近年来,汽车市场竞争日趋激烈,并呈现出产销规模扩大化和车型多样化等趋势,企业间的竞争逐步转化为供应链之间的竞争,如何更好地与供应商进行产能协同,受到越来越多汽车制造企业的关注。东风日产充分重视汽车供应链产能协同管理中面临的问题,并采取了一系列做法开展产能协同数字化转型。
自2003年成立以来,东风日产乘用车公司的产销车型谱系和生产基地逐步扩大,产销规模位列国内乘用车市场前五。然而,随着近年来汽车行业市场低增长的影响,汽车供应商的风险管理面临一系列新课题。
汽车供应链在竞争白热化、需求多样化的市场背景下,更容易受到各类不确定因素的影响,并且风险所引发的损失更加严重,数字化的理念必须跳出单体供应商的局部效率提升的目标框架,面向新常态和新市场环境,逐步重新定义业务流程、工作方法,甚至组织结构。
1.新形势要求供应链风险管理的理念必须转变
汽车供应链流程,包括上游供应商(细分为原材料供应商和零部件制造商)、中游整车制造商,以及下游经销商。随着产销规模扩大化和车型多样化,逐渐形成了以供应商订单满足为核心指标的管理理念,围绕供应商产能协同提升,建立一整套供应商的管理标准、质量要求、进度要求、资源配置、成本控制等的管理体系。供应商产能协同管理作为供应链风险管理最为重要的环节,从供应商产能风险识别到日常跟踪管理工作,都围绕这个核心,为企业实现供应链安全、生产顺利达产、库存资金占用降低等目标发挥着重要作用。
东风日产同期生产体系(与供应商、制造工厂、物流商实现信息实时协同)
为平衡和加速需求和供给两端的协同管理工作,有必要通过精细化和效率化的管理方式进行支撑。当前,作为需求端的上游生产管理、物流管理部门的数字化工具、供应链管理平台初步建立,都要积累大量生产计划和物料计划数据;同时,供给端下游的部分大型核心供应商,也在向数字化制造发展。但是,作为中间环节的供应商产能协同工作,也形成了数据流短板。
因此,单纯从微观供应商生产准备的角度出发,产能管理理念首先需要调整,身处于中间环节,管理理念不能仅停留于眼前生产能力,只盯着单个企业,应站在供应商生产整体运营的业务流、数据流的高度,以数字化为依托,以整体提升汽车制造企业与零件原材料供应商高效协同运行的核心竞争力为管理目标。供应链产销平衡与生产供应要素分析,如图1。
2.数据流碎片化,缺乏数据集成管理
具体到数据管理水平层面,东风日产一直坚持引入国内外先进的技术手段和管理工具,不断提高管理水平。从供应商风险管理和产能协同工作流来看,下游生产管理、物流管理建设导入了日产标准生产管理系统CATS(The Construction of Advanced Total System)和智能供应链协同平台SCMP(Smart Coordination Management Platform),但是这些系统的建设管理都是主机厂内部管控系统。以工程师或车型项目组为单位,通过线下或邮件的方式分别获取上游供应商当前生产线和出货能力信息,不但耗时,更存在提高成本和信息失真风险。
不同周期的生产计划,其精度是逐级变化的。供应商产能协同管理工作,均将长中短期不同颗粒度的计划,全部分解成为零件产能管理所需最细颗粒的MTOC不同级别(Model车系、Type车型、Option配置、Colour颜色)。特别是中期、远期计划需求,依赖工程师设定从生产计划转为零件需求计划的不同预测量化分解规则。这一系列造成数据准备困难,重复工作量大且无法快速地进行复用计算。工作进度和质量严重依赖于工程师经验和个人水平。从生产计划的需求数据获取,到零件需求分解,再到下发供应商以及供应商产能差异结果反馈均为离散的方式,缺乏整体数据流的管理平台。
3.低水平数据应用,缺乏高级分析
由于供应商产能协同工作涉及的数据都是分散存储在工程师工作电脑中,虽然对最终向下发布的供应商产能管理交付物有一定格式要求,但整体缺乏统一管理和历史记录追踪。在没有统一平台进行数据管理的情况下,数据也就只能以各种格式文件方式存储,无法对这些数据进行提炼,水平提升和快速决策支持也就很难达成。
4.新车试作阶段的供应商生产能力协同管理亟待完善
随着车型开发和试制工作的开展,各种因素引起的设计、工艺变更在所难免,特别供应商实物工作开始后,各个试做阶段的试作零件生产准备进度信息(零件预示需求、模具能力、出货地、设计变更采用信息),都是供应商产能协同的工作重要内容之一。
不过,当前由于从上游设计、采购、工艺获取的新车试作数据均为离散的,以设计通知文件为载体的管理模式,供应商需要应对多个业务窗口对应多车型试做信息管控。这造成新车试作阶段的供应商生产能力管理,缺乏数据流整体的闭环管理手段,很难实现试做协同的数据流集成管理。
东风日产整车制造工厂柔性化生产线
