利用“牛奶取货”方式，降低库存成本

ls17

另外，依赖短期或者中短期预测来与供应商协调，会不会造成另外一种调整时间的浪费呢？

w1234thunder

动态调整一定是有尺寸问题，所以需要各个系统之间配合。零件变化一定要有地方进入系统，简单的可以直接在排车软件中输入，由排车软件计划。复杂的可以通过配载软件例如maxload，QBIQ等计算。但是有一条，没有尺寸输入一定没办法做。便利店尺寸问题比汽车零件要简单多，决大部分可以通过箱和物流箱计算（需要和物流中心WMS配合），便利店复杂在轻重货搭配上。

w1234thunder

如果没有更好的办法，解决生产与库存之间的矛盾，依赖预测来解决这个问题应该是最好的了。当然预测并不是在家里只依赖历史数据闭门造车，供应链上的预测应该是一个协调预测的概念，那又是一个可以谈很久的话题。与milk run远了一点。

w1234thunder

协调预测应该是协同预测，不好意思

amorphis

某服装企业在附近城市分布数百家自营和加盟店铺，每天（有些路线不是每天）按照预先制定的路线都有车收发退货和换货，同时也负责店铺之间的转货，这个也是milkrun。
ps: 学术界有很多研究混合push pull策略的运筹学文献。

powerfly

不好意思，参加展会缺席了一天讨论

to amorphis
该企业配货的过程是否是单向发货后单向收货（一般不是，浪费运力），如不是则存在交叉载货的问题，在你退货服装装车后，你怎么保证在不卸下退货服装的前提下把在运输车更里层的发货服装卸下，当然如果退货的量小的话此问题不存在，但是一般服装店换季的时候服装退货的量是相当大的，有没有比较好的处理方法大家讨论讨论？
这个情况如果零售流通业怎么处理？

powerfly

最初由 w1234thunder 发布
[B]动态调整一定是有尺寸问题，所以需要各个系统之间配合。零件变化一定要有地方进入系统，简单的可以直接在排车软件中输入，由排车软件计划。复杂的可以通过配载软件例如maxload，QBIQ等计算。但是有一条，没有尺寸输入一定没办法做。便利店尺寸问题比汽车零件要简单多，决大部分可以通过箱和物流箱计算（需要和物流中心WMS配合），便利店复杂在轻重货搭配上。 [/B]

便利店超市等业态最麻烦的需要同时考虑配重、体积、配货路线及门店数目，一般国内现在大的超市及便利店都是依靠一两个非常有经验的调度来进行发货批次、发货门店及发货路线的安排。他们也只是依靠经验做事，并无严格的理论基础。

ls17

TO w1234thunder
国内很多便利点运输的时候并没有用到物流箱，只是简单的按照原有的包装尺寸运输。这种时候也是需要软件计算的吧？不过就像 powerfly所说，现在只是凭经验作。很少有像罗森一样有自己系统来做的。

amorphis

to powerfly
大部分是环形的路线，有些是单线。
交叉载货是存在的，因为还存在店铺之间的转货，所以实际上更麻烦些。有些包装袋、宣传品还有附属物等等也会随车配送。
这些milkway的货物都是时效性要求较高的货物，但是货量不大，例如质量问题造成的退货、急需的包装袋，所以配车一般都是一吨以内的轻型货车或者面包车。
换季时大量的退货会有大型收发货配送车辆专门负责。

至于fifo问题是很难处理，事实上也是这家公司很久没能解决的问题之一。目前对milkway的处理是：货量不多时候，货车后面和侧面两个开门，侧面按照线路顺序由远至近装“牛奶”，后面开门回收“空瓶”。由于交通管制问题，milkway时间段是有限制的，所以处于对装卸效率的考虑，一般都要选大一些的车，装得不是很满。
某些数量不多的大规模店铺是直线往返的，出车的规模和时间也比较灵活。

扯的远一点，我觉得这类配送物流中心＋自营店模式非常适合VMI，这样不仅可以更准确的进行预测、发货从而避免bullwhipeffect，还可以降低店铺预测这部分的成本。同样一些零售业是不是也适合呢，比如7－11这类店铺的订货是不是也通过VMI管理的？

w1234thunder

国内现状确实如此,台湾7-11就使用了软件在计算，当然软件再聪明也没有人灵活，有经验的调度永远最有用。一般是80％由软件计算，20％由调度调整。各自发挥所长。