供應(yīng)鏈管理期末報告

1、供應(yīng)鏈管理期末報告簡介協(xié)同規(guī)劃,預(yù)測,補貨(CPFR, Collaborative Planning Forecasting Replenishment)系統(tǒng)的建立可以公式化買賣方的交易合夥關(guān)系.用此模式買賣方可以共同訂立合作計畫,協(xié)商預(yù)測并且利用補貨的效益是否提升與例外事件的處理來檢視合作績效.CPFR的建立是以快速顧客回應(yīng)(ECR, Efficient Consumer Response)1為基礎(chǔ)包含了供應(yīng)商管理存貨(VMI, Vender-Managed Inventory),聯(lián)合存貨管理(JMI, Joint-Managed Inventory),連續(xù)補貨(CRP, Continuou

2、s Replenishment)和貨物分類管理(CM, Category Management)1.全球商務(wù)協(xié)會(GCI, Global Commerce Initiative)將CPFR視為一個促進商業(yè)活動整合的角色.事實上,CPFR是ECR的一個延伸,所以說合作夥伴在之前用於ECR系統(tǒng)之輸入都可以用在CPFR之上.再了解CPFR之前有幾項的指標原則是采用CPFR時需要先注意的,再此我們先檢視之4:CPFR使得交易夥伴間的處理程序更貼近甚至以顧客需求為準,以此達到價值鏈的成功.交易夥伴間在存貨的管理以與契約的訂立上都以一份單一且共享的需求預(yù)測為準,利用這些資訊可以在價值鏈上得到相當完善的計畫

3、交易夥伴間利用單一且共享的需求預(yù)測來共同分擔風險 (Risk Pooling)并減少采購,補貨活動間的諸多限制從VMI以與JMI實行的經(jīng)驗來看,可以發(fā)現(xiàn):不可能找到一個單一的企業(yè)處理程序滿足所有合作夥伴的需求或符合所有合作夥伴所面臨的狀況.合作夥伴依據(jù)其所使用的策略或投資方式都有不一樣的企業(yè)競爭力.對於資訊的攫取他們也有不一樣的管道與來源,甚至市場的觀點也不一樣.CPFR被架構(gòu)成一系列劇本的集合或者說CPFR是合作夥伴間的另一種選擇,這些劇本讓企業(yè)可以依據(jù)合作夥伴間關(guān)鍵競爭力之所在來決定誰可以在流程中扮演仲裁的角色.每一組的交易夥伴都可以利用產(chǎn)品的屬性,季節(jié),交易步驟的層級來選擇適合它們之間最

4、佳的協(xié)同合作劇本.根據(jù)剛剛所提,買賣方對於市場具有不同的觀點,這影響到需求預(yù)測的建立,如下面這個例子所示:零售商檢視POS(Point-of-Sales)資料并且與顧客互動來推論顧客的購買行為;另外零售商可以直接觀察供應(yīng)商提供貨物的圍,種類以與各種產(chǎn)品的行銷計畫來作為其預(yù)測的依據(jù).供應(yīng)商也會觀察零售商購買物品的種類以與采購計畫甚至直接取得顧客活動資料,供貨的延遲,零售商退貨單,POS(如果有共享的化)等資料來做預(yù)測.所以,可以得知,供應(yīng)商和零售商在做預(yù)測時會所用的資料和觀點可能非常不一致,如果能夠?qū)⑦@些資訊全部匯總起來,將可以有效的提升預(yù)測的精準度.這個程序最后的結(jié)果就是一單一且共享的需求預(yù)測

5、,這包含了訂單預(yù)測與銷售預(yù)測.訂單預(yù)測可以明顯的揭露出交易夥伴之間的需求狀況(也就是說零售商會跟供應(yīng)商買多少東西,買什麼東西);銷售預(yù)測則顯示出客戶對於貨品的需求.單一需求共享計畫的訂定成為部計畫活動的一個基準,也就是說,這促使了價值鏈的整合.因為資料的交換提供預(yù)測的精準度,使得加入CPFR的預(yù)測結(jié)果可以高過許多成熟且復(fù)雜的預(yù)測技巧,這是CPFR所帶來的主要效益.CPFR運行劇本上述的CPFR的幾項原則根深蒂固的影響了CPFR的實作模型.在這個部分我們將揭示供應(yīng)鏈的九項主要處理流程以與這些步驟的輸出輸入.劇本A,B,C,D顯示了程序的變異性,這些變異性依據(jù)競爭力,資源和系統(tǒng)而來,主要決定各個交

