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引领供应链数字化转型| 富士施乐(中国)首先选择这么做

销售预测再复杂,也能做到井井有条

作为一家全球知名的数字与信息技术产品生产商富士施乐(中国)有限公司面临产品线长、机型多,除销售产品外,还要提供产品的定期保养、耗材更换和零部件维修等售后服务的情况。这也意味着不仅要进行产品预测,还需要对种类繁多的零部件和耗材进行预测和备货。

但较大的销售预测偏差让他们颇为头疼,在认识到销售预测的偏差不仅让供应链管理被动、低效,也影响库存管控,并让销售、生产、计划、采购等各个环节之间的配合难以协调,甚至会因无法及时交货而影响客户满意度。富士施乐(中国)有限公司意识到必须要通过建设和完善协同的供应链计划及决策体系才能改善销售预测,同时过去,该部门主要利用Excel来进行统计和预测,这一方面需要收集各方数据,表格版本多,缺乏规范的数据管控,效率和质量有时会难以保证。另一方面,主机、配件、零件、耗材等的特性是不同的,固定的算法模型很难应对不同的产品,而如果采用不同的算法模型,其预测的工作就变得极为复杂、不仅耗时而且耗力。

系统:建立科学的智能的预测系统,或许是答案

之后富士施乐(中国)有限公司决定引进一个名为SFS(Sales Forecast System)的销售预测系统,通过采用其科学化预测模型与精细化需求管理流程,建立智能协同的需求预测体系,提升订单预测准确度,从而实现数字化供应链管理。

该系统能提供更为科学的预测统计模型和滚算算法,可根据历史出货数据,自动选择适合的预测方法生成预测数据,并及时反映出需求状况和产品库存,出货量和走势,从而做好库存预测、采购计划以及后续的区域分配和供货。富士施乐(中国)有限公司在采用该系统后,不仅优化了原有采购预测算法,让采购量更贴合实际,也因系统自动推算采购值而减少了工作量,从而大幅提高了生产力和供应链管理能力。

流程:共识难达成,如何实现协同预测?

现在,富士施乐(中国)有限公司根据产品分类,设定不同的库存控制策略,并根据固定服务水平参数及提前期,建立动态的安全库存,设定库存上下线,并进行异常监控和预警处理。该预测系统支持自下而上、自上而上或平行提报流程,能同时支持多个平行流程进行,并提供专家建议值作为提报基础,同时还可灵活拆分普通单与大单需求,加速形成需求共识。同时通过召开S&OP会议(产销协同会议),让销售、市场、采购、研发等团队配合密切,形成合力,达成需求端和供应端的共识,是协同预测流程中关键的一环。但在企业具体落地时,往往难度很大。如果S&OP流程只是停留在形式或会议层面,而缺少系统性的数据输入输出以及跨部门的沟通,那么管理层就会难以准确决策。

“每周系统都会自动生成包括库存预警在内各种类型的报告,协助供应链部门观测和监控各个区域库的库存量,以及每个产品的销售情况,根据库存量调整采购订单,灵活地进行区域调配,及时补货,并为下月需求提前做好充分准备。”该系统的提供方联合通商科技资深项目顾问介绍。

成效:供应链整体的效率获得显著的改善

最终富士施乐(中国)有限公司透过 SFS 这套系统,建立统一协同的预测平台进行数据提报、数据共享,数据统一(预测版本管理)、并把预测流程、采购管理流程与区域分配流程等都串联起来,大大提升了跨部门协调、沟通及共识能力,供应链的整体效率获得了显著的提升。

 

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