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库存控制技术


库存控制技术 Inventory control Technology

第一章
库存的概念

? 库存:物的闲置状态。
物:

原料、半成品、成品、商品、用品、旧货、废 品、档案资料、文物 闲置状态:
仓库存放、运输过程、家庭生活物品的保管

1.1 库存的作用
平衡供求 批量采购折扣 避免价格波动 降低单位订购费和 生产准备费

供应链缓冲 运输规模效应

增值

意外需求

1、库存的类型
?战略储备 ?积压库存 ?生产性库存 ?经常库存 ?安全库存

作用 分类

?调节库存 ?运输库存

?投机库存

1.3 库存的问题
? ? ? ? 保管成本 有形损失 无形贬值 资金占用

第二讲:库存管理
主讲人:张燕 2011.3.18

1.库存概述

? 库存的定义:库存是一个组织中存储的其 使用的任何物品或者资源。 ? 库存的分类:
– 制造库存:原材料库存、零部件库存,在制品库存 (WIP:work-in-process),成品库存
– 服务业库存:将来售出的无形产品以及与管理服务所 必需的供给。

? 任何一个企业一般都会储备成百甚至上千 件物品,小到铅笔、纸夹、螺丝、螺母、 螺钉,大到机器、卡车、建筑设备和飞机。
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库存的作用
库存对企业至关重要。

? 它不仅对于生产运作来说很是必要,还有助于使顾客满意。
? 规模非常大的公司持有数量众多的存货。例如,通用汽车 公司的供应链上有多达 400 亿美元的原材料、零部件、轿 车和卡车等库存! ? 尽管不同类别的企业的库存数量和价值量非常不同,但是, 一般的公司也许会持有其流动资产的 30 % ,使其营运资 金的90%投资于库存。
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库存举例:
? 制造企业持有原材料、部件、在制品、产成品,同时也持 有机器、工具的备用部件和其他物资。 ? 百货公司持有服装、家具、地毯、文具、礼品、卡片和玩 具,有些还持有运动商品、油漆、工具等。 ? 医院贮存药剂、外科器械、设备、被褥枕套等物。 ? 超级市场则存储新鲜和罐装食物、包装好的和冷冻食品、 家居用品、杂志、日常用品、农产品及其他物品。

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持有库存的原因
? 1.不确定性:公司持有库存的一个重要原因就是不确定性, 而需求的不确定性是最主要的一个原因。一个零售商存储 很多产品是为了满足顾客预期的一些需求,对顾客的需求 能够做出快速的响应。否则,缺货会引起顾客不满甚至失 去顾客。 ? 不确定性的第二个方面是提前期的不确定性。提前期指的 是从订单发出到收到货物的时间,在生产中,提前期指的 是产品生产的时间。当提前期是不确定的时候,哪怕将来 的需求是已知的,公司也必须保有一定的库存来保证生产 的平滑或者销售的平稳。 ? 不确定性的第三个方面是供应。在上世纪70年代末的时候 石油曾发生了一阵短缺现象。这就给航空公司带来了很大 的风险。
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持有库存的原因
? 2.规模经济:产品的生产需要进行生产准备,为了分摊固 定的生产准备费用,一般会选择生产一个合适的批量,也 就是说,可能生产一个较大的批量然后将他们存储起来会 是一个比较经济的选择。 ? 3.投机,避免价格波动。有时公司怀疑实际物价要上涨, 为避免增加成本,它们就会以超过平时正常水平的数量进 行采购并储存多余的商品。 ? 4.平滑生产。需求模式的改变可以是确定的也可以是随机 的。季节性的变化就是一个比较确定的需求变化,没有预 期到需求就是随机的变化。提前进行生产,以满足高峰时 期的需求变化,可以减小生产率及生产批量变化引起的成 本,以及额外的人力成本等。
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库存控制目标

? 对库存的不良控制会导致库存的不足或过剩。
– 库存不足将错过送货、失去销售额、使顾客不 满、产生生产瓶颈等;

– 而库存过剩则不必要地占用用在别处可能会更 有效益的资金。

? 库存管理基于两点考虑:
– 一个是顾客服务水平,即在正确的地点、正确 的时间,有足够数量的合适商品; – 另一个则是订货成本与库存持有成本。
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库存管理

? 库存管理的总目标:在库存成本的合理范 围内达到满意的顾客服务水平。
? 为达到这个目标,库存管理必须完成以下 两项职能:
– 一项是建立库存管理系统,记录库存细项; (库存盘点与库存分类系统) – 另一项则是对订货数量与订货时间做出决策。 (库存订货模型)

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第三章.库存盘点与库存分类系统
3.1库存分类系统

? 库存管理的一个重要方面是,库存持有细 项与投资额、潜在利润、销售额或使用量、 缺货损失等的重要程度不同。 ? 例如,电气设备生产者会持有发电机、金 属线圈、各种螺母螺钉等库存细项。对每 个细项给予同等程度的关注似乎不太现实, 比较现实的方法是根据各种库存细项的相 对重要性进行控制。
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ABC分类法
? A-B-C 分析法根据重要性度量标准划分库存细项,通常是 年美元使用量(即单位美元价值乘以年使用率),然后再 据此进行不同程度的控制。典型的分类: A(非常重要)、 B(适度重要)与 C(不重要)。在三种细项类别中, A细 项往往占库存细项数量的10%- 20% ,美元数量的60%-70%。 而位居另一端的C细项却占库存细项数量的 50%-60%和美 元数量的10%-15%。 ? 注意, C细项未必不重要,用于装配产成品的螺母螺钉等 的短缺会招致成本高昂的装配生产线停工。由于 C项价格 低廉,大批量订货,或提前一点订货,不会产生多少附加 成本。
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举例

? 例 11-1 根据年成本数,把库存细项划分为 A 、 B 、 C 三类。相关信息如下:

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3.2 库存盘点系统——定期盘点
? 库存盘点系统可以是定期的或连续的。 ? 在定期盘点系统中,定期(例如,每周、每月)盘点库存 细项的实际数量,以确定各个细项的订货数量。 ? 许多小杂货店就用这种方法:管理者定期检查货架和储藏 室,掌握库存持有情况,然后再对下一个交付期间进行估 计,并基于此确定订货数量。 ? 这种系统的优点是许多细项同时订货,使订货处理成本与 运送成本更为经济。 ? 定期制盘点也有一些缺点,一是各次检查之间缺乏控制; 另外,为防止检查期间缺货情况的发生,需要持有额外库 存。
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库存盘点系统——连续盘点
? 连续盘点系统则持续追踪库存变化,使系统能够提供各个 细项的当前库存水平信息。当库存持有量达到预先确定的 最低水平时,就进行固定数量 Q 的订货。 ? 这种系统的一个明显优点是,持续监控库存有利于控制。 另一个优点则是固定订货量,管理部门还能据此调整经济 订货批量。 ? 缺点是为保持记录增加了成本。另外,库存实际数量仍然 需要定期检查,看是否与记录相符,因为失误、偷窃、损 坏及其他因素都会减少库存的有效数量。 ? 银行事务如用户存、取款等就是持续记录库存变化的典型 范例。
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定量订货模型与定期订货模型
? 根据盘点时间的不同,有两类库存模型,一类称之为定量 订货模型,即当库存量消耗到一定的数量时,开始订购一 定数量的货物。另一种是定期订货模型,即时间到达某个 预先设定的期末时,发出订单。 ? 定量订货模型是“数量驱动型”,而定期订货模型是“时 间驱动型。” ? 运用定量订货模型时,必须采用连续盘点,即要求每次提 取库存或者增加库存时都必须更新库存记录,以反映是否 达到订货点。而定期库存模型则只是在订货间隔期盘点库 存。

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定量订货模型与定期订货模型

? 定期订货模型的平均库存水平较高,因为 它必须防止订货间隔期间出现缺货的情况。
? 定量订货模型的平均库存水平较低,比较 适合贵重物品。另外由于定量订货模型是 连续盘点,比较适合一些关键部件等重要 物品,由于检查频率高,对潜在缺货的反 应较快。 ? 定量订货模型需要较多的时间来管理,因 为每一次补充或者提取库存都需要登记。
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定量订货与定期订货的比较

第四讲.库存模型——何时订货,订多少?
4.1 库存模型中用到的成本信息
? 持有成本:与实际发生的库存细项有关。它包括利息、保 险、税(在某些国家)、折旧、退化、变质、损坏、偷窃 、损耗与仓库成本(供热、供电、租金、保安),还包括 库存所占资金可能投资于别处的机会成本。注意,这些都 是成本中的可变部分。 ? 订货成本:是订货与收到货品的成本。成本额度因具体订 货的不同而有所不同,除了运输成本以外,还主要取决于 需要量、准备发货单、运送成本、商品抵达时检查数量与 质量,以及把商品转移为临时库存等方面内容。不管订货 批量大小,订货成本通常以单位订单的固定美元数表示。 ? 缺货成本:当需求大于持有的库存供应量时,就会发生缺 货成本。这种成本包括未实现销售的机会成本、丧失信誉 、延迟装料及其他类似成本。

4.2库存模型的特点
? 需求模式:关于需求的模式和特点决定着库存控制系统的 复杂性。 ? a.不变的vs变化的。最简单的库存模型认为需求率是不变 的。EOQ模型和相应的扩展就是基于这个假设的。更复杂 的模型如主生产计划或者MRP中就假设需求是可变的。 ? b.已知的vs随机的。有可能需求是不变的但却是未知的。 随机表示不确定的,但是几乎所有的随机需求模型都假设 平均需求是不变的。随机需求模型更接近于事实,但是也 更为复杂。

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4.2库存模型的特点
? 缺货:对于无法满足的需求是如何处理的也 是区分库存系统的一个方面。对于缺货的反 应有下面几种:
– – – – Back-ordered:当期缺的货可以在将来补上; Lost:缺货发生,则缺货对应的部分销售就lost了; Partial back-ordered:部分可以在将来补上,部分lost; Customer-impatience:如果顾客的需求在一段时间内无法 满足,那么顾客就取消订单。

? 简单一些的模型会做出不允许缺货的假设。 大多数的库存模型都假设缺货是可以Backordered。

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4.2库存模型的特点
? 提前期:对于订货型企业,提前期指的是从订单 发出到收到货物的时间。对于生产型企业,提前 期指的是产品生产的时间。
? 是否考虑提前期,提前期是不变的还是变化的, 是已知的还是未知的,都会影响模型的复杂度。 ? 库存变质或者报废:有些东西有一定的shelf life, 比如食品,过一段时间就变质了。还有一些东西 会因为产品换代而废弃,如汽车的备件。如果一 个库存模型考虑进产品的易腐性或者被淘汰的特 性的话,这个模型将会变得非常的复杂。
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4.3几种库存模型

? 需求是已知的
– EOQ模型 – EPQ模型 – 数量折扣模型

? 需求是未知的
– 报童模型 – (Q,R)系统

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4.4.经济订货批量模型-基本模型 ? 经济批量模型(EOQ)是最简单的也是最基础的库存 模型,它给出的是库存持有成本和固定的订货成本之 间的权衡。EOQ是分析其他更复杂情况的基础。 ? EOQ的基本假设: – 只包含一种产品; – 产品的需求率是已知的,每单位时间为D – 不允许缺货 – 瞬时到货 – 没有订货提前期(这个约束后面可以放松) – 各批量单独运送 – 无数量折扣
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EOQ模型

? 库存的订购与使用循环发生,循环始于收到Q 单位的订货量,随着时间的推移以固定速率渐 渐耗用。在库存持有量变为零时,Q 单位的订 货就会及时地收到。因此,订货时机的合理安 排可以避免库存过量或者缺货的发生。 ? 假如订货量比较小,平均库存就会比较低,持 有成本也相应较低。但是,小订货量必然导致 经常性的订货,而这又迫使年订货成本上升。 相反,大量订货使年订货成本缩减,但也会导 致较高的平均库存水平,从而使持有成本上升 。
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成本的权衡
? 最优订货量反映了持有成本与订货成本之 间的平衡:当订货量变化时,一种成本会 上升,另一种成本下降。 ? 因此,理想的解决方案是,订货量既不能 特别少次、大量又不能特别多次、少量, 只能位于二者之间。订货量取决于持有成 本与订货成本的相对数量。

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EOQ的推导

? 持有成本等于库存平均持有量与单位持有 成本的乘积,平均库存是订货量的 1 / 2 ; 库存持有量平稳地从 Q 单位降至0单位,因 此平均数是( Q + 0 )/ 2 ,即 Q / 2 。用 H 表每单位的年平均持有成本,那么持有成 本是
Q 年持有成本 = H 2

式中 Q ― 单位订货量;H - 单位持有成本。
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持有成本图 因此,持有成本是一个关于 Q 的线性函数:持有成 本的增减与订货量 Q 的变化成正比。如图 a。

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订货成本
? 此外,订货量增大则年订货成本就会下降,因为对于给定 的年总需求来说,订货量越大,所需订货次数就越少。例 如年总需求是 12000单位,订货量是每批 1000 单位,则一 年必须订货12次。但如果 Q = 2000 单位,就只需要订货 6 次;如果 Q = 3000 单位,只需要订4次。通常,年订货次 数等于 D / Q 。D 为年总需求; Q 为订货量,订货成本是 固定的,订货成本为:

D 年订货成本= S+kD Q
式中 D ― 需求,通常是年需求单位数; S ― 固定订货成本; k ― 单位订货成本
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由于年订货次数D/Q 随 Q上升而下降,年订货成本 与订货量反向相关。如图 b 所示。

总成本

? 年总成本 TC 由库存的年持有成本与年订货 成本两部分组成。当每次订货 Q 单位,则 (注意:D 与 H 必须单位相同,如月、年等 Q D TC= )。 年持有成本+年订货成本= H ? S ? kD
2 Q

+kD

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推导
? 如图 c 所示,总成本曲线呈 u 形(即有一个最小值的凸曲 线),并且在持有成本与订货成本相等的订货量上达到最 小值。运用微积分可以得到最优订货量的算术表达式。公 式如下:

Q0 ?

