Design-In (共同設計)
顧客與供應商共同合作設計產品,及其制造工藝的方法。
典型的方法是顧客提供成本與性能指標(有時稱為一個“信封套”),而供應商迅速的進行產品的詳細工程和制造工藝設計(加工,布局,質量等)。供應商通常會派遣一名“常駐工程師”在顧客的工廠或設計工程中心,以確保產品能夠在整個系統中良好的運轉,將總成本降到最小。
Demand Amplification (需求擴大)
在多級生產過程中,當上游收到的訂單數量,遠比下游的生產,或銷售數量多的現象,這也稱為Forrester效應(二十世紀五十年代MIT的Jay Forrester 首次用數學方法定義了這種現象的特征)或是牛鞭效應(Bullwhip Effect)。
導致需求擴大的兩個主要原因是:(a)太多可以調整訂單的決策點;(b)在等待訂單處理期間以及傳遞訂單過程中的延誤(例如等待每周運行一次的材料需求計劃的程序)。延誤的時間越長,需求擴大就越嚴重,因為預測的數量越不準確。
下面的需求擴大圖反映了一個典型的例子,需求變化在價值流末端(Alpha)客戶那里是適度的,每個月大約±3%。但是當訂單經過Beta和Gamma向價值流上游移動的時候,就開始變得非常不穩定。當Gamma的訂單送到原材料供應商那里時,每個月的需求已擴大到±35%。
顧客與供應商共同合作設計產品,及其制造工藝的方法。
典型的方法是顧客提供成本與性能指標(有時稱為一個“信封套”),而供應商迅速的進行產品的詳細工程和制造工藝設計(加工,布局,質量等)。供應商通常會派遣一名“常駐工程師”在顧客的工廠或設計工程中心,以確保產品能夠在整個系統中良好的運轉,將總成本降到最小。
Demand Amplification (需求擴大)
在多級生產過程中,當上游收到的訂單數量,遠比下游的生產,或銷售數量多的現象,這也稱為Forrester效應(二十世紀五十年代MIT的Jay Forrester 首次用數學方法定義了這種現象的特征)或是牛鞭效應(Bullwhip Effect)。
導致需求擴大的兩個主要原因是:(a)太多可以調整訂單的決策點;(b)在等待訂單處理期間以及傳遞訂單過程中的延誤(例如等待每周運行一次的材料需求計劃的程序)。延誤的時間越長,需求擴大就越嚴重,因為預測的數量越不準確。
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作者:博革咨詢
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