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hp供應鏈風險管理(編輯修改稿)

2026-05-13 04:47 本頁面

　

【文章內容簡介】了一種全新的軟件HPHorizon，該軟件通過數學上的預測方法對數據進行分析和總結。通過使用歷史的預測數據和現實的需求趨勢數據，該軟件建立了數據分析模型，計算出需求的波峰和波谷情況以及進行了相關性檢測和顯著性分析。這樣一來對今后產品的需求性的準確率就大幅提高了。研究小組使用類似的數理統計分析方式對零部件的成本進行了分析，一般是計算出6個月后的成本價格。Nagali表示：“我們研發了有自主產權的專門用于計算高科技產品部件成本問題的分析模型。”　　在確定“可獲得性風險”方面，研究小組遇到了不少困難。小組決定通過和市場專家當面交談的方法了解現貨市場的具體情況。由于暫時沒有足夠的數據，研究小組無法建立起相應的模型。3. 測量不確定性該過程的第一步是量化不確定性。目前大部分的公司強調“點”預測，相比而言,PRM過程使用多種預測場景來捕捉不同時期的需求，成本和可得性的不確定性。每種不確定性都由高，中，低三種需求場景來表示，而每種場景在一個特定的時期內又會分別對應90%，50%，10%的離散分布。 4. 運用框架性合同形式管理風險假定低場景定義為10%不確定性需求分布，則在一定時期內真實需求的可能性要比這個數字高很多–事實上，接近90%。對這種“幾乎確定”的需求，HP采用馬上購買的方式，長期的從一個或多個供應商手中購買固定數量的商品。如果需求概率至少足夠大到高于低場景而大約在中場景范圍內，HP會執行靈活性供應協議合同， HP根據需求從供應商手中購買一定范圍內任意數量的材料。對于高需求預測場景，實際需求量達到此數量的概率是最低的，HP并不做出任何購買承諾而且供應商也不必承諾供應。相應的，HP將會用現有的供應商或者通過二級市場滿足需求，即使二級市場可能比合同價格要高。每個短期采購周期中每個框架合同中的最優化采購量，包含以下三個部分：l 固定采購量合同的采購量l 每個時期可變采購量合同的采購量范圍l 準備從現貨市場中采購的采購量即數據分析模型的決策變量。5. PRM模型HR風險合同估計分析使用優化引擎來決定每季度的最優化采購量，和場景組合。l PRM的約束條件1）通過短期采購方式允許采購的最小和最大采購量，通過短期采購方式的最大原料可得性，以及三種情景分析的組合(需求場景，價格場景，可得性場景)。2）每個框架合同中固定采購量為非負。l PRM的目標函數目標函數是材料，短缺和倉儲成本的綜合，所以OEM自動找到一個合同組合，使得期望總成本最小化。l PRM的決策變量在每個時期，從框架合同里采購的量（在簽訂合同時就需要確定）和/或以短期采購方式采購的量（在需要訂購時確定）。6. 敏感性分析對于通過PRM計算得出的最優化采購方案，我們還可以對其進行敏感性分析，以判斷目標函數系數的變動以及約束條件的變動是否會影響得出的最優化采購方案。在目標函數中，決策變量為以不同合同形式分別采購的原材料數量，其系數為以不同合同

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