宝洁供应链通过优化减少库存案例解析
在创建了在消费者方面没有不稳定状况的理想模型后，BiosGroup开始引入不稳定性，并测量其影响。下面是小编为大家分享宝洁供应链通过优化减少库存案例解析，欢迎大家阅读浏览。
一、案例分析
几年前，有两个数字让宝洁的高层寝食难安。一个是库存数据：在宝洁的分销体系中，有价值38亿美元的库存。另一个是脱销量。在零售店或折扣店中最重要的2,000种商品中，任何时刻都有11%的商品脱销。令人不解的是，系统中的大量库存并未降低脱销量。库存堆积如山，而顾客却经常因为库存管理人员无法找到相应商品而买不到宝洁的产品。
虽然公司制定过多种方案，但小修小补不足以为库存问题提供突破性的解决方法，为此，宝洁定下了目标：在不恶化脱销问题的前提下，减少10亿美元库存。咨询公司BiosGroup的帮助下，找到了更为激进的方法：打造了一个灵活性和适应性更高、以顾客为中心的供应网络。
二、合作：寻求适应性
几年前，宝洁的经理人花三天时间拜访了好几个公司，接触研究人员和咨询顾问，寻求供应链管理中最近的创新。其中一个公司是BiosGroup，这是一家利用新科技解决复杂商业问题的'咨询及软件开发公司。刘易斯(JohnLewis)是当时宝洁的物流副总裁，他很欣赏BiosGroup的合伙创始人、理论生物学家考夫曼(StuartKauffman)所著的《宇宙为家》一书。
在此书中，考夫曼研究了类混沌状态的生物领域中的"自组织"的潜在原则，并探讨了如何将这些原则应用在其他的领域(从进化论的观点来说，自组织是指一个系统在遗传、变异和优胜劣汰机制的作用下，组织结构和运行模式不断地自我完善，从而不断提高其对于环境的适应能力的过程---编者注)。
BiosGroup将供应链看作复杂的适应性系统，并在这方面进行了领先的探索。他们的一个专长领域是创建电脑模型，证明企业如何模仿自然界的自组织，分析各种刺激源如何影响这些模型，并提出战略手段提高企业的效率。
急剧变化的环境要求宝洁公司的管理层变得更加敏捷、快速和高效，公司意识到，必须拥有更加具有适应性的供应链。而现有的做法无法缩短订货至发货的循环周期，削减不必要的安全存货(safetyinventory，是指公司为了避免供应短缺而保留在手上的超出定购量的库存)，并且向快速流通配送(flow-through)的方向转变。
传统的供应链管理方法无法降低库存，而BiosGroup则可能帮助宝洁做到这一点，为此宝洁要求BiosGroup将库存减少50%。
以往的供应链管理软件提供了允许企业规划和管理产品流动、设计运输网络并安排生产的方案，BiosGroup的解决方案却大相径庭。该公司的研究人员创建了一个模型，形象地描绘了虚拟世界里产品在系统中的流动。通过创建和操纵这一虚拟世界，BiosGroup和宝洁能比以前更准确地测量各种需求变化和分销决策的影响。
三、建模：模拟供应链
为了模拟宝洁的供应链，BiosGroup运用了被称为"基于供应链实体(agent)的建模"技术。在模型建立的过程中，小的软件模块代表了系统中各种实体组成部分。一个实体代表生产线，其他实体则代表货车、仓库、客户和消费者。BiosGroup首先为去头屑洗发水产品建立了运输和后勤模型。
模型代表了一个理想的情形，其中的消费者每天都在同样的商店购物，每次购买一瓶洗发水，支付同样的价格。在这个理想世界中，每件事情都有条不紊地平稳发展着，供应链就像瑞士手表一般以精确和可预测的方式工作。BiosGroup公司将这种效率称为"层流(LaminarFlow)"---这是一个流体力学的术语，物理学的这个分支研究的是水和其他液体的运动和作用。
为了更好地理解层流的概念，请想象一条安静的河流，没有激流或瀑布，一切都平稳地向前流动。而如果是"湍流"，水的流动就很难预料，要么突然停止，或者发生其他改变。如果它停止，就像一个划独木舟的人突然被困在漩涡中。商业上类似的情况则是存货在仓库中堆积。层流可以防止堆积;在任何时候，一切都流畅地移动。纯粹的层流在供应链中是不可能实现的，但它可以作为一个目标。
在创建了在消费者方面没有不稳定状况的理想模型后，BiosGroup开始引入不稳定性，并测量其影响。这被称为"基于事件的模拟器"，这些模型是根据消费者行为的概率分布(比如他们何时购物、购买多少)以及货架的状态(即产品是否脱销)来建立的。
该模拟器也来自特别促销活动的概率分布：当产品为通常价格时，一个消费者会买一个产品，而当产品是特价时，他可能购买两到三个。BiosGroup也考虑了在宝洁洗发水脱销时，消费者购买竞争对手的产品的可能性等等，力图把握供给和需求的复杂性。
当模型中加入了真实世界的不稳定性，BiosGroup便能测量，当宝洁变动供应链的各部分，整个系统会如何表现。该项目团队进行了数千次模拟，希望向宝洁展示，应如何做出改善，以求变得更有效率并将存货成本减半。
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