2DS H

? 因此,给定年总需求、每批订货成本和每单位年持有成本 ,上式中的 Q 成为最小总成本时的订货量。 ? 订货循环的时间长度(即订货时间间隔)T为

Q0 订货循环的时间长度T= ? D

2S HD

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EOQ的几点:

? 1.当Q达到最优批量的时候,库存成本正好 与订货成本相等。 ? 2.注意单位订货成本k没有出现在最优经济 批量Q的表达式中,这是由于k与Q独立的。 因此,在有些关于EOQ的推导中,没有考虑 单位订货成本k。但是并不是k对Q没有影响 ,因为库存成本H可以表示为H=k*I,及库存 成本为库存量乘以产品的单位成本。因此 ,k对Q会有间接的影响。
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例1

? 一家公司的地区分销商希望每年大约售出 9600个轮胎。年持有成本是每个轮胎16 美 元,订货成本是 75 美元。分销商每年工作 288天。 ? a .经济订货批量是多少? ? b .库房每年订货几次? ? c .订货循环的时间长度为多少? ? d .如果以经济订货批量订货,总成本是多 少?
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例1解

? 解: D = 9600 个轮胎/年,H = 16 美元/单 位/年,S = 75 美元 ? a. Q ? 2DS ? 2(9600)75 ? 300 个轮胎
0

H

16

?

?

b.年订货次数:
D 9600个轮胎 ? ? 32 Q0 300个轮胎

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例1解 c.订货循环的时间长度:
300个轮胎 1年的Q0 / D= ? 1/ 32年, 9600个轮胎/年 即288个工作日?1/ 32 ? 9个工作日。

d.

TC ? 持有成本+订货成本 =(Q0 /2)H+(D/Q 0)S ? 300/2) (9600/300) ( 16+ 75 ? 2400 ? 2400 ? 4800
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例2:铅笔销售

? 学校小店的铅笔销售比较稳定,每周60支(每 年60*52=3120支)。每根铅笔的成本是0.2元 ,销售价格是1.5元。每批订货的固定成本是 120元,单位库存持有成本是每支铅笔0.05元 。 ? 1.确定铅笔的年最优订货批量和订货间隔 ? 2.确定每年的订货成本和库存成本。 ? 解: 最优订货批量为3870支铅笔,订货间隔 为1.24年。 ? 年库存成本为96.75元,订货成本也为96.75元 。
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关于EOQ的讨论

? 在上面的例子中,最终确定的订货方法是 每隔65周定大约4000支(3870支)铅笔。 尽管这个订货批量可以最小化库存持有成 本和订货成本,但是在现实中,却未必可 行。因为有可能库存空间有限,放不下这 么多东西。也就是说,简单的EOQ模型并没 有考虑现实中的所有约束。因此,在实际 中,要对解根据实际情况进行修正,以达 到应用的目的。
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4.6 EOQ模型拓展——考虑提前期的情况

? 例3:假如校园小店还销售可乐,每天的销售 量是50瓶,根据EOQ模型,我们得到最优订货 批量是350瓶,订货区间是7天订一次。假如考 虑订货提前期,即需要提前2天订货,那么就 需要在第5天的时候下订单,然后到第7天,库 存消耗尽的时候订的货刚刚到。如下图所示。 ? 有时候,确定什么时候该订货是按照还剩多少 库存来决定的,也就是说,对于有提前期的情 况,需要知道再订货点是多少。
POM

再订货点R=D*LT POM

5.经济生产模型(EPQ)
? 除了在生产中零部件是按照一定的生产率生产出来的以外, 经济生产量模型的假设和经济订货批量模型的假设是基本相 同的。这些假设是: ? (l)涉及一种产品; ? (2)年需求量已知; ? (3)使用率是固定的; ? (4)使用是持续进行的,但生产是分期进行的; ? (5)生产率是固定的; ? (6)提前期不变; ? (7)没有数量折扣。

POM

EPQ 图11-6 说明了库存是如何被某一特定细项的 分期生产影响的。

POM

EPQ推导 备货成本类似于订货成本,因为它们都独立 于批量(运作)规模。它们的公式表示方式相同 ,运作规模越大则所需运作次数越少,于是年备 货成本也越低。运作次数是 D/Q ,年备货成本 等于年运作次数乘以每次备货成本:(D/Q)S 。 总成本TC是
( p ? u) TC ? 持有成本 ? 备货成本 ? QH ? ? D / Q ? S 2p
POM

EPQ推导 经济运作量是

Q0 ?

2DS H

p p ?u

式中 p ― 生产或交货速度; u ― 使用速度。

POM

例4
一家玩具制造厂每年使用 48 000 个橡胶轮子制造自动装卸 卡车系列玩具。这家工厂以每天 800 个的速度自己制造轮 子。玩具卡车一律都是全年生产。每个轮子的持有成本是 一年1美元,每一次生产运作的备货成本是45美元。工厂 每年运营240天。确定最优运作规模;

解:D=48000个轮子/年;S = 45 美元; H = 1 美元/轮/年;p = 800 个轮子/天 u = 48 000 个轮子/240天,或200个轮子/天

2DS Q0 ? H

p 2(48000)45 800 ? ? 2400(个轮子) p ?u 1 800 ? 200
POM

6.数量折扣模型
数量折扣是向用户提供的,鼓励他们大量购买的大宗 订单价格减让。 例如,芝加哥的一家手术用品公司印发的绷带价目表,如 下表 所示。

数量折扣下的买家目标是选取总成本最小的订货量, 总成本由持有成本、订货成本与购买成本共同组成。

数量折扣模型
? D? ?Q? TC ? 持有成本 ? 订货成本 ? 购买成本 ? ? ? H ? ? ? S ? PD ?2? ?Q?

式中p-单位价格。 总成本曲线总是 从最高的单位价格开 始,一条曲线一条曲 线地以价格间断逐个 递减,直到获得折扣 所需的最小数量。如 右图所示。

即使各个曲线有一个最小值,那些点也未必切 实可行。例如,图 11-8 中对应价格为 1.40 美元的 曲线的最小值大约为 65 单位,但如表 11-2 所示, 65 箱的单位价格是 1.70 美元。真正的总成本曲线 均以实线表示,只有这些价格-数量组合才是真正可 行的。

持有成本为常数—确定最优订货批量过程
? 在持有成本为常数的情形下,确定过程如下: ? (1)计算经济订货批量; ? (2)确定最低成本下的最优订货批量:

? ① 如果可行经济订货批量在最低价格范围内,即为最优订货量
; ? ②如果可行经济订货批量在其他范围内,为更低的单位价格的 间断点计算总成本。比较最优订货量对应的总成本与间断点对 应的总成本,确定最优订货量。

例5 一家大医院的维修部每年使用大约 816 箱液体 清洁剂。订货成本是 12 美元,持有成本是每年 每箱4美元。 新价目表表明, 少于50箱的订货成本 为每箱20美元,50-79 箱的是每箱18美元, 80-99箱的是每箱17美元,更大的订货则是每箱 16 美元。确定最优订货量与总成本。

例解

解: 如图 所示。 D = 816 箱/年 S = 12 美元 H = 4 美元/箱/年

例5解 1.计算通常的经济订货批量:
2 DS ? H 2(816)12 ? 70 (箱) 4

2 .由于 70 落在 50-79 的范围之内, 70 箱商 品应以18 美元的价格购买。一年购买 816 箱的 总成本以每批 70 箱计算,其总成本应该是
TC70 ? 持有成本+订货成本+购买成本 ? Q0 /2)H+(D/Q0)S+PD ( ? 70/2) ( 4+(816/70)12+18(816)=14968(美元)

例5解 由于存在更低的成本范围,应该再检查一下 是否还有比每单位18美元、每批70箱成本更低的 订货方式存在。为了以 17 美元每箱的成本购买 ,至少需要每批 80 箱。(因为,成本曲线是上 升的, 80 箱在其相应范围内应存在最低总成本 。)80 箱的总成本为 TC :

TC80 ? 持有成本+订货成本+购买成本 ? Q/2)H+(D/Q)S+PD ( ? 80/2) ( 4+(816/80)12+17(816)=14154(美元)

例5解 为得到16美元每箱的成本,每批至少需要 100箱,总成本为
TC100 ? 持有成本+订货成本+购买成本 ? Q/2)H+(D/Q)S+PD ( ? 100/2) ( 4+(816/100)12+16(816)=13354(美元)

因此,由于每批 100 箱时的总成本最 低, 100 箱是整个可行范围内的最优订货 量。
POM

持有成本与价格成比率 —确定最优订货批量过程
? 在持有成本与价格成比率的情形下,确定过程如下: ? (1)从最低的价格开始,计算最优经济批量,直到找到一个可 行的经济批量;

? (2)确定最低成本下的最优订货量:
? ① 如果可行经济订货批量在最低价格范围内,即为最优订货量 ;

? ② 如果可行经济订货批量在其他范围内,为更低的单位价格的
价格间断点计算总成本。比较最优订货量对应的总成本与间断点 对应的总成本,确定最优订货量。
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? 例:一家电气厂每年使用4000个开关,开 关的价格如下表所示。下一次订单的成本 的为30美元,年单位库存持有成本占产品 价格的40%。确定最优的订货批量和最小的 总成本。
数量区间 1-499 500-999 1000+ 单价 0.90 0.85 0.80 库存成本 0.40*0.90=0.36 0.40*0.85=0.34 0.40*0.80=0.32

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求解过程:
库存成本(H) 0.32 0.34 检查断点 最优批量 866 840 1000 对应价格 0.85 0.85 0.80 最低成本 不可行 3686(可行最优批量) 3480(更低价格断点)

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7.需求未知时的库存模型
? 在需求未知的情况下对库存进行管理是一项很重要的技术 。当需求未知是,意味着我们无法准确的预知任何一天的 实际需求。例如,一个商店无法提前知道某种商品在某天 的准确销售数量,航空公司无法预先知道某个航班上的具 体乘客数量等等。 ? 尽管具体的需求无法预知,但是通常以往的经验会在做计 划的时候提供很大的帮助。对以往的随机现象的观察可以 用来估计概率分布。通过对于这些数据的分析和量化,就 可以得到一个很好的决策,一般这些决策的目标是最小化 期望成本或者最大化期望收益。

POM

需求的随机性与不确定性
? 例6:小李在学校内有个报摊,他的报摊上销售《快乐周末 》。报纸的进价为0.25元,他售价0.75元。如果本周的报纸 没有卖出,那么他把报纸退给供货商,每份报纸可以退0.10 元。小李很细心的将他去年一年的销售记录保存了下来, 如下表所示。 15 19 9 12 9 6 22 4 7 7 8 11 14 11 6

11 9 16 8

18 10 0

14 12 8

9

5

4

4

17

18 14 15 8

12 15 15 19 9

10 9

11 11 18 15 17 19 14 14 17 13 12

POM

观察到的频率
0 份
0 1 2 3 4 5 6 7

销售频率直方图

销售直方图

POM

销售量

报 4份 纸 5 报纸 份 报 6 纸 份 报 7 纸 份 8 报纸 份 报 9 纸 份 10 报 份 纸 11 报 纸 份 12 报 份 纸 13 报 纸 份 14 报 份 纸 15 报 纸 份 16 报 纸 份 17 报 份 纸 18 报 纸 份 19 报 份 纸 22 报 纸 份 报 纸

概率估计
? 利用直方图,就可以进行需求概率的估计。例如,售出10 份报纸的次数是2,那么其概率就是2/52=0.0385.绘制相对 概率的频率直方图,如下图。
概率分布
0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0

4份 纸 报 5 纸 份 报 纸 6 份 报 纸 7 份 报 8 纸 份 报 纸 9 份 1 0 报纸 份 11 报纸 份 12 报纸 份 13 报纸 份 14 报纸 份 15 报纸 份 16 报纸 份 17 报纸 份 18 报纸 份 19 报纸 份 22 报纸 份 报 纸

0





POM

拟合分布

? 假设需求是连续的,对需求概率进行拟合 ,一般是采用正态分布。原因有两个,一 是因为正态分布一般情况下能够很好的拟 合需求波动的情况。另一个方面是采用正 态分布比较方便。 ? 正态分布需要确定两个值,一个是平均值μ ,另一个是方差σ2。这个可以从样本平均值 和样本方差得到。 1 n ? 样本平均值计算: ? Di D?
n
i ?1
POM

拟合正态分布

? 样本方差的计算:
1 n s2 ? ( Di ?D)2 ? n ? 1 i ?1

? 从上面的报纸销售数据中,我们可以按照 上述公式得到样本平均值和样本方差为: D ? 11.73

s ? 4.74
2
POM

单期库存模型——报童问题
? 小李现在需要知道他每周要订多少报纸,从上面的分析 和计算我们知道去年的销售平均值是11.73,方差为4.74 。每份报纸的售价为0.75,进价0.25,如果卖不出去,

那么损失0.25-0.10=0.15元。如果进多了不够卖,那么损
失利润0.75-0.25=0.5元。因此,很明显,进少了的代价 要比进多了大,因此,从直觉上来分析,小李进的报纸 肯定要比平均值11.74多,但是多多少呢?这就是我们 要分析的内容。
POM

报童模型(Newsboy model)

? 定义C0:每单位库存的过剩成本 Cu:每单位库存的缺货成本 ? 在下面的分析中,我们假设需求D是连续的 非负随机变量,服从正太分布,概率密度 函数为f(x),累计概率分布函数为F(x)。 ? 决策变量Q是每周需要订货的数量,目标是 最小化期望成本。

POM

确定成本函数

? 随机库存问题的分析步骤如下: ? (1)确定总成本的表达式,总成本是需求 D和订货量Q的函数。 ? (2)根据需求的密度函数或者分布函数确 定表达式的期望值; ? (3)确定使得期望成本函数最小化的Q的 值。

POM

第一步:确定成本函数表达式

? 如果订货量少于需求量(Q<D),发生缺货 成本,缺货成本是Cu(D-Q). ? 如果订货量大于需求量(Q>D),发生过剩 成本,过剩成本是C0(Q-D). ? 因此,总成本的表达式可以写为: ? G(Q,D)= 过剩成本+缺货成本 = C0 max(Q-D,0)+ Cumax (D-Q,0).
POM

第二步:确定成本的期望值

? 期望成本函数为: G(Q)= E(G(Q,D)). ? 从而,根据期望值的计算,我们得到:
G (Q) ? c0 ? max(0, Q ? x) f ( x)dx ?cu ? max(0, x ? Q) f ( x)dx
0 Q ? 0 ? ?

