2015/3/11
Big Data Driven Supply Chain Management - Chapter 6: Impact on "Move"
Move也就是運籌 (logistics),是供應鏈管理領域分析應用最多的部份,如果是工業工程的朋友就知道,在運籌領域的分析運用就是我們在大二、大三念的Operation Research (作業研究)。
運籌的目的是遞送完美訂單 (perfect order),而所謂的完美訂單是滿足四大條件:
完整 (complete): 所有的物品都按照需求數量交付
準時 (on time): 訂單在客戶要求的時間準時送達,依照客戶定義的on time delivery送達
準確 (accurate): 所有文件都完整檢附,如送貨單據、發票
完整的狀況 (perfect condition): 訂單的配置正確、沒有損壞、正確的安裝
這裡面有一個句子很有意思,「依照客戶定義的on time delivery送達」 (using the customer’s definition of on-time delivery)。我遇過一些企業內部定義了OTD這個KPI,他們自己有自己的定義,因為這些KPI會影響他們的績效獎金,所以輜銖必究,甚至有點寬鬆。但是這種面對客戶的績效,最終是要由客戶來評斷的,即使內部自評是100分,但如果客戶不買單,那也還是白搭,不是嗎?
運籌相關的成本很高,包含倉庫的設置、運送車隊的建立...,因此專業的第三方物流服務者因而興起,而許多企業也樂得將這部分外包出去。但雖然不需要背負運籌管理的問題,關於客戶是否準時拿到貨品、物料是否即時送達工廠...等移動還是與運籌即時相關,因此企業還是需要承擔一部分的管理。
因為RFID、GPS等技術的普及與成本下降,運籌的資訊已經愈來愈能夠即時取得了,並且透過這些資訊的分析運用,企業得以大幅改善運籌效率,包括更即時掌握訂單狀況、庫存消耗以及在途等資料,更精確的預估庫存需求進行捕貨。目前台灣便利商店是透過更頻繁的補貨頻率來應付精準度低的問題,但中大型賣場則是透過庫存來因應。如果可以強化相關資料收集、分析,仍然有改善的空間。
PCHome有名的24小時購物是一個提高客戶服務水準的方法,但是為了達到24小時送達,需要投入許多資金來達成這麼高的客服目標,如果要更有效率,則需要更多的資料收集與分析:哪些物品需要24小時送達? 消費者喜歡打折或是24小時送達?這些問題都可以透過更精準的分群 (micro-segmentation)來進行資料分析,依照產品、客戶、市場來設計不同的運送方案。
因為台灣幅員較小,運籌通常比較不受重視,但是對於倉庫管理、庫存管理等議題仍是很重要的管理議題。另外前幾年推動製造服務化時,在服務上很關鍵的逆向運籌 (reverse logistics)也是企業可以關注的部份。逆向運籌不同與一般正向物流,有更多的機會需要追蹤到個別物件 (individual items),並且需要結合其他服務相關的檢核機制,如保固期、購買地點等,因此複雜度往往更高。而且逆向運籌通常會更直接影響消費者體驗,因為當消費者退、換貨或維修時,消費者對於服務時間更敏感;一次不佳的經驗可能就會影響消費者未來的消費決策。
分析在Move上已經有許多的實踐經驗,而更多的數據可能為企業帶來更精準的預測與決策支援,而Move不能僅僅看運籌端,而更需要與Sell、Make一起考慮,才能收到綜效。
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