SCM的协同新模式-协同计划、预测与补货CPFR(二)

  作者:陈兵兵
2009/10/29 14:19:18
协同计划、预测与补货CPFR是一种面向供应链的新型合作伙伴的策略和管理模式,它应用一系列技术模型和处理手段。

本文关键字: SCM 协同 供应链

SCM的协同新模式-协同计划、预测与补货CPFR(一)

四、 CPFR与传统补货模式的区别及其特点

在传统的供应链运营中,供需双方是各自收集自己的数据,各做各的预测和计划,在这些业务过程中基本上是互不相干的;而在CPFR模式中,供需双方首先要确定合作协议,共享商业信息,以此进行预测和制定计划,为了确保预测的可靠性和精确性,还要对例外事件进行识别、判断和处理,最后建立对订单的预测和生成最终的订单。

在新型的CPFR运营中,所有这些业务过程都是由供需双方共同参与,协同进行的,因而提高了预测的准确性、供应链的效率和响应速度,减少了库存、提高了客户满意度,同时也改善了业务伙伴之间的合作关系。它将供应链运作建立在整个链条的价值基础之上,即将供应链上升为价值链的运作。

1.CPFR的指导性原则

运用好CPFR的指导性原则有3条:

  • 具有面向价值链的业务联盟伙伴协议框架结构和以客户为中心的运作过程;
  • 合作伙伴要共同负责建立一个单一的、共享的客户/消费者需求预测系统,这个系统驱动了整个价值链计划和业务活动;
  • 合作伙伴均承诺共享预测并在消除供应过程约束上共担风险。

2.CPFR的主要特点有:

  • 是基于互联网的企业对企业(B2B) 的信息动态交流的工作流程。
  • 可以在降低库存的同时提高客户服务和销售。
  • 使交易双方制订统一的预测 ,并定期更新。
  • 通过促成促销时间安排、库存信息等的交流改善了企业预测能力,从而缩短了交货期 并促成了预测系统与补货系统的集成
  • 是一种优化企业与供应商、客户之间信息共享和计划协作伙伴关系的解决方案;
  • 作为增加销售、降低成本的重要解决方案,CPFR在需求与计划复杂、交易伙伴必须加强协作的行业(如品牌产品分销/零售行业)中,发展非常迅速。

随着市场竞争的加剧,销售及订单履行周期不断缩短,交易伙伴之间的合作关系日益紧密,实施协同计划、预测与补货(CPFR)已经从企业的竞争优势逐步变为企业运营的必备要素。

五、 CPFR的运行原理与步骤

CPFR的运行原理与步骤如图所示,共有9个运行步骤,分为3个阶段:计划阶段、预测阶段和补货阶段。其中,第1个计划阶段包括第1-2步,第2个预测阶段包括3-8步,第3个补货阶段是第9步。这9个步骤如下:

1.建立业务联盟伙伴协议框架结。供应链上的合作伙伴,包括供应商、生产商、分销商和零售商等共同建立一个通用业务框架协议,包括合作的指南、目标、任务与职责、业务规则、绩效评测、保密协议和资源授权等内容。它是一个所有业务活动的总纲领。 

2.共同制定业务计划。根据共同的发展战略,由合作各方共同基于共享的业务信息制定联合业务计划。合作伙伴首先建立合作伙伴关系战略,然后定义分类任务、目标和策略,并建立合作项目的管理细节(如订单最小批量、交货期、订单间隔和提前期等)。

3.生成销售预测。合作双方根据因果关系,利用零售商POS或其它有关预测数据与事件信息进行预测,由预测来驱动各自单独的和共同的业务,完成一个支持共同业务计划的销售预测创建。

4.识别和判断分布在销售预测约束之外的事件。每个事件是否为例外都需要依据在步骤1中得到一致认同的准则来进行判断 。

5.合作处理销售预测中的例外事件。找出例外事件后,双方通过查询共享数据、采用各种交流方式协商、共同解决销售预测中的例外情况,并将产生的变化反馈给步骤3的 销售预测的创建。

6.生成订单预测。通过合并POS数据、因果关系信息与其它预测数据和库存策略,产生一个支持共享销售预测和共同业务计划的定单预测,提出分时段的实际需求数量,并通过产品及接收地点反映库存目标。订单预测周期内的短期部分用于产生订单,长期部分用于计划。

7.识别定单预测中的例外事件。根据在步骤1中已建立例外准则来识别和判断例外事件,如果是例外事件, 到下一步去处理这些事件,否则转去步骤9生成订单。

8.合作处理订单预测中的例外事件。找出例外事件后,双方通过查询共享数据、采用各种交流方式调查研究订单预测例外情况,经过协商、共同解决订单预测中的例外情况。并将产生的变化反馈给订单预测步骤6。

9.生成订单。将定单预测转变为已承诺的定单,定单生成可由生产厂或分销商根据自己的资源、能力和系统来完成。这样,就完成了补货工作。

图二、CPFR的业务步骤流程图

上述9个步骤完成了从贸易伙伴框架结构的建立到产生订单和实现补货的CPFR全部过程。CPFR通过反复交换数据和业务情报改善了制定需求计划的能力,建立了一个企业间的价值链运行环境,得到了一个基于POS的消费者需求的单一的和共享的预测,来协同制造厂与零售商的供给业务,优化了供应链库存和改善了客户服务。

责编:张赛静
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陈兵兵女士,高级工程师,中国早期MBA,曾任微软中国首席解决方案架构师(制造、能源、零售物流),IDS中国首席顾问,i2中国首席顾问,在康柏、SAP、BaaN、四班等公司历任高级咨询顾问、市场项目总监等职务。在北美从事供应链管理的工作,参与了一些著名跨国公司的全球供应链网络优化的项目。长期从事MRP-II/ERP、CRM、电子商务、SRM、SCM和物流管理等方面的工作,为众多著名企业提供过ERP、CRM、电子商务、SCM、SRM与物流管理等方面的咨询、方案设计和培训,被一些行业授予专家称号。多年来从事相关领域的理论研究工作,发表了200多万字的论著。为北大、清华、人大、北工大等高校的MBA、CIO教学项目等做过信息化管理方面的课程讲座与对话节目,承担过许多ERP、CRM、SRM、SCM与物流管理等的授课与培训。
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