? c0 ? (Q ? x) f ( x)dx ?cu ? ( x ? Q ) f ( x )dx
0 0

POM

第三步:确定最优的订货量

? 我们需要确定最优的Q使得期望成本G(Q)最 小,因此,有:
dG (Q) ? c0 ? 1 f ( x)dx ?cu ? (?1) f ( x)dx dQ 0 0 ? c0 F (Q) ? cu (1 ? F (Q))
Q ?

(根据莱布尼兹定律) 并且,当Q>0时,有 d 2G(Q) ? (c0 ? cu ) f (Q) ? 0 2 dQ
POM

最优订货量

? 令 ? 从而得到:

G?(Q* ) ? (c0 ? cu ) F (Q* ) ? cu ? 0
cu F (Q ) ? c0 ? cu
*

? 我们将上式的右边称之为关键比率,这个 比率在0和1之间。

POM

例子求解:小李该订多少份报纸?

? C0=0.15, Cu=0.50,则关键比率为:
cu 0.50 ? ? 0.77 c0 ? cu 0.65

? 查正态分布表,得到0.77对应的Z值为0.74 ,从而,最优的订货批量Q为:
Q ??z ? ? ? 4.74*0.74 ? 11.73 ? 15.24 ? 15
*
POM

离散需求的最优策略
? 虽然在上面的推导中我们将需求视为连续的,但是有时候 采用连续需求的方法得不到一个准确的趋势。例如,上面 的例子中我们认为报纸的销售服从正态分布,但是这种拟 合可能不是非常的正确或者合适。 ? 如果将需求视为离散的,对于最优批量的求解也是在连续 的基础上进行的。在连续情况下,最优批量Q使得分布函 数正好等于关键比率C0/ (C0 +Cu).在离散的情况下,分布函 数值不可能正好等于关键比率,那么我们要寻找的就是找 到离关键比率最近的两个值,并且取Q大的那个值。(因 为已经被证明,取大的那个值比取小的那个更优一些。这 与连续情况不同,在连续情况下,Q采用的是四舍五入的 方法。)

POM

离散方法计算报童例子
? 根据小李做的去年一年52个周的统计,我们计算出每种销 售量出现的经验概率,如下表所示。
Q 0 1 2 出现次数 1 0 0 概率分布f(Q) 0.0192 0.0000 0.0000 累积概率F(Q) 0.0192 0.0192 0.0192 Q 12 13 14 出现次数 概率分布f(Q) 4 1 5 0.0769 0.0192 0.0962 累积概率F(Q) 0.5769 0.5962 0.6923

3
4 5 6

0
3 1 2

0.0000
0.0577 0.0192 0.0385

0.0192
0.0769 0.0962 0.1346

15
16 17 18

5
1 3 3

0.0962
0.0192 0.0577 0.0577

0.7885
0.8077 0.8654 0.9231

7
8 9 10 11

2
4 6 2 5

0.0385
0.0769 0.1154 0.0385 0.0962

0.1731
0.2500 0.3654 0.4038 0.5000
POM

19
20 21 22

3
0 0 1

0.0577
0.0000 0.0000 0.0192

0.9808
0.9808 0.9808 1.0000

扩展1:包含初始库存
? 如果初始库存为u,u>0,应该如何订货? ? 订货后的最优库存量Q*不变,因此当包含初始库存时的最 优订货量是: ? 如果u<Q*,订货量为Q*-u; ? 如果u>Q*,订货量为0. ? 在此处,Q*的意义表示的是订货点而不是订货量,即表示 要将库存补充至Q*水平。 ? 假如在例6中,小李在周一从另外一个供应商处拿到了6份 报纸,他本周的最优订货水平Q*是上面计算的15份,那么 他应该订货的数量为15-6=9份。

POM

扩展2:多个计划期
? 在上面的报童模型中,有一条假设是销售的产品会很快的 perish,当到下一期的时候上一期的产品已经不能用了。 在实际情况中,有很多产品是耐用品,上一个计划期余下 的库存可以存储到下一期,满足下一期的需求。这就意味 着上一期的期末库存是下一期的期初库存。 ? 上面的模型给出了当有期初库存时,Q*是不变的,但是当 考虑多个计划期的时候,Q*也要做出一些修正。 ? 另外,c0和cu的意义也要做出一些改变。这里我们考虑有 无限多个计划期,上一期缺货的产品可以back-ordered. ? cu表示商业信誉的损失成本,而 c0表示库存的持有成本。

POM

扩展2:多个计划期
? 例7:再次回到小李的报摊,假设小李销售的是一种很畅销的词 典,每个月订一次货。上个月没销售完的还可以留到下个月继 续销售,本月无法满足需求的顾客可以等到下一个月再购买。 词典的进价是1.15美元,售价为2.75美元。小李估计信誉的每单 位无法当期满足的需求所引起的信誉的损失成本为50美分。该 词典每月的需求服从均值为18、标准差为6的正态分布。小李采

用20%的年利率来计算他的库存成本。小李在每个月初应该订
多少该词典?

POM

例7解
? 在这里剩余成本即多余货品的库存持有成本,每单位为 1.15*0.20/12=0.0192.缺货成本为信誉损失成本,本例中为 50美分。因此,关键比率为0.5/(0.5+0.0192)=0.9630。然后

查表得到对应的z值为1.79.因此,最优的订货点为:

Q ??z ? ? ? 6 ?1.79 ? 18 ? 28.74 ? 29
*
POM

例7续
? 假设小李所在的地区还有一个书店,那里也有该类词典卖 ,当小李缺货的时候,顾客就会去更远一些的书店购买。 也就是说,此时一旦小李缺货,他就lost顾客了。因此, 如果认为缺货是lost而不是back-ordered,那么小李每个月 的最优订货点应该更高一些。 ? 在这种情况下,缺货成本应该是信誉损失成本和利润损失 成本之和,也就是说,应该是cu=0.5+1.6=2.1.而过剩成本 或者说库存持有成本则不变,从而关键比率为 2.1/(2.1+0.0192)=0.9909。对应的z值为2.36,从而在lost sale的情况下最优订货点为Q*=6*2.36+18=32.16≈32.

POM

8.(Q,R)订货系统
? Q—代表订货批量(lot size) ? R—代表再订货点(Reorder Point) ? 回忆前面的带提前期的EOQ模型,其中独立变量只有Q一个,R

的值是由提前期和需求率决定的。在下面的讨论中,我们将
EOQ模型推广到需求随机的情况中,将Q和R都作为独立变量来 考虑。 ? 注意,在本模型中,Q表示的是订货量,R是再订货点。 ? 首先来看(Q,R)模型的假设条件。
POM

(Q,R)的假设条件
? ? 1.该系统是连续盘点的。也就是说,每一笔需求都有记录,从而在任何时候都知 道目前手上有多少库存。 2.需求是随机的,但是期望需求率是恒定的。也就是说,尽管我们无法预测准确 的需求,但是需求的期望值在一段时间内的任何时候都是不变的。假设这个不变 的期望需求率为每年λ单位。 ? ? 3.订单有一个固定的提前期τ。 4.考虑以下成本: – 固定订货成本 K(每次订货) – 库存持有成本h(每年每单位库存) – 单位订货成本c(每单位货物) – 缺货成本p(每单位未满足的产品需求)
POM

(Q,R)系统的中需求描述
? 在报童模型中,随机变量是一个周期内的需求。所谓一 段周期指的是能够反应现有库存水平变化的一段时间, 这个时间一般称为系统的响应时间。在(Q,R)模型中

,响应时间是订货提前期τ。因此,该模型中的随机变
量是提前期内的需求。 ? 假设提前期内的需求是服从概率密度函数f(x)或者累积 分布函数F(x)的连续随机变量D。令μ=E(D)和σ2=var(D)分 别是提前期内的需求D的均值和方差。
POM

(Q,R)系统中的决策变量
? 该模型中有两个独立的决策变量,Q和R。该模型的运作规
则如下:当现有的库存降至R时,一个订货量为Q的订单将 会发出,这个订单将在经过τ时间后到达。如下图(图1) 所示。
库 存 量

R

Q

τ

下订单

POM

订单到达

时间

期望成本函数的推导
? 推导步骤:首先得到年平均成本关于(Q,R)的表达式, 然后寻求可以最小化成本的(Q,R)的值。 ? 各个成本的表达: ? 库存持有成本:需求的期望平均值为λ。期望的库存水平 在s和s+Q之间波动,这里s称之为安全库存,指的是在订

单到达时的现有库存的期望水平,可以表示为s=R- λτ。期
望库存水平的曲线如下图(图2)所示。

POM

(Q,R)系统的期望库存水平
库 存 量

斜率-λ Q

s T=Q/λ
时间

? 从图2可以看出,平均的期望库存水平为: s+Q/2= R- λτ+Q/2 。
? 注意,其实这里的计算只是一个近似值,这里没有考虑库存量为负的情况。但是 ,在实际系统中,很多情况下库存为负的情况不常发生,因此这个近似还是比较 POM 准确的。

期望成本函数的推导
? 订货成本:订货周期定义为订货量为Q的两个订单相继到 达的时间间隔,令T表示期望的周期长度。由于订货成本 在每个订货周期发生一次,为了得到平均成本的表达式我

们必须得到一个周期的平均长度。从图2可以发现,T表示
为Q/λ。 ? 从而,每单位时间的平均订货成本为K/T=Kλ/Q.

POM

期望成本函数的推导
? 缺货成本:从图1中可以发现,一个订货中缺货的发生会 在订单发出但还未到达的时间段内,也即在订货提前期内 。因此,缺货水平为提前期内的需求D超过再订货点R的数 量。 ? 因此,一个周期内的期望缺货数量为:

n( R) ? E (max( D - R),0) ? ? ( x - R) f ( x)dx
R

?

? 那么每单位时间的期望缺货数量为:

n( R) / T ? ?n( R) / Q

POM

成本函数

? 定义G(Q,R)为期望的年平均总成本,从上面各个 成本的表达式可以得到:

G(Q, R) ? h(Q / 2 ? R ? ?? ) ? K ? / Q ? p?n( R) / Q
? 我们的目标是寻找能够最小化G(Q,R)的Q和R。推 导过程在此略掉。最优解为反复求解下面下面两 个式子: 2?[ K ? pn( R)] Q? (1) h 1 ? F ( R) ? Qh / p? (2)
POM

最优解求解方法
? 最优解的求解方法是循环求解(1)和(2)式,直至最后 得出的Q和R不再变化。步骤如下: – 首先,根据EOQ的表达式得到Q0的值,然后Q0将代入( 2)得到R0的值。 – 然后用R0的值计算n(R0),将计算出来的值代入(1), 得到的Q1值。然后再代入(2)得到R1的值。 – 一直重复,直至R和Q的值保持不变。 ? 通常,计算需要2-3个重复,当Q和R为整数时,当Q和R的 值与上一个循环的值相差少于1个单位时,重复可以停止 。当Q和R可以取连续的值时,重复停止的条件由需要的计 算精度而定。
POM

? 当提前期内的需求服从均值为μ,标准差为 σ的正态分布时, R?? n( R ) ? ? L ( ) ? ? L( z )

?

? 其中的L(z)值可以查表得到。
L( z ) ? ? (t ? z )? (t )dt
z ?

