CPFR案例分析.ppt

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1、CPFR案例分析案例分析目录目录CPFR概念简介CPFR的应用案例CPFR概念简介CPFR（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）概念： 协同式供应链库存管理，也叫协同规划、预测与补货。是一种协同式的供应链库存管理技术，它在降低销售商的存货量的同时，也增加了供应商的销售额。发展由来： CPFR的形成始于沃尔玛所推动的CFAR，它是利用Internet通过零售企业与生产企业的合作，共同做出商品预测，并在此基础上实行连续补货的系统。后来，在沃尔玛的不断推动之下，基于信息共享的CFAR系统又正在向CPFR发展。该系统是在1995年，

2、由沃尔玛与其4家供应商联合成立了工作小组，进行CPFR的研究和探索，1998年美国召开零售系统大会时又加以倡导，目前实验的零售企业有沃尔玛、凯马特和威克曼斯，生产企业有P&G、金佰利、HP等7家企业，可以说，这是目前供应链管理在信息共享方面的最新发展。CPFR（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）特点： 协同：从CPFR的基本思想看，供应链上下游企业只有确立起共同的目标，才能使双方的绩效都得到提升，这种战略的实施必须建立在信任和承诺的基础上，这是买卖双方取得长远发展和良好绩效的唯一途径。 规划：VICS（美国产业共同商务标准

3、协会）定义项目公共标准时，认为需要在已有的结构上增加“P”，即合作规划（品类、品牌、分类、关键品种等）以及合作财务（销量、订单满足率、定价、库存、安全库存、毛利等）。此外，为了实现共同的目标，还需要双方协同制定促销计划、库存政策变化计划、产品导入和中止计划以及仓储分类计划；CPFR（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）特点：预测：CPFR强调买卖双方必须做出最终的协同预测，这样能大大减少整个价值链体系的低效率、死库存，促进更好的产品销售，节约使用整个供应链的资源。它不仅关注供应链双方共同做出最终预测，同时也强调双方都应参与预

4、测反馈信息的处理和预测模型的制定和修正，特别是如何处理预测数据的波动等问题；补货：销售预测必须利用时间序列预测和需求规划系统转化为订单预测，并且供应方约束条件，如订单处理周期、前置时间、订单最小量、商品单元以及零售方长期形成的购买习惯等都需要供应链双方加以协商解决，根据VICS的CPFR指导原则，协同运输计划被认为是补货的主要因素。CPFR（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）CPFR的价值： 收入机会：通过确实执行CPFR流程步骤，除非有重大的外界变化，可以预见销售点的缺货状况将减少，这意味着顾客更能顺利地购得产品，而提升

5、营业收入； 降低存货：在CPFR的“商务伙伴”关系架构下，通过销售与订单预测流程以及冻结阶段的配置作业，成员所需面临的状况变量因为严谨的程序与透明的信息而大幅减少，因此可以降低不必要的库存缓冲量，而释出现金流量； 增加存货周转率：存货周转加快，代表着营运效率的提升； 提高总资产的报酬率：提高总收入、降低库存量意味着以更小的资产投资而获取较高利润，总资产报酬率因而提高。CPFR（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）CPFR具有三条指导性的原则： 合作伙伴的框架结构和运营过程要以终端消费者为中心；合作伙伴共同研究开发单一的、共享

6、的消费者需求预测系统；合作伙伴均要承诺共享和预测信息并共同承担风险CPFR从功能角度分为三部分： 联合计划；联合预测；联合补货CPFR实施流程图2制订协同商务方案3生成销售预测1制订框架协议4销售预测异常识别异常是否在准许范围之内5协同解决6生成订单预测7订单预测异常识别异常是否在准许范围之内8协同解决9订单生成规划预测CPFR的应用案例1CPFR简介沃尔玛公司分析2CPFR案例分析沃尔玛与莎拉李合作计划CPFR简介沃尔玛公司分析 沃尔玛是采用协同计划、预测和补货（CPFR）的企业，通过全盘管理、网络化运营的方式来管理供应链中的贸易伙伴。CPFR帮助沃尔玛建立起一套针对每件商品的短期预测方法，

7、用来指导订货。这种由相互协商确立的短期预测成为改进需求管理的动力，实现了对供给和库存水平的更好控制。CPFR项目的实施帮助沃尔玛和供应商节约了大量的库存维护成本，并促使沃尔玛逐步成为一个准时制系统。 沃尔玛实施了一个数据仓库项目，在一台中央服务器上汇总历史数据并进行分析，从数据中更好地了解商业环境，并做出最好的决策。 最初系统只收集销售点和运输的数据，之后数据仓库包括了65周的库存数据、预测数据、人口统计数据、降价数量、退货和市场数据，这些数据按照每件商品、每个商店和每一天进行归类。数据仓库中除了沃尔玛的运营数据以外，还包括竞争对手的数据。这些数据向沃尔玛的买家、中间商、物流提供商和预测相关人

