前置时间(Lead time)也叫做提前期,指的是从确认订单需求,到收到货物之间的时间,包括订单准备时间,排队等候时间,订单处理时间,货物移动或运输时间,以及接收和检查时间。
无论是在公司之间的B2B业务,还是在公司与消费者之间的B2C场景,从供应商开采原材料,到交付给最终客户的所有供应链的阶段都有前置时间。
如上图所示,前置时间至少包括了这些阶段:
1)供应商订单评估、确认
在收到客户订单后,供应商需要评估交货期,然后给客户确认。如果交货期是稳定的,评估可以在1天内完成。在接到加急订单时,工厂需要重新分配产能,评估时间会有所延长。
2)生产制造
无论是自制或是外包的产品都有生产时间,主要有3种类型的生产模式
按库存生产(Make to Stock,缩写MTS):成品在仓库里,随时可以交付,例如家电和快速消费品。由于有库存,MTS的交货前置时间最短。
按订单生产(Make to Order,缩写MTO):产品是按订单生产的,生产时间根据加工过程而定,在各个工序之间有等待时间。
按设计生产(Engineer To Order):产品是根据订单从头开始设计、制造的。房屋装修是个很好的例子,定制化程度越高,装修时间就越长,工期和预算都会超。
3)运输
运输是前置时间中最明显的部分。商品从哪里运过来?是用卡车还是用飞机运输?我们还要关心运输途中的其他环节,例如进出口检验和报关清关等等。
4)仓库收货、入库
仓库操作容易被忽视,但许多的等待发生在仓库作业活动中,包括卸货、清点、入库、拣货、包装、装货等。
总的交货时间是由上述所有步骤组成的,如果想准确地衡量和改进前置时间,就必须考虑到每一个步骤。
首先,前置时间决定了我们持有的库存水平,根据最大库存量的计算公式:
最大的库存量 = (二次订货间隔天数+ 前置时间) × 平均每天的需求用量 + 安全库存
根据公式可知,如果前置时间设定超过了实际情况,就会出现过量库存,反之,则会缺货,并造成额外的运输费用。在分析库存有效率时,我们也是用同样的逻辑来判断,公式如下:
库存有效率 = 库存天数÷(二次订货间隔时间 + 前置时间)×100%
撇开前置时间谈库存就是耍流氓。
其次,在国际物流市场波动的时期,衡量运输前置时间有助于交付管理。在疫情流行期间,集装箱船期延误、舱位供不应求,运输时间被延长。
如果我们没有更新前置时间,必然面临缺货。时刻衡量、定期调整前置时间,可以提高交付水平。
1)疏于管理
许多公司忽视了对前置时间的管理,从来没有核对、更新过系统中设定的参数。信息的使用者是计划,他们需要向生产、供应商和第三方物流询问相关的数据。
不同的生产模式、运输路径都有各自的提前期,淡季旺季的情况也不相同。频繁地收集、更新数据有一定的工作量,如果手头事情比较多,计划员就顾不上这块。还有些人比较懒散,对于维护数据的工作更不放在心上。
2)盲目相信合同中承诺的前置时间
原材料供应商在签订合同时承诺了订单交付的前置时间,在实际生产过程中,可能会发生超出承诺的时间的情况,例如承诺30天交付,但实际上要45天,超出了15天。
类似情况也发生在运输环节,一些货运代理安排的船运超过了合同中承诺的时间,并且没有主动通知客户,给后者的生产和销售带来了负面的影响。因此,我们要定期检查承诺和实际发生的前置时间。
3)只用简单平均统计前置时间
当我们收集到了前置时间的数据后,应该如何使用它们?数据只有在提炼后才能成为信息,提供洞察,如何统计是其中的关键。
以海上运输时间为例,假设我们有一组数据,统计了从2020年11月至2021年10月的实际运输时间,如下图:
经过统计后,我们可以得到这些信息,具体的计算方法可以参考这篇文章《案例| 国际海运时间分析,如何使用数据为供应链提供洞察?》
最小值
|
21
|
众数
|
47和67
|
平均值
|
51
|
25百分位数
|
39
|
50百分位数
|
50
|
75百分位数
|
60
|
最大值
|
106
|
最大值与最小值的差
|
85
|
75与25百分位的差
|
21
|
方差
|
223.54
|
标准差
|
14.95
|
变异系数
|
0.29
|
如果只使用平均数51天是否可行?如果不需要进行深度的分析,只想要快速地拿到一个粗略的数字,可以使用简单平均的结果。
但是,当我们要把前置时间用在优化库存和交付的项目中,就要把工作做得更加精细一些。
虽然变异系数0.29看上去是比较稳定的,但是我们也发现了最大值和最小值的差高达85。
为了更加直观地感受到离群值(Outliers),可以使用直方图或是散点图。我们先来看一下直方图,很明显在67天之后有条长长的尾巴,它甚至是平均数51天的2倍多。在统计的时候我们感觉不到什么,但是用直方图就一下子看出了问题。
从下方的散点图上也可以看出,在80天以上的几个点游离于大部队之外,显得有些刺眼。
这2张图告诉我们,不要忽视异常值。假设有一票货物的运输问题导致了超长的交货时间,在计算中包含这个数据会增加平均运输时间。
一个极端值会扭曲平均结果,导致结果偏离了实际,所以我们要手动清理离群值避免这种情况。我们不仅要关注平均数,也要考虑数据的异常,以便进行有效的提前期管理。
1)定期更新ERP系统中的前置时间
前置时间主要是由生产制造和运输两个部分组成,在有些系统里它们是分开的,而还有些系统则把所有时间合并在一起,这是在做分析之前要搞清楚的。
生产时间多久需要更新一次?考虑到不同的行业、季节因素,一般每个季度或是半年检查一次即可。生产时间是由机器工艺、生产能力和人员配置等因素决定的,通常在短期内不会发生明显变化,所以不用频繁地核对。
运输时间由市场供需关系、运输路径、启运地和目的地港口等综合情况决定的。我们可以统计门到门或是港口到港口的时间。
如果在运输市场稳定的阶段,不用经常更新前置时间。相反地,在市场出现了重大问题时,例如遇到苏伊士运河堵塞、港口大罢工等事件,就需要立即评估新的前置时间。
2)检查数据,识别并消除极端数值
在衡量前置时间时,我们不能忽视了离群值,对数据要进行清洗,把异常极端的情况剔除掉,特别是运输环节多、时间长的国际海运模式。
如果集装箱船在海上发生火灾,整条船的货物都会受到影响,船舶要进入“共同海损流程(General Average process)”,这个过程可以长达数个月。在统计数据的时候,此类特殊情况不能计算在内。
3)让供应商参与优化前置时间
首先,原材料供应商可以帮助我们优化生产制造的时间。具体的方法有很多,通过改进生产工艺、实行供应商VMI、把生产线仓库搬到客户工厂旁边、增加送货频次等等。
这些都是常用的方法,受限于篇幅,我就不在本文中逐一展开介绍了。
其次,运输供应商可以帮助货主规划时间更短的路线,使用多式联运,例如海运+铁路,海运+卡车等多种方案,在运费和时效中找到更好的平衡点。
前置时间是交付和库存管理工作中重要的一环,我们要用战略上的勤奋来解决供应链的根本问题,积极地衡量、维护和优化提前期。
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