6、易夥伴在CPFR運行時所要扮演的角色劇本銷售預(yù)測訂單預(yù)測產(chǎn)生訂單劇本A買方買方買方劇本B買方賣方賣方劇本C買方買方賣方劇本D賣方賣方賣方有一點很重要的是,在每一個劇本中,不管是買賣方都要輸入資料以供預(yù)測,不過某一方有最后的決議權(quán).在劇本A中,是一個買方仲裁的交易關(guān)系,在這里,買方控制了銷售預(yù)測,訂單預(yù)測和訂單的產(chǎn)生.劇本B,C和D將某部分的權(quán)利交給賣方,就像是使用供應(yīng)商管理存貨(VMI)一樣.在劇本B中,買方提供需求預(yù)測,賣方將心力放在訂單的產(chǎn)生上;在劇本C中,買方仲裁銷售預(yù)測和訂單預(yù)測;在劇本D中,賣方負責了所有的流程.各種不同劇本運行時的差異我們會在待會CPFR詳細步驟的時候作一個解釋.如

7、下圖一所示,CPFR可以分為九個步驟,但是這九個步驟依據(jù)功能又可以群組為三個部分,分別是計畫,預(yù)測,補貨.步驟一,二為計畫的部分,負責流程的初始化的動作,步驟三到八是預(yù)測的部分,為CPFR最核心的部分;步驟九是最后一個步驟,就是在預(yù)測沒有例外事件和差異時就可以進行補貨.圖中顏色標出在不同時期何者為仲裁的角色,紅色代表買方仲裁,深藍色代表賣方仲裁.雙分一起進行的活動用黃色表示.詳細執(zhí)行步驟步驟 1 :建立協(xié)同關(guān)系在步驟1中,買方和賣方建立建立協(xié)同關(guān)系的方針和準則.所謂協(xié)同準備工作(Collaboration Arrangement)訂立了每一個交易夥伴所期望達成的目標以與達成這些目標所要采取的動

8、作或是需要的資源.為了要完成這項準備工作,買方和賣方共同完成一套一般性的企業(yè)處理準則,這包含了對於合作目標通盤的了解,的保護,哪些資料需要被共享以與資源的授權(quán),這些參數(shù)可以在CPFR程序執(zhí)行的時候被正確的使用在系統(tǒng)中.步驟1:輸出步驟一執(zhí)行之后的輸出結(jié)果是一份公開的協(xié)同計畫(Collaborative Planning),協(xié)同計畫是由交易夥伴所共同制定的一份營運藍圖,目的是為了開始協(xié)同關(guān)系的準備工作或根據(jù)CPFR重新定義重新定義協(xié)同關(guān)系.文件用了許多實用的術(shù)語定義程序,并指出各交易夥伴在系統(tǒng)中所需要扮演的腳色以與執(zhí)行效能如何被測度.除此之外,它也明確指出系統(tǒng)中各組織是否就緒且是否能從合作關(guān)系中

9、找出將利益最大化的利基.這份藍圖也可以紀錄了追求更高效能,是否有意愿做知識交換以與風險共擔等落實之后的結(jié)果.步驟1:處理程序以與資料的輸入步驟一會詢問交易夥伴幾個關(guān)系的輸入資料,并且將之整合,統(tǒng)整為一個架構(gòu)以利預(yù)測的進行,幾個關(guān)鍵資料的輸入如圖二所示:制定CPFR準備作業(yè)與敘述:將任務(wù)包含知識的共享,合作的目標,的保存和資源的授權(quán)等敘述作成文件.決定CPFR的目標與目的:建立CPFR的目標和目的這包含了機會的定義,效能測度的意義以與對於各交易夥伴間商業(yè)活動的影響因子,商業(yè)流程還有例外事件的尺度.討論競爭力,資源和系統(tǒng)之間的關(guān)系:決定各個決策夥伴間的競爭力,資源與系統(tǒng)還有它們在處理CPFR流程時

10、所能需要的能力.定義協(xié)同合作點(Collaboration Point)以與所要負責的企業(yè)功能:將協(xié)同合作點對應(yīng)到交易夥伴的競爭力中并且建立企業(yè)功能的責任分工.決定哪些資訊需要被共享:決定哪些資訊可以支援流程處理,這些資訊就應(yīng)該被分享出來,另外,也要定出多久要更新一次資料的時間,預(yù)測的方法有哪些,資料的元素和結(jié)構(gòu)的以利交易夥伴剖析.之前合作所得到的經(jīng)驗:收集有關(guān)之前合作所得的結(jié)果和經(jīng)驗.建立服務(wù)和訂單的委托關(guān)系:這包含了凍結(jié)訂單期間(預(yù)測變成真正訂單的前置時間)的定義決定CPFR程序所會使用的資源以與相關(guān)委派資料:決定相關(guān)人員,時間分配;將資源分配到各流程決定如何處理CPFR交易夥伴間的沖突:

