以精益规划和执行应对生产过剩:战略方法

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以精益规划和执行应对生产过剩:战略方法

在精益生产领域,生产过剩是公认的七大浪费领域之一。当公司生产的产品超过需要量或提前生产时,就会出现这种情况。生产过剩可能是有意的,也可能是无意的,每种情况都会对企业产生影响。

有意过度生产:一把双刃剑

有意生产过剩通常是为了建立安全库存,确保公司即使在供应链中断或短缺的情况下也能满足客户需求。虽然这种方法可以防止库存不足,但也带来了存储成本增加和库存过时风险等挑战。关键在于找到一个平衡点,既能保持灵活性,又不会造成过度浪费。

无意生产过剩:常见陷阱

如果不能准确了解需求,往往由于预测方法不当,就会出现无意生产过剩。这一问题非常普遍,需求预测被列为供应链领导者第四大关注问题。这通常是由于延迟或批量预测、孤立决策或无法实时处理大量数据造成的。其后果包括产品过剩、资源配置效率低下以及产品销售的地域错配。 

无意生产过剩的连锁反应

无意生产过剩的影响超出了库存问题。这可能导致人员调整效率低下,团队无法管理库存过多的货物,而其他人员、资产和仓库却被闲置。此外,在错误地区生产过剩的存货可能会使供应从需要的地方转移到其他地方,从而导致原地区的供应不足,造成地区性客户需求得不到满足。 

当制造商被迫将货物运输到需要的地方时,其他浪费,如不必要的货物搬迁和多余库存的仓储费导致的运输成本提高和排放量增加,也是一种潜在的浪费。这些挑战凸显了对稳健、互联的需求和供应规划的需求,使规划人员能够近乎实时地做出准确决策,避免库存过剩。 
 

供应链领导者还在关注什么?

需求预测是供应链领导者最关心的第四大问题。获取《供应链指南针》报告,了解更多关键战略、新兴趋势和可行见解。 

减少过度生产浪费的战略

要避免生产过剩,就必须采用以人工智能为支撑的战略方法来制定需求和供应计划。主要战略包括

  • 连接需求和供应规划:通过整合需求与供应流程和数据以进行全面预测,可以缩短规划周期,提高规划准确性,进行广泛而全面的情景测试,并做出具有洞察力的决策。  
  • 利用人工智能辅助决策: 人工智能驱动的洞察力可实现测试自动化,使规划人员能够将精力集中在适合其业务的最佳测试选项上,从而有利于长期和短期业务规划。
  • 确保实时、多企业的可视性和协作:企业连接不仅能近乎实时地了解装运状态,还能了解制造商多企业网络中的资源、库存和产能。 

 

其结果是,不仅能整合企业数据,还能整合来自整个网络的关键信息,从而做出知情、近乎实时的决策。

认知解决方案的作用

认知解决方案提供关键工具,通过以下方式缓解生产过剩问题:

  • 统一决策:整合供应链流程,改进预测和同步运营,以全局权衡取代孤立决策
  • 智能和代理解决方案:采用可扩展的机器学习和人工智能代理,实现快速、精确的预测并增强决策能力
  • 多企业网络:实时连接合作伙伴,提高可见性、协作性和风险应对能力
  • 可互操作的解决方案:提供重要的解决方案连接性,超越集成,作为单一解决方案运行,实现灵活决策和跨部门协作
  • 人工智能数据云:作为统一的数据平台,减少集成债务和 IT 成本,提高决策效率

 

通过利用这些先进的规划、平台和网络解决方案,企业可以大大减少生产过剩及其相关的浪费,从而提高供应链的效率和弹性。采用这些战略不仅能解决生产过剩问题,还能提高整体运营效率,使公司在竞争激烈的市场中取得成功。
 

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