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    TW北斗芯片公司需求預(yù)測(cè)與庫存控制研究

    2021-06-15 18:57:55吳樂凡徐嘉昕
    企業(yè)科技與發(fā)展 2021年3期
    關(guān)鍵詞:庫存控制需求預(yù)測(cè)

    吳樂凡 徐嘉昕

    【摘 要】在全球一體化,國產(chǎn)芯片全面崛起的時(shí)代背景下,半導(dǎo)體行業(yè)面臨著新挑戰(zhàn)。技術(shù)工藝復(fù)雜、生產(chǎn)周期長、資金投入大等特點(diǎn),與市場(chǎng)的不確定性、產(chǎn)品更新?lián)Q代快形成巨大的矛盾。企業(yè)要想在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭中脫穎而出,就需要根據(jù)自身的情況建立一套適合自己的運(yùn)營模式,并要在需求預(yù)測(cè)和庫存預(yù)測(cè)之間找到一個(gè)最佳平衡點(diǎn)。文章闡述TW公司的現(xiàn)狀和存在的問題,并結(jié)合企業(yè)實(shí)際的運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提出解決方案。首先,闡述在需求預(yù)測(cè)方面TW公司如何探索適合自己的預(yù)測(cè)模型,以及如何進(jìn)行優(yōu)化和改善。其次,對(duì)TW公司的現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié),對(duì)未來進(jìn)行展望。最后,強(qiáng)調(diào)企業(yè)要發(fā)展,必須不斷地探索具有自身特色且符合自身實(shí)際的需求預(yù)測(cè)和庫存控制模型。

    【關(guān)鍵詞】需求預(yù)測(cè);庫存控制;半導(dǎo)體行業(yè)

    【中圖分類號(hào)】F253.4 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688(2021)03-0189-04

    1 緒論

    1.1 選題背景

    隨著國產(chǎn)芯片的崛起和國家的大力扶持,北斗定位芯片在各行各業(yè)的應(yīng)用越來越廣泛。伴隨著科技的發(fā)展,市場(chǎng)需求變化多端,產(chǎn)品的更新?lián)Q代越來越快,企業(yè)間的競(jìng)爭愈加激烈。客戶對(duì)訂單交貨期的時(shí)間要求縮短,但是對(duì)訂單交貨的質(zhì)量要求卻不斷提高。能否快速滿足客戶的需求已經(jīng)成為一個(gè)企業(yè)是否具有競(jìng)爭力的顯著特征。

    然而,北斗定位芯片這類半導(dǎo)體產(chǎn)品的生產(chǎn)周期非常長,一般需要4~6個(gè)月。要快速響應(yīng)客戶的需求,就必須提前生產(chǎn),這勢(shì)必增加庫存,給企業(yè)造成巨大的資金壓力。但如果不快速響應(yīng)客戶的需求,企業(yè)將會(huì)失去競(jìng)爭力,可能會(huì)面臨被市場(chǎng)淘汰的命運(yùn)。因此,要保障在最小庫存量的情況下滿足客戶的需求,就需要企業(yè)對(duì)市場(chǎng)和客戶有精確的判斷并做出準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)[1]。

    在此景下,企業(yè)亟須采用一種有效的生產(chǎn)運(yùn)營模式快速滿足客戶需求和市場(chǎng)競(jìng)爭的要求。因此,企業(yè)只有建立一套科學(xué)合理的生產(chǎn)運(yùn)營模式,把握好需求預(yù)測(cè)和庫存控制兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),才能真正實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

    1.2 研究的意義

    通過對(duì)需求預(yù)測(cè)和庫存控制管理相關(guān)理論的研究,并對(duì)TW公司需求預(yù)測(cè)及庫存控制的實(shí)際實(shí)施效果進(jìn)行分析,找出在實(shí)踐過程中的不足,并提出需要改進(jìn)和完善的措施和方法,以期提高TW公司需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性及庫存控制的準(zhǔn)確率,從而降低產(chǎn)品原材料和半成品的庫存,提高庫存周轉(zhuǎn)率,減少呆滯料,最終達(dá)到提升TW公司的供應(yīng)鏈管理水平和降本增效的目的。

    2 需求預(yù)測(cè)管理的基本理論

    2.1 預(yù)測(cè)的概念

    預(yù)測(cè)是指根據(jù)已經(jīng)了解到的信息,采用某種方式對(duì)未知的事情進(jìn)行推測(cè)和計(jì)算,從而提前得到想了解的事情發(fā)展的過程和結(jié)果。