11、建立沖突的解決規(guī)則決定檢視協(xié)同準備計畫的周期:設(shè)計一個效度測量機制來衡量協(xié)同關(guān)系,并適當?shù)男薷膮f(xié)同準備計畫發(fā)放協(xié)同準備計畫:將協(xié)同準備計畫交付給各個執(zhí)行單元作為其作業(yè)的指引,并且在需要的時候修改這些計畫.步驟2:建立共同營運計畫在CPFR第二個步驟中,買賣雙方交換各自的營運策略和商業(yè)計畫以此合作產(chǎn)生初一套共同的營運計畫.在供應(yīng)商/零售商的劇本中,交易夥伴應(yīng)該以CM(分類管理, Category Management)的原則來產(chǎn)生夥伴間的策略和定義分類的規(guī)則,目標,戰(zhàn)術(shù).另外,所有的劇本中都要建立好各個協(xié)同合作品項的管理檔案(包括最小訂購量,前置時間,訂購間隔等) .聯(lián)合營運計畫的建立牽涉到雙方

12、資訊的整合所以可以有效提升了整體預(yù)測的品質(zhì),再某方面也落實了供應(yīng)練間的連結(jié)性.步驟2:輸出步驟2的輸出結(jié)果是一個交易夥伴雙方都認可的共同營運計畫,這份計畫很清楚的定出品項的管理上的任務(wù),策略和戰(zhàn)術(shù).在協(xié)同合作一開始訂立共同營運計畫可以有效的減少例外事件和交易夥伴間交涉的次數(shù).步驟2:執(zhí)行程序以與資料的輸入步驟2主要目的在取得買賣雙方對於交易品項在策略上和戰(zhàn)術(shù)上的共識.主要輸入的資料如下圖三所示:訂立合作策略:包含周期性商業(yè)目標,測略,目的的分享;產(chǎn)生某特定期間產(chǎn)品的合作策略建立產(chǎn)品分類角色(Category Roles),目標和目的:針對某特定產(chǎn)品分類討論其產(chǎn)品分類角色,目標和目的協(xié)議出共同的

13、產(chǎn)品分類以與促銷計畫:指出或訂立適當?shù)漠a(chǎn)品分類策略,區(qū)域性或全域性的促銷策略和定價計畫.建立品項管理檔案:利用品項檔案的建立支援戰(zhàn)術(shù)活動,品項管理檔案應(yīng)該包含最小訂購量,前置時間,訂單周期,訂單凍結(jié)時間和安全庫存)建立營運計畫:以先前交易夥伴間所共享的資訊建立個別的營運計畫協(xié)同完成共同營運計畫:比較個別營運計畫的差異,并且完成共同營運計畫步驟3:建立銷售預(yù)測在步驟3利用消費者的資料產(chǎn)生銷售預(yù)測,這份銷售預(yù)測可以支援上一階段所產(chǎn)生的共同營運計畫.消費資料因為產(chǎn)品,產(chǎn)業(yè),交易夥伴的不同會產(chǎn)生差異.消費資料的來源可能是POS資料,零售商配銷中心退貨資料或供應(yīng)商的消費資料等.另外還要注意很重要一點就是

14、偶發(fā)性事件資訊的搜集.在劇本A,B,C中,這部分由買方進行.在劇本D中,這部分由賣方負責.步驟3:輸出這個步驟的輸出是由某一方所產(chǎn)生的銷售預(yù)測,這份預(yù)測會交給另外一方以利協(xié)同作業(yè).并且以此銷售預(yù)測為基礎(chǔ)來產(chǎn)生訂單預(yù)測.步驟3:執(zhí)行程序和資料的輸入步驟3主要的輸入元素如下圖四所示:分析目前的共同營運計畫:分析在目前共同營運計畫中未來可能會影響銷售的重要干擾因子分析偶發(fā)資訊:利用歷史性的事件資料,事件影響銷售的結(jié)果來分析可能影響銷售的偶發(fā)事件,例如百分之十五的降價可能提高百分之二十的銷售量.收集并分析消費資訊,這些資訊可能來自POS,倉庫的退貨單,生產(chǎn)所消耗的原料;利用這些資料可以產(chǎn)生銷售預(yù)測并且

15、可以進一步產(chǎn)生訂單預(yù)測.訂立計畫好的事件:這些事件會影響產(chǎn)品的銷售量,例如零售商營業(yè)時間,促銷活動,新產(chǎn)品的介紹等等,利用這些資料可以進一步整合成一份共享事件日志(shared-event calendar)更新共享事件日志:將交易夥伴所訂立的商業(yè)世界排列好,產(chǎn)生一份較一般化的計畫,并且讓雙方都可以同意這一份短期計畫.收集例外事件決議資料:收集前期銷售預(yù)測時所產(chǎn)生的例外事件決議資料(也就是下個步驟要解決銷售預(yù)測所產(chǎn)生的例外事件所產(chǎn)生的決議事項)產(chǎn)生銷售預(yù)測步驟4:識別銷售預(yù)測的異常狀況步驟4會找出那些無法套用在銷售預(yù)測的例外品項,例外品項標準的訂立在建立協(xié)同準備計畫階段皆已經(jīng)定義好了.步驟4:

