计划与物流改善框架-中

组织职责与绩效

第一步：核心流程界定

关键是识别那些跨部门的流程中各部门的职责和工作内容。具体的说：预测流程中负责出货数据统计，历史数据清洗，统计预测，销售促销预测，新品导入预测等工作到底由哪个部门负责；新产品导入过程中产品BOM维护，零部件包装，工艺路线，新产品工时，期量等由哪个部门确定；产品退市时成品如何消耗，供应商处的库存如何管理，模具能力规划等问题；生产过程中，当需求变化时，产能测算由谁负责；成品出货网络设计。

这些关键的流程职责如果没处理好，会让企业在日常运行中反复的处理相同的问题。

第二步：计划部门岗位与职责

这一步是将计划部门的主要工作分解，设立不同的岗位，笔者见过的多数企业的计划部门的角色设定都不清晰，很多工作没有分解到具体的人，给后端生产和物流部门带来很多困扰。

第三步：物流部门岗位与职责

主要包括零部件入厂物流和仓库；制造配送物流；成品配送物流等工作，很多公司将零件物流内容与计划部门归为一个部门，成品物流工作划归给销售部门；另外一些部门将所有的物流工作划归到独立的物流部。

笔者对比国内很多知名企业的物流岗位设置与上汽通用的物流岗位设置，发现多数企业都缺了很多管理内容。

第四步：计划相关指标

计划相关的指标主要是交付，库存，成本三个指标。其中交付率指标是最关键的指标，包括客户要求的交付率，承诺交付率，车间生产计划完成率，供应商准时交付率等多个子指标，需要信息系统的支持。

库存周转率指标包含了成品，在制品和原材料库存指标，成品库存周转率是受到成品制造策略决定的；在制品周转率基本与制造交期相关，是精益改善的重点；原材料库存周转率受到成品交付策略，部件制造周期，零部件交付策略等内容决定，管理非常复杂。

需求计划

第一步：销售数据分析

这一步的关键是要将产品分解到顾客层级进行分析，区分顾客是重复订货还是偶发订货，理解每个客户的订货模式，订货批次。这需要企业具备数据仓库，同时开发一些诊断逻辑。

如果能够预测的产品进行统计预测；对于不适合使用历史出货数据的行业与产品，开发定性预测模型。

第二步：统计预测

这一步的关键是要先进行数据清洗，然后再进行统计预测，统计预测要识别产品的趋势，周期性和季节性。同时要重点针对新产品进行预测。预测可以基于信息系统也可以基于电子表格的宏命令。

第三步：销售预测

需要销售根据促销等信息，计算市场活动对正常出货的影响，并增添数据在统计预测上。同时要考虑促销对相关产品的影响，快消品行业积累的大量的数据进行分析；笔者曾初步分析过化肥行业促销的影响。

第四步：产销平衡

根据成品的保质期，客户要求，库存成本，销售的季节性，产品的可预测性，制造成本摊销等来进行产销平衡决策。

这种思路谈的多做的少，很少公司有足够的数据来进行这方面的详细分析。注明的供应链沙盘游戏- 橙汁游戏包含了这方面的内容。

主生产计划

第一步：成品交付策略维护

根据产品的交付策略，在信息系统中维护制造策略，MTO, MTS，ATO只是最基本的制造策略，在实践中，不同的企业针对自己的需求细化了更多的策略，这些都要维护在信息系统中。

第二步：成品库存计划

为每一种MTS的产品维护安全库存，为ATO产品维护半成品库存，为MTO产品维护原材料库存，安全库存设置或者采用统计方法，或者采用最大/最小值。具体的方法要根据产品的ABC属性。

第三步：订单交期承诺

订单交期的承诺逻辑和订单评审流程，这一步需要开发信息系统来进行追踪并分析。

第四步：关键能力测算

这一步包括3个重要环节：工作中心维护，产品工艺路线维护，产品工时维护

如何将车间的设备划分到设备组是一个关键问题，特别是当产品具备多种工艺路线时，这一步做的不好会生成不可行的计划。

产品工艺路线维护：机械产品加工路线往往是可以调整的，如何合理的划分产品的工艺路线对制造成本和设备负荷都有着较大影响。

产品工时维护：由哪个部门来负责维护工时，如果保证工时的准确性，用于计划是一个很难解决的问题。

第五步：13周滚动主计划

计划的展望期必须超过产品交付的整体周期，包括设计，制造，采购，订单评审，物流等周期，一般的企业至少要进行3个月的滚动主计划才可。