安踏体育用品雨花仓库存管理研究物流管理专业Word文档格式.docx
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(二)国内外研究综述
1.国外研究现状
国外的库存管理研究时间较中国要早,理论成果也较成熟,研究角度也相对广泛。
针对库存分类这一方向,管理学家戴克将ABC分类法广泛运用于各个企业的库存管理中。
Allen和Desop[1]提出了必须对配件进行合理分类,分为重要的和不重要的,才能有效的管理库存。
针对需求预测这一方向,英国学者沃尔斯特在《库存控制与管理》一书中对库存管理进行了系统的介绍,包括库存信息系统,需求预测等。
Chor[2]等学者通过对时尚产品的颜色趋势的研究,改进了灰色预测模型,建立了GM-ANN预测模型,即先用GM模型进行预测,再利用残差值进行修正,提高了预测精确度。
Xia[3]学者把季节因子引入离散型灰色预测模型,成功的解决了数据少且带有季节性的产品预测,减少季节性产品的库存风险。
2.国内研究现状
国内库存管理研究起步较晚。
我国的学者正在不断摸索研究适合我国企业生存与发展的库存管理方法。
张莉[4]使用ABC分类法,按照服装商品的实际金额将商品分为三个等级,进行有效的分类管理;
在此基础上根据顾客的购买数量对顾客进行分类管理,制定差异化的服务方式,提高满意度。
黄晓静[5]将ABC分类法运用于高校仪器设备领域,不仅降低了工作量还提高了工作效率。
张英[6]则将ABC分类法运用于服装领域,以李宁为实例,对存货进行研究,帮助李宁走出库存困境。
吴志明[7]等人利用颜色科学理论,借助灰色预测模型,对未来颜色趋势进行预测,并以春夏蓝色流行度为例预测颜色流行程度。
孙利辉[8]基于改进型的灰色预测模型对服装销售的情况进行预测,结合销售预测的结果和库存情况,建立服装调补货模型,帮助企业达到库存最优化的目标。
3.国内外研究综述
通过对国内外库存管理研究成果的分析,不难发现,针对企业库存管理,运用ABC分类法进行研究已经很成熟,理论水平高,研究的内容也是涵盖各个领域,对企业的库存优化效果明显。
针对企业的需求预测,借助灰色预测法及其模型的研究也越来越完善,国内外研究内容也呈现出专业化。
不局限于理论的层面,出现大量针对具体企业的研究。
但其研究并未形成相应的体系,还需国内外学者进行更加深度的研究。
(三)研究主要内容及创新点
1.研究的主要内容
分析了安踏体育用品公司雨花仓的库存现状,得出了雨花仓库存管理的主要问题是:
需求预测不准确,货物积压严重和货物摆放杂乱,管理效率低下。
针对需求预测不准确的问题,利用灰色预测法提高雨花仓预测准确率;
利用ABC分类法解决雨花仓管理效率低下的问题,帮助雨花仓走出库存困境。
2.创新点
本文以安踏体育用品的具体仓库—雨花仓为例,具有较强的针对性,普及面广,创造性使用灰色预测法及ABC分类法对某一具体仓库库存实施有效管理,对与安踏相似的服装行业提高库存管理效率,减少库存成本具有借鉴作用。
二、安踏体育用品公司背景及雨花仓库存管理现状
(一)安踏体育用品公司背景介绍
安踏体育用品有限公司是由丁世忠及其父兄于1991年在福建晋江所创立。
1994年,20岁的丁世忠带着在北京做3年鞋类推销所赚到的20万元回到晋江,加入岳父的安踏公司。
不久后,其家族控股的晋江世发通过投资成为安踏福建的最大股东,随后岳父丁思忍将安踏中国与安踏福建两家公司的所有股份都无偿送给了丁世忠,世发集团也在此时宣布将股份转让给丁世忠,那么丁世忠就正式成为了安踏公司的唯一掌权人。
经过二十多年的发展,安踏体育从一个制鞋坊变成中国内地最大的综合体育用品有限公司。
1999年,安踏体育签约乒乓球名将孔令辉为其代言人来提高品牌影响度,并率先运用“央视+体育明星”的营销模式,营业额飞速增长。
2004年—2012赞助CBA,成为其赞助商之一。
2007年,安踏体育在香港联交所正式上市。
2009年更是签约中国奥委会,为中国奥运健儿打造运动装备。
2014年,与NBA建立合作关系,进一步扩展其国际影响力。
