数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应用

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摘 要:对企业大量的历史数据,采用SQL Serve的OLAP技术,建立了供应链数据的挖掘模型,对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析,找出了存在问题,提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。

数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应用

关键词:数据挖掘 精细化 大物流 供应链

一、前言

生产管理信息系统运行5年来,形成了了大量的历史数据,如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台,丰富的历史数据只是偶尔备查,没有把已有庞大的数据转化为知识,从全局上辅助企业决策,使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资,只在局部管理上取得了改进,总体成效并不显著。

本文以半成品库供应链为主体,从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系,以减少冗余环节,降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。

二、库存结构和供应链分析

我集团的'半成品采购,采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略,由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产,需要开模或使用专业机具加工,更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取,对保质按时完成生产,就显得尤为关键。我用半成品的相关历史数据,按照关系型数据库第三范式,建立雪花形数据仓库,在其逻辑结构中,将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表,如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。

2.1 数据准备

以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下:获取和供应链相关的完整历史数据,从2013年2月到2015年3月的基本信息:批量、计划数、厂家,下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量,点收入库数量和日期,以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库,转换所有的日期为考核的维度,以精确分析供应链周期。

2.2 数据挖掘结果和分析

库存分析:平均月入库为1373万,出库为1399万,库存金额平均为802万,比原库存下降400万以上,比例为34%,逐步消化了存货,有效地降低了半成品库存。

呆废账分析:我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析,其产生的原因如下:

(1)BOM表中已经不存在此类备件。

(2)产品设计发生了变更。

(3)对应的产品已经淘汰停产。

(4)配套的产品仅在部分支线上使用,存量过多、过久。

(5)订单变更、采购的半成品不配套,部分出现冗余。针对以上原因,我们提出如下解决方法:

(1)全面清理此类半成品,做好外观和质量检测,不符合要求的申请报废。

(2)尽可能替换使用、降级使用。

(3)按材质、规格制定改制表,按需对半成品改制,减少呆废料。

(4)除少量必须备件外,多余部分调拨给可能生产此类产品的子分公司待用。

供货期分析:期间平均供货总周期为19.55天;其中外协厂家生产期14.13天,到公司后质检期3.27天,入库2.15天,供货后到发票开具23.73天。在提前期为半个月的采购模式下,数据表明大部分半成品在每月初就基本入库,占用了大量库房,并在当月末转化为财务付款压力。

针对外协厂家大多位于省外,重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系,对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下:

(1)为减轻库房压力,本省市的外协厂家按需分批次组织运送,期供货周期和质检周期存在人为失真。

(2)外省市供货周期和区域距离成正比。

(3)供货周期与采购的数量和重量无关,表明生产能力和运力现阶段充沛。

(4)质检周期短的供货商,其一次到货率和合格率较高。

三、供应链管理新模式

基于供应周期分析结论1,我们可以把所有的外协厂商作为外围库房,按大数据模式下的机器学习法,自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期,借助第三方物流,由生产流水线上主导产品的需求,决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家,第三方质检合格后,直接发到施工现场。为实现此设想,信息系统必须互联互通、信息共享,实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况,建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进:

(1)对供应商做出科学考核评价:资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率,降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰,在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。

(2)拉伸供应链,把各生产部门、库房、供应商作为一个整体,对内实现数据的全透明,共享主计划、车间旬计划、采购计划,做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集,使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据,实时监控所需半成品,及时协调相关生产;在任务繁重时,对外适度开放采购信息,有利于外协厂家安排生产。

(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量,包装用备件可由外协厂商直发施工现场。

(4)多粒度获取半成品需求,多层次规划生产。在销售部门取得合同后,按照交货期汇总其总量,和外协单位的产能对比,做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求,精准组织半成品的到货时间。

四、结论

建立数据透明的信息系统,充分利用挖掘数据技术,动态获取需求和产能,借助第三方物流,可以精准地满足生产和施工需求,同时优化控制库存结构,可以减少库存量,降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中,还需要发挥人的主观能动性,按实际情况调整采集信息量和透明度,提升供应链管理水平。

参考文献:

[1]王桂从,姜兆亮,李兆前.协同供应下的库存控制及供应商选择[J].现代制造工程,2007(11).

[2]王晶,唐玲,张在晓.供应商共享POS信息时的信息挖掘策略与方法[J].工业工程,2008(07).