高難度的汽車物流管理—BMW的例子(doc 7頁).doc

高難度的汽車物流管理BMW的例子汽車制造工業(yè)對物流供應(yīng)要求相當(dāng)高，其中最難的地方在于有效提供生產(chǎn)所需的千萬種零件器材。居世界汽車領(lǐng)導(dǎo)地位的德國BMW公司，針對顧客個別需求生產(chǎn)多樣車型，因而讓難度已經(jīng)頗高的汽車制造物流，更增添其復(fù)雜性。其3個在德國境內(nèi)負(fù)責(zé)3、5、7系列車型的工廠，每天裝配所需的零件高達(dá)4萬個運(yùn)輸容器， 供貨商上千家。面對如此龐大的供應(yīng)鏈，非藉助一套錦囊妙計(jì)不可。BMW的訂單要求在汽車組裝零件的送貨控制中，最重要的是提出訂貨需求，也就是把貨物的需要量和日期通知物流采購中心。BMW在生產(chǎn)規(guī)劃過程中，可以針對10個月后所需提出訂貨需求，供貨商也可藉此預(yù)估本身對上游供貨商所需提出貨物的種類及數(shù)量。不過，隨著生產(chǎn)日期的接近，雙方才會更明確地知道需要量。針對送貨控制而言，一般可分為兩種不同形式：一為根據(jù)生產(chǎn)步驟所需提出訂單，另一種為視當(dāng)日需要量提出需求。前者為由生產(chǎn)順序決定需要量(Just-in-Sequence），其零件大多在極短時(shí)間內(nèi)多次運(yùn)送，由于此種提出訂單方式對整個送貨鏈的控制及時(shí)間要求相當(dāng)嚴(yán)格，因此適用在大量、高價(jià)值或是變化大的零件。對于大多數(shù)的組裝程序而言，只要確定當(dāng)天需要量就足夠了，區(qū)域性貨運(yùn)公司在前一天從供貨商處取貨，把這些貨物儲放在轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)，大多數(shù)只停放一晚，隔天就送抵BMW組裝工廠。 在送抵BMW工廠的先前取貨并停放在轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)的過程稱為前置運(yùn)送，而第二階段送達(dá)BMW工廠的步驟稱為主要運(yùn)送。過去幾年里，BMW公司已把根據(jù)生產(chǎn)順序所需的訂貨方式最佳化。視當(dāng)日需要量提出訂單方式仍有極大發(fā)展?jié)撃?，所以BMW公司目前積極對此項(xiàng)最佳化進(jìn)行研究。高送貨頻率，高成本為了降低BMW的倉儲設(shè)備成本，該公司向來積極減少本身存貨數(shù)量，如此導(dǎo)致供貨商送貨頻率的提高，例如每周多次送貨，或甚至達(dá)到必須每天送貨，造成貨運(yùn)成本提高。前置運(yùn)送及主要運(yùn)送的費(fèi)用計(jì)算有所不同，前者的費(fèi)用計(jì)算是把轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)到供貨商的路程、等待及裝載時(shí)間都列入計(jì)算，與運(yùn)送次數(shù)成正比，但與裝載數(shù)量的多寡無關(guān)。而后者的費(fèi)用計(jì)算是與貨物量成正比，不受送貨次數(shù)影響。最佳化潛能基本上前置運(yùn)送與倉儲設(shè)備成本是互相抵觸的，因?yàn)闉榱私档蛡}儲成本而減少倉儲設(shè)備，會造成運(yùn)送頻率及其成本的提高。為降低前置運(yùn)送成本，盡量一次滿載，囤積存貨，勢必造成倉儲成本的提高。因此，兩者間取得平衡，降低整體成本，達(dá)到最佳化的策略勢在必行。（如圖1所示）圖1：設(shè)備及前置運(yùn)送成本與送貨頻率之關(guān)系大多數(shù)供貨商接到BMW不同工廠的訂單，可由同一個貨運(yùn)公司把貨物集中到統(tǒng)合的轉(zhuǎn)運(yùn)站（Hub），然后由此再配送到各所需工廠，這樣有效地安排取貨路徑，降低前置運(yùn)送所需成本。