16、輸出步驟4的輸出是一系列的例外品項清單,這個清單會在步驟5中被用到步驟4:處理程序以與資料輸入步驟4幾個重要資料的輸入如下圖五所示:取得例外事件標準:取得銷售預(yù)測例外事件標準,利用這些標準來判定品項是否為例外事件.(這個標準在協(xié)同準備計畫階段就已定義完成)改變和更新的識別:檢查買賣方是否已經(jīng)改變或者是更新了聯(lián)合營運計畫取得銷售預(yù)測的限制:利用訂單預(yù)測的過程取得銷售預(yù)測限制,銷售預(yù)測限制主要來自於賣方在比較過訂單預(yù)測后找出銷售預(yù)測在某些方面的限制可能會影響到未來的需求分析.算出品項數(shù)值是否符合例外事件標準:算出品項的數(shù)值和剛剛所取得的例外事件標準決定該品項是否為例外事件,例如:某貨品X銷售占存貨

17、的比例為83%,而例外事件的標準是90%)識別例外品項:找出例外品項,并作成清單步驟5:解決異常項目步驟五牽涉到解決銷售預(yù)測的例外品項,可以檢視共享資料,使用電子,開會等方式來解決,并且將解決后的結(jié)果反映到銷售預(yù)測上.步驟5:輸出交易夥伴之間的協(xié)同交涉解決了品項例外的問題,調(diào)整過后結(jié)果也會反映到銷售預(yù)測上.另外,在CPFR中更加重視與時決策的訂立,盡量縮短交涉的時間可以得到較佳的訂單.步驟5:處理程序以與資料輸入步驟5是從步驟4所得到的例外品項清單為主要輸入,其它輸入項目如下圖六所示:取得例外品項清單和決策支援資料:從買賣雙方取得一些可以支援決策的資料,這些資料在協(xié)同準備計畫中已經(jīng)定義好的,包

18、含時間序列的資料(例如:歷史銷售紀錄)以與非時間序列的資料(如:存貨百分比).選擇例外品項的標準和被定義為例外品項中所算出的值 (所有在商店中存貨小於90%的品項)研究例外事件:利用共享事件日志(shared-event calendar)和支援決策資料作例外事件的研究提高協(xié)同層級:如果研究結(jié)果不能產(chǎn)生一個令人滿意的改變,則需要提高協(xié)同層級,例如本來使用協(xié)商可能要變成開會面對面協(xié)商將改變的結(jié)果反映到銷售預(yù)測中步驟6:建立訂單預(yù)測依據(jù)銷售預(yù)測,影響訂單的因果資訊和存貨策略來產(chǎn)生未來特定時間特定品項和地點的訂單預(yù)測,短期預(yù)測可用下單,長期部分可用來作規(guī)劃,由根據(jù)不同劇本而裁定的仲裁者決定最后的訂單

19、預(yù)測.步驟6:輸出步驟六的輸出為一份訂單預(yù)測,這份預(yù)測可以讓賣方在安全存貨降低之前就可以事先配置好生產(chǎn)貨品的數(shù)量,也可以增加買方對於貨品的供貨水準的信心.步驟6:流程處理以與資料輸入下圖七為步驟六的輸入項目:之前步驟產(chǎn)生的銷售預(yù)測II V. 其他預(yù)測所需要的資料,包含POS資料,影響銷售預(yù)測的重要因子(例如配銷商配銷中心的改變,新產(chǎn)品問世,商店的開店時間),存貨策略以與目前存貨的狀態(tài)(包括在庫存的,訂購中的,運送中的)VI VII. 分析歷史需求,配銷資料和目前容量限制(包含供應(yīng)商倉庫大小,運輸量)VIII. 取得額外品項的管理檔案:這份資料再建立共同營運計畫階段就已經(jīng)定義好了,包含最低訂購量

20、,凍結(jié)時間,前置時間,訂購間隔,安全存貨等資訊.IX. 收集訂單資訊:收集訂單資訊并分析交易成功的訂單以與回饋的資料作為訂單預(yù)測最主要的輸入資料.X. 從上一回合的步驟八中取得例外品項的解決方式,并將之加入訂單預(yù)測的參考中XI. 產(chǎn)生訂單預(yù)測步驟7:識別訂單預(yù)測例外品項識別訂單預(yù)測的異常狀態(tài),找出訂單預(yù)測限制外的異常品項步驟7:輸出步驟7的結(jié)果為一訂單預(yù)測例外品項之清單步驟7:流程處理以與資料輸入步驟七的輸入如下圖八所示:取得例外事件標準:取得訂單預(yù)測例外事件標準,利用這些標準來判定品項是否為例外事件.(這個標準在協(xié)同準備計畫階段就已定義完成)改變和更新的識別:檢查買賣方是否已經(jīng)改變或者是更新