POM

例8
? Harvey经营一个进口食品商店。其中一种非常受欢迎的产 品是他从英国进口的芥末酱。芥末酱的成本是每罐$10, 订货提前期为6个月。Harvey用20%的年利率来计算他的库

存持有成本,并且认为每罐缺货的芥末酱的信誉损失成本
为$25,每次订货的固定成本为$50。在六个月的订货提前 期内,他预计他会销售平均100罐的芥末酱,提前期内的 需求标准差为25.假设需求服从正态分布。那么Harvey应该 如何制定他的库存订货方案?
POM

例8解

? 需要求解的是最优订货点R和订货量Q. ? 求解步骤: ? 1.按照EOQ公式求解初始Q0.
– EOQ中需要年需求率λ,虽然题目中没有给出,但 是根据6个月内的平均需求为100罐,可以推出 年需求率为200罐。
Q0 ? EOQ ? 2 K ? / h ? 2 ? 50 ? 200 /(0.2*10) ? 100
POM

例8解
? 2.将Q0代入(2)求解R0。
1 ? F ( R) ? Q0 h / p? ? 100 ? 2 /(25 ? 200) ? 0.04 查表得到0.04对应的z值为z=1.75。从而 R0 ? ? z ? ? ? 25 ?1.75 ? 100 ? 144

? 3.将R0代入n(R)中,求Q1的值。 查表得到z值对应的L(z)的值为0.0162.
Q1 ? = 2?[ K ? pn( R0 )] h 2 ? 200[50 ? 25 ? 0.405] ? 110 2 POM

? 4.重复步骤2和3,得到 1 ? F (R1 ) ? 0.044
查表得到对应的z值和L(z)的值分别为

z=1.70,L(z)=0.0183.计算得到R1的值为143.然后得到
Q2=110.85≈111.将Q2代入(2)式得到R2=R1=143.由于 Q2和Q1以及R2和R1均相差不到1个单位,因此停 止重复,得到最优订货方案(Q,R)=(111,143)。

POM

列表求解
查表
Q 0 1 2 100 110 110.85 1-F(R) 0.04 0.044 0.0444 z 1.75 1.70 1.70 L(z) 0.0162 0.0183 0.0183 R 144 143 143 n(R) 0.405 0.4575

? 结果:Harvey应该在库存剩下143罐芥末酱 的时候发出订单,订购111罐的芥末酱。
POM

例8续:

? 计算: ? (1):安全库存; ? (2):芥末酱的年平均总成本,包括年平 均(库存持有成本、固定订货成本和缺货 成本); ? (3)订货间隔; ? (4)订货周期内不发生缺货的概率; ? (5)需求无法满足的概率;
POM

例8续解

(1)安全库存水平s=R-μ=143-100=43罐。 (2)平均库存持有成本为(每年)
h(Q / 2 ? R ? ? ) ? 2(111/ 2 ? 143 ?100) ? $197

平均订货成本为(每年)
平均缺货成本为(每年)

K ? / Q ? 25 ? 200 /111 ? $90.09
p? n( R) / Q ? 25 ? 200 ? 0.4575/111 ? $20.61

因此,总成本为:$307.70每年
POM

例8续解
(3)订货周期 T=Q/λ=111/200=0.556 年=6.7月 (4)计划期内发生缺货只能是在提前期内,而提前期内不发生缺

货的概率为P(D≤R)=F(R)=1-0.044=0.956.
因此可以说计划期内不发生缺货的概率为95.6%. (5)n(R)为计划期内缺货的概率,因此每单位产品的需求无法满 足的概率为n(R)/Q=0.4575/111=0.004.也就是说,平均99.6%的需 求都可以满足。
POM

9. 需求预测
主讲人:张燕 2011.4.29

预测
? 预测是企业制定长期计划的基础。预测为制定预算和控制 成本提供了依据。预测是新品开发计划、补充销售人员关 键决策的基础。生产经营者利用预测制定工艺选择、生产 能力计划、设施布局的决策,同时预测也用于生产计划、 调度和库存等决策。 ? 注意,绝对理想的预测通常是不存在的。商业环境中存在 着太多无法确切预测的因素。因此,相对于苦苦寻求理想 的预测而言,对预测进行反复评估并学会利用不精确的预 测结果反而重要得多。应当在合理的限度内,努力去寻找 并运用目前可能的最佳预测方法。

需求的构成
? 大多数情况下,需求可以分解为六个组成部分: 一段时间内的平均需求、需求趋势、季节因素、 周期因素、随机误差及自相关。下图描述了四 年间的需求变化情况,图上标明了平均值、趋 势、季节等平滑需求曲线周围的随机项。

需求的构成因素
? 周期性因素是很难确定的,因为周期时间可能未知,或者周期的原因 可能没考虑到。对周期的影响还可能来自于政治大选、战争、经济条

件或者社会压力等。
? 随机误差是由于偶发时间造成的。从统计学意义上来说,当需求的所 有已知因素都从需求中排除后,剩余的就是需求的不可知部分。如果 人们无法确定这些剩余部分的原因,就假定为随机因素。 ? 自相关表明了时间的持续性,换句话说,就是某一数据的期望值与其 自身的历史性高度相关。

预测的种类
? 通常预测包括:定性预测和定量预测 ? 也可以分为下面四种:定性预测、时间序列分析、因果联 系和模拟。
– 定性预测——是一种较为主观的判断,它基于估计和评价。 – 时间序列分析( time series analysis )——是基于这样一种理 念:与过去需求相关的历史数据可用于预测未来的需求。历 史数据可能包含趋势因素、季节因素、周期因素等。

– 因果联系——假定需求与某些内在因素或周围环境的外部因 素有关,可以用线性回归方法进行分析。
– 模拟模型——允许预测人员对预测的条件做出多种的假设。

一般预测
? 一般预测基于连续累加的来自低层的预测。其假设前提为:那些离顾 客最近、最了解产品最终用途的人员对产品未来的需求情况了解得也 最清楚。

? 最低一级预测结果汇总后将送至上一级,通常为一个分区仓库。分区 仓库在考虑州库存和订货批量大小的影响因素后,再将这些数据信息

传至更上一级,可能为区域仓库。这一过程不断重复,直至输人最顶
层。如果以制造公司为例,这些信息将会递交给生产系统。

市场调研
? 企业经常聘请外部的、擅长于市场调研的公司进行这类预测。 你也许在市场营销接触过这种市场调查。当然,你也不可避免 地会接到各种电话,询问你的产品偏好、生活习惯等等情况。

? 市场调研主要用于产品研究以获得开发新产品的创意、了解顾 客对现有产品的好坏,了解特定层次的顾客偏好哪些竞争性商

品等等。同样,收集数据的方法主要有问卷调查和上门访谈两
种。

小组共识
? 在小组共识这一方法中,“三个臭皮匠胜过一个诸葛亮”的思想被推 而广之。即,相比于由背景范围比较狭窄的成员组成的小组而言,由 来自不同职位的、背景更为广泛的成员组成的小组所做的预测更加可 靠。 ? 小组预测是通过开放式会议进行的,会议中,来自各级别的管理者和 职员自由地交换想法。 ? 但与这种公开讨论方式相违背的一个问题是:职位较低的职员可能会 被高层管理者的意见所左右。例如,某种产品的销售人员可能对该产 品未来的需求情况估计得更准确,但他在会议上却可能不会对市场副 总裁的截然不同的观点提出反对意见。

历史类比
? 预测某种新产品的需求时,如果现有的产品或类似的产品可用来作为 类比模型的话,这将是最理想的情况。 ? 类比法可用于很多产品类型 ― 互补产品、替代产品或竞争性产品、

随收人而变化的产品等等。
– 假如你通过邮购买了一张 CD , 你将收到更多有关新 CD 及 CD 机的信函。 这中间的因果联系就是人们对 CD 机的需求导致了对 CD 的需求。 – 通过分析立体声录像机需求的历史数据,可用类比法预测出市场对数码 影碟机的需求量。该产品与电子音响设备同属一大类,并可能会被顾客 以类似的速度购买。

德尔菲方法
? 在小组共识中,职位较高的人的意见或看法往往比职位较低的人的意 见更受重视。更糟的是,职位较低的人经常因害怕而不敢表达自己的 真实观点。为避免出现这种情况,德尔菲法隐去了参与预测研究的各 成员的身份,每个人的重要性都相同。其操作过程是:由主持人设计 调查问卷并发给每个参与者,各个成员的意见经汇总后以匿名方式和 新一轮问卷一起再反馈给全组的每个成员。 ? 德尔菲法由兰德公司( Rand Corporation )于 20 世纪 50 年代首创, 共有五个步骤。

德尔菲方法的步骤
1.选择参与的专家 2.问卷调查 3.反馈

专家组成员应包括 来自不同领域的学 识渊博人士。

通过问卷调查,从 各个参与者处获得 预测信息(包括对 预测所假设的前提 和限制)

汇总调查结果,添 加适当的新问题, 重新发给所有专家。

一般能够得到满意 的结果,但是该方 法所需的时间取决 于专家组成员的数 组,进行预测所需 的工作量以及各个 专家的反馈速度。

5.最终结果

4.再收集再反馈

如有必要,重复步 骤 4 。最后将最终 结果发给所有专家。

再次汇总,提炼预 测结果和条件,再 次提出新的问题。

简单移动平均
? 当产品的需求既不快速增长,也不快速下降,且不存 在季节性因素是,移动平均能够有效的消除预测中的 随机波动。
? ?

最适合的预测期:短期。 将一段包含一些数据点的时间段求平均,即用该段时 间段所含数据点的个数去除该段内各点数据值之和。 数学表达式:
1 t X t ?1 ? N i?t??X i ?N 1

?

例:前3个月的销售量分别为120、150和90,四月份的移
动平均值为: X 4 =(120+150+190)/3=120

简单移动平均举例

简单移动平均
? 优点:可以将随机因素加以过滤,消除数值的起伏波动,同时在一定
程度上也反映了市场需求发展变化的趋势。 ? 缺点:需要大量的历史数据,成本较高。 ? 移动平均的区间的选择对预测结果的准确性有很大的影响。移动平均 的区间越长,对随机变动平滑的效果越好(很多情况下这是人们需要 的)。但是当数据有增大或者减小的趋势时,移动平均会使得趋势滞 后。因此,区间跨度大波动会很大,但这样能紧跟趋势;反之,时间 跨度较长对随机的平滑更好,但滞后于趋势。预测时选择一个合适的 预测期数十分重要。

加权移动平均
? 与移动平均法相似,不同的是赋予时间序列中距离预测 期较近数据以较大的权重。 ? 例:X商场某家电产品在前四周的需求量依次为12、17、 15、13,给前一周数据赋予权重0.4,倒数第二周数据 赋予权重0.3,倒数第三周数据分配权重0.2,倒数第四 周数据分配权重0.1。则对第五周的预测值为(加权平均 值)为: X5=0.4×13+0.3×15+0.2×17+0.1×12=15

加权移动平均
? 优点:对最近一期的实际情况反应灵敏。能区 别性的对待历史数据。如果数据是季节性的, 那么权重也应该是季节性的。 ? 缺点:复杂,成本高,不如指数平滑法。
? 难点:一个是移动间隔期的确定,企业没有办 法知道多久以前的需求对预测期的需求没有影 响;另一个是赋予每一期的权重没有科学的确 定方法,只能依靠主观的经验进行判断。

指数平滑法
? 上一期预测值加上时间序列该期实际与预测 值差额的一定百分数即得新的预测值。即
Ft ? Ft ?1 ? ? ( At ?1 ? Ft ?1 )
式中:Ft——第t期的预测值; Ft-1——第t-1期的预测值; a——平滑系数; At-1——第t-1期的实际需求量或销售量。

指数平滑法
? 下一期的预测值=α×(前期实际需求值)+(1-α)×(前 期预测值) – α是权重,通常称为指数平滑系数,介于0~1之间。 – α趋近于1,新预测值将包含一个相当大的调整,即用 前期预测中产生的误差进行调整; – α趋近于0,新预测值就没有用前次预测的误差作多大 调整

? 所有历史因数的影响都包含在前期的预测值内,任何时刻 只需保有一个数字就代表了需求的历史情况。

? 例:根据下表给出的1—11月份某商品需求量的观察值,

分别取α=0.1、0.5、0.9,预测12月份的需求量。
月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10 月 11 月 12 月 时期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 需求的 观察值 2000 1350 1950 1975 3100 1750 1550 1300 2200 2775 2350 指数平滑值 α =0.5 2000 1675 1813 1894 2497 2123 1837 1568 1884 2330 2340

α =0.1 2000 1935 1937 1940 2056 2026 1978 1910 1939 2023 2056

α =0.9 2000 1415 1897 1967 2987 1974 1582 1328 2113 2709 2386

指数平滑法
? 适用情况:
– 除了随机性的上升或下降外,数据的变化一般比较平稳。 – 数据的变化没有明显的上升或下降的趋势; – 没有受到明显的季节性变化的影响。

? 特点:
(1)短期预测中最有效的方法 (2)只需要得到很小的数据量就可以连续使用 (3)在同类预测法中被认为是最精确的 (4)当预测数据发生根本性变化时还可以进行自我调整

回归分析
? 回归可定义为两个或两个以上相关变量之间的函数关系,它根据一个 已知变量去预测另一变量。这种函数关系通常从观测数据中找出。 ? 回归分析是指首先找出预测对象(因变量)与影响预测对象的各种因 素(自变量)之间的关系,并建立回归方程,然后带入自变量的数值, 求得因变量的方法。 ? 优点:适用于长期的预测。 ? 缺点:可靠的预测需要大量的数据资料。 ? 方法:线性回归、非线性回归;一元回归、多元回归。

线性回归
线性回归是指变量呈严格直线关系的一种特殊回归形式。 顾名思义,应用线性回归预测的主要局限在于,它假设历史数据和未来预测值都 落在一条直线之上。尽管这个假设的确限制了该方法的应用,但如果预测时期很 短,线性回归分析仍然是适用的。 线性回归包括:手拟回归直线、最小二乘分析、模型分解。 一元线性回归:

yt ? a ? bt
式中:t——代表时间序数的期次; yt——第t期趋势值; a——t=0时该期趋势值;截距

b——直线斜率。

最小二乘法
? 最小二乘法试图使各数据点与回归直线上的相应点间的垂 直距离平方和最小。

因果预测
? 预测雨天的延长将导致雨伞和雨衣销量的增加,下雨导致了与雨相关 的产品的销售。这就是因果联系,即一事物的发生引起另一事物的发 生。如果原因元素在未来很长一段时期中存在,则可以用它作为预测 的基础。 ? 因果预测的第一步是找出真正呈因果关系的那些事件。一般地,主 要变量间无因果关系,但在某些间接情况下,一些主要变量可能暗含

了另一些可能事件。其他的非因果关系可视为偶然联系。例如,瑞典
出售的酒直接与其教师收人成正比。这就是一个似是而非的因果关系。

因果预测举例
? 位于卡彭塔里亚( Carpenteria )市的地毯商城保存了历 年的地毯销售记录(以平方码为单位)和该地区历年来批 准的新建房屋数。

?

