释放 POS 的力量
Posted: Sat Feb 08, 2025 8:56 am
编者注:每年,麻省理工学院运输与物流中心 (MIT CTL) 的供应链管理 (SCM) 硕士项目都会有 40 名左右的学生完成为期一年的论文研究项目。这些学生是来自多个国家的早期职业商业人士,拥有 2 至 10 年的行业经验。这些研究项目由跨国公司赞助并与其合作开展。公司人员、麻省理工学院 SCM 学生和麻省理工学院 CTL 教员组成的联合团队致力于解决赞助公司选择的实际问题。在这个月度系列中,我们总结了最新的 SCM 研究。下文所述项目的研究人员 Daniele Primavera 和 Hang Shi 为他们的麻省理工学院供应链管理项目硕士论文《利用零售商数据完善可视性》创建了模型。
零售供应链中的每个销售点 (POS) 都会产生大量需求数据。这些数据可用于推动上游决策,但所需的时间、精力和跨团队协作通常会阻碍此类应用。
麻省理工学院 CTL 的研究人员开发了模型来展示领先的 CPG 制造商如何使用大量 POS 数据来提高供应链绩效。
降低成本的潜力
论文赞助公司 General Mills, Inc (GMI) 是一家财富 500 强食品制造商。GMI 通常通过区域配 柬埔寨电邮清单 送中心将产品运送到大型零售商客户的仓库。特别令人感兴趣的是找出如何使用 POS 数据来调整生产计划,以降低生产和库存成本,同时保持高水平的服务。
POS 作为关系建立者
研究人员设计了一个多周期生产规划线性程序,以优化给定周的生产调度。该程序在产能和库存目标约束下最小化总相关成本。一个重要的假设是所有 SKU 都在同一家工厂生产。这使得线性规划能够将每个 SKU 的生产数量分配给每个星期的特定工厂位置。
零售供应链中的每个销售点 (POS) 都会产生大量需求数据。这些数据可用于推动上游决策,但所需的时间、精力和跨团队协作通常会阻碍此类应用。
麻省理工学院 CTL 的研究人员开发了模型来展示领先的 CPG 制造商如何使用大量 POS 数据来提高供应链绩效。
降低成本的潜力
论文赞助公司 General Mills, Inc (GMI) 是一家财富 500 强食品制造商。GMI 通常通过区域配 柬埔寨电邮清单 送中心将产品运送到大型零售商客户的仓库。特别令人感兴趣的是找出如何使用 POS 数据来调整生产计划,以降低生产和库存成本,同时保持高水平的服务。
POS 作为关系建立者
研究人员设计了一个多周期生产规划线性程序,以优化给定周的生产调度。该程序在产能和库存目标约束下最小化总相关成本。一个重要的假设是所有 SKU 都在同一家工厂生产。这使得线性规划能够将每个 SKU 的生产数量分配给每个星期的特定工厂位置。