21、了聯(lián)合營運計畫取得訂單預(yù)測的限制:利用訂單預(yù)測的過程取得訂單預(yù)測限制,訂單預(yù)測限制主要來自於賣方在比較過訂單預(yù)測后找出銷售預(yù)測在某些方面的限制可能會影響到未來的需求分析.算出品項數(shù)值是否符合例外事件標準:算出品項的數(shù)值和剛剛所取得的例外事件標準決定該品項是否為例外事件,例如:某貨品X銷售占存貨的比例為83%,而例外事件的標準是90%)識別例外品項:找出例外品項,并作成清單步驟8:協(xié)同解決異常項目調(diào)查訂單預(yù)測異常的程序,以透過分享資料,電子,交談,會議等方式,說明對訂單預(yù)測結(jié)果的改變.步驟8:輸出交易夥伴之間的協(xié)同交涉解決了品項例外的問題,調(diào)整過后結(jié)果也會反映到訂單預(yù)測上.另外,在CPFR中更加

22、重視與時決策的訂立,盡量縮短交涉的時間可以得到較佳的訂單.步驟8:流程處理以與資料輸入步驟8使用了步驟7的例外品項清單,其他的輸入項目如下所示:取得例外品項清單和決策支援資料:從買賣雙方取得一些可以支援決策的資料,這些資料在協(xié)同準備計畫中已經(jīng)定義好的,包含時間序列的資料(例如:歷史銷售紀錄)以與非時間序列的資料(如:存貨百分比).選擇例外品項的標準和被定義為例外品項中所算出的值 (所有在商店中存貨小於90%的品項)研究例外事件:利用共享事件日志(shared-event calendar)和支援決策資料作例外事件的研究提高協(xié)同層級:如果研究結(jié)果不能產(chǎn)生一個令人滿意的改變,則需要提高協(xié)同層級,例

23、如本來使用協(xié)商可能要變成開會面對面協(xié)商將改變的結(jié)果反映到訂單預(yù)測中步驟9:產(chǎn)生訂單轉(zhuǎn)換訂單預(yù)測成為實際的訂單.不管是買方,賣方都可以依據(jù)競爭力,系統(tǒng)和資源執(zhí)行這個步驟.不管是誰建立了訂單,這份訂單都將反應(yīng)預(yù)測結(jié)果.步驟9:輸出步驟9的輸出就是將凍結(jié)期間的訂單預(yù)測轉(zhuǎn)換成為訂單.步驟9:流程處理以與資料輸入步驟9的資料輸入如下所示:取得凍結(jié)預(yù)測:根據(jù)協(xié)同準備計畫所訂立的補貨前置時間取得凍結(jié)預(yù)測部署凍結(jié)預(yù)測:將凍結(jié)預(yù)測作為訂單產(chǎn)生的依據(jù)產(chǎn)生訂單通知其他交易夥伴:是賣方產(chǎn)生訂單,買方也必須要得到訂單產(chǎn)生的通知,不管是哪一方產(chǎn)生訂單都必須將訂單通知送給對方.簡單的協(xié)同合作例劇本在這里我們假設(shè)有一個零售商

24、ABC公司和一個制造商XYZ公司.兩家公司想要使用CPFR來做協(xié)同規(guī)劃預(yù)測補貨的工作.制定協(xié)同準備工作(Develop Collaborative Arrangement)ABC零售商和XYZ制造商在供應(yīng)鏈上使用CPFR來增加兩間公司在物流上的整合.主要目標放在增進相互的效益并且讓顧客的滿意度在動態(tài)資訊分享的機制下可以達到最高.在此前提下,它們定立了幾個成功目標:減少缺貨量,提高銷售量以與減少交易成本,增加資本利用率并落實供應(yīng)鏈夥伴間的合作關(guān)系.經(jīng)過雙方協(xié)商后,成功的指標量化后定立如下:零售商庫存率(retail in-stock)必須低於96%每年必須有六次的存貨周轉(zhuǎn)預(yù)測的錯誤率必須在15%

25、以下訂立成功目標之后,開始決定CPFR運行的劇本,根據(jù)ABC零售商和XYZ制造商在雙方的競爭力,資源以與系統(tǒng)都因素的評估之下,決定使用劇本B最為這次協(xié)同合作的方式,也就是說ABC公司必須要仲裁銷售預(yù)測;XYZ公司必須負責訂單的預(yù)測和訂單的產(chǎn)生,這有點像是供應(yīng)商存貨管理(VMI)的方式.建立共同營運計畫共同營運計畫的建立牽涉到銷售預(yù)測,訂單預(yù)測等參數(shù)的建立,經(jīng)過ABC零售商和XYZ制造商的協(xié)調(diào)之后,它們訂立了銷售預(yù)測例外事件和訂單預(yù)測例外事件的量度:零售商存貨少於95%銷售預(yù)測錯誤低於20%銷售預(yù)測低與同期銷售預(yù)測誤差不得超過10%(以上為銷售預(yù)測)零售商存貨少於95%訂單預(yù)測錯誤低於20%每年