    2.2 預(yù)測(cè)的分類

    預(yù)測(cè)的種類非常多,按預(yù)測(cè)的性質(zhì)進(jìn)行分類,可劃分為定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)。定性預(yù)測(cè)方法包括主觀概率法、德爾菲法、集思廣益預(yù)測(cè)法、交叉概率法等方法。定性預(yù)測(cè)方法主要依賴個(gè)人對(duì)銷售市場(chǎng)的直覺或主觀看法。預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性則取決于預(yù)測(cè)人員的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)及掌握的信息、技巧、方法等,主觀性較強(qiáng)。

    定量預(yù)測(cè)主要包括基于時(shí)間序列的分析方法和基于因果關(guān)系的分析方法。其中,在實(shí)際中用得比較多的是基于時(shí)序分析方法中的指數(shù)平滑法、移動(dòng)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、趨勢(shì)預(yù)測(cè)法等。

    2.3 預(yù)測(cè)的誤差

    既然是預(yù)測(cè),本身就意味著有一定的不確定性,容易產(chǎn)生誤差。雖然誤差不可能完全避免,但是可以選擇恰當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)方法,減少各種原因帶來的誤差。

    3 TW公司需求預(yù)測(cè)與庫存控制研究

    3.1 TW公司介紹

    TW公司是一家專注于提供位置和時(shí)間基礎(chǔ)信息的國家高新技術(shù)芯片設(shè)計(jì)企業(yè),公司主要從事衛(wèi)星導(dǎo)航定位芯片的設(shè)計(jì)研發(fā),主要的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)都外包給國際知名供應(yīng)商。該公司的產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于車載導(dǎo)航、智能穿戴、新興物聯(lián)、智能電網(wǎng)等領(lǐng)域。

    3.2 TW公司發(fā)展現(xiàn)狀

    隨著國家對(duì)北斗定位行業(yè)的大力扶植及國內(nèi)定位技術(shù)的不斷發(fā)展,TW公司的定位芯片的技術(shù)水平已經(jīng)達(dá)到國際領(lǐng)先水平。但隨著定位芯片的廣泛應(yīng)用,競(jìng)爭越來越激烈,特別是在消費(fèi)品行業(yè),定位芯片的需求量非常大,但產(chǎn)品的更新?lián)Q代非常頻繁??蛻魧?duì)產(chǎn)品的質(zhì)量和交期都有嚴(yán)格的要求。在交期方面,消費(fèi)類行業(yè)基本都希望在2周內(nèi)交貨,有些甚至希望直接交現(xiàn)貨[2]。

    TW公司作為一個(gè)定位芯片設(shè)計(jì)研發(fā)公司,產(chǎn)品具有以下特點(diǎn)。

    (1)產(chǎn)品升級(jí)快,市場(chǎng)競(jìng)爭激烈,要求不斷地創(chuàng)新技術(shù)。

    (2)產(chǎn)品價(jià)格變化快,客戶對(duì)備庫存都比較謹(jǐn)慎,因此經(jīng)常受供需關(guān)系的影響,價(jià)格波動(dòng)大。

    (3)庫存周轉(zhuǎn)率要求高,如果大量堆積庫存,可能不小心就變成呆滯庫存。

    (4)產(chǎn)品生產(chǎn)周期長,一般從晶圓流片到封裝到測(cè)試,需要4.5~6個(gè)月。

    總體來說,芯片產(chǎn)品生產(chǎn)周期長,價(jià)格波動(dòng)快,客戶需求交期短且終端產(chǎn)品升級(jí)換代快,市場(chǎng)存在各種不確定性全部交織在一起,并且相互影響,是目前TW公司面臨的問題[3]。

    3.3 TW公司的需求預(yù)測(cè)

    3.3.1 供應(yīng)鏈為導(dǎo)向的需求預(yù)測(cè)

    TW公司早期的運(yùn)營模式是以供應(yīng)鏈為導(dǎo)向,也就是說以過去的出貨量作為參考,生產(chǎn)足量的庫存,從而滿足客戶的需求。但隨著公司的發(fā)展,產(chǎn)品的類型越來越多,原來的運(yùn)營模式已經(jīng)不能滿足公司的需求。面對(duì)生產(chǎn)周期長、交貨周期短的矛盾,如何做好需求預(yù)測(cè),減少庫存壓力,增強(qiáng)公司的競(jìng)爭力,已經(jīng)成為TW公司面臨的最大問題。

