周蓉蓉1*,张靖1,蒋泽宇1,郑月1
1.海康机器智能科技有限公司
摘要:本文以海康威视公司为例,探讨了基于生产模式设计与产品分类的供应链计划管理模式。随着新业态下个性化定制、按需制造和工业互联网的普及,传统供应链计划模式面临需求碎片化、响应滞后和多级供应链协同不足等挑战。海康威视通过混合MTS(按预测生产)和MTO(按订单生产)模式,结合ETO(按订单设计)、ATO(按订单装配)等细分模式,实现了复杂需求下的灵活生产。公司还通过协同预测机制、S&OP(销售与运营计划)机制和订单交付可视化系统,提升了需求计划准确性、产销协同效率和订单交付能力。本文总结了海康威视在供应链计划管理中的创新实践,为制造业企业在新业态下的供应链管理提供了参考。
关键词:供应链计划;生产模式;需求预测;订单交付;机器视觉和移动
如表1所示,海康威视的生产模式主要包括以下几种:
(1)按设计生产(ETO):适用于高度定制化的产品,客户需求驱动设计变更,交付周期较长,库存较少,成本归集复杂。
(2)按订单生产(MTO):根据客户订单进行生产,交付周期适中,库存水平较低,成本归集较为清晰。
(3)按订单装配(ATO):基于现有零部件进行装配,交付周期较短,库存水平适中,成本归集较为灵活。
(4)按订单改装(RTO):对现有产品进行改装,交付周期较短,库存水平较低,成本归集较为简单。
(5)按预测生产(MTS):基于销售预测进行生产,交付周期最短,库存水平较高,成本归集较为固定。
图2需求预测模型
如图2所示,海康威视的需求预测模型主要包括以下几个关键要素:
(1)历史销量:基于过去一段时间的销售数据,分析销售趋势和周期性变化。
(2)市场预测销量:承接年度目标各月销售量,根据市场动态、厂家和市场活动、销售政策的变化确定市场预测销量。
(3)权重分配:根据历史销量和市场预测销量的重要性,分配不同的权重,确保预测结果的准确性。
(4)季节指数销量:考虑历史季节销售趋势,取前三年本月销售历史数据,通过加权平均预测当月的零售量(按时间远近权重依次为e%、f%、g%)。
(5)平均移动销量:考虑近期销售趋势,取前三个月销售数据,通过加权平均数量预测当前月的零售量(按时间远近权重依次为e%、f%、g%)。
通过这种多层次的需求预测方法,海康威视能够有效降低预测误差,提升需求计划的准确性,为生产和采购提供可靠的数据支持。
表 2 商机转化过程及转化率
4.3订单交付解决方案
订单交付可视化与自动化答交系统的应用,显著缩短了响应周期(Wamba et al., 2020)。海康威视对交付节点的标准化定义与APS(高级计划系统)的部署,验证了数字化转型对交付效率的提升(Büyüközkan & Göçer, 2018)。同时,通过量化评价体系(如交付准时率、物料交付及时率)监控瓶颈环节,符合供应链绩效管理的闭环逻辑(Gunasekaran et al., 2004)。
从客户下达需求到产品交付到客户,根据产品类别、定制化程度、供应能力的不同,产品交付周期从数天到数月不等。为保证客户需求在市场、研发、供应链多部门间流转顺利,海康计划部对订单流开展了关键节点识别,并对识别出的8大交付时间节点以及4大交付周期进行岗位权责梳理以及节点输出规范定义。
表 4 海康威视的交付时间节点及交付周期
Copyright 版权所有 Copyright 2013-2020 福建省云创集成科技服务有限公司 共建合作:中国协同创新网
All Rights Reserved. 运营维护:三明市明网网络信息技术有限公司 业务咨询:0598-8233595 0598-5831286 技术咨询:0598-8915168