优化改善供应链绩效不是一个容易的事，但随着供应链之间的竞争，我们必须有一个目标指引走向成功。
（1）设置目标
绩效是由目标驱动的，如果你不知道你要实现什么目标，就没有什么绩效指标能帮助你解决问题。每一个绩效指标都需要一个目标。必须使用多种绩效指标才能提升绩效。比如有可能减少了客户订单提前期，但是订单成本可能上升。客户服务水平提高了，但是，客户满意度却没有提高。
目标必须是可以实现的，且可以分步实现的。有三种方法来建立目标：
-现有表现的基础上提高百分比
-以竞争对手为基准与之相比
-用正式的工具来寻找提高机会
基准揭示了公司表现所处的位置，供应链基准常常会显示出公司间表现的巨大差别。如较差的公司在完成的订单时间、现金的周转比好的公司多50%，库存要高两倍。
很不幸的是在设立目标最不常用的方法是用正式的工具，而实际上，正是用正式的工具才能最能反映问题的。建立绩效模型才能告诉你如何取得重大突破，使用APS或仿真系统可以为供应链建立模型并寻找最佳方案，它可以告诉你应该怎样做来取得重大的突破。
（2）避免冲突，达到目标优化
目标之间通常会产生冲突，因此，朝一个目标的进步往往会使你远离另一个目标。库存水平是一个常见的战场。如生产部门正追求库存周转率从14提高18。因此需要降低三种库存（原材料、在制品、成品）。而采购部门试图增加订货量降低10%的订货成本。原材料库存上升。而销售部门需要更多的成品，更短的交货期。
目标必须协调一致，如果在公司内协调目标都是如此的困难，供应链中不同的公司怎么有希望来协调分享他们的目标呢？
显然，利润为协调提供了基石，目标可以被分成三个层次来对应利润，能够把所有的目标统一在利润的大旗下，比较对利润率的贡献。
第一层次是设计的目标：获得资产和供应链设计-投资回报率
第二层次是计划的目标：预测和排程-净现金流
第三层次是运营的目标：完成订单和补充供应-销售和成本
但是，实际上，情形会很复杂，如价格自然会涉及权衡，价格高，利润高，但价格高又有可能会引起销售量降低，导致利润低。如果又加入其它的测量指标会使使权衡更加复杂。
如提前期、订单履行率、库存水平，它们相互之间以一种复杂的方式作用，唯一可靠的方法是把供应链模型化，让模型来帮助你找到产生最大利润的最大方法。
现在，数学模型APS引擎和仿真模型揭示了商业系统的复杂性，也揭示了目标和测量指标的互相依赖的复杂性。现在，成功的道路不再是仅仅提升单独表现的测量指标（库存周转率和订单履行率），而是用正式的模型在这些测量指标中找到平衡。
（3）协调激励
促进变革需要激励，但是，在运用激励时，大部分公司选择的激励的测量指标是错误的，很少鼓励使供应链长期表现的行为。有些激励可能带来巨大变化，如销售佣金应该是基于利润的贡献而不是总的销售额。我们必须要重新审视我们以往的政策，如订单的优先级是利润的大小而不是接到订单的时间。
用强大的数学模型协调激励是个复杂的任务，但是它带给我们的商业信息很简单：必须确保每个员工的利益和公司利益一致。
提升绩效表现需要四个步骤来使公司的绩效达到最优：第一步：模型；第二步：目标；第三步：激励；第四步：测量。
以上每一步都需要反馈。协调需要跨越整个供应链，如果有个方法可以使供应链的每一个成员都得到好处，找到这个方法才是建立竞争性供应链的关键。在整个供应链中把利润协调在目标下，建立供应链共享模型，并优化来取得整个供应链的最大利润,然后，再和每个成员分享利润，不过分享利润总是需要权衡谈判的。
（4）如何提升APS的质量
计划过程也需要改善，你可以提高你的预测客户需求的准确性和供应商更准时地交货的能力，这样既能提高客户服务水平和降低总的库存水平。
我们需要清楚，预测肯定是不准的，需要持续的监测其误差。有两种指标：一个是监测预测的误差的大小；另一个是监控预测的偏差。
最适合的是平均绝对偏差百分比（MAPE：mean absolute percentage error）MAPE可以告诉你预测的趋势比实际的值偏离了多少个百分点，可以知道是否在减少错误的大小上取得进展，或可以确认预测的程序是否可靠。也可以用追踪信号监测偏差，正数表明大多数偏差是因为需求超出了预测，负数表明需求低于了预测。我们可以在APS软件里设计自动化设置误差指标的预警区域，让MAPE的数值降低到各位数，而追踪信号如果大于四到六个点时就要引起注意了。
那么，怎样处理误差取决于所采用的技术，如果预测是基于市场研究上的误差大小，那么，可能可以通过增加样本数量来提高数据的可靠性。如是用德尔菲法，数据一直向超出需求的方向偏离的话，你就必须问预测小组，乐观的看法从何而来。如果用的是时间序列的技术，不管是误差大还是偏差大，你都应该考虑使用更好的预测工具了。
如果用连续的滚动的平均数对一种产品的需求进行预测，但是现在的预测误差越来越大，这就说明了现在需求变化了，你就要在预测模型里加入趋势变化的部分来配合需求的变化。
APS的计划排程表现也需要监测，设立一个极限区域，超出这个区域就会预警。
较好的方法是把完成日期作为未来不确定事件的来对待，然后，用APS系统把排程的结果变成实际完成日期的预计。需求预测可以自然地转成排程。用滚动的预测方法可以不断的产生相应的日程表。我们可以在每一个周期到来的时候消除不确定性，从而允许你在离交货期越来越近的时不断地准确调整生产进程。
