内部物流与虚拟仓库

发布时间:2004-4-29 0:00:00
 
几年前，一位朋友去一个公司打听他需要的一种产品。接待他的小伙子将他的要求一一输入电脑，过一会儿告诉他：“两个星期以后可以提货，如果这个星期提货，则需要加５％的加急费。”他问小伙子，“你怎么这么肯定？”小伙子说，“公司里每个零件，每个产品，每个制品在哪里我都知道。最近一两周内的每一天，供应商要送什么我也知道。这个产品本来可以这周给你，但你要的产品的几种零件需要委外处理。当然，下周就不存在这个问题啦……”
朋友当时很惊奇，因为他的企业对内部的物流还无法把握得如此准确。
当许多企业开始关注分销、外部物流的时候，却有相当一部分企业在内部物流管理上日趋紧张。尤其是那些以装配为主要作业特色的机械制造、电子仪表等行业的企业，这些企业一般不怎么为社会和软件商们普遍关注。我所在的企业就是如此：当客户有需求的时候，我们经常不能在第一时间报出合理的价格，因为数据的处理需要耗费很多时间。当组织生产的时候，宝贵的交货期经常受到停工待料等情况的钳制。
１９８０年代以来的外资、合资企业带来了很多新鲜事物，中国企业内部管理水平有所提升。但从广大中小企业的角度来看，更多的局限来自供应商和合作伙伴。这些局限被不断放大，便成为企业成长过程中挥之不去的烦恼。在这样一个两头挤压的过程中，内部计划的执行率水平成为衡量产出能力的重要指标，生产部门也成为一切矛盾的载体和化解的领地。
这里所说的内部物流局限于企业生产领域的原辅材料在制品、半成品、成品的流动，它们与供应商、销售商高度相关，但又互相区隔。这个“内部物流”有别于正统物流概念中定义的那种企业不依托第三方或第四方而展开的自己操作的物流行为。
在一个急剧变化的时代，几乎每个企业都在强调自己的特殊性，以使其内部物流管理的困窘显得理所当然，尤其在那些真正的成长型企业！许多高速成长的企业由于多种原因，突然急转而下，人们大多批评它的营销策略、公关水平、研发能力，却很少从“制造”的角度去探究。前面的原因固然重要，但最重要的原因在于动摇了其生存的实业基础――制造能力捉襟见肘，无法向顾客提供符合承诺的商品，继而外部的被动引发了内部更大的混乱。所有一切，都是从内部物流是否可控，是否稳健开始的。
为了充分控制物流，我们建造了一个又一个仓库，以调节和掩饰生产的节奏，事实上却放大了“生产噪声”。因而有人说“仓库是万恶之源”，因而企业对“零库存”情有独钟，因而产生了精益制造、ＪＩＴ，等等。然而广大中小企业还没有资格或条件去实现这些。不过，许多企业的探索表明，简便方法还是有的，不过我们一直在忽略。
企业生产的主作业计划（一般体现为月度）很容易制定，但在每个工作周、工作日，甚至更小的作业时间里，通过临时的安排和调节，消除来自人员、材料、装备等计划外的影响，保证整个计划的推进，也是非常必要的。调度工作有一定的范式可循，但更多的是通过经验方式来指导。这种情形比较普遍。调度人员在多种信息的交汇中，做出许多不可逆转的判断，或者不断用新的调度来纠正错误。为获得充分的信息，还经常通过会议来反映和讨论问题，结果却成了协调矛盾的现场会，计划在妥协中艰难行进。所有这一切都是由于内部物流信息的不充分共享造成的。
为了信息共享，我所在的企业做了很细致的报表和台帐制度，设置了原辅材料库、中间周转库，以期通过这些标志来获取更多的信息，以辅助决策。但在实际工作中，我发现这样做还远远不够，这些控制点大部分是因为作业单元的自然分布而设立的，并没有完全考虑到制造过程的一般规律与规则。有时候，某个工段的某个工序的控制意义，比某个规模很大的车间的控制意义要大得多。透过生产过程的控制和实践，我觉得如果能“制造”几个瓶颈可能更好。这与以色列物理学家、管理专家高德拉特在《目标》一书中的论述有异曲同工之妙，也是设立“虚拟仓库”的原因。
所谓“虚拟仓库”，其与实体仓库的区别在于不需要专门的存储地、管理人员、进出手续，而其与实体仓库相同的地方则是在单位时间内（经常是一个生产节拍）必须交待几个清晰的数字――流入了什么？关注点是什么（规格、型号、加工状态等）？流出了什么？将现场细致地区分到一个最细微的、最受控的单元，通过数据控制，不断锁定和缩小影响波动的范围。这种控制将产生大量数据，但现在有了信息化手段，很容易实现。把影响主作业计划的各种要素通过这些“点”迅速呈现出来，我们及时纠正了许多不规范的地方，甚至预见了某些问题，从而使整个公司的产能得到了迅速提升。
虚拟仓库的主要作用就是“区隔”――让计划和调度人员在头脑中将若干个现场分成若干个层次，最终目的是让虚拟仓库通过虚拟装配体现价值，直到让实体仓库中的物料数量变成越来越有限的数字，实现“货畅其流”。
要保证内部物流的通畅，当然还有许多工作要做。“虚拟仓库”在区隔生产关键点的同时，也区隔了责任，通过更有效的信息共享手段，实现对调度所涉要素的有效甄别，将计划所受影响程度尽可能降到最低。