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【供应链杰出案例】最强大脑 — 上海电力供应链大计划体系建设与实践

浏览量:463  发布时间:2020-12-16


上海电力


1项目背景

  
近年来,随着电网投资结构的变化,配网投资逐年增加。配网项目在管理上存在投资项目数量多、项目调整频繁、施工不确定性高等特点,因此,在物资采购上常采用年度框架协议招标的方式实现。

在年度招标采购阶段,从开始招标到协议生效往往长达4-6个月,且招标时往往项目计划未下达、可研未批复或初步设计未完善,因此物资需求具有很强的不确定性。以往需求预测在线下进行人工测算,花费时间很长,至少需要1周左右,而且容易产生人为失误,需求范围、数量难以把握,预测偏差很大。在物资供应阶段,经常发生供应商产能不足和供应商订单不确认、送货不及时问题,施工变更影响因素众多,导致物资供应计划很难与施工进度真正有效衔接,项目单位恐慌性订货现象频发,供应商库存积压和结算缓慢等问题长期无法从根本上解决。

综上,配网物资资源统筹一直是制约物资精细化管理水平提高的难题。上海电力意识到计划作为供应链的龙头的引领作用,理清供需匹配过程中存在的问题及痛点,搭建了“最强大脑—智慧供应链大计划系统”,有效整合供应链上下游资源,深化供应链生态系统各方协同合作 ,取得了显著的成效。


2智慧供应链大计划体系


智慧供应链大计划系统包含智能需求预测,智能计划执行、智能采购决策三大关键环节,涵盖智能预测、预分配、统筹提报、数据标签管理、策略选择应用、监控预警、异常分析、供应商管理、供需资源模拟、协同备货、物资目录管理、资源决策支持等12项模块,联合了需求方、采购方、供应商,实现了计划引领供应链的创新变革。

 

3智慧供应链大计划体系 — 智能需求预测


智慧供应链大计划系统首推需求预测的“最强大脑”,创立了自上而下-自下而上的双向预测体系,能够对历史数据进行清洗,对物资特性进行分析,智能匹配预测,从而实现需求计划的智能提报。

1)     自上而下预测

以年度投资计划为出发点,通过分析项目类型与主要设备材料使用的相关性,并综合考虑年度增长率、项目批复影响因素、政策安排等要素,通过分析物料的一系列特征,预测每类物资数量及金额

2)     自下而上预测

自下而上预测主要是以近三年物资历史出入库记录为基础,在物资需求特性分析的基础上构建预测模型,并且运用大数据运算进行模型参数的自动学习与更新,最终形成基于时间序列、季节性等多因素在内的组合预测模型,计算物资需求数量及金额

通过自上而下预测,确定了预测的基本方向,即未来一年主要的物资需求,而自下而上预测,实现月维度的细节调整,为集成大计划体系形成有效支撑和输入。

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4智慧供应链大计划体系 — 智能计划执行

 

高峰期产能不足或供应商不确定订单、不备货的根源在于供应商生产出的物资直送施工现场的比例很高,而需求提报的计划交货期与实际交货期偏差很大,造成供应商一边因为缺货而忙于备货,一边又造成库存大量积压。

现在搭建“预分配池”作为供需间的缓冲地带,系统能够动态调整校验交货期,框架协议物资按月度形成未来3个月的滚动需求计划,通过滚动需求计划与框架协议剩余份额、供应商产能信息比较分析,根据供应商对需求计划的承诺及反馈,进行供应商的能力检核,提早发现供应商产能及框架协议的瓶颈,经过和供应商产能协同,形成最终的预分配计划,有效保障了物资供应。


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智慧供应链大计划体系 — 智能采购决策


通过供需资源模拟,在未来存在多种不确定性的情况下,协助决策者完成最优的决策方案。因此,当供应资源发生不确定性变化时,如供应商产能不足时,用供需资源模拟工具对未来情况进行预测分析,评估供需资源变化后是否对整体运营有影响。
1)     短期平衡
未来三个月供应商产能不足  应用需求预测结果,匹配现有整体供应资源情况,计算现有库存可供天数,并与物资采购提前期对比,对于库存可供天数小于采购提前期的物资发出缺货预警,提示该供需调整方式存在风险,需进行供需平衡。
未来三个月供应商产能满足 如通过分析未来三个月供应商能力满足,利用预分配算法完成新的预分配计划。
2)     长期平衡
对比该物资未来总剩余需求预测与框架协议剩余份额(数量),根据需求数量曲线及资源消耗曲线走势,及时寻找新资源,及时启动招标,确保整体运营平稳。

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6项目成果


通过搭建智慧供应链的“最强大脑—上海电力供应链大计划体系”,建立与前端项目单位的互联融合机制和后端供应的协同管控机制,将需求预测运用于采购计划统筹提报、物资供应缺货预警,有效帮助供应商排产及备货,整合供应链上下游资源,快速响应前端需求,实现公司供应链管理服务能级持续提升,促进公司高质量发展。



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