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高难度的汽车物流管理 — BMW 的例子 汽车制造工业对物流供给要求相当高， 其中最难的地方在于有效提供生产所需的 千万种零件器材。 居世界汽车领导地位的德国 BMW 公司， 针对顾客个别需求生 产多样车型， 因而让难度已经颇高的汽车制造物流， 更增添其复杂性。 其 3 个在 德国境内负责 3、 5、 7 系列车型的工厂， 每天装配所需的零件高达 4 万个运输容 器， 供货商上千家。面对如此庞大的供给链，非藉助一套锦囊妙计不可。 BMW 的订单要求 在汽车组装零件的送货控制中， 最重要的是提出订货需求， 也就是把货物的需要 量和日期通知物流采购中心。 BMW 在生产规划过程中，可以针对 10 个月后所 需提出订货需求， 供货商也可藉此预估本身对上游供货商所需提出货物的种类及 数量。不过，随着生产日期的接近，双方才会更明确地知道需要量。 针对送货控制而言， 一般可分为两种不同形式： 一为根据生产步骤所需提出订单， 另一种为视当日需要量提出需求。前者为由生产顺序决定需要量 (Just-in-Sequence〕，其零件大多在极短时间内屡次运送，由于此种提出订单方式 对整个送货链的控制及时间要求相当严格， 因此适用在大量、 高价值或是变化大 的零件。 对于大多数的组装程序而言， 只要确定当天需要量就足够了， 区域性货运公司在 前一天从供货商处取货， 把这些货物储放在转运点， 大多数只停放一晚， 隔天就 送抵 BMW 组装工厂。 在送抵 BMW 工厂的先前取货并停放在转运点的过程称 为「前置运送」 ，而第二阶段送达 BMW 工厂的步骤称为「主要运送」 。 过去几年里， BMW 公司已把根据生产顺序所需的订货方式最正确化。视当日需 要量提出订单方式仍有极大开展潜能， 所以 BMW 公司目前积极对此项最正确化 进行研究。 高送货频率，高本钱 为了降低 BMW 的仓储设备本钱， 该公司向来积极减少本身存货数量， 如此导致 供货商送货频率的提高， 例如每周屡次送货， 或甚至到达必须每天送货， 造成货 运本钱提高。 「前置运送」及「主要运送」的费用计算有所不同，前者的费用计 算是把转运点到供货商的路程、 等待及装载时间都列入计算， 与运送次数成正比， 但与装载数量的多寡无关。 而后者的费用计算是与货物量成正比， 不受送货次数 影响。 每 每 日 物 流 成 本 最正确化潜能 根本上前置运送与仓储设备本钱是互相抵触的， 因为为了降低仓储本钱而减少仓 储设备， 会造成运送频率及其本钱的提高。 为降低前置运送本钱， 尽量一次满载， 囤积存货，势必造成仓储本钱的提高。因此，两者间取得平衡，降低整体本钱， 到达最正确化的策略势在必行。 〔如图 1 所示〕 總成 本 設備 成 本 先 行 運送成 本 图 1：设备及5前置4运本与送货频率1之关系 2週 送貨頻率 送貨次 數 /週 成 本 一次 最 佳 化大多数供货商接到 BMW 不同工厂的订单， 可由同一个货运公司把货物集中到统 合的转运站〔 Hub〕，然后由此再配送到各所需工厂，这样有效地安排取货路径， 降低前置运送所需本钱。 同时也考虑各工厂间整合性仓储设备及运送的供给链管 理、 各个价值创造的局部程序及次系统， 使其产生互动影响， 最 佳 化 本钱方程式及最正确化运算法 在最正确化的过程里， 首先必须定义一个本钱方程式， 此方程式的变量为： 货运 距离及重量的运输费率， 此参考基准为以到 1993 年止所实施的 GNT 及 GFT〔货 物远、近距离运输费率表〕 。不过这费率参考表并不适用于 BWM 公司的前置运 送上， 因为在前置运送中， 同一货运公司并不只是效劳某一固定供货商， 因而无 法以单纯方式计算运输本钱。 每 日 物 流 成 本 (1 ) 前置運送的 實 際 成