计划排产的可重排和灵活性也需要监控，设置一定的实际和原计划的差异冗余度，监控动态计划排程调整次数和响应性的一次可执行率。
我们可以运用预测分析误差来提升排程过程的质量。预测误差的大小对排程生产的风险管理提供了数据。如果你知道对某种产品的预测比实际需求经常低，那么你需要在预测误差的前提下增加安全库存并预留生产能力。
我们可以对于订单池里的多个订单，优化分配订单的优先级。指标是订单延迟率，在最低订单延迟率下的最大化资源负荷率和整体库存最小化。
我们可以对APS多个计划排程的优化版本进行比较，对多个优化指标可以加权评分，也通过可视化模拟仿真“What if ”来提高APS计划排程的质量。
三、最终我们的目标是要使整个供应链的绩效最优化
（1）加快响应速度
加速即帮助了灵活性也提高了效率，更快的运输的方式。增加速度的有效的方法是改进供应链中处于停顿的货物，使其流动起来。这可以用精益生产等相关技术来重新设计你的供应链的运作。
如消除排队等待时间，消除不增值的活动，但是，追踪供应链的成千上万种产品的瓶颈及没有效益的运作，可能是令人沮丧的。但是，我们可以使用可视化供应链APS系统和事件管理软件监控流动是否缓慢。如使用条码和RFID、传感器等智能采集技术可以使整个过程透明和自动化。
尽管，加快速度主要是指的是库存的流动，现在，有必要加快需求流和现金流的速度。如需求流向供应商上游流动的越快，上游供应商就对需求的变化反应越快，这也就有效地消除需求放大。加速现金流也可以使整个供应链的债务成本降低，可以在灵活性不变的情况下更好地提高效率。
（2）库存优化和布局
把单独地区的库存合并管理，减少应付需求变化的库存。其优势在于变化可以相互抵消，这是基于统计学原理，每一个地区的库存都会随机的变化，有高有低。但多个地区的同时变高的可能性较小。同样的库存就可以覆盖多个地区的高需求的风险。总的需要的库存就会减少。
但是，在客户附近安置库存可以达到客户的服务水平的要求，所以物理上的集中并不必要，可以采用梯队编次库存支持风险分担，如中央仓库、地区仓库、零售店。也可以使用多点供货，使这些地方的库存自动形成了风险分担，减少了对库存的需要。
转运也可以风险分担，供应链的设施之间可以互相之间交换库存。对大的订单可以采用直运，节省多种成本。最大的好处是下游的仓库不考虑大的订单，因而可以在维持服务水平的同时缩短它们的库存周转并减少库存。通过风险分担技术可以变换各种效率和灵活性的组合适应你的最有效的供应链战略。当然，风险分担也会造成供应链的复杂性，难以管理。
库存的优化需要考虑以下几点：服务水平指标、库存存储成本、需求的不确定性、供应提前期的多变性和生产的能力、可权衡交货时间和灵活性。
库存优化不仅可以确定库存的最佳地点，还可以根据需求和供应商提前期的不确定性而进行适当调整.可以按照客户、渠道以及产品、给定物料和资源约束条件确定服务水平,规定可带来最佳收益的服务水平。
作出库存决策,权衡服务水平与成本并作出决策时，需要考虑库存缺货以及由于客户服务差而导致订单延交所产生的预计成本。需要在这些成本与维护库存的预计成本，以及为提高客户服务水平而加快外购、生产和分发的成本之间相权衡。
在许多情况下，供需关系的变化程度随时间不同而不同，该决策需要在交货时间与灵活性之间进行权衡。如果库存分布在离客户较近的位置，则可以缩短交货时间。但是，当库存储位于一个中心位置时，却可以提供更大的灵活性。
（3）供应产品模块化的设计
制造设计简化了生产过程，现这个理念正走出工厂应用于整个供应链，这个趋势称供应设计。其核心是简单化和共同化，更为先进的技术就是模块化，既增加了选项，又降低了成本。
模块化可以支持平行生产，使定制的成本降低。供应设计包括包装，既考虑了低密度的产品的运输，也考虑包装陈列的设计。现在，共同设计（供应商参与）越来越普遍。就是供应链驱动制造，这种角色倒转是供应链之间的竞争所带来的自然的结果。这是一个新的观念，这就是为什么重新设计供应链时，需要公司最高层的接受、支持和积极的管理。
（4）延迟配置技术
供应设计最创新的行动是延迟差异技术，最后的配置尽量的延迟，可能在本地完成。
延迟增加了规模经济效益，也提供了一种风险分担的模式。延迟通过合并同一系列的产品的库存到同一风险总量里，极大减少了每一个地区的需要放置的库存。这种技术不太依赖于预测，但是可以依赖于一个总体预测。
延迟取决于供应设计的模块化设计。但是配送中心的功能增加了，需要参与最后的总装。延迟技术也可以用于工厂的内部生产，支持按单装配。也可以延迟发生在消费者那里，最后的配置可以在消费者家里完成。
虽然，延迟提供了潜在的优势，产品模块化生产和生产运行的重新排序可能提高生产成本。在有多种款式的情况下，延迟的作用最大，如通用产品中可以有很多配置和很难预测这些配置的需求。
选择使用延迟技术是一个好的战略，最有效的方法是在不同的产品线之间，或在同一产品线内选择延迟技术。即在下游的地方降低库存，又能快速响应客户的意外地需求。
在这个智能供应链时代，最好的优化改善供应链绩效的方法是把它模型化然后让模型来帮助找出能产生最大利润的设置。
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