安踏公司采取多品牌发展模式,旗下除了拥有核心品牌安踏以外,还拥有ANTAKIDS,并于2009年收购意大利时尚运动品牌FILA,成为其新的增长点。
此外还与NBA球星克莱汤普森等合作推出多款技术性球星战靴。
安踏一直致力于体育事业,为中国体育的发展作出了卓越贡献。
(二)雨花仓现状分析
雨花仓是安踏体育用品公司的一个三级配送中心,位于雨花台区龙藏大道9号,职责是向生产商采购服装货物,以及南京地区的货物配送。
雨花仓货物数量多,种类齐全,可以很好的满足不同门店的多样需求。
通过对雨花仓的调查,发现雨花仓的现状如下:
1.雨花仓的需求现状
雨花仓需求量大,仅仅是运动鞋这一类产品的月需求量就能达到20000双以上,而短袖在夏季的需求量则会突破22000件,下面将列举雨花仓2016年6月7类产品的需求量。
图12016年6月7类产品需求量表
资料来源:
由安踏官网
正因为雨花仓的需求量大,在调查研究中发现仓库管理人员经常根据个人经验及往年的销售情况采取估量的方法来减少工作量,这很容易导致需求预测的不准确,存货的大量积压,据统计,雨花仓每年约有12%的货物积压卖不出去,这对于季节性消费品来说是致命的,不仅减少了企业的利润,也增加了企业在库存方面的成本,不利于企业的长远发展。
2.雨花仓的仓储管理现状
雨花仓货物种类多,存货量大。
2016年库存总量大约为85700件,其中45%为鞋类产品,较2015年的76900件上涨了11.44%。
下面将列举2016年雨花仓运动服饰及其配件的种类数以供参考。
表1运动服饰及运动配件种类数
名称
种类
篮球鞋
27
运动鞋(包含跑步鞋)
23
综合训练鞋
15
板鞋
26
运动T恤
运动长裤
17
运动外套
19
双肩包
13
运动袜
10
篮球
7
资料来源:
安踏官网
在对雨花仓的调查中发现,雨花仓货物摆放杂乱,鞋类货物与服装货物混在一起,仓库管理人员在进行盘点管理时经常要在一堆货物中进行挑选清查,一堆货物往往要翻查三四遍,工作量大,盘点所需时间长,效率十分低下。
针对这一现状,雨花仓试过加派仓库工作人员进行货物盘查清点,但效果并不理想,工作效率依旧十分低下。
(三)雨花仓库存管理存在的问题
安踏采取的供应链模式是:
配送中心通过向服装生产商发出订单,服装生厂商则根据订单提供货物,服装生产商提供货物的多与少完全由配送中心来决定,一旦配送中心的预测出现了错误就很容易导致库存的积压。
通过对雨花仓的调查研究发现主要存在下列两个问题。
1.需求预测不准确,库存积压严重
由于货物的多少是由仓库控制的,再加上仓库管理人员对于预测缺乏正确的认识,只是根据各个专卖店先前的销量或者个人的经验加上仓库的库存进行预估,便极易造成需求的放大,导致库存的积压或者缺货的现象出现,公司利润的流失,成本的大量增加。
下面列出了2016年仓库7月7类产品的品种及其实际需求量与订货量的比较。
图2雨花仓7月7类产品实际需求量与订货量比较表
从图中不难看出仓库的订货量与需求量存在着较大的误差,一个月的库存积压已经很多,仓库商品众多,一年的库存误差可想而知,这说明了管理者对需求预测存在巨大的问题,这也是导致仓库库存积压现象严重,成为库存成本增加的重要原因。
企业拥有一定得库存可以很好的应对紧急情况下对存货的需求,缓解供需带来的矛盾,但大量的库存占有率会占用企业大量资金,使企业资金流动受限,影响企业的周转,减少企业的利润,带来一系列问题。
雨花仓想要解决库存积压的问题,必须要先处理预测这一难题。
2.存货摆放杂乱,仓储管理效率低下
雨花仓仓库大,种类较多,库存管理也比一般的仓库要难,如果管理者不分重点,货物胡乱摆放,那必然会使管理工作难上加难,管理效率低下。
通过对雨花仓的调查,发现仓库货物摆放随意,不同货物之间存在一定的混杂现象,仓库并未完全制定严格的区分方式,摆放不分主次,一把抓式管理现象严重。
这对盘点清查工作是一个巨大的挑战。
如果对于并不重要,价格相对低廉的运动配饰的盘查出现误差可能还不会有巨大的影响,但如果对价格相对昂贵的运动鞋的盘查不准确的话,则可能造成库存积压的现象,一旦这些货物出现积压,对仓库乃至企业的损失是巨大的。
