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【供应链】十张图帮你理解供应链IT名词！（上篇）

来源：智慧的流动作者：冯维 2019-03-13 4151阅读

[罗戈导读]随着数字化大潮汹涌袭来，供应链领域人士也被越来越多的IT名词轰炸。我觉得无论是新名词还是经典老概念，都有必要搞清楚其内涵才能正确地应用。本篇将采用图文并茂的方式，来对供应链领域常见的IT名词进行解读。

1、ERP

英文名：ERP（Enterprise Resource Planning）

中文名：企业资源计划

ERP最早是在90年代初由美国Gartner公司提出的。它的具体含义随着观察者的视角而变化：从公司管理层的角度来说，关键在于“计划”一词。ERP的功能模块可以同时支持多种任务的开展：从中长期战略计划的制定到底层实时的调度决策。

从IT从业者的角度来说，关键在于“集成”。ERP代表了一种软件系统的架构：财务、生产、物流、销售等多种模块被集成在了一起。这种集成的基础是一个由所有模块共享的数据库：ERP系统内部的每个用户都可以对此数据库进行访问，虽然各人权限大小不同。

我们常说企业中存在“信息孤岛”，所谓孤岛是指：在一个企业内存在多个软件模块，甚至多套IT系统，而它们彼此之间是没有“打通”的。只有当同时满足下列三个条件才能称为打通：1）这些模块/系统之间有完善的数据传输机制；2）其基础数据是一致的，不存在矛盾；3）彼此之间的数据是同步更新的，也即做到了实时的共享，没有时间差。图1中诠释了未打通的和打通的ERP系统之间区别。同时存在多套未打通的信息系统，将给企业管理带来很大的难度。

图1：理想的ERP系统应该拥有统一的数据库，来“打通”各个环节

ERP系统的连通整合，无论是对于企业内部管理还是不同企业的合作都很有好处。在同一个企业实体内部，各个职能部门往往会只从自己的KPI出发，追求自身利益最大化。如果能够用一些全局性的KPI考核（例如现金总周转时间”cash-to-cash cycle time”），让各个部门通力合作来追求这样的KPI，则有利于提升企业合作水平；前提是，要有正确而及时更新的企业数据来作为基础，而这就凸现出了ERP系统的重要性。

应用难点：

ERP系统模块之间的打通往往并不容易。许多企业在信息架构设计的初期没有考虑到互联互通的重要性，以至于先后上了几套互不相关的系统。现实中经常需要专门为这些系统作专门的定制开发，才能够实现有效的互通。

但是，如果后期补丁越打越多的话，IT系统可能会负担过重，以至于响应速度变得很慢。因此，探索新型的IT系统架构势在必行。

2 APS

英文名：APS（Advanced Planning and Scheduling）

中文名：高级计划与排程

在整个供应链运行的过程中, 每天都有大量的决策需要作出。例如：如何给生产/物流任务分配恰当的人员和设备？如何确定每个任务开始的时间点？当实际任务安排和计划不符的时候，应该如何决策？（应该让目前工作人员继续等待，还是及时喊停而开始一项新的任务）？

当供应链有超过10个以上具体环节，每个环节都有几十个乃至上百人员/设备可供调配，每天处理的任务量成千上万的时候，上述决策的制定就会变得非常复杂而耗时。如何在海量信息之中，把任务、时间、资源这三大要素精准地匹配起来？

图2：APS系统的应用示例-某个车间的生产调度。实际情况可能复杂得多。

有鉴于此，APS（高级计划与排程）系统应运而生。APS是一种软件系统，用先进的数学算法或逻辑来进行资源协调的“决策”。

它的“高级”或“先进”体现在：计算量大（资源/任务的数量众多），要利用实时的数据输出实时的结果，要考虑多种约束(在实体的运营中由于场地、工艺等方面的限制，并非所有计划排程结果都能被接受)，并且结果要尽可能地优化，达到节省成本/缩短运营周期等目的：否则就不值得为这样的软件系统投入巨额的成本。

图3：APS系统的应用范围

目前讨论比较多的APS案例是车间内部的生产调度，但实际上APS的内涵比这个要丰富得多。从涉及范围来说：APS既可以用于企业内部的计划和调度，也可以用于跨企业之间的资源调配；既可以用于作长期计划（包括工厂选址、物流网络规划等），也可以用于短期决策。既可以用于企业内部的自制件计划，也可以用于外部采购件的规划。

总之，只要是有多重资源可供选择，并且需要作出“用哪个”（sourcing）以及“何时用”（timing）的决策，APS系统就可以施展拳脚。它的功能，是可以贯穿价值链的各个环节的。

应用难点：（如图4所示）

1. 如何确保基础数据的准确？例如：如果对可调配的设备数量并不完全清楚，就很容易出现计划排程不可行的情况某台机器设备由于故障等原因，无法完成指定的任务。

2. APS和TMS, WMS等其它系统如何无缝对接？这本质上还是ERP系统的“打通”问题。

3. 系统计算能力是否足够？大数据时代要处理的数据规模呈几何级数增长，而且APS往往又要求在短时间内算出结果。这就对计算能力提出了越来越高的要求。

4. 再好的APS系统也无法保证运算结果“一劳永逸”，实际运营中总会遇到意外情况。所以系统要有临时重新计算和调整结果的能力。如何既保证结果质量，又能减少所耗时间和人力介入，是一个充满挑战的课题。