转变管理理念,提升核心竞争力。以生产计划短期、中期、长期需求为主线,围绕产品生命周期管理,建设覆盖零部件、原材料产能管理的全流程数字化管理。由于数字化建设不是一蹴而就的,需要遵循数字化建设规律,以供应商产能全流程管理数据积累,做好业务流程数据分析,对数据分类提炼,逐步迈向知识增值。再沿着数据增值流程,数据分析模型建模和辅助决策支持,完善整体供应商产能数字化PDCA(Plan计划、Do执行、Check检查、Action处理)。闭环管理。最终实现数字化转型的目标,提升核心竞争力。图2为提升核心竞争力的步骤和内容。
第一,产销协同的可视化管理
东风日产的产销平衡,是基于一种重要的管理方式——CARFLOW管理机制。CARFLOW管理中使用最核心的工具是CARFLOW数字系统平台,它包含了历史的销售和生产实绩,未来的销售和生产预测及库存推移数据,能直观了解各车型最新销售计划与BP计划差异,能查看生产计划波动幅度和库存合理性。
东风日产各车型生产计划的制定是以公司的事业计划BP(Business Plan)为基础,根据最新的销售需求、工厂产能、供应商产能、库存等影响因素,综合平衡计算后确定各车型的月度生产总量。
CARFLOW计划作为供应商产能确认最为重要数据源头,指导短期、中期、长期的供应商产能协同准备。当生产变动大于一定比率(常规为20%),通过下游各类供应商产能协同数字化管控平台反馈瓶颈项目,生产管理团队成员及时修订CARFLOW计划。
第二,新车试作零件的供应协同管理
新车试作零件协同管理,包括全新车、中期改款、各种小改款等各试作或工艺变更引起的变更点管理。其中,需要与供应商能力协同的工作,包括试作部品准备状况管理、试作部品订单管理、试作部品纳入管理、试作部品变更管理等业务。在新车零件变更发生前,首先会进行部品状况的确认,此时需要向供应商发送模具的调查、发点的调查和变更采用的调查,基于供应商反馈的调查结果,制定对策并跟踪计划。
全商品式样限定计算清单,是新车试作阶段的基础数据清单信息。导入的全式样限定计算清单,作为供应商能力调查业务的零件清单来源。通过新车供应协同系统生成限定调查清单,并依据零件限定要求计算结果生成内示订单,向供应商发起零件供货能力调查(供货关系承继调查、模具调查、发点调查)。供应商登陆系统,即可在反馈页面填报信息后提交。
通过数字化的供应商新车试作协同管理,系统通过自动生成初版清单,以及后台发送调查依赖和回收调查结果等处理,提升了新车试做协同的业务处理效率,有效保证系统间新车变更和生产准备信息的数据一致性。
第三,量产国产零部件的产能协同管理
东风日产国产零部件产能协调管理,首要目标旨在快速响应,建立先进的供应商产能管理体系,以确保整体销售与运营计划S&OP(Sales and Operations Planning)的高效运行,可以快速响应市场变化。销售需求为管理的启动程序,车型需求出现波动时,利用系统数据和条件参数,快速精准定位波动影响的对象供应商及零件需求变化,针对性展开计划满足情况调查。供应商收到系统发出的邮件提醒后,按周次更新具体零件的供应量,以及部分需要东风日产承担额外费用可以追加供应的数量。
产能系统会把零件的供应情况汇总,分析出不能满足销售的车型及相关成本,供产销团队制定出平衡后的可执行生产计划。目前整个需求发出,到结果回收处理的周期,在一周左右。年度计划或者其他更长的周期维度上,国产件产能管理的重点将转向风险识别和监控。
项目量产以后,供应商产能的规划已经实施完毕,此时产能将会相对固定在某一个瓶颈水平线左右,再突破瓶颈需要一定周期和投入。通过国产零部件产能管理系统LPCM(Local Parts Capacity Management)逐步成一个数据库和信息分析平台,供应商的瓶颈数据和最新编制的每版生产计划,均独立实时更新。一旦系统分析出现供应风险,会立即报警,避免了人工分析中经验不足或者周期过长的问题,第一时间发现风险,可以为对策争取时间。其次,供应商的闲置能力也可以作为机会被显现,在产销平衡时可以辅助团队制定更为高效的生产计划。
第四,海外零部件产能的协同管理
东风日产量产海外零部件产能的协同管理,是通过多个系统共享信息、协同作业,包括量产海外部品产能情况、计划需求匹配情况监控,提前预示风险等。通过需求—库存—物流信息的收集整合,向供应商平台共享真实需求信息并收集反馈;再根据供应商满足信息向计划/销售反馈车辆计划满足情况。将作为供应商—市场衔接中间环节职责做到最优化,以满足市场变化需求,同时也提升整条供应链能效,实现整体共赢。