这就要求雨花仓依据货物的重要程度进行分类管理,重要的,价值高的货物要定期进行库存盘点,精确计算其需求量。
价格相对较低的则可以隔一段时间进行盘点。
这样可以很好的提高仓储管理的效率,减少库存的积压的难题。
三、雨花仓库存管理优化策略
雨花仓库存管理问题总结起来就是需求预测不准确,库存管理效率低下。
下文针对雨花仓需求预测不准确的问题,提出利用灰色预测的方法,借助灰色预测模型,对雨花仓的需求进行科学预测,将预测出的数据与实际销售量数据进行对比,查看预测的误差大小,检验灰色预测法对提高仓库的预测准确率是否具有可行性。
针对雨花仓库存管理效率低下,货物摆放杂乱的问题,采用ABC分类法,将仓库的货物进行区分化的管理,来提高管理人员的盘点清查效率和准确度,减少库存积压的可能性。
(一)利用灰色预测法提高产品预测准确率
产品需求预测是否准确直接影响到库存多少,当产品需求预测存在较大误差时,就会出现库存积压或者产品短缺等问题,对于体育用品公司来说,库存的积压就意味着产品过时,过时的产品就需要低价处理,企业的利润也会减少。
而当预测准确时,则会提高客户满意度,减少企业对安全库存的要求,极大程度的减少企业的成本。
由此不难看出,产品需求预测是非常重要的,找到提高需求预测准确率的方法是减少雨花仓库存的关键一环。
1.灰色预测法的介绍及其检验方式
(1)灰色预测法的介绍
灰色预测法是一种在含有不完全的信息,和不确定因素的背景下,利用一定的数学模型进行预测的方法。
所谓的灰色预测是介于白色预测与黑色预测之间的,既含有白色预测—信息完全已知的特点,又含有黑色预测—信息完全未知的特点。
是由我国著名的学者邓聚龙教授于80年代所创立。
现已广泛应用于预测,决策等各个方面。
(2)灰色预测模型—GM(1,1)模型(一阶,一个变量的微分方程模型)
灰色预测不是直接使用原始数据,而是在原始数据的基础上通过累加或累减生成一个新的数列,然后对新生成的数列建立微分方程。
其公式通过归纳总结为:
此式为原始数据的一次累加生成,显然X
(1)
(1)=X(0)
(1)一直存在。
设X
(1)满足一阶常微分方程其中的a称为发展灰数,而u为内生控制灰数。
设a为待估参数向量,其中,利用最小二乘法求解可得:
其中:
求解微分方程,得到预测模型:
(3)模型检验
.GM(1,1)模型一般检验步骤分为两步,首先是残差检验,然后是后验差检验。
.C与P求解出的值的大小直接影响着预测的准确性,具体的对照表如下表2所示。
表2预测精度对照表
预测精度
P
C
好
>0.90
<0.35
及格
>0.80
<0.45
勉强合格
>0.70
<0.50
不合格
≤0.70
≥0.65
(二)雨花仓的需求预测
在了解了灰色预测的检验方式及其检验标准后,以雨花仓中热卖产品型号为91625501的跑步鞋为例,借助其历史需求量,运用Matlab软件对其未来12个月的需求进行预测,具体数据如下表3:
表3型号为91725501的跑步鞋2016年需求量表单位(双)
月份
需求量
1
1690
2
1670
3
1660
4
1636
5
1610
6
1590
1620
8
1617
9
1601
1599
11
1597
12
1579
由安踏官网
由图可知原始数列X(0)={1690,1670,1660,1636,1610,1590,1620,1617,1601,1599,1597,1579}
将需求量数据带入Matlab软件进行求解,求解结果如下图3所示。
(具体求解过程见附录1)
图3Matlab求解雨花仓需求量代码图
由Matlab求解可知:
C=29.3095%,P=91.6667%,对比预测精确度表可知预测精度十分准确,预测可行。
预测公式可知为:
X(k+1)=-362751.0952exp(-0.0045685k)364441.0952
K=1,2…,11
预测值如表4所示:
表4型号为91725501的跑步鞋未来12个月需求量预测表单位(双)
预测需求量
1653
1646
1638
1631
1624
1616
1594
1587
1580
