供应链管理的学结

供应链管理系统在正式使用前应该确认系统使用，启用过后还是要进行初始设置，主要需要进一步设置的有：仓库档案、收发类别、采购类型、销售类型、存货分类、计量单位、存货档案（注意存货属性要填好）、各子系统参数设置，设置好以后，要录入存货的期初数据，之后就可以对期初进行对账、记账。供应链各子系统月末要结账，在期间制单生成的凭证要在总账系统当中审核、记账我觉得这一章很难学，也很难懂。有很多方面知识我都没有很弄明白，据老师说这一章是非常重要的一章，我们一定要学好，而且这一章的操作性也更强，实际操作也更难，我要学好这些知识，才能有实力做想做的事情。

scm是“供应链管理”的简称。供应链指的是从素材和零部件的筹措开始，到在制造业工厂进行加工相组装、产品经由批发业的物流中心等摆放在零售商的店头，最终到达消费者手中的各个阶段。供应链管理的目的，是通过供应链的各个阶段，在适当的目寸机和适当的地点筹措、生产、运输、库存适当的数量，并在满足客户要求的同时，实现供应链整体费用的最小化。

然而，供应链在各个阶段的目标不同，因此会产生各种各样的冲突。例如，零售业和批发业会希望制造业的商品供给能够迅速满足消费者的购买趋势，并且不会出现断货的情况。而制造业则会为了提高生产效率并降低制造费用希望能够尽可能多地订购相同种类的商品。

在制造业的工厂中，要在掌握消费者的需求动向之前制订生产计划。因此工厂需要具备在获取实际需求信息后，修改生产计划和改变生产量的能力。

供应链管理利用网络将各个阶段联系起来，通过缩短计划周期等策略加以应对，使零售业和批发业能够迅速向工厂传达消费动向，也使工厂能够快速应对生产计划的变更以及素材和零部件筹措量的变更。

不过，由于各个阶段的经营主体会有所不同，因此应该如何组建企业联合体的课题仍有待解决。

供应链管理的学结 [篇2]

供应链管理就是使供应链运作达到最优化，以最少的成本，令供应链从采购开始，到满足最终顾客的.所有过程，包括工作流、实物流、资金流和信息流等均高效率地操作，把合适的产品以合理的价格，及时准确地送达消费者。供应链的优化涉及到企业管理的方方面面，包括企业的信息化建设、企业经营思想的转变、供应链具体环节的技术优化、企业成本管理的有效性等方面。

经过8周的课时，通过学习《供应链管理》这门课程，我意识到供应链在现代企业中起着举足轻重的作用，一个企业能否正常运营盈利，一个完整的供应链网是不可或缺的。

首先，供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体的功能网链结构，因此它包括企业许多层次上的活动，包括战略层次、战术层次和作业层次等。其次，供应链管理的目的在于追求整个供应链的整体效率和整个系统费用的有效性，总是力图使系统总成本降至最低。因此，供应链管理的重点不在于简单地使某个供应链成员的运输成本达到最小或减少库存，而在于通过采用系统方法来协调供应链成员以使整个供应链总成本最低，使整个供应链系统处于最流畅的运作中。再次，供应链管理把产品在满足客户需求的过程中对成本有影响的各个成员单位都考虑在内了，包括从原材料供应商、制造商到仓库再经过配送中心到渠道商。不过，实际上在供应链分析中，有必要考虑供应商的供应商以及顾客的顾客，因为它们对供应链的业绩也是有影响的。

在世界经济全球化的今天，供应链管理能力已经列为企业一种重要的战略竞争资源。尤其是我过是个制造大国，对整个制造业零部件厂家进行合理布置和建立协作体系，从供应链管理的角度来考虑企业的整个生产经营活动，形成这方面的核心能力，将对我国的经济发展越来越重要。因此我们更应该完善我们的供应链管理技术，在横向——一体化形式下，建立贯穿所有企业的“链”，提升我们的核心竞争力，从而更好的促进我国经济的飞速发展。

供应链管理的学结 [篇3]

因工作原因，自觉对供应链管理应有个系统认识。近期花了点时间学习了戴维.泰勒《供应链管理》，对供应链管理有了基本的概念，实践的感性加理论知识，对自己也是种进步。

一、供应链管理很重要。这是废话，在流通行业、零售行业、制造行业各级经理都知道供应链管理很重要，我在看书前也知道很重要，看了书才知道是这么的重要。大家都知道很重要，但能制定明确和清晰的供应链管理战略的企业少之又少，因为大家还不知道供应链管理重要到何种地步。企业一般对采购、物流、仓储当做是支撑部门，但泰勒认为这些支撑部门已经和市场、销售、财务一样重要，因为它们都属于供应链管理的各个环节。当系统地看这个“链”时，链上的各个环节是紧紧相扣，断了就没法流动了。

二、供应链管理很复杂。泰勒把供应链管理比作高危的游戏，因为末端的需求变化，能产生“长鞭效应”，逐级向上时会使得需求逐步扩大，到顶端时已严重脱离实际需求。末端缺货时向上反应，都会把需求扩大，现实就是如此。2002年cdma至今，处于顶端的厂商吃了不少亏，当然还有再顶端的芯片商、各元器件商也有不少跟着吃药的。复杂是因为链上环节太多太多，需求变化不确定太大，而需求到供应还有一定周期，因此每个环节都需放置安全库存来满足下游需求，谁能准确把握需求，把控各环节节奏，有效甄别长鞭效应的余量，那个人肯定是个勤奋和辛苦的天才，毕竟已不是计划经济。

