地加以确定。因此,订货点法是面向零件的,而不是面向产品的。但是,在制造业中有一个很重要的要求,那就是各项物料的数量必须配套,以便能装配程产品。由于对各项物料分别独立地进行预测和订货,在装配时就会发生各项物料数量不匹配的情况。这样,虽然单项物料的供货率提高了,但总的供货率却难以提高。因为不可能每项物料的预测都很准确,所以积累起来的误差反映在总供货率上将是相当大的。
2、物料需求是连续发生的
  按照这种假定,必须认为需求相对均匀,库存消耗率稳定。而在制造业中,对产品零部件的需求恰恰是不均匀、不稳定的,库存消耗是间断的。这往往是由于下道工序的批量要求引起的。即使对最终产品的需求是连续的,由于生产过程中的批量需求,引起对零部件和原材料的需求也是不连续的。需求不连续的现象提出了一个如何确定需求时间的问题。订货点法是根据以往的平均消耗间接地指出需要时间,但是对于不连续的非独立需求来说,这种平均消耗率的概念是毫无意义的。事实上,采用订货点法的系统下达的订货时间常常偏早,在实际需求发生之前就有大批存货放在库里造成积压。而另一方面,却又会由于需求不均衡和库存管理模型本身的缺陷造成库存短缺。
3、提前期是已知的和固定的
  这是订货点法所作的最重要的假设。但在现实世界中,情况并非如此。对一项指定了6周提前期的物料,其实际的提前期可以在48小时至3个月的范围内变化。把如此大的时间范围浓缩成一个数字,用来作为提前期已知和不变的表示,显然是不合理的。
4、库存消耗之后,应被重新填满
  按照这种假定,当物料库存量低于订货点法时,则必须发出订货,以重新填满库存。但如果需求是间断的,那么这样做不但没有必要,而且也不合理。因为很可能而造成库存积压。
5、“何时订货”是一个大问题
  “合适订货”被认为是库存管理的一个大问题。这并不奇怪,因为库存管理正是订货并催货这一过程的自然产物。然而真正重要的问题却是“何时需要物料?”当这个问题解决以后,“何时订货”的问题也就迎刃而解了。订货点法通过触发订货点法来确定订货时间,再通过提前期来确定需求日期,其实是本末倒置的。
从以上讨论可以看出,订货点法库存控制模型是围绕一些不成立的假设建立起来的。今天看来,订货点法作为一个库存控制模型是那个时代的理论错误,因此不再是具有重要的实用价值。但它提出了许多在新的条件下应当解决的问题。

 

 

 

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