供应链管理实验

内容简介

高等学校的教学原本就包括理论教学与实践教学两个部分。理论教学的任务主要是传授知识，教学的方法主要是教师讲授和在一定范围内的课堂讨论。实践教学的任务主要是培养能力，教学的方法主要是在教师的指导下由学生进行各种验证性、设计性实验和各种课程、专业及综合性的社会实践。高等教育由精英教育演进为大众教育后，在人才培养方面，为实现传授知识、培养能力和提高素质的统一，在注重理论教学的同时，开始赋予实践教学新的使命，并把实践教学推向了一个新的发展阶段。只有实践教学，才能验证知识，消化并巩固知识；只有实践教学，才能培养动手能力，形成专业素养；只有实践教学，才能启发创新思维，增强创新意识，提升创新能力。因此，在中国现阶段，无论是以培养应用型人才为主的教学型大学，还是以培养研究型人才为主的研究型大学，都把实践教学作为教学的重要组成部分。　　本教程以北京络捷斯特科技有限公司的供应链模拟平台为依托，指导学生运用信息技术开展综合物流实践活动，把信息技术当作学生获取信息、探索问题、合作学习、构建知识的工具，坚持知识经济时代“干中学”和“边干边学”的学习理念，探索供应链管理实验教学的新特点、新规律和新模式。

目录

基础篇
第一章　供应链信息管理系统
【第一节供应链信息管理概述】
【第二节供应链信息平台技术简介】

第二章　供应链实验平台简介
【第一节平台设计特点】
【第二节平台基本操作】
【第三节平台基本设定】

职能实验篇
实验一　仓储管理
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

实验二　运输管理
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

实验三　配送管理
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

实验四　物流
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

综合应用篇
实验一　制造商物流管理
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

实验二　供应商物流管理
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

实验三　商物流管理
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

实验四　物流商物流管理
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

实验五　供应链综合管理
【实验目的与要求】
【实验准备】
【实验流程】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】
附：创建账套

综合案例篇
综合案例一　啤酒实验
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】

综合案例二　风险分担
【实验目的与要求】
【相关知识】
【实验内容】
【实验总结】
【思考题】
附录：实际运输物流中的单据简介
主要参考文献
后记

摘要与插图

具体讲，CPFR的本质特点表现为：
　　（1）协同
　　从cPFR的基本思想看，供应链上下游企业只有确立起共同的目标，才能使双方的绩效都得到提升，取得综合性的效益。CPFR这种新型的合作关系要求双方长期承诺公开沟通、信息分享，从而确立其协同性的经营战略。这种战略的实施必须建立在信任和承诺的基础上，这是买卖双方取得长远发展和良好绩效的途径。正是因为如此，协同的第一步就是保密协议的签署、纠纷机制的建立、供应链计分卡的确立以及共同激励目标的形成（例如，不仅包括确定销量，也同时确立双方的盈利率）。应当注意的是，在确立这种协同性目标时，不仅要建立起双方的效益目标，更要确立协同的盈利驱动性目标，只有这样，才能使协同性能体现在流程控制和价值创造的基础之上。
　　（2）规划
　　1995年沃尔玛与Warner-Lambert的CFAR为消费品行业推动双赢的供应链管理奠定了基础，此后当VICS定义项目公共标准时，认为需要在已有的结构上增加“P”，即合作规划（品类、品牌、分类、关键品种等）以及合作财务（销量、订单满足率、定价、库存、安全库存、毛利等）。此外，为了实现共同的目标，还需要双方协同制订促销计划、库存政策变化计划、产品导入和中止计划以及仓储分类计划。
　　（3）预测
　　任何一个企业或双方都能做出预测，但是CPFR强调买卖双方必须做出的协同预测，像季节因素和趋势管理信息等无论是对服装或相关品类的供应方还是销售方都是十分重要的，基于这类信息的共同预测能大大减少整个价值链体系的低效率、死库存，促进更好的产品销售并使双方节约使用整个供应链的资源。与此同时，实现协同促销计划是实现预测精度提高的关键。CPFR所推动的协同预测还有一个特点是它不仅关注供应链双方共同做出预测，同时也强调双方都应参与预测反馈信息的处理和预测模型的建立和修正，是如何处理预测数据的波动等问题，只有把数据集成、预测和处理的所有方面都考虑清楚，才有可能真正实现共同的目标，使协同预测落在实处。