?

该商城的执行经理认为,只要当年的新建房屋数已知,就可以预测该年的地毯销 量。首先,作如下图的散点图,其中, X 轴表示新建房屋数, Y 轴表示地毯销量。 因为各点看上去都落在同一条直线上,所以该经理决定选用线性方程Y = a + bx 来 预测。 我们采用手拟和线法来解此题,也可以用前面讲过的最小二乘法来求解。

解:延长手拟线,使之与 Y 轴相交于7000 码处,它 代表新建房屋为零时的地毯需求量,也即对旧地毯 的更换量。为估计斜率,仅选取两点如:

经代数运算得出斜率为: B=(y(96)-y(92))/(x(96)-x(92))=7000/20=350 该经理即以此斜率作为该地区每新建一所房屋 公司售出的地毯的平均码数。因此,预测方程为: Y = 7000 + 350X

假设 1998 年将新建 25 所房屋,则该公司 1998 年地毯的预测销量应为: 7000 + 350*25= 15750 (平方码)。 在这个例子中,有关部门批准的新建房屋数 发生在先,新的住户到地毯商城购买地毯在后, 从而用因果关系预测是可行的。

第十讲

MRP系统

DLMU

主讲人:张燕

1. MRP?
? 20世纪60年代——MRP Material Requirements Planning 物料需求计划
? 20世纪80年代和90年代间——MRPII Manufacturing Resources Planning 制造资源计划

MRP的主要思想:
? 打破产品品种之间的界线,把企业生产过程中所涉及的所 有产品、零部件、原材料、中间件等,在逻辑上视为相同 的物料; ? 把所有物料分成独立需求(independent demand)和相关 需求(dependent demand)两种类型; MRP处理的是相关 需求; ? 根据产品的需求时间和需求数量进行展开,按时间段确定 不同时期各种物料的需求。强调以物料为中心组织生产; ? 将产品制造过程看作是从成品到原材料的一系列订货过程.

MRP的主要思想
围绕物料转化组织制造资源,实现按需准时生产
如果一个企业的经营活动从产品销售到原材料采购,从自制零件 的加工到外协零件的供应,从工具和工艺装备的准备到设备维修, 从人员的安排到资金的筹措与运用,都围绕MRP的这种基本思想 进行,就可形成一整套新的方法体系,它涉及到企业的每一个部 门,每一项活动。因此,人们又将MRP看成是一种新的生产方式。
MRP思想的提出解决了物料转化过程中的几个关键问题:何时需要, 需要什么,需要多少?它不仅在数量上解决了缺料问题,更关键 的是从时间上来解决缺料问题。

4. MRP的发展历程
1) MRP阶段 六十年代初发展起来的MRP仅是一种 物料需求计算器 ,它根据对产 品的需求、产品结构和物料库存数据来计算各种物料的需求,将产品 出产计划变成零部件投入出产计划和外购件、原材料的需求计划,从 而解决了生产过程中需要什么,何时需要,需要多少的问题。它是开 环的,没有信息反馈,也谈不上控制。 2)闭环MRP (Closed-loop MRP)阶段 闭环MRP是一种计划与控制系统 。它在初期MRP的基础上补充了以 下功能: ? 编制能力需求计划; ? 建立了信息反馈机制,使计划部门能及时从供应商、车间作业现场、 库房管理员、计划员那里了解计划的实际执行情况; ? 计划调整功能;

(3) MRPII阶段 ? 1977年,美国生管专家Oliver W.Wight提出。 它是将MRP的信息共享程度扩大,使生产, 销售,财务,采购,工程紧密结合在一起, 共享有关数据,组成一个全面的生产管理 集成优化模式。 ? MRPII是由 闭式MRP+财务管理+供应商管理 +销售管理+采购管理组成。

(4)

ERP (Enterprise Resources Planning)

? 20世纪90年代MRP-II发展到了一个新的阶段: ERP—企业资源计划) ? 企业的所有资源简要地说包括三大流:物流、 资金流、信息流,ERP也就是对这三种资源进 行全面集成管理的管理信息系统。
? ERP是建立在信息技术基础上,利用现代企业 的先进管理思想,全面地集成了企业所有资源 信息,为企业提供决策、计划、控制与经营业 绩评估的全方位和系统化的管理平台。

第二节 MRP 的基本处理逻辑
? MRP的基本原理就是由产品的交货期展开成零部件的生产 进度日程与原材料、外购件的需求数量和需求日期,即将 产品出产计划转换成物料需求表,并为编制能力需求计划 提供信息。 ? 1、 MRP的处理逻辑
处理的问题 1.生产什么? 生产多少? 2. 要用到什么? 3. 已具备什么? 4. 还缺什么?何时需要?

所需信息 1. 切实可行的主生产计划 (MPS) 2. 准确的物料清单 (BOM) 3. 准确的物料库存数据 4. MRP的计算结果 (生产计划和采购计划)

2、MRP的输入信息
? MRP的输入有3个部分:
– 主生产计划(产品出产计划,MPS) – 物料清单(产品结构文件,BOM) – 库存状态文件

MRP 的输入
(1) 主生产计划 ? 主生产计划,主要标明生产哪些最终产品,何时需要,以 及生产数量等。 – 图 13 - 3 所示的就是在计划期间内最终细项 X 的计划产 出的主计划的一部分。进度表说明,第 4 周开始时需要 100单位,第8周开始时需要150单位的产品。

MRP 的输入——物料清单
(2) 物料清单 ? 物料清单(BOM )是一张列表,包含着生产每单位产成品所需 要的所有部件、组件、零件与原材料等,因此,每件产成品都 有自己的物料清单。 ? 物料清单文件列表是层次结构的,它显示每完成一单位下一层 次的装配所需各细项的数量。 ? 一把椅子的装配图及其产品结构树如图 13-5 所示。最终产品在 树梢位置(椅子),紧下边就是各个组件或主要构件,沿树向 下,显示着制作每单位上层细项所需构件(零部件、材料等)。

产品结构树作为一件很有用的说明工具,说 明了物料清单是怎样用来确定为获得期望数量的 最终产品所需各成分数量的。

产品结构树
例如,图13-6 所示的产品结构树。最终产 品 X 由两个 B 和一个 C 组成。此外,每个 B 需要三个 D 和一个 E ,每个 D 又需要四个 E 。 同样地,每个 C 又由 两个 E 和两个 F 组成。 这些必备条件分层列示, 从最终产品 0 层开始, 然后是 1 层,依次类推。 就像家族树一样,上层 是各构件的双亲。

示例
利用图 13-6 中信息求解: a .组装一个 X 需要 B 、 C 、 D 、 E 、 F 的数量。

? b .考虑表中的各种构件的持有(库存)数 量后,组装 10 个 X 所需这些构件的数量。

MRP的输入
(3) 库存记录 库存记录按照时间记录了存储各细项的状态 信息。包括需求总额,预期收货量以及期望持有 量。还包含各细项的其他细节,诸如供应商、生 产提前期、订货批量等。

库存状态文件保存了每一种物料的有关数据, MRP系统关于订什么,订多少,何时发出订货等 重要信息,都存贮在库存状态文件中。产品结构 文件是相对稳定的,而库存状态文件却处于不断 变动之中。

库存状态文件
? ? ? 总需要量:由上层元件的计划发出订货量决定。 预计到货量:指在将来某个时间段某项目的入库量。它来源于正在执行中的采购 订单或生产订单。 库存现有量:为相应时间的当前库存量,它是仓库中实际存放的可用库存量。

?
? ?

已分配量:指已经分配给某使用者,但还没有从仓库中领走的物料数量。
净需要量:当现有数和预计到货量不能满足总需要量时,就会产生净需要量。 计划发出订货量:为保证对零部件的需求而必须投入生产的物料数量。计划发出 订货既要考虑提前期,又要考虑安全库存量、批量规则和损耗情况。

库存状态文件
周        次 部件 C LT=2 周 总需要量 预计到货量 现有数 20 净需要量 计划发出订货量 1  2  3  4  5  6  7   8 300 400 20 420 420 420 420 120 120 180 120 ? 9 ?  10 300 11 300

-180 -180 -480 180 300 300

3. MRP 的处理流程
? 准备MRP处理所需的各种输入,将MPS作为确认的生产订单下 达传给MRP。 ? 根据产品的BOM,从第一层项目起,逐层处理各个项目直至最

低层处理完毕为止。
? 其中,在MRP计划编制过程中需要考虑的几个主要方面是:
– 净需求的计算

– 提前期
– 订货批量

净需求的计算
? 剖析物料清单得到的数量是总需求,它尚 未考虑库存持有量与即将收货等因素。厂 商根据主计划生成的,必须予以实际满足 的需求叫做物料净需求。决定净需求是 MRP 方法的核心。总需求减去库存持有量 和预期收货量,再加上安全库存,就可得 解:
t期间净需求 ? t期间总需求 - t期间计划库存 ? 安全库存

提前期
? 提前期指一个物料项目从投料开始到入库可供使用为止的时间间隔。
? 采购件的提前期:从发出采购订单开始,经供应商供货、在途运输、 到货验收、入库所需的时间。 ? 自制件提前期:从订单下达开始,经过准备物料,准备工具、工作地 和设备,加工制造,直到检验入库所需的时间。 ? 提前期是确定计划下达时间的一个重要因素。对一个产品来说有一个 交货期,而对这个产品的下一级部件来说,完工日期必须先于产品交 货期,而对于部件的下一级零件来说,完工日期又要先于部件的完工 日期,如此一级级往下传。因此,自制件提前期是产品及其零部件在 各工艺阶段投入的时间比出产时间提前的时间。

确定批量大小
? 批量就是 MRP 计划中计划订单下达和接收 的零件数量。对于生产零件,批量就是一 次生产的数量;对于购买零件,批量就是 向供应商订货的数量。 ? 许多 MRP 系统提供了一些计算方法,最常 见有两种: ? 按需确定批量法 ? 经济订购批量法

示例
? 考虑如下 MRP 批量问题,其中标明了 8 周 的净需求量的数值。

(1)按需确定批量法
? ? ? ? ? ? 按需确定批量法是最常用的方法。 其特点为: 1)订购批量恰好与净需求量相匹配。 2)产出的量恰好就是每周的需求量, 3)保管费用最小 4)准备费用较高,因此适用于准备费用和 能力限制可忽略不计的情况下。

按需确定批量

按需确定批量
? 表 16 - 11 列示了按需确定批量法的计算过程。第 2 列给出了净需求量。 ? 由于按需确定批量法的思想就是订货量(第 3 列)应完全由需求量 (第 2 列)决定,因而在期末没有剩余库存(第4列)。由于没有库

存转入下一周,所以保管费用就是零(第 5 列)。
? 但是按需确定批量法每周都要发生一个准备费用(第 6 列)。因为有 时工作中心每周都要生产各种产品,这就要求每周都得有准备费用。

按需确定批量法确定批量往往会使准备费用比较高。

(2) 经济订购批量法
? 经济订购批量模型使用年需求总量、准备或订
货费用以及年保管成本的估计值。 ? 经济订货量并不是针对像 MRP 这样的系统设 计的。应用于 MRP 的批量方法假设零件需求 是使用离散时区的,因而只对时区末的库存计 算保管费用,而不像经济订购批量模型那样随 平均库存变化。

经济订购批量法

注意:根据经济订购批量计划,在第 8 周末会 有部分库存留到第 9 周

例子
? 生产木制百叶窗厂商收到两份百叶窗订单:一份需要100 个百叶窗,第4周时交货。另一份订单需要150个,第8周 的时候交货。(订单需求) ? 每个百叶窗包括 4 个木制板条部分和 2 个框架。木制部分 是工厂自制的,制作过程耗时 1 周(提前期1周)。框架 需要订购,生产提前期是 2 周。百叶窗的组装需要1周 (提前期1周)。(BOM) ? 木制板条在第1周的预期到货量是 70 个。(库存信息) ? 为使送货满足如下条件,求解计划订货下达的订货规模与 订货时间。

求解

求解
? 利用主计划,求解百叶窗总需求,然后再 计算净需求。然后求解满足主计划的时间 安排的计划订货入库量与计划订货下达数 量。
? 如果采取按需订货方式,计算结果如下图 所示:

主计划显示需要运送 100 个百叶窗,在第4周 开始时没有预期库存量,因此净需求也是 100单位。 于是,第 4 周的计划接受数量等于 100 个百叶窗。 由于装配百叶窗耗时1周,这就意味着计划订货下 达在第 3 周开始时。运用同样的逻辑, 150 个百 叶窗必须在第 7 周组装,这样才能在第 8 周运送出 去。 在第 3 周开始时 100 个百叶窗的计划订货下达, 指的是那时必须得到 200 个框架(总需求)。因为 没有预期持有量,净需求就是第 3 周开始时的 200 个框架, 200 个框架的计划订货入库量。交货周期 为 2 周,意味着厂商必须在第 1 周开始时订购 200 个框架。