海外零件供应协同系统KDTM(KD Parts Capacity Management)作为内部衔接系统,向供应商端,可实现需求—库存—物流信息收集,将散落在生管各个子系统的数据进行整合,包括线边库存、仓库库存、在途订单情况、物料清单BOM(Bill of Bill of Material)、生产计划等;计算真实需求数据。向计划销售侧,根据供应商产能满足情况及未来到货计划,计算缺件时间及数量,提前预示生产风险。监控自身库存状态,保证库存风险处于可视、可控、可追踪;并根据预示风险,提前制定库存—订单应对策略,降低积压风险。
东风日产通过数字化实现零件全程在途实时追踪
联盟产能调查系统A—DCP(Alliance-Demand Capacity Planning),是日产面向全球供应商进行产能调查-反馈,共享产能信息。通过整合雷诺-日产-三菱联盟供需两端所有信息(全球各生产工厂、进出口零件供应商的产能信息),真实把握全球供应链BP及BP+1中长周期供应风险。
第五,原材料的产能协同管理
东风日产量产原材料产能协同管理,是以钢材的周订单为试点,联合钢厂销售及生产计划排产团队,以东风日产原材料物流管理系统MLS(Materials Logistics System)与钢厂的钢材生产销售一体化系统互联互通为基础,通过对未来需求的预测,实现钢厂产能的预分配以及主机厂的订单联动。
主机厂与钢厂的钢材订购模式,普遍采用月度订货的模式,而按月度方式订货会造成月度之间的产能需求变化情况,无法快速有效反馈至钢厂生产管理部门。因此,东风日产与钢厂一起,创造性提出周订单的柔性供货方式,不仅缩短订货周期,同时可以每周将最新的周订单以及后续8周的产能需求预测快速传递至钢厂。
钢厂的生产排产部门,会直接根据订单情况进行排产,并且根据产能需求预测进行钢厂产能预分配,在更好地保证主机厂订单产能的情况下,也使得钢厂对于未来订单和产能利用状况更加清晰准确。钢厂的排产和产能预分配确认情况,会返回东风日产MLS系统更新订单状态,如存在异议情况,就要启动异议处置方案,调整订货参数进行提取建储。东风日产MLS系统采用EDI数据通道方式,与钢厂生产销售一体化系统实现数据互通互联。
围绕供应商产能协同数字化的搭建目标,不仅着眼于各流程的工作效率提升,更重要的是从数字化建模,到数字积累,逐步发展为组织知识提炼与积累,并通过数据运营实现知识增值。主要包括:
1.建设产能协同管理基础数据库;
2.初步建设各领域数据模型,辅助支持决策;
3.顶层规划建立供应链协同数字化架构。
东风日产不仅对于供应商产能协同管理进行规划,而且通过顶层规划和全局识别,通过数字采集、数据治理、数据模型、数据运营、数据智能等五个维度将进行规划,设定供应链整体数字化架构,全面提升供应链竞争力,支撑公司中期产销目标达成。
四、总结
通过上述数字化建设,东风日产实现了面向制造工厂的原材料、零部件供货协同全流程、覆盖全品牌的供应商产能协同数字化研究与应用,实现了对于新车阶段供应商生产准备数字化管理创新,以及探索与材料供应商核心生产管理系统EDI交互的技术创新,为未来继续供应商管理精细化和供应链全面风险管理数字化奠定良好基础。
第一,实现面向上下游供应链产能协同数据流管理,处于行业领先水平。
通过数字化的建设,一改过去离散的文件管理模式,建立了从供应商新车生产准备,到量产零件在中、短期计划下的供货协同的数据流贯通管理,巩固了标准业务流程。
第二,实现产能协同数据知识管理和预警分析。
供应商协同数字化相关系统模块上线以来,研究各领域流程工作特点,整理定义标准数据格式和主数据表。通过特征识别,发掘风险点和瓶颈,建立多个数学模型辅助支持决策。
第三,实现产品生命周期的产能协同的闭环管理。
随着新车供应协同平台的上线应用,实现模具调查、出货能力调查、零件设计变更协同调查等功能数字化。精细化的开展新车型项目分类管理,提高供应商新品零件切换协同处理效率。
第四,树立为全领域供应链生态圈价值最大化为目标的管理理念体系。
管理理念的转变比任何技术引进,工具应用,业务单元的数据积累更为重要,但是也更为困难,不能期待像单点工作流程带来立竿见影的效果。管理理念的转变需要遵循目标确立,实践总结再不断PDCA循环的提升步骤。
东风日产推动智行科技和数字化转型战略,为客户带来消费新体验
东风日产从整体角度重新审视供应商产能协同管理角度思路与目标。随着数字化应用,数据得到积累,知识分类提炼,大大提升了管理科学性和技术管理工作的敏捷性,在此数字化转型基础上不断提升东风日产核心竞争力,同时实现与供应商伙伴共赢。
文|东风日产乘用车公司供应链管理部部长
李少新
东风日产乘用车公司供应链管理部供应链战略与系统企划主管
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