为什么企业需要预测驱动模式?

供应链有两种模式,一种是预测驱动,另一种是订单驱动。预测是对未来一段时间的产品需求进行预计,订单是根据当下需求准确告知供应商实际产品需求。对订单和预测的认识不能单纯的停留在其变化性以及风险性层面。实际上预测和订单共同提高了企业的信息化水平,企业和合作伙伴之间共享预测与订单数据,交易伙伴接收预测,查看订单,响应订单请求。通过这种方式与供应商建立合作关系,优化供应链,实现可视化。

在实际业务中,订单是必不可少的,但使用需求预测的企业却是少之又少。为什么会出现这种情况呢?预测驱动式的供应链,不可避免地会出现库存风险。而企业更希望实现“零库存”,过多的库存会给企业带来许多额外的仓储费、保管费等,提高了企业的生产成本。与需求预测相比,企业更偏向于选择订单驱动的模式。

事实上,订单驱动也有其局限性,甚至订单驱动的成本会更高。订单驱动使得供应商的产能受到客户很大的约束。客户什么时候下订单?订单量有多少?供应商完全需要根据客户当前订单进行生产,这使得生产的规模效益难以实现,供应商空余的产能应该如何利用?这种方式同样也会带来一个问题,客户希望下订单后可以尽快收货,但生产周期较长,订单驱动的模式使得企业在制和在途库存很高。并且无法迅速响应客户需求,这会影响供应商在客户心中的信赖度。毫无疑问,客户更愿意选择可以用最快的速度交付货物的供应商。

与订单驱动相比,需求预测的模式具有以下明显的优势。最关键的一点是预测驱动具有规模效益,通过需求预测,供应商可以批量生产,集中运输,既降低了生产成本又降低了物流成本。同时通过预测,优化当季的生产计划。举一个简单的例子,供应商可以通过需求预测调整自己每个季度的生产计划。在订单少的时期,将多余的产能用于生产预测的货物,有效提高产能利用率。

预测可以根据企业以往的生产数据,制定生产计划,做出生产预测。将预测信息推送给下游供应商,可以缩短供应商的供货时长,提高供货效率。但预测驱动的模式在提高产能利用率的同时也可能让供应商面临库存堆积问题。因此,最理想的生产模式是将预测和订单相结合,先根据需求预测推到一定地步,以获取规模效益、降低成本、提高响应速度;再由客户订单拉动,以满足差异化的需求,并降低库存风险。

供应商在传统的订单模式之下进行生产工作,会面临产能备受约束,生产周期长导致客户订单响应不够迅速等问题。因此企业需要通过预测模式来调节企业的生产节奏,合理把控产能利用率,既可以优化供应商生产计划,又可以提高供货效率,最后通过订单与预测相结合的方式平衡库存风险。

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