同样地,第 7 周时 150 个百叶窗的计划订货 下达产生第 7 周的总需求与净需求: 300 个框架, 以及当时的计划订货入库量。 2 周的交货周期表示 厂商必须在第 5 周开始时订购框架。 第 3 周开始时 100 个百叶窗的计划订货下达 同时生成 400 单位木制部分的总需求。然而,由于 预期库存量为 70 个木制部分,净需求即为400 – 70=330 。这意味着第 3 周开始时的计划接受为 330 单位。制作过程历时 1 周,因此制作必须在第 2 周开始(计划订货下达)时进行。

另外,第 7 周150 个百叶窗的计划订货下达产 生的总需求是 600 个木制部分。由于木制部分没 有预期库存量,净需求也是 600 ,计划订货入库 量是600单位。此外, 1 周的交货周期意味着 600 个部分的制作安排在第 6 周开始时。

采用EOQ确定批量
? 假设计算出来的框架的经济订货批量为320 单位,木制板条的经济生产批量为 70 单位。 ? 在EOQ订货条件下,惟一不同点就是存在计 划接受数超过净需求的可能性。超过部分 记为下一期计划库存。

如图所示,框架的订货批量是320单位,第3周的净 需求是200 ,因此,超过量为320-200=120 单位, 成为下一周的计划库存量。 类似地,框架净需求 180 单位比订货批量320 少了 140 单位,又一次地,超过量变为第 8 周计划 库存量。 木制部分的计算也是如此,第 3 周与第 7 周计 划接受量的超过部分加到了第4周和第8周。注意, 订货批量必须得是经济生产批量的倍数;第 3 周是 5 乘以 70 ,第 7 周是 9 乘以 70 。

4.MRP 的输出
? MRP 系统能够向管理者提供相当多的输出信息, 它们通常被分为主报告与二级报告,前者是主 要报告,后者则是可选输出。 (1)主报告 ? 生产、库存的计划与控制是主报告的重要组 成成分,这些报告通常包括以下内容:
– 计划订货,指明了未来订单的数量与时间的时间进 度安排。 – 订单发布,授权执行计划订货。 – 计划变更,包括预计日期、订货数量的改变与取消 订单等。

4.MRP 的输出
(2)二级报告 ? 绩效控制,计划工作与例外情况都属于二级报 告。 包括:
– (1)计划执行情况报告评价系统运作状况。它们 帮助管理者衡量实际偏离计划的程度。 – (2)计划报告有助于预测未来库存需求。包括采 购约定以及其他用于评价未来物料需求的信息。 – (3)除外报告唤起人们对重大差异的注意,包括 最新订单与到货延迟、过多的残次品率、报告失误、 对不存在部件的需求等重大差异。

MRP的应用案例
? 安培公司生产一种安装在住宅中的测量用电量 的电表。除了完整的电表外,为了维修和换型 还出售部分零件和部装件。 ? 该公司对电表及其零件的需求量如表1所示, 物料结构清单如图1,库存记录如表2。假定已 知的需求根据当月的客户要求按计划交货,而 满足随机需求的物料则必须在当月的第一周就 可以交货。试确定该产品的主生产计划;各种 产品、部件和零件的需求计划。

表1 电表A与B,部件D和零件E的需求量

月份

电表A 已知 随机

电表B 已知 随机

部件D 已知 随机

零件E 已知 随机

3 4 5 6 7 8

1000 600 300 700 600 700

250 250 250 250 250 250

400 300 500 400 300 700

60 60 60 60 60 60

200 180 250 200 150 160

70 70 70 70 70 70

300 350 300 250 200 200

80 80 80 80 80 80

0层

A

B

1层

C(1)

C(1)

2层

D(1)

D(1)

D(1)

3层 E(1)

F(1) E(2) E(1)

F(1)

F(2)

E(1) F(2) E(1) F(1) F(2)

图1 电表A、B的物料清单

表2

库存记录文件相关数据

物料 A B C D E F

现有库存/单位 50 60 40 30 30 40

提前期L(周) 2 2 1 1 1 1

案例分析:
第一步,确定主生产计划。
物 料 周 9 10 11 12 13 次 14 15 16 17

电表 A 电表 B 部件 D 零件 E

12 50 46 0 27 0 38 0

85 0 36 0 25 0 43 0

55 0 56 0 32 0 38 0

? 第二步:运行MRP系统。 ? 现在为 MRP 程序设置正确的运行环境:已通过主生产 计划建立了最终物料项目的需求,同时库存物料主文件 中已包含了库存状态和订单的提前期数据,而且物料清 单文件也包含了产品结构数据。考虑提前期,将净需求 订单下达的数据置于一个更早的时区。通过遍历主生产 计划,部装件和零件的订单量被加到库存记录文件中。

关于求解的说明
? 由于A的现有库存量是50,所以A的净需求是1200 单位。为了在第 9 周生产出仪表 A,在提前期为2周的情况下,这个订单必须在第7周下 达,产品B也经过同样的流程得到在第7周下达的 400 单位的订单。 ? 这些步骤的理论基础是:当一个物料将要下达进行加工处理时,它的 所有子项必须已准备就绪。因而父项物料的计划订单的下达日期就成 了子项物料的毛需求日期。从图 16-7 的第 1 层可知,每 1 单位的A和B 均需1 个单位的 C ,所以第 7 周关于 C 的毛需求是 1600 个单位(A需 1200 单位, B 需 400 单位)。由于有40 单位的现有库存和1周的提前 期,所以在第6周安排1560 单位 C 的订单。

关于求解的说明
? 从图 1 的第 2 层可知,每 1个单位 A 和 C 需 1个单位的 D 。在第 7 周, A 对D的毛需求是1200 单位。第 6 周 C 对 D 的毛需求是 1560 单位。由 于有现有库存可用和1周的提前期,所以在第5周应下达1530 单位的订 单,而在第6周应下达 1200 单位的订单。 ? 第 3 层包括物料E和F ,每单位物料A需两单位的物料E,因此在第7周 的 1200 单位的计划订单下达,将在同期产生 2400 单位的物料 E 的毛 需求,此外每 1 个单位 B 要用到 1 单位 E ,所以在第 7 周, 400 单位 B 的计划订单的下达就将在第 7 周产生 400 单位E的毛需求。物料 E 以 1 : 1的比例用于物料 D 中,因此,D在第 2 周的 1530 单位的计划订单 将产生 E 在第 5 周的 1 530 单位的毛需求。

关于求解的说明
? 考虑到 E 有 30 单位的现有库存和 1 周的提前期,所以E在第 4 周应有 1500 单位的计划订单下达。同理,第 6 周物料D的 1200 单位的计划订 单会产生 E 在第 6 周的 1200 单位的毛需求,因而在第5周E 应有1200 单位的计划订单下达。 ? 物料 B , C , D 均用到物料F。B、C、D 计划订单的下达将产生同期对F 的毛需求。由于使用比例为2:1 ,所以 400 单位 B 和 1560 单位 C 的计 划订单的下达分别产生 800 单位和 3210 单位 F 的毛需求。第 9 周部装 件 D 的 270 单位的独立需求可被当作当期 D 的毛需求来处理,这又将 分别产生物料 E 和 F 的 270 单位的毛需求,另外 380 单位 E 的独立需 求也将直接累加到 E 的毛需求上。第 13 周的独立需求尚未展开。

物料毛需求和需求时间表 物料
C C D D E E E E F F F F

父项
A B A C A B D D B C D D

每单位 父项需求量 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1

需求

需求周次
7 7 7 6 7 7 5 6 7 6 6 5

1200 400 1200 1560 2400 400 1530 1200 800 3120 1200 1530

JIT
1 2 3 4 5 6 7 8
JIT的起源

JIT的目标
JIT的特点

JIT的实施

Kanban系统

JIT的启示 JIT and MRP Pull and Push

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1.JIT的起源
? 在二十世纪七八十年代,当一些美国制造商正致力MRP运动的 时候,一些完全不同的东西正在日本产生。像美国在十九世纪所 做的那样,日本人正在发展一种前所未有的制造形式,它将带来 一个经济急速增长的时代。这个带给日本巨大成功的制造技术就 是我们所说的准时制(JIT)。他们在制造管理的历史上写下了 重要的篇章。 ? 准时制的起源毫无疑问正是源自日本的文化、地理和经济史。
– 长期以来由于空间和物资的有限,日本人都很倾向于节约。这使得 严格的原料控制策略在日本比在“浪费之乡(Through away society )”的美国更容易被接受。
– 东方文化要比西方文化更加的系统化。那些贯穿于独立工位的措施 ,像多技能的流动工人和全面质量管理在这样的环境中显得更为自 然。 – 地理因素对日本的实践也有一定影响。比如一天多次从供应商处运 送原材料的策略对于工业空间集中的日本来说要比具有广阔地域的 美国更容易实施。
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2.JIT的目标

? JIT的也被表述为零库存生产(stockless production)和零库存(zero inventories )这样的词。然而,他并不是像字面上 表示的那样认为企业运营过程中应该没 有库存。
? 零库存是在生产过程中所无法达到的一种完美水平

。但是,这种高水平的卓越概念是很重要的,因为 它激发出一种追求,那就是通过对整体的任务和微 小的细节都保持富有想象力的关注以实现持续改进 。(Hall 1983,1)

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七个零(seven zeros)
? Edwards(1983)将绝对理想情况推向了极致,他用七个零(seven zeros )来描述JIT目标,这些是实现零库存所必须的。这里连同它们背后的逻

辑概括如下:

? 1. 零缺陷(Zero defects)。为了避免JIT环境下的生产过程的破坏 ,使工位只在需要的时候获得零件,这就要求零件必须具有高质 量。由于并没有额外的库存来代替那些不合格的零件,一旦有缺 陷出现就会造成延误。这样,就必须做到每一个零件都一次就做 对。唯一可以接受的缺陷数量就是零,并且不可能有时间等待检 查工站进行质量检验。质量必须在源头上就实现。 ? 2. 零(溢)批量(Zero (excess) lot size)。在JIT系统中,这个 目标就是当一个库存被下游工位取走时就立刻对其进行补充。下 游工位可能分别需要不同种类的零件,那么如果每个工位都能够 做到一次生产一个零件的话,那就可以维持系统最高的反应速度 。相反,如果某个工位只能大批量的生产零件,那么由于可能无 法快速的补充所有零件的库存,这样就无法避免延迟。这个目标 更多的被叫做单件批量(a lot size of one)。
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七个零(seven zeros)
? 3. 零准备时间(Zero setups)。生产系统中出现大批量最常见的 原因是由于存在较长的准备时间。如果为了生产另一种零件需要 好几个小时来给机器换模,那么只有在每次切换之间大批量的生 产每种零件才有意义。小批量会导致频繁的切换,从而严重地降 低能力。因此,消除准备时间是实现单件批量的先决条件。 ? 4. 零故障(Zero breakdowns)。如果系统中没有额外的WIP作为 防止机器断料的缓冲,那么一旦出现故障将迅速造成整个产线的 停顿。因此,一个理想的JIT环境不能容忍计划外的停机(或者缺 少操作人员,诸如此类)。 ? 5. 零搬运(Zero handing)。如果每个零件都按时按量的被制造出 来,那么就不能允许有额外的物料搬运。任何额外送料或者取料 都是不允许的。最理想方式就是直接从工位向下一个工位供料, 中间不加任何停顿。任何额外的搬运都会使系统偏离准时制的运 行状态,这是由于为了弥补花费在搬运上的额外时间就必须使零 件提前被制造出来。
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七个零(seven zeros)
? 6. 零提前期(Zero lead time)。当一个完美的准时制零件流形成时

?

,一个下游工位只要提出请求就可以立刻获得零件。这就要求 零件的上游工位做到零提前期。当然,单件生产很难减少生产 零件所需的有效提前期,但是每个零件的实际加工时间和等待 (排队)时间也是很重要的。零提前期的目标与零库存目标的 核心是非常接近的。 7. 零波动(Zero surging)。在JIT的环境下,即在仅当必要时生产 零部件的环境下,只要生产计划是平稳的,那么物料流过工厂 的过程也将是平稳的。如果生产计划中产品的数量或是组合出 现了突然的变化(波动),那么,因为系统中没有额外的WIP可 以用于平衡这些变化,系统将被迫作出响应。除非系统中有充 足的剩余产能,否则就不可能实现计划,其结果必然就是出现 干扰和延误。这样,一个平衡的生产计划和统一的产品组合就 成为了JIT系统的重要输入。

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? 很明显,这七个零的要点在实践中决不比零库存容易 做到。没有库存的零提前期从字面意义上理解就是即 时生产(instantaneous production),但是这在现实 中是不可能的。据使用这些指标的JIT提倡者所说,设 定这种目标的目的,是为了要激发出一种持续改善的 环境。不管一个生产系统运行得多么良好,总是存在 着改善的余地的。通过观察现实的进展与绝对理想之 间的差距既可以提供一种激励也能够作为衡量成功的 依据。
? 新乡重夫和大野一样也是一个对发展丰田系统有重要影响的人

物,他曾这样写道:“丰田生产就是把已经干了的毛巾再挤出 水来”(新乡 1990,54),“没有什么比播种‘意志之树( tree of will)’更为重要的了”(新乡 1990,172)。
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环境:作为一种控制
? JIT的理想体现出了日本的生产技术中具有真正革命性的一面,即:日本人很大 程度上把生产环境看成是一种控制因素。他们不是简单地对某些事情做出被动 反应,例如机器准备时间、供应商配送、质量问题、生产排程等,而是主动的 去营造一种环境。这样,他们就有意识地让制造系统变得更易于管理。 相比之下,美国人由于其科学管理的根源和还原主义(reductionist)的倾向, 已然倾向于将生产问题的各个方面孤立起来,然后分别对其进行所谓的最优化 。
– – 美国人把准备时间(或成本)看作是固定的,并试图找出最优的批量大小(如,EPL 模型)。日本则尝试消除(或至少减少)准备时间,从而解决了生产批量的问题。 美国人把交货期限看作的外生的,而试图去优化生产排程(如,Wagner-Whitin模型) 。而日本人认识到交货期限是与客户商量出来,他们努力将营销和制造因素综合起来 考虑从而获得了不需要精确优化和突然变动的生产排程。 美国人将供应商昂贵而又并不频繁的配送看成是既定事实,还试图求出最优的订货批 量(如,EOQ模型)。而日本人与少数几家厂商建立起长期的合作关系,从而使频繁 的交付成为可能。 美国人把质量缺陷视为既定,并设立了精细的检验程序以发现缺陷。而日本人则是努 力保证外部的供应商和内部的操作工人都注重质量要求,并且为其配备必要的工具以 实现这些要求。 美国的制造工程师把产品规格看成是设计工程师通过“抛过墙”的工作方式确定的, 因而他们尽可能的使制造过程适应这些要求。而日本的制造和设计工程师则是一起工 作的,从而保证设计是适于制造的。
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?