图5：APS系统面临的四大挑战

英文名：WMS（Warehouse Management System）

中文名：仓储管理系统

仓储是现代供应链至关重要的一环，在工厂管理和物流运作中都起到枢纽作用。WMS（仓储管理系统）是一个计算机系统，用来管理和优化仓库内的货物流动和存储。它常常和ERP系统对接，并且具有自动数据抓取的功能。当然，数字世界中的仓储管理并不是空中楼阁式的存在，而是要和实际的仓库布局和操作流程相对应（mapped）。

图5：WMS系统必须和实际的场景相对应

WMS 有十大常用的功能（如图6所示）：

库位分配：在货物入库的时候，WMS系统按照一定的原则给其分配库位。可能会指定在固定的位置（如高频件），也可能会随机分配。
库存控制：记录库存水平，并监控每一次库存变动的细节（变动时间、操作人员、操作地点、所耗时长）。
拉动功能：在汽车制造等行业，将库存水平和BOM/PFEP数据库核对，通过程序来自动生成看板/SPS等拉动方式的叫料指令。
发货准备：在有了叫料指令之后，给出发货预报（advanced shipmentnotifications），来通知相关团队作好发货准备。
拣选处理：支持货物出库的拣选过程，包括排序流操作等特殊流程。
质量控制：通过数据监控和追溯，来发现潜在的质量问题。
车辆调度：与运输团队对接，对外来卸货车辆的泊位进行统一调度/监控。
设备调度：对场内的AGV、自动叉车、立体库等设备进行统一调度管理
器具管理: 对每个运作点的工位器具和包装器具进行管控。
特殊仓储：越库操作（从卡车到卡车的转运）、退货仓储等。

图6：WMS系统的十大功能

WMS的功能不是一成不变的，而是随着客户需求与技术的进步在不断进化。例如，随着Kiva类机器人/AGV小车等自动化设备的日渐普及，相应的仓储功能也要体现在WMS系统中。类似地，无纸化操作、无线通信等技术在仓库运作中也日渐普及，因而改变了仓储操作的人机交互界面和信息流。

应用难点：（如图7所示）

1. WMS系统的愿景是对库存水平作实时的精确跟踪，但在实际操作中还是有不少难度的。即使应用了RFID、无人机监控等技术，也还是受到电磁波干涉等技术条件的限制。在实际应用中需要对库存监控效果和成本投入作平衡。

2. WMS系统需要有容错/意外处理功能，来应对非正常情况，例如运作高峰时期的系统爆库、超长超重非标件的存储等。

3. 仓储系统需要和拣选、发货等环节紧密结合。例如，当现场引入了“灯光拣选”等新流程，WMS要能进行相应的功能扩展，从系统和数据方面进行支持。

图7：WMS系统面临的主要挑战

英文名：TMS（Transportation Management System）

中文名：运输管理系统

TMS是一套计算机软件系统，用于管理和监控较大规模的运输操作（例如覆盖全中国的物流网络）。许多公司引入TMS系统的目的是增加物流过程透明化（例如图8所示），实现精细的数据记录和追溯，加强流程管理并节省成本。

图8：TMS系统可以用来追踪运输过程

综合来说，TMS系统能够实现的主要功能包括：

运输过程可视化：在掌握实时数据的情况下，管理者对于物流发运量、库存水平、延误情况可以做到一目了然，从而更加容易作出决策。
全局统一控制：TMS系统的应用，有利于在公司总部建立物流控制塔（Control Tower），从而改变车队各自为政、一盘散沙的局面。这是一种中心化的管理方式。
文档管理和共享：数字化管理使得发货单、收货记录等都及时入系统，便于分享。
网络结构设计：TMS系统可以基于大量数据对运输网络进行优化，例如设立新的区域转运中心（CDC）。
订单组合优化：TMS可以对发货需求进行重新排列组合，比如将几个小订单凑成一个大订单进行运输。
选择最优路径和运输模式：例如选择最优的卡车吨位数。
费率管理：将五花八门的费率计算方式（涉及货物重量、货物体积、运输距离等）以结构化的方式存储在系统中。
结算和成本分析：计算运费，在系统中及时开票结帐。

图9：TMS系统的八大功能

TMS系统能够把收货方、发货方、运输者这三方的数据集成在一起，所以有利于供应链的纵向打通，是消除信息孤岛、实现数字化供应链的利器。它可以帮助企业进行运输的实时管理和决策、通过不同层面的优化来降低成本、提高资源（人力、设备）的利用率，以及提高供给过程的可视化程度。其可追溯的特点也便于货物质量的管理。新一代TMS系统大多采用软件即服务（SaaS）的方式，给客户使用提供更多便利。

应用难点：

某种意义上说，运输过程的数据（例如实际运输的货物数量、卡车所在的位置）比仓储数据更难掌握。

由于运输行业普遍存在超载等违规现象（如图10所示）这种灰色地带操作使得系统信息往往和实际不符。即使是GPS系统定位，也存在造假的可能。管理者很难对不在“眼皮子底下”的操作进行准确掌控。

另外，运输行业的标准化程度不够高，比如卡车车型/货物包装尺寸等种类极多，也给信息化管理带来了很大难度。