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供應鏈管理問題,哪些能用“算法”解決?

更新:2020-06-05 11:03

成都物流公司,成都貨運公司,成都倉儲,成都配送,成都翔騰物流公司,梁晨是一家大型電子企業采購部負責間接采購的主管。最近他手下一名采購員為設備部購買設備保養用的進口軸承時,買到了假貨,在公司里鬧得沸沸揚揚。

 

最近這幾年公司每年提的降本指標都很高,連間接采購也規定了硬性降本指標。本來這類設備的軸承常年都是從一家代理商那里進的,但由于這家代理商幾乎不給任何降價,采購員只得到處找新的渠道。

 

最后采購員終于在一家知名的B2B電子商務平臺上找到了一家代理這個品牌軸承的供應商,約見后提供了一些樣品,試用后效果很不錯。然后下了個小量的正式訂單,用著也很好。但是等到第二次訂了比較多數量時,到貨后很快被工程師發現里面摻雜了一些假貨,從軸承上的鋼印到表面的金屬光澤都和正品有明顯的差別。

 

把供應商找來后,面對工程師指出的證據,供應商只得承認因為賣價太低,不得不摻了一部分仿品。

 

然后,就是一連串的換貨、索賠等非常麻煩的程序。在處理這些程序的同時,采購部齊經理把梁晨和其他幾個采購主管找到辦公室,一起討論如何避免再次發生類似情況。大家都認為這種情況是因為選擇供應商時不夠謹慎引起的,應該對供應商的選擇加強控制。

 

開會時大家出了不少主意,其中一位主管提到了以后能不能不讓采購員自己隨便選擇供應商。梁晨聽了,覺得哭笑不得。每年要降成本,老供應商不降價,如果還不讓找新供應商,那真不知道應該怎么辦了。

 

另一位主管接著前面那位的建議提出,以后詢價的時候選哪些供應商不再由采購員決定,而是用系統找個好的算法算出來。梁晨聽得好心塞,不過因為問題出在自己組里,所以雖然心里很不贊成這些做法,但他也并沒有明確表示任何反對意見。

 

會議快結束時,齊經理當著大家的面讓梁晨好好考慮一下大家的意見,尤其是能不能更多地借助信息系統這些技術手段,降低將來此類問題發生的風險。

 

梁晨覺得選供應商這種事,不應該靠信息系統計算出來,但是他又說不出為什么。在目前這種特殊情形下,如果不清清楚楚說出個理由來就拒絕某個改進建議,一定會被別人質疑。

 

那么,到底能不能用信息系統找個好的算法來選供應商呢?

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算法的利弊

在回答這個問題之前,我們先來看看“算法”這個工具,在供應鏈管理中適合解決什么問題。

 

毋庸置疑,在計算方面,人是無論如何比不過系統的。不過雖然系統計算很快,在根據不同條件采取不同行動這個方面,系統卻不一定比人有優勢。系統對不同條件采取何種行動,是根據預設好的確定的算法的,并且這些作為計算前提的“不同條件”,也是可以數的過來的(即“可窮舉”)、可量化的。在這樣的條件下,信息系統的確會比人做得更快更好。但如果不具備這些條件,讓系統來幫人做判斷就不一定有效了。

 

那么我們來看看,“選擇供應商”這件事是不是符合上述條件呢?

 

首先,選擇供應商需要考慮的因素,也就是系統計算所需要依據的條件,是否“可窮舉”?有沒有人能夠給出一個清單,上面包含企業采購任何物料或服務時選擇供應商需要考慮的全部因素?這些因素是否可精確量化?

 

其次,有了這些需要考慮的因素之后,能不能找出一套算法,能完整準確地考慮所有這些因素,并對一堆供應商量化評估后,從中選出一或多個作為某次采購行動的最佳合作對象?

 

在大多數情況下,上述兩個問題的答案都是否定的。

 

雖然現在有了能夠根據數據本身的特征就能找到規律、總結出算法的技術(屬于“數據挖掘”的范疇),但是這需要大量的數據才能保證總結出的算法的有效性。用來總結算法的數據,至少是幾十萬幾百萬條這種數量級的。對于單一一個企業來說,能接觸到的供應商通常只有幾百家,大型跨國企業或許能達到幾千家,這樣的數據量根本無法支持用數據挖掘的方式總結出選擇供應商的算法。

 

管理中很多艱難的判斷,難就難在要面對不夠確定的條件,難在得到的信息不容易驗證真偽,難在面對表面特征很類似的問題時,可能要用完全不同的處理方法才能有好的效果。對于管理中這一類的復雜判斷,人比系統做出的選擇要合理得多、高效得多。

 

了解了“算法”擅長解決什么問題,我們就不難回答案例中那個問題了。

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一個問題

本期文章總結了用信息系統的“算法”在供應鏈管理中最適合解決的問題的特征:

1、解決問題需要考慮的因素可窮舉

2、上述因素可量化

3、計算方法確定

 
 
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