PPT丨128页丨康师傅供应链体系优化:库存管理&需求预测优化解决方案

百科   2024-10-30 08:01   江苏  

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康师傅库存优化 & 需求预测项目解决方案

康师傅库存优化 & 需求预测项目解决方案

在竞争激烈的食品市场中,有效的库存优化和精准的需求预测对于企业的成功至关重要。日立咨询为康师傅方便面提供了一套全面的解决方案,以下将详细介绍该项目的核心内容

一、项目背景与目标

康师傅作为方便面行业的领军企业,面临着库存管理和需求预测方面的挑战。该项目旨在通过优化库存和提高需求预测的准确性,降低成本,提高服务水平,增强企业的竞争力。

二、整体解决方案介绍

(一)需求预测解决方案

  1. 数据收集与分析

  • 收集历史销售数据、促销数据、基础数据以及订单 / 在途数据等多维度信息。通过对这些数据的分析,挖掘影响需求的各种因子,如固定节假日、价格因素、促销活动等。

  • 预测模型与技术

    • Demantra 系统提供 15 种统计预测模型,如自回归逻辑、自回归和线性回归等。这些模型能够自动适应不同的产品和市场情况,同时考虑季节性、市场趋势和促销等因素进行调整预测。例如,通过对历史产品促销信息的学习,预测促销增量以及产品之间的蚕食现象。

  • 协同预测机制

    • 建立了从市场人员主导的需求回顾与预测,到销售、生产、财务等多部门参与的供应链回顾与预测,再到高级管理层决策的 S&OP(销售与运营计划)会议流程。通过这种协同机制,实现了信息共享和统一的需求预测,提高了预测的准确性和可靠性。

    (二)库存优化解决方案

    1. 库存分类与策略

    • 根据产品的流动性和波动性,将产品按照 ABC - XYZ 及新品进行分类。针对不同类别的产品制定差异化的库存策略,例如对于畅销且重要性高的产品,保持较高的库存水平和较短的补货周期;对于滞销且重要性低的产品,则采取减少库存或不补货的策略。

  • 智能补货系统

    • 智能补货模型可以配置不同的库存控制策略,如定量补货法和定期补货法。通过计算最优的库存参数,以成本最低的方式应对上下游的不确定性,达到最优的订单满足率。同时,系统还考虑了多种约束条件,如生产间隔期、运输时间、商品效期等。

  • 库存健康管理

    • 系统提供库存健康度报告和滞销品预警看板,实时监控库存状态。通过对库存数据的分析,及时发现滞销产品,并采取相应的处理手段,如促销搭赠等,以优化库存结构。

    四、系统集成与架构

    (一)系统集成

    该解决方案集成了多个系统,包括 BI 系统、SAP 系统、SFA 系统以及 Demantra 库存优化与需求预测系统。通过系统间的数据交互和接口定制,实现了信息的无缝流动,确保了各个环节的数据准确性和及时性。

    (二)架构方案

    1. 硬件架构

    • 生产环境建议采用 HP PROLIANT GEN9 DL388P 等配置的服务器作为 DB Server 和 APP&Web Server,配备 F5 - BIG - LTM - 1600 - 4G - R 负载均衡器和 NetApp 存储设备。同时,考虑到存储容量和磁盘 I/O 需求,系统需要大约 800G 的存储空间,磁盘阵列能够满足系统的读写需求。

  • 软件架构

    • 采用 Demantra 12.2.6 版本作为核心软件,运行在 Windows Server 2012 操作系统上。同时,还涉及到 Tomcat 7.0.22 和 Oracle WebLogic Server 11gR1(可选)等应用软件,数据库采用 Oracle Database 11.2.0.4.0 - 64bit 或以上版本,运行在 Red Hat Linux 7.0 或以上系统上。

    五、项目实施方法论与计划

    (一)实施方法论

    采用 HFusionSM 作为项目管理及实施方法论,包括定义、设计、开发、部署和切换五个阶段。在每个阶段,都明确了工作内容和目标,如定义阶段对项目进行完整评估,设计阶段提出针对性解决方案,开发阶段精制解决方案,部署阶段进行生产环境部署和用户培训,切换阶段保证解决方案上线及持续成功。

    (二)项目计划

    项目分两期实施。第一期先实施 Demantra 库存优化系统,五月中下旬上线上海地区的物流公司,7 月初上线上海地区的三阶经销商,同时在管理咨询阶段检查需求预测相关参数合理性;第二期实施 Demantra 需求预测系统,将其结果作为库存优化系统的输入,实现自动化的库存管理流程。

    六、关键优势与预期收益

    (一)关键优势

    1. 先进的技术工具

    • Demantra 系统具有强大的预测和库存优化功能,其多维度预测模型和智能补货算法能够适应复杂的市场环境和产品需求。

  • 协同的工作流程

    • 通过建立跨部门的协同机制和统一的需求预测平台,打破了部门隔阂,提高了工作效率和决策的科学性。

  • 定制化的解决方案

    • 日立咨询根据康师傅的业务特点和需求,定制了包括系统集成、库存策略和预测模型在内的整体解决方案,确保了方案的有效性和适用性。

    (二)预期收益

    1. 库存成本降低

    • 通过优化库存结构和补货策略,预计将减少库存积压,降低库存资金占用成本。

  • 服务水平提高

    • 更准确的需求预测将有助于提高订单满足率,减少缺货频率,从而提高客户服务水平。

  • 决策效率提升

    • 实时的数据分析和报表功能将为管理层提供更准确的决策依据,加快决策速度,增强企业的市场竞争力。

    综上所述,日立咨询为康师傅方便面提供的库存优化和需求预测项目解决方案,涵盖了从需求预测到库存管理的各个环节,通过先进的技术和科学的方法,有望帮助康师傅降低成本、提高服务水平和增强竞争力,实现企业的可持续发展。

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    部分PPT参考


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