先来说下番茄的供应流程,从育苗、种植、采摘、运输、清洗包装到售卖交付。四种半成品1/2/3/4,最终变成成品。
整个产品的形态是从苗株—>番茄树/番茄地——>番茄逐步演化。
番茄的销售市场多种多样,从中餐用,水果用,番茄果汁,番茄酱,番茄罐头各类。
不同用途对番茄要求不同,因此作为农产品有大量指标参数在不同形态阶段进行描述。
1 SKU对参数的简单化,抹除了个性特征
如果用传统的SKU方法来做供应链计划,需要挑选对应参数进行标准化设计,组合后变成SKU。此外,单SKU内视为无差异,抹去供应商、原产地等差异影响,全部落到SKU维度。
举例如图,按SKU表达在尺寸、颜色、含水量上的组合关系。大概如下是整个供应链计划中按BOM进行物料分配到的料号层级。
然而,SKU的定义如之前所说,通过BOM或者替代料逻辑定义了非常明确且固定的pegging逻辑,抹除了很多个性化特征,有些行业通过Batch批次来管理记录特性,但是依然面临之前ABP文1说的组合爆炸问题,最终很多行业变成不得不用SN序列号来一物一码记录个性化属性。
我们来看下番茄供需的原始业务逻辑上,从需求到资源供应上,其实在思考问题方式上完全不一样...........客户不太关心整个生产链路维度的复杂特征,其实只关注最终交付产品能体现的属性......
大概是这样
2 基于维度对参数逐步定义细化,并基于维度进行供需平衡
而ABP从维度出发,先定义清晰每个层级的Attribute参数,并建立参数之间的规则逻辑。如下图
确定需要匹配的维度,建立从育苗种植开始整个价值链过程中,维度逐步明确的流程,ABP2一文在仓库案例中有详细case。
此外,每一层都是有严格的映射逻辑,对应关系,转译规则,或者说呈现出高度相关性。市场用途,定义了参数范围,品种对应了甜度、酸度、风味、颜色,而品种本身在产品更客观技术参数上定义了各类别的特性范围,除了品种,在种植和产地属性上也对参数有着非常复杂的影响
农业在品种、种植育苗技术,土地上定义了最终产品的特性,而制造业也是类似,在产品的研发技术、生产工艺、原材料上定义了对于产品特征的各方面指标与规则。
3 按维度计划优化供需匹配
在基于维度进行供需匹配时,供应与需求之间的关联通过映射、转译、对应规则后,有较大的解范围。例如每一层产品形态,所明确的维度不同,按维度匹配时每往下一层就可以将其他维度进行汇聚,从而实现更高通用性。
其中,无法匹配的是红色部分违反规则的维度组合。(例如:番茄酱需求甜度3酸度2番茄,因此柠檬酸>5 or 果糖量>8 or 采摘期<坚熟期 不可行!)
其他的组合选择,也要考虑库存量,
——如针对库存量较高的中等大小番茄进行匹配则成本较低 Min Cost(需求未定义尺寸)
——如针对交期按现货成品库存优先匹配(大番茄)则满足交付Max Fulfillment
——如平衡成本与交期,优先匹配成品库 排除高价值大番茄、高糖度产品最后使得cost与Fulfillment都不会太糟糕
此外,在SKU的复杂度管理上,是一方面优化SKU数量,一方面增加通用性较高的料件实现更多的替代关系,从而改善需求与供应的命中率。
在维度计划的复杂度优化,是按维度枚举值进行,减少一个维度枚举值则优化呈指数的复杂度,因为增加一个维度也意味着复杂度的增加,需求上的特别维度要求是可以很容易评估出量化的复杂度提升,并针对新增维度要求增加费用,因为新维度即是给客户创造的新价值!
本文介绍了一套按维度的供需匹配实践,有优于SKU的部分,当然也有很多问题在摸索中解决,即 【碎片化】问题,针对单一需求做维度供需匹配,每一次也许是优化决策,但无形中维度组合的碎片会越来越多,剩余数量少无法匹配批量需求,容易造成呆滞,此外属性之间的约束规则导致大量种出的番茄难以匹配需求。
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