高难度的汽车物流管理—BMW的例子(doc 7页)VIP专享VIP免费

高难度的汽车物流管理—BMW的例子汽车制造工业对物流供应要求相当高，其中最难的地方在于有效提供生产所需的千万种零件器材。居世界汽车领导地位的德国BMW公司，针对顾客个别需求生产多样车型，因而让难度已经颇高的汽车制造物流，更增添其复杂性。其3个在德国境内负责3、5、7系列车型的工厂，每天装配所需的零件高达4万个运输容器，供货商上千家。面对如此庞大的供应链，非藉助一套锦囊妙计不可。BMW的订单要求在汽车组装零件的送货控制中，最重要的是提出订货需求，也就是把货物的需要量和日期通知物流采购中心。BMW在生产规划过程中，可以针对10个月后所需提出订货需求，供货商也可藉此预估本身对上游供货商所需提出货物的种类及数量。不过，随着生产日期的接近，双方才会更明确地知道需要量。针对送货控制而言，一般可分为两种不同形式：一为根据生产步骤所需提出订单，另一种为视当日需要量提出需求。前者为由生产顺序决定需要量(Just-in-Sequence），其零件大多在极短时间内多次运送，由于此种提出订单方式对整个送货链的控制及时间要求相当严格，因此适用在大量、高价值或是变化大的零件。对于大多数的组装程序而言，只要确定当天需要量就足够了，区域性货运公司在前一天从供货商处取货，把这些货物储放在转运点，大多数只停放一晚，隔天就送抵BMW组装工厂。在送抵BMW工厂的先前取货并停放在转运点的过程称为「前置运送」，而第二阶段送达BMW工厂的步骤称为「主要运送」。过去几年里，BMW公司已把根据生产顺序所需的订货方式最佳化。视当日需要量提出订单方式仍有极大发展潜能，所以BMW公司目前积极对此项最佳化进行研究。高送货频率，高成本为了降低BMW的仓储设备成本，该公司向来积极减少本身存货数量，如此导致供货商送货频率的提高，例如每周多次送货，或甚至达到必须每天送货，造成货运成本提高。「前置运送」及「主要运送」的费用计算有所不同，前者的费用计算是把转运点到供货商的路程、等待及装载时间都列入计算，与运送次数成正比，但与装载数量的多寡无关。而后者的费用计算是与货物量成正比，不受送货次数影响。最佳化潜能基本上前置运送与仓储设备成本是互相抵触的，因为为了降低仓储成本而减少仓储设备，会造成运送频率及其成本的提高。为降低前置运送成本，尽量一次满载，囤积存货，势必造成仓储成本的提高。因此，两者间取得平衡，降低整体成本，达到最佳化的策略势在必行。（如图1所示）图1：设备及前置运送成本与送货频率之关系大多数供货商接到BMW不同工厂的订单，可由同一个货运公司把货物集中到统合的转运站（Hub），然后由此再配送到各所需工厂，这样有效地安排取货路径，降低前置运送所需成本。同时也考虑各工厂间整合性仓储设备及运送的供应链管理、各个价值创造的部分程序及次系统，使其产生互动影响，着眼点不再只限于局部最佳化，而是以整体成本为决定的依归。成本方程式及最佳化运算法在最佳化的过程里，首先必须定义一个成本方程式，此方程式的变量为：货运距离及重量的运输费率，此参考基准为以到1993年止所实施的GNT及GFT（货物远、近距离运输费率表）。不过这费率参考表并不适用于BWM公司的前置运送上，因为在前置运送中，同一货运公司并不只是服务某一固定供货商，因而无法以单纯方式计算运输成本。图2：物流成本最佳化之潜能图2显示目前的货运费率及实际前置运送费用，图中显示横向补助的效果（区域（1）），蓝色虚线部分表示前置运送实际成本，棕色虚线部分为前置运送的费率。以目前的运送费率最佳化，会产生高送货频率（图2中（2））。如果依实际前置运送成本计算，则最佳化点将移向送货频率低处（图2中（3））。如此，可把整体成本在实际前置运送成本下达到最低值（图2中（4）所视为物流成本节省部分）。BMW公司尝试把其供应链上的合作伙伴（如运输公司等），纳入成本节约的考量因子，这也是物流链管理的意义所在。根据上述考虑因素，建立成本方程式，当中亦考虑到不同取货方式，例如在一次的前置运送中，安排替几个BMW工厂同时取货。这个成本方程式是建立在最佳化计算法的基础上，考虑因素为对供货商成本最低化之送货频率、其它与实务...