1、找库存的源头
要把库存“理”清楚,并不是件容易的事情,不管是原料库还是成品库,**源头要放到采购端,对供应商进行分类分析,把供应的周期搞清楚。然后还要看采购部门的订货方式,了解采购部门对物料分类的原理,不同类型的物料是怎样去设置安全库存,什么时候开始订货。有的企业会多维度的对物料进行分类,比如按使用的频率、使用的量、物料的价值等,有的企业的分类方式相对单一,但总有一定的规则。
2、关注生产
如果是原料库的话,前端是采购,后端是生产,但如果是成品库的话,前端有采购和生产,后端是经销商或者客户,这两类仓库类型区别也比较大。原料仓受后端的波动影响较大,成品仓受前端的波动影响较大,不管怎样变,分析的原理是相似的。在这其中,生产是核心,是衔接采购与客户的关键点,当然也有一些行业的采购与生产要货的相关性较弱,如一些物料随市场的影响,价格波动较大,企业采购时需要考虑采购成本与收益的问题,这类问题可以特殊处理,在大多数时候还是以生产为核心去考虑供应链上下游的问题。
这里以某企业的成品仓为例,库存量的多少,需要看生产的节拍,而仓储的入库没有入库计划,*通过生产计划的下达,生产完成后即时入库,仓储部门被动的接受物料入库,很容易导致库存分布的不合理。实际上很多企业中,生产部门的生产模具和生产线都是可以根据需求进行调整的,特别是在一些企业在搬迁新工厂时,正好可以按照需求调整生产方式。物流离市场更近些,与库存也是“**”接触,对于库存合理性具有的发言权,可以对生产提出需要,这对于企业的发展有利的。
3、关注数据
库存的数据是以信息化为基础,当然,可能会有人说“数据都是人做上去的,很多时候数据不准确”,这样的说法也没有错,但是“数据是死的,人是活的”,关键看你拿到数据怎么用,如果死板的被数据的结论所牵制,那么肯定看不到事情的本质。但是把数据结果当作做出判断的一种依据,那么这样的做法的有效的。将数据与实践结合,在数据处理的时候把误差考虑进去,对数据进行合理的调整,这样更有利于得到准确的结果。
那么我们需要关注那些数据?**,入库数据、出库数据、库存数据、订单数据等,并且里面涉及到的字段如,物料编码、物料名称、各种时间、供应商信息、客户信息、承运商信息等多到几十种字段类型。如果要得到更有效的信息,还需要进行数据的模拟,如库存波动曲线。再做细致一点,则把物料进行分类,少的可以分出几类,多的可以分出几十类,这样不但有利于对库存的观测更加清晰,也有利于仓储管理中的货位布局。
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