同時(shí)也考慮各工廠間整合性倉儲設(shè)備及運(yùn)送的供應(yīng)鏈管理、各個價(jià)值創(chuàng)造的部分程序及次系統(tǒng)，使其產(chǎn)生互動影響，著眼點(diǎn)不再只限于局部最佳化，而是以整體成本為決定的依歸。成本方程式及最佳化運(yùn)算法在最佳化的過程里，首先必須定義一個成本方程式，此方程式的變量為：貨運(yùn)距離及重量的運(yùn)輸費(fèi)率，此參考基準(zhǔn)為以到1993年止所實(shí)施的GNT及GFT（貨物遠(yuǎn)、近距離運(yùn)輸費(fèi)率表）。不過這費(fèi)率參考表并不適用于BWM公司的前置運(yùn)送上，因?yàn)樵谇爸眠\(yùn)送中，同一貨運(yùn)公司并不只是服務(wù)某一固定供貨商，因而無法以單純方式計(jì)算運(yùn)輸成本。圖2：物流成本最佳化之潛能圖2顯示目前的貨運(yùn)費(fèi)率及實(shí)際前置運(yùn)送費(fèi)用，圖中顯示橫向補(bǔ)助的效果（區(qū)域（1），藍(lán)色虛線部分表示前置運(yùn)送實(shí)際成本，棕色虛線部分為前置運(yùn)送的費(fèi)率。以目前的運(yùn)送費(fèi)率最佳化，會產(chǎn)生高送貨頻率（圖2中（2）。如果依實(shí)際前置運(yùn)送成本計(jì)算，則最佳化點(diǎn)將移向送貨頻率低處（圖2中（3）。如此，可把整體成本在實(shí)際前置運(yùn)送成本下達(dá)到最低值（圖2中（4）所視為物流成本節(jié)省部分）。BMW公司嘗試把其供應(yīng)鏈上的合作伙伴（如運(yùn)輸公司等），納入成本節(jié)約的考量因子，這也是物流鏈管理的意義所在。根據(jù)上述考慮因素，建立成本方程式，當(dāng)中亦考慮到不同取貨方式，例如在一次的前置運(yùn)送中，安排替幾個BMW工廠同時(shí)取貨。這個成本方程式是建立在最佳化計(jì)算法的基礎(chǔ)上，考慮因素為對供貨商成本最低化之送貨頻率、其它與實(shí)務(wù)有關(guān)的不同附隨條件，例如盡可能讓運(yùn)輸工具滿載、每周固定時(shí)間送貨等。如果同一貨運(yùn)公司替多個BMW工廠送貨，則必須安排送貨先后次序，以達(dá)成本最佳化。此外，運(yùn)送貨量最好一星期內(nèi)平均分配，讓運(yùn)輸工具及倉儲達(dá)到最高使用率，不致影響等待進(jìn)貨時(shí)間。個案專題研究結(jié)果根據(jù)此最佳化研究結(jié)果，對多數(shù)貨運(yùn)公司而言，高載率及每天送貨所造成的成本最劃算。相反地，對小量的供貨商而言，減少送貨頻率，可以明顯降低整體成本。圖3所示，對一個只專門服務(wù)BMW的某工廠之供貨商而言，在每天送貨的情況下，前置運(yùn)送的成本將占整體成本的大部分，而倉儲設(shè)備所造成影響則較小。如果這家供貨商每周只送貨兩次，則會造成倉儲設(shè)備需求提高，不過，前置運(yùn)送的節(jié)省部分可以貼補(bǔ)倉儲成本提高的部分。圖3：BMW公司某廠房送貨過程的物流成本圖4為BMW三個組裝廠對同一家供貨商的4種最佳化之不同選擇，其共同處為整體成本差異不大，其中選擇1的倉儲設(shè)備及前置運(yùn)送成本同時(shí)降低，節(jié)省成本約23。圖4：3個BMW工廠的供貨商的4種最佳化替代方案前景此個案研究結(jié)果顯示，采購過程的物流成本可明顯地降低，這項(xiàng)最佳化只與規(guī)劃之計(jì)算法有關(guān)，可以很容易地整合到系統(tǒng)里。此步驟