1 引言 21世纪的竞争,不再是企业与企业之间的竞争,而是在企业与其合作伙伴所组成的供应链与其竞争对手之间展开的[1]。在供应链与供应链的竞争中,对市场需求变化的快速响应能力是供应链获得竞争优势的主要来源之一。这时,供应链响应时间就成为供应链最核心和第一位的竞争要素了。因此,人们开始注意到从整个供应链的角度研究缩短供应链响应时间的问题。电子商务和供应链管理在理论上和技术基础上都具备了从整体上降低全过程响应时间的条件,但是到目前为止还没有一套能将供应链管理、电子商务和缩短供应链响应时间联系起来的管理模式及信息系统,没有把供应链管理和电子商务的优势发挥出来,供应链整体响应时间过长、成本过高仍然是困扰管理人员的主要问题之一。相对而言,单纯的制造企业管理软件和物流企业管理软件相对较为成熟,但是,以缩短供应链响应时间、提高供应链敏捷性为管理目标的软件则要相差很多[2]。 本文在对基于供应链的缩短响应时间的管理模式研究基础上,系统地研究了基于Web的供应链响应时间管理的软件系统。该软件系统是一个基于Microsoft Visual Studio.NET(缩写VS.NET)开发的系统,它以因特网为信息基础平台,将厂内物流信息、厂际物流信息及电子竞拍和订货系统、电子采购、电子合同、电子实现、POS等集成起来,以及将电子商务、智能决策支持以及供应链执行过程中的信息管理集成起来,从而使得管理人员能够对供应链各阶响应周期的状况进行实时跟踪与反馈,提高管理人员供应链决策的智能化水平[2]。 2 供应链管理系统的设计原理 该系统的设计采用订单流驱动、缩短供应链中各阶响应周期的思想,辅之以相应的组织结构支持,融合多项功能特色,与传统的管理信息系统和物流管理系统相比,在缩短供应链响应时间上具有明显的特色和实践应用推广价值。 为了消除供应链中的信息放大效应,缩短供应链响应时间,有效的信息管理和控制是必要的。传统的企业主要依靠计划来控制整个企业的运作过程,但是在不确定性日益增加的现在,顾客的需求随时在变化,供应、生产、销售都存在很多的不确定性,按月甚至按周制定的计划都不能很好地满足运作管理的要求,而且在供应链管理环境下,需要随时了解动态信息,对物流进行有效跟踪和控制,仅仅依靠计划是不够的[3]。 因此,该系统提出了采用“四个订单流驱动”控制的思想来设计供应链管理系统,以订单的形式取代传统的计划信息,如图l所示。四个订单流驱动了整个供应链的运作,以订单的流动为主线,实时了解订单的完成、运作情况,及时发现问题,及时处理或采取响应的调整措施,减少了供应链中断的危险,保证了整个系统的顺畅,从而保证了系统的快速响应。四个订单流驱动的实施,可以更好地实现信息的动态跟踪和控制,极大地实现信息共享,尽量降低信息放大效应的影响,这也同样可以提高供应链运作的效率,从而缩短供应链的响应时间,如图2所示。
图1 订单流驱动思想
图2 订单流循环 2.1 订货订单 顾客通过电子采购模块下订单,订单转换成为合同以后,可以直接转化为订货订单,而不是像MRP(Material Requirement Plan)一样转化为MPS(Master Production Schedule),订货订单直接下达到生产部门进行生产订单的生成处理,这就提高了合同处理的速度,缩短了对顾客需求的响应周期。从订货订单的生成开始,系统就进入一个完全由订单驱动的供应链系统,而不是传统企业的计划驱动,以便更好地适应不确定性增加的供应链竞争环境。 与订货订单对应的是顾客编号等信息,顾客通过顾客编号等信息就可以通过网页的形式直接查询到订货订单信息,顺着订货订单就可以通过系统直接查询到生产订单、采购订单、交付订单信息,随时了解自己的订单在供应链中的状态。 2.2 生产订单 制造商生产部门可以直接根据订货订单和产品结构信息生成有关的物料需求信息(数量和时间),也就是生产订单。生产订单作为一个订单传递给配送中心,配送中心按照生产订单上的时间、数量需求进行配货,准时将有关物料直接配送到生产线,也就是我们所说的内向物流。从而使得制造商不用过多地考虑供应的问题,通过供应物流流程的优化就提高了供应效率,尤其是准时性和高质量。 这里强调的就是制造商的供应业务外包给配送中心完成,配送中心可以是企业自建的,也可以是第三方提供的,这是设计的信息系统运行的一个组织基础。而且根据我们的调研分析,供应业务流程上的优化可以很好地起到缩短供应提前期的作用,从而从整体上达到缩短供应链响应时间的目的。 2.3 采购订单 配送中心根据生产订单进行配货的时候,通过仓储管理子系统可以动态查询到库存状态信息,根据库存状态信息,系统就可以自动生成相应缺货物料的采购订单,并通过电子采购模块将有关的采购信息发布到网络上,通过招投标的形式在网络上找到供应商(或在已有的供应商网络中选择一个合适的供应商进行供货),减少传统的采购工作的纸面作业和一些暗箱操作,系统也可以实现采购批量的自动合并,通过数量模型的优化实现最优采购批量。