    TW公司開始總結(jié)過去的經(jīng)驗(yàn),并對(duì)市場(chǎng)的情況、客戶的需求及歷史的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。最終調(diào)整了企業(yè)運(yùn)營模式,從由供應(yīng)鏈為主導(dǎo)變成以市場(chǎng)為主導(dǎo)。

    3.3.2 市場(chǎng)為導(dǎo)向的需求預(yù)測(cè)

    TW公司從2017年底開始實(shí)行以市場(chǎng)為導(dǎo)向的需求預(yù)測(cè),具體實(shí)施內(nèi)容如下。

    (1)每個(gè)區(qū)域銷售人員每個(gè)月從客戶端收集接下來半年的需求預(yù)測(cè)。

    (2)各產(chǎn)品線的負(fù)責(zé)人根據(jù)銷售部門收集到需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),由產(chǎn)品線的負(fù)責(zé)人根據(jù)庫存的情況,給出生產(chǎn)計(jì)劃。

    按照以上的方式,以兩款芯片(一款通用芯片,一款客戶定制芯片)2018年上半年的數(shù)據(jù)為例,分析新的運(yùn)營模式的實(shí)施效果。表1收集了通用芯片C1在2018年上半年的預(yù)測(cè)和實(shí)際銷售數(shù)量。

    我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,具體如圖1、圖2所示。

    從分析的結(jié)果來看,2018年1~3月,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高,誤差率在15%以內(nèi)。但從2018年4月開始準(zhǔn)確率出現(xiàn)非常大的偏差。主要原因是二季度芯片行業(yè)的出貨量出現(xiàn)一個(gè)出貨的小高峰,而銷售人員收集到的需要預(yù)算是提前幾個(gè)月給出來的,客戶沒有見到明確訂單之前,給出的預(yù)測(cè)偏保守,這就導(dǎo)致第二季度出現(xiàn)比較大的偏差。從上面的數(shù)據(jù)分析可知,預(yù)測(cè)的周期越長,偏差就會(huì)越大。

    分析完一款通用型芯片,我們?cè)賮矸治鲆豢羁蛻舳ㄖ频男酒?,這款芯片是專為客戶定制的,單價(jià)較高。2017年底,客戶給出該款定制芯片2018年的預(yù)測(cè)(見表2)。

    從客戶的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來看,該款定制芯片還是比較有前景的,但從分析結(jié)果可以看出,除了第一個(gè)月的預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確的,后面5個(gè)月完全沒有訂單。調(diào)查發(fā)現(xiàn)是由于市場(chǎng)變化太快,客戶產(chǎn)品剛上市就被迫更新?lián)Q代,導(dǎo)致TW公司7.5萬片的庫存成為呆滯料,直接損失達(dá)到百萬元以上。

    3.3.3 市場(chǎng)為導(dǎo)向的需求預(yù)測(cè)優(yōu)化

    以市場(chǎng)為導(dǎo)向的新的運(yùn)營模式,為TW公司解決了很多問題,但仍然存在很多問題。歸根結(jié)底主要有幾個(gè)原因:市場(chǎng)不確定性強(qiáng),預(yù)測(cè)的周期太長,沒有采用有效的預(yù)測(cè)方向。根據(jù)分析結(jié)果,TW公司再次優(yōu)化了預(yù)測(cè)模型,并且在運(yùn)營模式上做了以下調(diào)整。

    (1)每個(gè)區(qū)域銷售人員每個(gè)月從客戶端收集接下來半年的需求預(yù)測(cè),但每個(gè)月會(huì)根據(jù)客戶的銷售數(shù)據(jù)的變化,動(dòng)態(tài)更新。

    (2)公司根據(jù)收集到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),由最熟悉市場(chǎng)和客戶情況的幾個(gè)專家,根據(jù)市場(chǎng)、客戶及庫存情況,對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,再形成生產(chǎn)計(jì)劃,并且每個(gè)月都會(huì)根據(jù)收集到的情況的變化,進(jìn)行滾動(dòng)更新。

    (3)客戶定制產(chǎn)品按上面的方式預(yù)測(cè)形成半成品計(jì)劃,等客戶正式下定單,才做成成品,這樣既不會(huì)形成呆滯料,又能迫使客戶提前下單,也不會(huì)讓客戶等待太久。

    優(yōu)化模型之后經(jīng)過將近1年的實(shí)行期,定制產(chǎn)品積壓的庫存不超過2萬片。通用產(chǎn)品的準(zhǔn)確率大部分達(dá)到70%以上。庫存積壓大大減少,公司資金流動(dòng)率得到大大的提升。企業(yè)的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)越來越明顯。