(三)需求预测结果分析
根据雨花仓工作人员的统计,雨花仓2017年1—3月该产品销售量及灰色预测预测量比较如下表5所示:
表51—3月型号91725501的跑步鞋实际销量与预测销量比较表单位(双)
实际需求量
1680
1639
1635
从表中可以看出,用灰色预测法预测的跑步鞋1-3月需求量与实际需求量误差较小,雨花仓可以运用此方法对重要的,价值高的产品进行需求预测,在预测的基础上,根据雨花仓的具体情况,制定合理的订货量,来达到减少库存量,节约库存成本的目的。
综上所述,灰色成本法在雨花仓的实际预测中是可行的,能够减少仓库的库存。
当然灰色预测法只是一种预测方法,雨花仓在订货时可以结合预测数据,根据体育用品行业的具体行情,本仓的仓储水平以及其他的影响因素,综合考虑订货量,只有这样才能最大程度减少库存风险。
(二)采用ABC分类法提高仓储管理效率
雨花仓库存从对上述问题分析中可以看出,店内存货摆放杂乱,库存管理效率低下。
运用ABC分类法,将存货按照价值划分重要性,进行区别管理。
ABC分类法,又称帕累托分析法,是由意大利经济学家帕累托于1906年最早使用。
由管理学家戴克命名。
ABC分类法有利于集中精力重点突破,且简单易行,被广泛使用。
ABC分类法是将企业内的存货按照价值为依据分成A,B,C三类。
A类数量约占总量的10%—20%,所占资金约为60%—80%;
B类数量约占总量的20%—30%,所占资金约为15%—25%;
C类数量约占总数的50%—70%,所占资金约为5%—15%。
随后按照分类结果对服装存货进行区分化管理。
具体分类方法如下表6所示:
表6ABC分类法分类示意表
数量占存货总量比重
金额占存货总量比重
管理方法
A类
10%—20%
60%—80%
分品种重点管理
B类
20%—30%
15%-25%
分类别一般控制
C类
50%—70%
5%—20%
按总额灵活掌控
1.对存货进行ABC分类
现在对雨花仓的存货采用ABC分析法进行管理.由于仓库产品种类众多,在此只选取仓库内热卖17种产品进行分析,探究ABC分析法在雨花仓的运用,并给出相应的管理建议供参考。
(1)收集数据
对于一定时期内这17种存货进出库的数据进行统计,记录下这17种存货的数量及单价,并计算出其金额,整理出17种存货的数量情况,如下表7所示:
表7雨花仓库存统计表
款号
类型
数量
单价
金额
11641101
180
498
89640
11711112
球星战靴
160
549
87840
91638801
休闲鞋
230
379
87170
11725588
跑步鞋
170
499
84830
92718001
250
259
64750
95717748
男士长裤
300
129
38700
95727301
男士短裤
450
79
35550
续表7
95717717
男装卫衣
210
159
33390
95717751
350
89
31150
95728148
男士短袖
23700
95727781
96727145
女士短袖
69
20700
99618160
150
109
16350
16725210
女运动衣套装
100
139
13900
19717301
男袜
700
13300
19627351
女袜
18
12600
19273011
运动背心
39
11700
根据
(2)处理数据
对收集来的数据资料进行整理,计算出品种与金额所占百分比。
第一步,将收集来的存货数据进行计算。
第二步,按照计算的总额由大到小排序并列成表格。
第三步,分别计算品种百分比,品种累计百分比;
金额百分比,金额累计百分比。
第四步,将服装存货分为A,B,C三类。
金额累计占比60%~80%之间,为需重点管理的A类;
金额累计占比70%—90%之间,为一般控制的B类;
金额累计占比80%~100%之间,为灵活掌控的C类。
计算汇总情况如下表8所示:
表8ABC分类汇总表
品种百分比
品种累计百分比
金
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