三、库存永远是炸弹。该书一开篇就讲了几个实例，都是大公司，库存多少多少亿美元，经过供应链管理不断优化，减了多少多少亿美元，这样就比竞争对手多了多少多少竞争优势。最优秀的是戴尔，把库存做成负值，因为在采购上游元器件组装前，已收到客户的货款。但戴尔毕竟是个例，现在有多少企业在为库存问题而痛苦、挣扎、割肉出血……看看自身行业，也是如此。就如总部大领导说的，卖手机就如卖海鲜，一天一个价。库存，要命的库存，但没库存，服务就出问题，也没资格在行业混。怎么办？好好看着这些炸弹，让它们快速流动起来，不能堆积啊，否则，“轰”！

四、信息可替代部分库存。这是这书中令我感触最深的一句话，也正是我们这企业尽量减少库存炸弹的最有效方法。泰勒原话：“对供应链行为最深的见解之一，就是信息常常可以替代库存。这样就不需要链条中的每一个成员都维持安全库存来缓冲需求的不确定性，而是可以通过共享信息，使供应链成员能够预估将要发生的需求、供应和现金流的变化，从而降低这种不确定性。信息通常比库存要廉价得多。事实上，以信息取代库存，是改善供应链表现的关键技术。”终端市场已进入运营商主导的市场，如果运营商政策发生变化，对终端零售和流通企业都有可能是致命的，但如果能提前知道政策变化，提早采取措施，那就能有效化解库存炸弹。泰勒书中也表述了，这种信息共享需要各方信任。现实是，各环节联合预测需求，能保证各环节对环节内各方都无私和忘我，能站得更高更远看问题吗？

该书最后一章《最大化绩效》，把供应链管理中对效率和灵活性的战略权衡显化为“效率边界不断向前推进”，从而不断增加自身的竞争优势，泰勒列了4种方法：1、提高周转率；2、分担风险；3、供应设计；4、延迟差异。其中1、2是值得我们企业借鉴的。提高周转率是大道理，泰勒提出需要分析链条上可能发生阻塞导致周转率下降的环节，这是具体方法。分担风险，不是转嫁风险，而是把库存作为一个整体统筹考虑，提出梯次库存、设置风险池、转运、直运等具体方法。

现在只是学习个大概，还需在实践中不断摸索、学习。想到了大学房地产经济学课上高老师说的“边干边学”这4个字。

供应链管理的学结 [篇4]

通过近期两周的供应链管理课程学习，我对供应链链条的整合、供应链的工作方式以及供应链的结构与创新等层面的理论知识有了更为深刻的感受。

其中有一点，也是整个供应链流程最为核心、起决定性作用的部分，push-pull模型策略的选择，两种模型从一定程度上直接决定了企业的生产运营成本以及可盈利空间，也长期关系着市场竞争力与企业存亡；从历史发展的角度来看，供应链模型在任何的市场交易活动中都无不存在，而我们也可以看到push模型在很大程度上长期占据了领导地位，从古时候起沿街吆喝着卖烧饼到如今的自动化烧饼生产、预定、销售等等，无不存在着push模型的踪影，所以push模型本身有它不可替代的优点：有计划的为一个目标需求量提供平均成本最低、最有效率的产出，而且可以用现货品的实时提供把握商机创造利润，但在市场活动不断变化的过程中，push模型的缺点也越来越严重，在当市场需求不如预期而未能销货时，推的越多，库存积压的风险就越大，以至于某种程度上甚至可以颠覆企业。

自然的pull模型成了继push模型之后的一个亮点，它通过消费者导向或需求导向由消费者购买产品后，经由销售时点情报的数据收集，启动供应链零售店经由edi向物流中心产生自动补货要求。物流中心经由edi向制造商产生自动补货要求，制造商再快速自动或生产，并经由edi事先寄货通知给零售店，物流中心采取跨库作业，减少入库时间，以使货物很快送达零售店。当然这样做，为顾客提供量身订制的产品与服务，使它快速适应市场化发展，大大的提高了企业竞争力；但是这样的响应客制化需求的成本也非常高，从一定程度上来说，很大的延缓了商品面向市场的时机，对企业来说也是很大的一种风险。自然的，我们可以看到目前市场的真实案例，比如：小米盒子、小米手机、乐视盒子等等，都采用了饥饿营销的策略，我们可以归结为采用了pull模型策略，虽然不全是，在实际的购买活动中，大大的降低了消费者的预期，最终也导致了不少消费者选择放弃，我本人就是一个案例，在无耐的等了一个月，还是无所获的情况下，宁可花高价钱购买其他品牌类型的机器，我想这并不是个例。

所以通过以上陈述，我们可以很清晰的看到，单靠某一种模型策略，无法适应也无法长期应对市场的变化、发展，何谈企业做大做强；所以，在市场营销的过程中，不同类型的企业、公司等，根据自身公司的特性，在不同的领域采用了push-pull相结合的策略，自然的，衍生出了不少这方面的智能化系统，诸如：中国电信的ip决策支持系统、沃尔玛的客户需求分析系统……。当然，智能化系统未必能够智能，只是我们能够在决策的过程中，分析与参考，但在通常的情况下，误差一般不会很大，企业可适当的规避风险。另外，在针对模型级别的选择之下，我们甚至可以针对企业不同的产品特征进行二级、甚至是三级的push—pull模型的选择，从一定程度上，也同样会减少企业的市场成本与风险。

关于push—pull模型的选择，在大数据的领域中，无法脱离企业的业务与产品数据，也不可能靠拍脑袋来进行预测，所以一方面结合智能分析与预测系统，另一方面也要进行人工干预，以确定push—pull的临界区域，相信在不断的分析、运作、调整、优化之后，企业的发展应该能够大大的提高！

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