26、零售商退貨數(shù)量必須少於品項管理檔案所定義的數(shù)量緊急的訂單請求必須低於每周的預(yù)測5%(以上為訂單預(yù)測)接著定義各交易夥伴所要負責的商業(yè)功能:買方:采購,銷售預(yù)測,存貨管理賣方:計畫,預(yù)測,配銷下一階段定義所要共享的資訊,在CPFR中資訊的共享必須公開且常在進行的工作.下面定義了四種需要被共享的資訊:可能會用來測量成效的資料,像是零售商存貨百分比,存貨和預(yù)測的正確性.可能會用來辨識例外品項的資料,像是零售商存貨百分比,零售商退貨率和預(yù)測的正確性.可以支援例外品項辨識決策的資料,像是促銷活動,POS資料以與一些會影響預(yù)測結(jié)果的資料品項管理檔案(Item Management Profile),這是在

27、第二個步驟所要訂立的部分,包含產(chǎn)品的ID,物流規(guī)則等最后定義的是一些其他的營運參數(shù),包含資料更新的頻率,資料共享的方式,以與回應(yīng)時間和計畫調(diào)整的時間,如下所示:預(yù)測的執(zhí)行以每周為基礎(chǔ),但是資料,例外品項的更新應(yīng)該每日更新一次在可能的情況下,盡量利用XML作為資料交換的核心語言每次交涉的回應(yīng)時間應(yīng)該低於30秒,就算有沖突要調(diào)整也應(yīng)該在12個鐘頭之完成下表顯示了其他的執(zhí)行程序:程序ABC零售商XYZ供應(yīng)商活動聯(lián)合營運計畫(Joint Business Planning)買方和計畫銷售管理分析,分類管理雙方訂立聯(lián)合營運計畫,并且建立品項管理檔案銷售預(yù)測(Sale Forecasting)買方,計畫,

28、分析銷售預(yù)測以與產(chǎn)生新的存貨管理計畫銷售管理與分析以共同營運計畫為準加上其他輸入資料,包含POS資料,事件,偶發(fā)性資料,ABC公司的預(yù)測分析師每周產(chǎn)生一筆新的預(yù)測資料訂單預(yù)測(Order Forecasting)買方,計畫,訂單預(yù)測分析,庫存重新采購,物流規(guī)劃銷售分析,預(yù)測管理以銷售預(yù)測為基礎(chǔ),加入幾項會影響訂單預(yù)測的資訊,存貨策略,目前存貨水準,XYZ的預(yù)測分析師分析這些資料并且每周產(chǎn)生一份新的訂單預(yù)測訂單產(chǎn)生買方庫存規(guī)劃以凍結(jié)期間的訂單預(yù)測為準,XYZ產(chǎn)生訂單.案例討論一 零售業(yè)協(xié)同規(guī)劃預(yù)測補貨模式可行性之研究 以烘培業(yè)與百貨量販業(yè)為例3簡介吳慧玲學姊利用CPFR其中的第一到第五個步驟實作

29、了烘培業(yè)與百貨業(yè)的協(xié)同計劃預(yù)測系統(tǒng),利用瀏覽器作為主要介面,XML為資料的描述工具組成了一個協(xié)同預(yù)測的平臺.此系統(tǒng)考慮了許多的銷售影響因子并加入了績效評估的模式,很適合繼續(xù)延伸開發(fā)成一個更完整的CPFR平臺.系統(tǒng)架構(gòu)與功能系統(tǒng)總共分為四大部分:基本資料上傳,資料上傳,銷售預(yù)測,預(yù)測方法績效評估,其中,各部份的關(guān)系與CPFR的步驟對應(yīng)如下:CPFR步驟系統(tǒng)元件步驟一,二基本資料上傳步驟三資料上傳,銷售預(yù)測步驟四,五預(yù)測方法績效評估基本資料上傳此部份為CPFR的九大步驟的步驟一與步驟二,包含公司資料檔,產(chǎn)品類別資料檔和協(xié)同規(guī)劃預(yù)測補貨協(xié)議.資料上傳此部份為九大步驟的步驟三,包含POS資料銷售預(yù)測此

30、部份為CPFR的九大步驟的步驟三,透過訪談烘培業(yè)專家,營業(yè)主管和行銷主管,得知銷售預(yù)測的方法和因果資訊.有些公司已經(jīng)有一套預(yù)測方法或模式,固系統(tǒng)加上原有預(yù)測法,所以包含:簡單移動平均法因果關(guān)系法:使用簡單回歸分析收集影響因子以與銷售資料,并做回歸原有預(yù)測法:公司原本使用的方法預(yù)測方法與績效評估測量誤差很重要,所以這一套雛型系統(tǒng)也加入了績效評估的部份,總共使用了三種方法來追蹤誤差:平均平方差(MSE, mean square error)平均絕對偏差(MAD, mean absolute deviation)追蹤信號(track signal)劇本推演根據(jù)VICS所提出的CPFR共有三階段,九大