3.JIT 特点

? 准时制生产(JIT)指的是一种生产系统 ,在这种系统里,生产过程中的商品运 动时间与供应商的交货时间经过了仔细 的安排,在作业过程中的每一步,下一 批都恰在前一批刚结束时到达 ― 称之 为准时。 ? JIT哲理
– JIT(Just - in - Time) “准时化”是基 于任何工序只在需要时才生产必要的制品 的逻辑。
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JIT的特点 他们将最优秀的工程师安排在生产第一线, 而不是放在产品开发活动中。他们努力提高产品 质量和可靠性,以超过其竞争对手所能提供的水 平。这些努力的中心原则只有两条:消除浪费和 尊重员工。 3.1 消除浪费 浪费是“除对生产不可缺少的最小数量的设 备、原材料、零件部和工人(工作时间)外的任 何东西”。

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七种主要类型的浪费 1)过量生产的浪费; 2)等待时间的浪费; 3)运输的浪费; 4)库存的浪费; 5)过程(工序)浪费; 6)动作的浪费; 7)产品缺陷的浪费。 JIT没有为过量库存(或安全库存)留下 一点存在的余地。如果现在不需要用的产品, 现在就不必生产。因此在JIT 系统中不允许存 在安全库存。否则,那将是一种浪费。
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减少浪费的方法

减少仓库区域、运输系统、传送带及输送机 隐藏的库存是减少库存的主要目标。可用于消除 浪费的七种基本方法是: 1)集中工厂网络。 2)成组技术。 3)源头质量的控制。 4)JIT 生产。 5)均衡生产负荷。 6)看板生产控制系统。 7)最小化换模时间。

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消除浪费的方法 (1)集中的工厂网络 日本人更喜欢建立小规模专业化工厂而不 是大型纵向一体化的制造厂。他们认为大厂的 经营运作方式和官僚作风很难管理。按照同一 目标设计的多家工厂可以更好地组织起来,并 使经营更加经济。在日本企业中,约有 60000 个企业的规模在30-1000 个员工之间。 (2)成组技术 与将工作从一个部门转移到另一个部门交 给专业化员工操作不同,日本人考虑了制作一 个零件的所有操作,并将完成这些操作的机器 放在一起。
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图 8-2 显示了组成工作中心的不同机器形成的机器族与按部门 进行布局方式的不同。成组技术单元减少了不同操作间的移动、等 待时间和在制品库存,也减少了所需员工的人数。然而,员工必须 具有充分的柔性。

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(3)源头质量的控制 控制源头质量意味着在工作之初就要做得十 分正确。当出现错误时立即停止该工序或装配线。 工人成为自己工作的检查者,独自对其产品质量 负责。工人一次只注意工作的一部分,因此就容 易发现工作中存在的质量问题。 例如 生产线中如果节拍太快,如果工人发现 了质量问题,或者如果工人发现了安全性问题, 他都可以随时按下按钮停止生产线的运行,同时 打开可视信号灯。其他部门的人员对该警报和问 题将立即作出反应。此时,会授权工人维护自己 的机器和清理工作,直到问题的解决。
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(4)JIT生产 JIT意味着在必要的时候生产必要的产品, 超过所需最小数量的任何东西部将被看成是浪费, 因为现在在不需要的事物上投人的精力和原材料 都不能在现在被使用。这种思想就与那种依靠额 外物料投人以防出现工作失误的做法形成鲜明的 对比。 JIT通常被应用于重复性生产,一个接一个的 生产相同或者类似的产品。JIT并不要求进行大 批量生产,它可用于任何业务中具有重复性的部 分,而不论他们出现在何处。
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在JIT的生产模式中理想的批量规模是1个。 尽管工作站可能会铺的很开,但日本人还是可以 实现将运输时间最小化,同时保持运送数量最 小——通常是把日产量的1/10作为单位运送批量 规模。供应商有时甚至要每天供应多次物料,以 保持小批量规模和低库存。这样做的目的是尽量 将队列中等待数量变为零,实现库存投资的最小 化,将提前期大大缩短。从而企业对需求变化能 够快速反应,质量问题也得以迅速曝光。

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隐藏问题的库存
如果用池子的水代表库存,用石头代表企业中的问题,则 高水位就隐藏了问题(石头)。当水位在经济衰退中下降 时,问题就出现了。如果特意让水位下降,尤其在经济繁 荣时这样做,就能在引起更严重的问题之前,发现和解决 这些问题。JIT生产可以发现其他生产方式中隐藏的过多库 存和过多人员问题。

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(5)均衡生产负荷 平衡生产流可以减少通常由于计划变动所带 来的生产的波动反应,称为均衡生产负荷。 当总装线上发生变化时,这种变化就在整条 生产线上和供应链上被放大了。消除问题的唯一 办法是建立固定的月生产计划,使生产率固定, 从而尽可能减少变化和调整。 丰田公司发现,可以通过每天建立相同的产 品组合进行小规模生产的方式解决车间由生产负 荷不均衡的问题。因此,日本企业总是建立一个 综合产品组合来适应不同的需求变化。
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(6) 看板生产控制系统

看板控制系统使用符号设备管理JIT的物流。 在日本,看板意味着“口令”或“指令卡”。在 无纸控制系统中,可以使用容器代替卡片。卡片 或容器组成了看板拉动系统。生产或供应部件的 权力来自下游的操作。 看板拉动方法不仅可以用于制造工厂之内, 也可用于制造厂家之间(例如,拉动引擎和传动 装置进入汽车装配车间),还可用于制造商和外 部供应商之间。

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(7)最小化换模时间
? 减少准备时间的一般途径的关键是区分内部准备时间(internal setup) 和外部准备时间(external setup)。内部准备操作是在机器停止的时候 进行的(即,不生产产品的时候),而外部准备操作是指那些在机器运 行时也可以完成的工作。举例来说,卸下一个模具是一项内部作业,而 收集拆卸所必要的工具则是一项外部作业。内部作业是会打断生产过程 的,因此这部分作业是在整个准备过程中最需要密切关注的。明白了这 个区别,Monden(1983)指出了减少准备时间的四个基本概念:
– 1. 将内部准备和外部准备分离开来。目前的做法是一旦需要完成某项作业, 就把机器停下来,但是却并不能保证这些作业是内部作业。要减少准备时间 首先必须了解哪些作业是必须在机器停止的时候完成的。 – 2. 尽可能的将内部准备转化为外部准备。例如,如果有些部件可以在停止机 器前进行预装配,或者如果是铸模的话可以在安装之前进行预热,这样内部 准备时间就可以显著减少。(158|159) – 3. 消除调整性操作。调整性操作通常要占到内部准备时间的50%到70%,因 此是非常关键的。夹具或传感器可以很大程度上提高其速度,甚至可以消除 调整。 – 4. 取消准备环节本身。要实现这一点,可以通过标准化产品设计(如,适用 于所有产品的通用支架),或者通过同时生产多种零件的方法(如,将一次 同时冲压出零件A和B,后面再把它们分开),也可以使用多台并行机器,每 台生产一种产品。
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3.2 尊重员工

尊重人性是日本企业能实现“改善”的关键原因。 在主要的大公司中,日本人有强调对永久职位实 行终身雇佣的传统。 各公司都试图维持一个稳定的工资总额,甚 至在经济状况下降时也是如此。终身雇佣员工 (大约占总劳动力的 1/3 )的工作有很强的保障, 因此他们会努力学习多种技能,使自己的技术变 得更为全面,可以适应多种工作的要求,以便能 留在公司之中,尽其所能地做他们能够帮助公司 实现其目标的一切工作。

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4、JIT的实施
? 正如前面所述,JIT不仅仅是频繁的物料运送系统或者是用 看板(kanban)来控制工件的投放。被丰田和其它日本公司所 发展出来的这套制造系统的核心是对生产环境的仔细重构。 ? 大野(1988,3)很清楚地说道:看板只是实现准时制的一

种工具。为了使这种工具得到良好的运用,生产过程必须保
证尽可能流畅。这是最基本的条件。其他重要的条件是尽可 能的平衡生产以及按照标准的工作方法来工作。 ? 只有当环境的改变实现了以后,特定的JIT技术才会有效。 我们接下来讨论实施JIT所必须提到的关键环境问题。

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(1)平滑生产 ? 根据零波动理想所追求的,JIT需要一个相对平稳的生产计划。 如果产品的生产数量或产品组合随时间出现很大的变化,那么就 很难为各个工位准时的补充库存。在制造系统中,库存的需求始 终产生于客户的对产品的需求。然而,产品制造的顺序和顾客购 买产品的顺序并不需要是一致的。实际上,由于制造商不可能事 先完全掌握顾客的需求,因此也无法按照顾客需求的顺序来进行 生产。在生产中,工厂是利用主生产计划(MPS)来确定在每个 时间段里面应该生产哪些产品的。MRP中的MPS一般是以周或者 月为计划期的。 ? JIT的第一个条件是,MPS在各个周期内必须处于一种相对平稳的 状态。 ? 但是即使是一个相对平滑的MPS,由于它仅能识别周需求或者月 需求,因而也会出现周期内生产能力的大的波动。为了实施JIT ,丰田系统和几乎其它所有的JIT系统都使用了最终装配排产( Final Assembly Schedule),它可以识别每天甚至每小时的需求。

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? 在MPS的基础上产生一个平衡的FAS包括两个步骤:

1. 平滑总生产需求
2. 对最终装配排序 ? 对总生产需求进行平准化处理是很简便的。如果MPS要求 月产量10,000单位并且一个月有20个工作日,那么FAS就会 要求每天生产500单位。如果每天两班,那么就是每班250 个单位。如果每班有480分钟,那么平均的产出间隔时间就

是480/250 = 1.92分钟每单位。在理想情况下,这意味着我
们必须精准的按照每单位1.92分钟来进行生产。像这样一 个以相当稳定的速来率生产离散零件的系统就称作重复制

造(repetitive manufacturing)环境。我们在后面将会讨论
到的丰田发明的看板系统就只适用于重复制造系统。
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? 在实际中,我们不可能精确的按照每单位1.92分钟进行生产。 细微的变化往往不是问题:如果生产线在这个小时里面落后了 ,如果能在下一个小时里面赶上,这没有什么大问题。然而, 如果生产系统在很长一段时间内都偏离了这个特定的速率,比 如一班或者一天的时间,通常那就必须执行纠正措施(如,加 班)了。JIT系统要做到协调的按期满足顾客需求,就必须保 持一个稳定且可预测的产出流。这样,JIT系统逐渐加入了一

些有利于维持一个稳定流的各种措施(如,鼓励制定生产配额
)。
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? 一旦MPS的总需求被转换为每日的产量,我们就必须把详细的
产品需求转换为生产序列。我们依据MPS中的产品比例来分解 每日的需求。举例来说,如果这个月要生产的10,000个单位产

品中包括50%(5,000单位)的产品A,25%(2,500个单位)的
产品B,和25%(2,500单位)的产品C,那么这就意味着每天生 产的500个单位中应当包括
– 0.5×500 = 250 单位的A
– 0.25×500 = 125 单位的B – 0.25×500 = 125 单位的C
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? 不仅如此,产品排列在产线上的比例应该越均匀越好。这样一来,排序 A-B-A-C- A-B-A-C- A-B-A-C-A-B-A-C… 就始终保持A、B、C按照50-25-25的百分比组合进行生产。显然,这需要 一条产线,它的柔性必须足以支持这种类型的混合模型生产(mixed model production)(即,在同一条产线上同时生产几种不同的产品) ,这是很难做到的,除非产品之间的切换不需要准备时间或者时间很短 。另外,既然生产速度是每单位1.92分钟,那么这个排序就意味着产出 的两个产品A的时间间隔将是2×1.92 = 3.84分钟。而产出两个产品B和两 个C之间的时间间隔是4×1.92 = 7.68分钟。组装线和工厂的其余部门在 现实中必须能够掌握好这些时间。
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(2)能力缓冲 日本人常用的一种方法是能力缓冲。 一种有效的方法就是两班倒(two-shifting),每天安排两班生产,用一段休 息时间间隔开(Schonberger 1982,137)。这段休息时间可以用来做预防性 的维护或者如果必要的话也可以用来赶工。一个比较流行的做法就是按“4-