    通過分析可以看出,TW公司降低預(yù)測(cè)誤差采用的是通過滾動(dòng)式方法(縮短預(yù)測(cè)周期)和專家預(yù)測(cè)法(定性預(yù)測(cè)法中的德爾菲法)降低不確定性,從而減少預(yù)測(cè)的誤差。定性預(yù)測(cè)法的準(zhǔn)確度上很大程度上取決于預(yù)測(cè)者的水平。因此,本文嘗試用其他比較常見的定量預(yù)測(cè)做預(yù)測(cè),看看能否進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率[4]。

    下面分別采用定性分析法、定量的簡單移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法計(jì)算2018年7月的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)(見表3)。

    從表3的對(duì)比數(shù)據(jù)來看,TW公司采用定性預(yù)測(cè)法(德爾菲法)的準(zhǔn)確率相對(duì)比較高,主要原因是預(yù)測(cè)的人員都是對(duì)市場(chǎng)、客戶、產(chǎn)品、庫存情況非常了解的專家,水平高,預(yù)測(cè)比較準(zhǔn)確。簡單移動(dòng)平均法并不適合用于這種類型產(chǎn)品的預(yù)測(cè),原因是產(chǎn)品出貨量呈現(xiàn)季度性。指數(shù)平滑法采用不同平滑常數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)的結(jié)果都不同。其中,采用α=0.01做7月份預(yù)測(cè)是最準(zhǔn)確的,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到96.29%。但按這種方法計(jì)算2018年4月份的預(yù)測(cè),卻得出4月份的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率僅為281.05%,主要原因是3月和4月實(shí)際出貨量跳躍太大了,市場(chǎng)的不確定性導(dǎo)致采用指數(shù)平滑法也有很大的問題。

    根據(jù)上面的分析來看,TW公司目前采用的定性預(yù)測(cè)法相對(duì)是比較準(zhǔn)確的。如果要建立更加優(yōu)化的模型,就需要收集更多的數(shù)據(jù),并且根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行不斷調(diào)整,最終建立一個(gè)屬于TW公司自己的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型。

    4 結(jié)論及展望

    4.1 結(jié)論

    在傳統(tǒng)的經(jīng)營思維模式中,經(jīng)營者往往更注重存貨控制指標(biāo),而忽略需求預(yù)測(cè)這一環(huán)節(jié)。很多人對(duì)預(yù)測(cè)只是一個(gè)模糊的概念,而不知道供應(yīng)鏈?zhǔn)且环N縱向的管理模式,庫存控制是否得當(dāng),是否達(dá)到最優(yōu),與需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度是息息相關(guān)、密不可分的。企業(yè)要想做好供應(yīng)鏈管理,就必須做好庫存控制,具體策略如下。

    (1)分析企業(yè)的實(shí)際情況,建立一個(gè)適合企業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)的需求預(yù)測(cè)模型。

    (2)根據(jù)產(chǎn)品的需求特點(diǎn)進(jìn)行分類,并依據(jù)產(chǎn)品的類型建立一套庫存管理模型。

    (3)對(duì)建立的模型及策略進(jìn)行跟蹤,定期檢查,并根據(jù)檢查的結(jié)果及時(shí)調(diào)整模型或策略。

    4.2 展望

    通過研究TW公司的需求預(yù)測(cè)與庫存控制模型,對(duì)TW公司建立更加完善的需求預(yù)測(cè)和庫存控制模型具有十分積極的意義。在需求預(yù)測(cè)與庫存控制方面的持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化的過程中,TW公司不斷地提升企業(yè)整體運(yùn)營管理水平,對(duì)降低企業(yè)運(yùn)營成本、提高客戶服務(wù)水平等方面起到了重要的作用,使得企業(yè)在現(xiàn)今激烈的芯片設(shè)計(jì)行業(yè)的競(jìng)爭中立于不敗之地。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]董鵬,劉立軍,汪雁飛,等.基于供應(yīng)鏈視域下的生產(chǎn)運(yùn)營計(jì)劃制訂和管控研究[J].工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,2015(4):471-480.

    [2]張艷芳.半導(dǎo)體分立器件需求預(yù)測(cè)與庫存控制優(yōu)化[D].上海:上海交通大學(xué),2015.

    [3]胡波.某儀表制造業(yè)通用零件生產(chǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].銀川:寧夏大學(xué),2017.

    [4]李俊平.動(dòng)態(tài)需求條件下半導(dǎo)體企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃的優(yōu)化與再計(jì)劃研究[D].成都:電子科技大學(xué),2008.

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