31、步驟與四個劇本,而本研究系選擇以買方市場作為研究圍,故為了增加了整個雛型系統(tǒng)的流暢性,而增加雛型系統(tǒng)劇本的說明,以利對於雛型系統(tǒng)的了解,在此選擇以劇本B作為整個雛型系統(tǒng)的劇本,并以此劇本來進行整個流程說明.步驟一:建立協(xié)同關(guān)系買方應(yīng)先選擇一家適合的合作夥伴共同實行CPFR雛型系統(tǒng)上傳公司基本資料檔(公司名稱,統(tǒng)一編號, ,地址,資本額,連絡(luò)Email,預(yù)期目標,想轉(zhuǎn)寄此公司資料於賣方的Email)步驟二:建立共同營運計畫買賣雙方開始針對整個合作的協(xié)商類別進行討論與協(xié)談,并決定進行買賣方協(xié)商的產(chǎn)品類別針對協(xié)商等級進行協(xié)談,亦即買賣雙方共同訂出買賣雙方差異在多少個百分比,應(yīng)透過Email協(xié)商,或會

32、議來協(xié)談輸入?yún)f(xié)商類別買賣雙方登入系統(tǒng)進行雙方協(xié)同規(guī)劃預(yù)測補貨協(xié)議的輸入(包含:協(xié)同預(yù)測的產(chǎn)品,賣方,買方以與賣方采用的銷售預(yù)測方法)步驟三:建立銷售預(yù)測買賣雙方分別輸入下列資料:買方:(1) 使用簡單平均法進行銷售預(yù)測做法: a. 選擇協(xié)同策略b. 依序選取前四周的POS資料檔c. 是否為促銷期間*d. 是否為協(xié)調(diào)后的銷售預(yù)測(2) 以買賣雙方所共同提供的影響變數(shù),利用因果關(guān)系法進行銷售預(yù)測做法:a. 選擇協(xié)同策略b. 選擇前一周的POS資料c. 考慮下列因素:天氣,商圈活動*,競爭店活動*,自家店其他活動*,新聞*,其他*d. 是否為協(xié)調(diào)后的銷售預(yù)測(3) 以公司現(xiàn)有正在使用的銷售預(yù)測模組或

33、系統(tǒng)進行銷售預(yù)測,并說明緣由做法:a. 選擇協(xié)同策略b. 輸入銷售預(yù)測周數(shù)c. 原系統(tǒng)銷售預(yù)測數(shù)字為何d. 來源與求法e. 是否為促銷期間*f. 是否為協(xié)調(diào)后的銷售預(yù)測賣方:(1) 使用簡單平均法進行銷售預(yù)測a. 選擇協(xié)同策略b. 依序選取前四周的POS資料檔c. 是否為促銷期間(2) 以買賣雙方所共同提供的影響變數(shù),利用因果關(guān)系法進行銷售預(yù)測做法:a. 選擇協(xié)同策略b. 選擇前一周的POS資料c. 考慮下列因素:天氣,其他(3) 以公司現(xiàn)有正在使用的銷售預(yù)測模組或系統(tǒng)進行銷售預(yù)測,并說明緣由做法:a. 選擇協(xié)同策略b. 輸入銷售預(yù)測周數(shù)c. 原系統(tǒng)銷售預(yù)測數(shù)字為何d. 來源與求法e. 是否為

34、促銷期間最后,系統(tǒng)列出雙方差異的比較,并提供與去年前期,上個月同期和去年同期的差異比較,讓使用者辨別是否修改預(yù)測數(shù)字.步驟四:識別銷售預(yù)測的異常狀況完成銷售預(yù)測后,買方將POS資料轉(zhuǎn)成制定的XML格式,而上傳到系統(tǒng).POS資料上傳后,開始進行績效評估:進行單周期平均絕對誤差之計算選擇協(xié)同策略選擇進行單周期平均絕對誤差計算的周數(shù)為何自動發(fā)送單周期平均絕對誤差的提醒信件,以告知買賣雙方可以進行多周期平均絕對誤差進行多周期平均絕對誤差來看簡單移動平均法,因果關(guān)系法以與原有預(yù)測法選擇協(xié)同策略選擇進行多周期平均誤差計算的起始周數(shù)與進行多周期平均誤差結(jié)束周數(shù)進行追蹤指標計算案例討論三 - 使用機器學習6背