8、员以及3500家合作伙伴开放。 例如，当沃尔玛的竞争对手开设了一家杂货商店，沃尔玛会努力去分析其设立对自身销售的影响。预测过程从数据仓库开始。沃尔玛应用的数据挖掘软件是由NeoVista Software（被JA软件集团收购）开发的，用来分析一年来的销售点销售数据，并向美国的商店提示购进各种商品的贸易伙伴。其目标就是节约几百万的库存成本，更好地处理季节性和每周的销售变化，针对顾客需求和市场变化制定商业计划。 预测过程是这样运转的，沃尔玛的买家提交一份初步的预测，这个数据会显示在华纳-兰伯特（Warner-Lambert）实施CPFR的服务器上（华纳-兰伯特是一家世界一流的制药公司，在2000年

9、与辉瑞合并）。 华纳-兰伯特的计划人员将意见和建议分享给沃尔玛的计划制定者。最后经协调统一的每件产品的预测结果用于华纳-兰伯特的生产和沃尔玛的仓库管理。沃尔玛和它的供应商使用同样的系统。 数据挖掘软件发现一些有趣的事情。 例如，每家商店的购买模式都十分不同，以及全年都保持较高库存的护齿产品和宠物食品的销售模式也十分不同。这一发现应用于沃尔玛的自动订货和供给系统。沃尔玛将7亿种商品进行组合分析，实现了将正确的商品、在正确的时间、以合适的价格运送到正确的商店，卖给顾客。沃尔玛不断提高预测的准确性，取得了零售行业内无法比拟的竞争优势。CPFR案例分析 沃尔玛与莎拉李合作计划1.背景 沙拉李公司是纳桑

10、卡明斯创办的。1939年，纳桑卡明斯以520万美元买下了专门从事糖类、咖啡和茶叶批发业务的C.D. 肯尼迪公司。先后经过企业的兼并与重组，进入九十年代，重点转向国际市场，进入2000年后，公司缩小经营范围，将精力集中于食品、饮料、服装（Intimates 、Underwear）家用产品等，尤其是具有全球知名度的消费品。 沃尔玛它早在1995年就开始了对CPFR的尝试，并深信与供应商开展CPFR将会持续节省整个供应链的成本，增加整体的利润。另外对沃尔玛来说，经由预测、补货等信息与供应商协同的方式，能够实现将正确的产品品类，在正确的时间放置正确的地点，以此提升顾客的满意度。而莎拉李深信长期的企业合

11、作关系，是构建在客户满意的基础之上，对于CPFR项目的实施与应用，再次证明莎拉李在战略合作和改进供应链管理的决心和努力。CPFR案例分析 沃尔玛与莎拉李合作计划目前，沙拉李公司的产品主要分为三类：1）食品、饮料及杂货；2）个人消费品。主要是各种沙拉李牌产品，如沙拉李针织产品，包括内衣、袜子、运动服和休闲服。著名商标有Hanes、 Leggs、Donna Karan、 Dim、Just My Size等；3）家庭和个人护理用品。包括Kiwi牌鞋油、Rasox牌洗澡产品、Prodent和Zrndium牌牙膏等.2.项目目标 该CPFR项目的目标有两项：第一，验证VICS组织所提出的CPFR引导行业

12、运作模式的可行性，从而确认其业务流程与技术创新的正确性，并找出错误的步骤，作为后续修正的参考依据。第二，通过示范性项目的执行，确认执行阶段的实物性原则与流程的应用方式。3.项目范围 合作项目开始于1998年7月，初步进行24周，其具体实施范围是：建立销售预测，确认销售预测的例外情况，协同和解决销售预测的例外情况。4.参与人员 参与人员来自两家公司的信息、销售以及物流等多个部门，包括起始阶段来自信息系统项目（多个应用系统发展项目）、预测与补货、物流、营销、供应链和销售等部门的工作人员。5.执行方式 在执行方式上，项目首先依据VICS的CPFR指引，构建出导入的执行架构，由协同工作阶段开始，进行完

13、整的计划。然后，进行实务层面的分析与计划，清楚划分职责归属，在协议达成后，再改进双方的政策来执行，例如预测的方式与步骤。6.困难与挑战 在项目进行中发现，由于事前的协议阶段并非是正式性的，在初始阶段必须制定一系列的方针策略和处理例外的原则。另外，跨组织整合系统，在项目中对协同起到了关键性作用。如促销、补货、生产、产能、预测等信息，在真实实现共享时出现了一定的难度。因此，跨组织整合系统是一个关键，需要付出更多的努力。7.项目成果 就整体目标而言，项目成功达到了预期的目标，证明VICS所提出的业务架构与信息系统的可行性。在执行目标达成方面，经过24周，成功改进了各项指标。在伙伴关系方面，也获得了重大的改善和成果。由于CPFR项目的实施，伙伴间增加了沟通的频率，特别是在多个部门间构建了沟通的管道，开始分享策略上的创新。在内部跨部门协同上，因项目的开展也有了显著的改善。整体来说，所获得的成果是真实的价值，而且双方都承诺以双赢为目标去继续开展业务。谢谢！谢谢！