8-4-8”的轮班,在两个8小时的班次之间有一个四小时的间隔将其分开。
? 加班加点所能提供的能力缓冲的作用和大多数的MRP系统中的在制品缓冲是 一样的。如果出现意外,例如机器停机,造成在一个工位上的生产落后,那 么在制品缓冲就可以防止其他工位断料。在一个JIT系统中,在制品缓冲的数 量非常的小,一处停机很可能造成系统中的某个地方发生断料。因此,为了 保证稳定的生产速度,就需要加班加点。日本人有效的减少了在制品,从而 可以达到准时制生产,但他们一直维持着剩余产能,以防万一。
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(3)缩短准备时间 ? 就像在前面提到的那个加工排序,A-B-A-C-A-B-A-C-A-B-A-C,如果产品之间的切换需要可观的准备时间的话,那么这个 排序很可能是行不通的。举个例子,如果这三种产品分别需

要不同的模具,并且都需要用几个小时来换模,那么像这样
每生产一个就要换模的排序是不可能达到每天生产500个单 位的生产率的。在美国,这些准备时间都被认作是既定的,

通过大批量生产使得切换的次数降低到可以接受的水平。而
在日本,将准备时间减少到进行切换不再妨碍采用一种平稳 的排序的地步变成了一种艺术形式。大野称丰田的准备时间 从1945年的3小时减少到了1971年的3分钟(大野 1988)。
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(4)交叉培训和工厂布置 ? 大野在很早的时候就将提高生产率作为丰田一个至关重要的目标。然而 ,因为他关注的是在不使用额外在制品的前提下保持平稳物料流,因而 也就不能通过让工人在每台机器上大批量的生产产品来提高生产率。但 是很快就发现JIT系统通过让具有综合能力的员工随时到需要的岗位上而 达到了超出预料的生产率。不仅如此,由于本身具有柔性的系统再加上 具有多种技能的员工,大大增加了JIT系统应对产品组合的变化和其他异 常情况的能力。

? 为了培养具有多种技能的劳动力,丰田使用了一套工人轮换体系。这种 轮换有两种形式。第一种是工人在车间中轮换各种不同的岗位。2那么 ,一旦就有相当一批的工人接受了交叉技能培训,日常的作业轮换也就 可以开始了。日常轮换(daily rotation)具有以下功能:
– – – – 1. 保持多种技能的熟练。 2. 减少工人的厌倦和疲劳。 3. 增进每个人对工作全局的了解。 4. 促进新想法的产生,因为同一项工作有更多的人在思考该怎么做。

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? 这些交叉培训的确使得日本的在劳动生产率上赶上了美国。但是它们本 身也促进了柔性的很大提高,而在这一点上,美国人由于刻版的工作分 类和长期的劳资对抗是没有办法比的。 ? 通过交叉培训和自働化,使得一个工人同时控制多台机器成为了可能。 工人将一个零件放入机器,然后启动,接着当机器工作的时候去操作另 一台机器。但是要记住,在只有很少在制品的JIT系统中,保持零件的不 断流动是非常重要的。因此,不可能让一个工人在一个庞大而孤立的加 工中心中操作多台执行同一工序的机器。因为显然没有足够的WIP来对 这项工作供料。 ? 比较好的布置方法是让完成一系列连续工序机器放置到一起,这样产品 就可以很容易的从一台机器流到下一台机器。在美国的工厂3中比较常 见的线形排列的机器适合于产品的流动,但是却不适合让工人控制多台 机器,因为他们从一台机器走到另一台机器要走很远。为了保证物料的 流动同时又减少步行时间,日本人更加倾向于使用U型产线或者说是单 元布置。

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? U型单元的优点有以下几点:
– 1. 人可以在最小的步行距离内观察和控制所有的机器。 – 2. 能适应不同的工人数量,可以适应生产要求的变化。 – 3. 可以由一个工人来监视工件进入和离开单元,以确保工件数量的 稳定,以实现准时制的物料流。 – 4. 工人可以很方便地合作以消除不稳定的操作,以及及时发现各种 其他问题。

? 二十世纪八十年代JIT系统中的单元布置在美国引起了一股有 力的潮流。现在可以在各种生产环境中看到U型制造单元, 单元制造(cellular manufacturing)甚至比孕育它的JIT系统要 流行得多。

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(5)全面质量管理

? JIT要求高水平的质量。在JIT环境下,机器的操作者没有大量的零件可供
挑选,也许他面前只有一个零件,如果是个废品,那么产线就要停下来 。如果这种事情频繁发生的话,其结果将是毁灭性的。

? 注意到JIT不仅仅有助于突出质量问题的事实,还有利于发现这些问题的
根源。如果WIP水平较高,并且在各个独立的工站进行质量检测,那么 操作者就很难得到关于自己质量水平的反馈。不仅如此,即使他们得知 也已经来不及了。相反的,在JIT的环境下,操作者制造的零件会很快的 被下游的操作者用于生产,他们会有很强的意识去注意上游操作者的缺 陷。这样就可以在仍然有时间采取措施的时候向操作者预警出现的潜在 问题。这同样也促进了一种潜在的心理动机,那就是“一次就做好。( Do it right the first time.)”JIT宣称这种结果促进了质量意识的全面提升 ,以及提高了销售给消费者的产品的质量。 yanerxh@gmail.com

?

类似于准备时间减少技术,JIT产生的压力引起了质量改进在方法论上爆发性的创 新。chonberger(1983,55)提出的七条规则,它们对于日本质量实践是至关重 要的:

?

1. 过程控制(Process control)。日本人花费了很大的精力使得工人们可以自己确
保生产过程顺利进行。这里包括了统计过程控制(SPC)图形和其他统计方法的使 用,此外也包括给予工人一定的质量责任以及在发生问题时所必需的权力。

?

2. 易于发现的质量(Easy-to-see quality)。由于二十世纪五十年代Juran和Deming 的极力主张,日本人采用了大量的可视化质量方法。显示牌,量表,仪表,徽章 和奖状都被用于“让质量可见(put quality on display)”。这些方法的目的一方 面是为了对工人进行反馈,另一方面也是向客户厂商的检查人员证明质量水平很

高。
? 3. 严格符合标准(Insistence on compliance)。日本企业的工人在各个系统层级上 都要求严格符合标准。如果来自一家供应商的原料不符合要求,那么这些原料就 会被退回。如果产线上的一个零件是次品,那么就不会把这个产品流下去。这种 态度就是把质量放在第一位而把产量放在第二位。
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?

4. 暂停产线(Line stop)。日本人强调“质量第一”的理想,以至于每个工人都有 权力停止产线以解决质量问题。一些企业用黄色(表示出现问题)和红色(表示 出现必须停线的问题)的指示灯来向整个产线表示存在质量问题。在这些技术运 用的地方,质量问题确实被放在了产出的前面。

?

5. 纠正自己的错误(Correcting one’s own errors)。与美国企业的重工产线相比, 日本人通常要求产生出缺陷产品的工人或者工作组自己去纠正错误。这样赋予了 工人们对质量的完全责任。(161|162)

?

6. 百分之百的检查(The 100% check)。长期的目标应该是检验每个零件,而不仅 仅是一个随机样本。这需要简单或者自动化的检测技术;如果有在生产过程中就 可以检测质量的傻瓜式(全自动)机器就更好了。然而,在有些情况下,百分之 百的检验是不可能的,日本人用的是N = 2法,那就是对一次开机生产的第一和最 后一件产品进行检验。如果两个都是好的,那么假设机器精度准确的话,中间的 产品也就都是好的。

?

7. 持续改进(Continual improvement)。与西方可以接受一定水平缺陷的观念相比

,日本人期待的是零缺陷的理想。在这样的背景中,质量改进的空间是始终存在
的。

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5、看板管理系统
? 看板:又称传票卡,JIT系统中生产、运送指令的传递工具 。它可以是一种卡片,也可以是一种信号,一种告示牌。 ? 看板的机能:生产以及运送的工作指令、防止过量生产和 过量运送、进行“目视管理”的工具、改善的工具。

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5.1看板控制系统
生产看板盒

W 5 3

W W W

4

P

P

P P P P

2 P Center 2 Store 1
传送看板盒
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Center 1

6 P W 生产看板 传送看板

5.1看板控制过程
① 当传送看板盒中的看板达到一定的数目后,工人拿着 这些看板来到存储地。

② 如果库存点的货物数量充足,工人将存储地的生产看 板的零件号与提货看板的零件号进行对照,看是否相 符。
③ 如果相符,工人将生产看板从货物上取下,放到上一 工序的生产看板盒中,然后把提货看板贴在货箱上。 ④ 当生产看板累积到一定的数量,加工中心1开始加工 相应的部件。 ⑤ 工人将需要的部件从存储地运输到加工中心2的入口 处,等待加工。 ⑥ 当加工中心2开始使用部件生产时,提货看板被从部 件上取下,放入提货看板盒中。
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5.2看板的类型
1、传送看板:用于指挥零件在前后两道工序之间移动。当放

置零件的容器从上道工序的出口存放处运到下道工序的入
口存放出时,传送看板就附在容器上。当下道工序开始使 用其入口存放处容器中的零件时,传送看板就被取下,放 在看板盒中。当下道工序需要补充零件时,传送看板就被 送到上道工序的出口存放处相应的容器上,同时将该容器 上的生产看板取下,放在生产看板盒中。
从供方工作地: 38#油漆 出口存放处号 No.38—6 零件号:A435 油箱座 容器:2型(黄色) 每一容器容量:20件 看板号: 3号(共发出5张)
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到需方工作地: 3#装配 入口存放处号 No.3—1

5.2看板的类型
2、生产看板:是用于指挥工作地的生产,它规定了所生产的零件及其数 量。它只在工作地和它的出口存放处之间往返。当需方工作地转来的 传送看板与供方工作地出口存放处容器上的生产看板对上号时看板就 被取下,放入生产看板盒内。该容器(放满零件)连同传送看板一起 被送到需方工作地的入口存放处。工人按顺序从生产看板盒内取走生 产看板并按生产看板的规定从该工作地的入口存放处取出要加工的零

件,加工完成规定的数量之后,将生产看板挂到容器上。
工作地号:38#油漆 零件号:A435油箱座

放于出口存放处:No.38—6
所需物料5#漆,黑色 放于:压制车间21—11号储藏室
yanerxh@gmail.com 典型的生产看板

6、JIT的启示
? 经过本章广泛的讨论之后,我们知道了JIT不是一个简单的过 程或技术。它也不能被说成是一种清晰并且被良好定义的管 理战略。而是JIT它作为一个集合,是一系列态度,哲学,价 值和方法论的总和。真正把它们联系起来的线索是它们最近

被一些日本公司运用和实施,并带来了显著的成功。
? 然而JIT也许没能为管理一个制造企业提供易于理解的政策措

施,它的在丰田和其它公司的创始者都展示出了对特定问题
提出创造性方案的天才。这些解决方案蕴藏着一些关键的观 念,这些观念在生产管理的历史上占有举足轻重的地位。
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? 1. 生产环境本身就是一种控制。涉及到减少准备时间,考虑制造过程 改变产品设计以及平衡产品排程等内容的战略对生产效率产生的影响

,可以比任何在车间现场做出的决定的影响都更为深刻。
? 2. 运营细节是具有战略意义的。大野等人进一步的强调了卡内基一百 多年以来的观点,那就是生产过程中很小的细节可以产生巨大的竞争

优势。像卡内基一样,JIT的提倡者们关注于制造的成本,他们愿意研
究制造过程中大部分世俗(mundane)的方面以尽所能的减少浪费。 ? 3. 控制WIP很重要。对于物料平稳而迅速的流过系统的重要性早在二

十世纪一十年代就被福特认识到了,并且在八十年代被大野再次强调
。实际上JIT几乎所有的好处都要么直接来源于低WIP水平的作用(例 如更短的周期时间)或者就是由低WIP水平产生的压力激发出来的(

如,高质量水平)。

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?

4. 柔性是一种资产。JIT的本身是不具有柔性的。它的本质形式是要求提供一 种绝对稳定的速率和产品组合,几乎要在每一分钟都做到。然而,也许是作 为对这种非柔性倾向的反应,JIT的提倡者们在动荡不定的市场环境下对柔性 的价值产生了深刻的认识。他们设计了大量的方法来改进JIT以提高其柔性,

其中包括缩短准备时间、能力缓冲、员工交叉培训、单元布置等。
? 5. 质量可以是第一位的。虽然日本人用在他们的JIT系统中的许多基本质量概 念在很久以前就已经被美国的质量专家提倡过了,但是日本企业在将这些思 想运用于实践方面要比美国的竞争对手们有成效得多。他们向世界证明了一 个质量优先于产出的系统不仅是可行的,而且是可以带来效益的。 ? 6. 持续改进是生存的前提条件。与亨利· 福特对完美的产品和工艺的信仰形成 鲜明对比的是,日本人认为制造是一场在不断变化的游戏。昨天已经足够的

标准明天就不一定满足要求了。虽然我们说JIT是一场“革命”,但是丰田用
25年(从二十世纪四十年代到六十年代末)的长期关注才把准备时间从三个 小时减少到三分钟。比什么都重要的是,JIT成功的实践者们一直致力于一点 一滴的将事情越做越好。

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