35、景在普與運算(Pervasive Computing)的環(huán)境中,我們利用情境的感知以與語意網(wǎng)路的建立讓訊息可以被自動解析,在不知不覺中幫助人類完成工作.在此架構(gòu)下,感知器(Sensor)以與感知器所形成的網(wǎng)路(Sensor Network)是很重要的元素,感知器搜集情境資訊,如人類所在的位置,天氣,濕度等資料,并且能夠做出相對的回應(yīng),例如:感知器偵測到某區(qū)人可能非常擁擠,可能就會啟動GPS導(dǎo)引人往人比較少的路徑,這就是普與運算眾多例子之一.為了達成這個理想,我們必須賦予機器自動學習的能力,讓機器可以在收到許多組輸入, 結(jié)果的組合后,可以學習一個方程式來處理類似的事件.我們可以考慮下面一個物理上

36、的規(guī)則:這是一個實數(shù)對應(yīng)到實數(shù)的函數(shù),我們可以假設(shè)它是一個階度為n的多項式把它寫成:事實上,因為感知器所收集到的資料會有許多的干擾,所以我們得利用高斯最小平方法將這些雜訊移除:因此,我們只要有足夠數(shù)量的輸入, 輸出組合就可以推回之前的物理規(guī)則,這是機器學習最基本的規(guī)則,也因為它類似於統(tǒng)計上回歸分析,所以我們也可以用它來做銷售以與訂單預(yù)測.因此,這部分我們就將使用在Sensor Network的學習理論套用到銷售和預(yù)測分析以與例外品項的偵測中.問題的一般化與解決方式上面所使用的高斯最小平方法只能夠解決輸入資料只有一維的狀況,當輸入資料階度大於等於1時就不容易實行,雖然統(tǒng)計上也有使用向量回歸的方式

37、解決多維輸入的問題,但是效用有限.在實際預(yù)測中,很難將輸入資料控制在一維,所以我們先將問題一般化:假設(shè)輸入資料是(X1,Y1),(Xm, Ym)則考慮輸入輸出為:Xi屬於某輸入集合X,其中Yi屬於某輸出集合Y,其中在銷售預(yù)測中,可以把Xi想像成影響銷售的因子對,維度可以從1k (k為正整數(shù)),可能是天氣,促銷活動等資料,Yi可以想像為這些影響因子所產(chǎn)生的結(jié)果,通常只會有一個值,所以說我們將集合 X x Y可以看成一個輸出-輸入的組合對,用此組合來預(yù)測資料.The Key Algorithm7我們將問題一般化后就可以使用一個新的方式來作為預(yù)測之用,稱為The Key Algorithm,它在機器

38、學習上的執(zhí)行成效遠高於回歸分析,所以用在預(yù)測上也應(yīng)該比傳統(tǒng)因果預(yù)測法會好一點,且更加的一般化,The Key Algorithm執(zhí)行步驟如下:取得輸出-輸入的組合(X1,Y1),(Xm, Ym)選擇一個Mercer Kernel KMercer Kernel的選擇應(yīng)具備下列性質(zhì)對稱性,if K(x,x') = K(x',x), for all x, x' in X正有限性(positive definite) 如果任何一個有限的集合 p1,pn 屬於X, n×n 的矩陣中每個值 K(pi, pj) 是正數(shù),且非亟值.連續(xù)性(Continuous)Mercer

39、Kernel的兩個例子:選擇一個正實數(shù)并且令 c = (c1,cm) 為此特殊方程式的解:(mI + K )c = y其中:I是m x m的單位矩陣K是正有限的一個方陣K(Xi, Xj), 1 <= i, j y寫成:The Key Algorithm的一些討論Mercer Kernel的挑選,方程式(1)中的 值控制了產(chǎn)生出來方程式平滑的平滑度,干擾的容忍度以與一般化.另外,值得挑選也很重要,越大的值可以得到較好的預(yù)測結(jié)果.預(yù)測結(jié)果的整合以與例外事件的處理在預(yù)測時考慮許多的因素,這樣會造成許多不同的預(yù)測結(jié)果,這些預(yù)測結(jié)果如何整合是一個大問題,如果單純使用平均將所有的預(yù)測值作平均,或是給

40、每個預(yù)測值權(quán)重再計算其加權(quán)平均都不是一個很精確且良好的做法.幸好,Sensor Network中也提供了處理類似問題的機制.Sensor Network是好多好多的Sensor所組成的網(wǎng)路,每一個Sensor都會收到自己的學習組合并且學習到自己的方程式,可是當我們要采行某些規(guī)則時,要選擇哪一個Sensor的哪個方程式就是一個很大的問題了,所以我們需要一個全域的方程式來代表所有的Sensor,要如何將這些方程式粘在一起呢 考慮下圖Sensor分布:圖正中心的Sensor Si可以和半徑r之的Sensor溝通,我們稱圓形區(qū)域為Di,理論上,在同一個Di收到的感知到的資料應(yīng)該是一樣的,所以產(chǎn)生出的方程式也會差不多,但是考慮下列情況:兩個區(qū)域Di和Dk有重疊的部分,那這兩部分的方程式要怎麼做merge呢 方程式的黏合過程如下:假