ABB集团上海工厂的库存管理

发布时间：2017-07-30 16:29

  本文关键词：ABB集团上海工厂的库存管理

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【摘要】：随着2008年全球范围的金融危机爆发以来,以往作为世界经济主要发展动力的欧洲和北美市场严重疲软,使得全球需求不振。在此背景下如何生存发展,是摆在制造型企业面前一个重要的课题。控制成本成了很多企业的重要的管理手段,其中控制库存成本更是一个绕不过的话题。ABB集团上海工厂正面临同样的挑战,一方面为了满足市场越来越短的交货期和越来越多样的需求而不得不准备大量的库存,另一方面居高不下的库存对企业的运营和盈利能力提出了严峻的挑战。传统的库存控制只关注企业内部,这已经不足以产生令人满意的效果了。只有基于供应链的库存控制,才能使企业攫取更多的成本节约。 本文从供应链管理的视角出发,对ABB集团上海工厂在库存管理方面的现状和问题进行分析和研究,提出了降低库存的紧迫性。然后运用精益生产和供应链管理的思想,结合ABB集团上海工厂的实际情况,提出以实施供应商管理库存(VMI)的方式,来进一步帮助企业降低库存、提高利润。在此基础上,对ABB集团上海工厂的原材料库存进行了分析,运用ABC-XYZ分析法对其进行分类,以识别适合供应商管理库存(VMI)的物料。然后,为其制定了切实可行的供应商管理库存(VMI)的实施方案,并据此方案定量地分析出预期的库存节省,这对企业控制库存来说具有重要意义,同时也能为其它制造型企业提供借鉴。
【关键词】：供应链库存管理 精益生产 供应商管理库存(VMI) ABC-XYZ分析法
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;F416.61
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 选题背景9-10
• 1.2 研究意义与目的10
• 1.3 研究内容和方法10-13
• 第2章 企业库存管理的基本理论13-20
• 2.1 库存的定义、分类和作用13-14
• 2.1.1 库存的定义13
• 2.1.2 库存的分类13
• 2.1.3 库存的作用13
• 2.1.4 一般制造类企业的库存考核指标13-14
• 2.2 精益生产（Lean Production）14-16
• 2.2.1 精益生产的由来和定义14
• 2.2.2 精益生产的核心14-15
• 2.2.3 消除浪费的主要工具15
• 2.2.4 价值流图(VSM)的概念和应用15-16
• 2.3 供应链管理的基本理论16-20
• 2.3.1 供应链管理的基本思想16-17
• 2.3.2 牛鞭效应17
• 2.3.3 供应商管理库存(VMI)17-20
• 第3章 ABB集团及其上海工厂的企业概况和管理现状20-31
• 3.1 ABB集团企业概况20-21
• 3.2 ABB集团上海工厂的产品构成和市场情况21-24
• 3.3 ABB集团上海工厂面临的主要问题24-30
• 3.3.1 库存指标24-26
• 3.3.2 高库存带来的危害26-27
• 3.3.3 运用价值流图寻找问题根源27-30
• 3.4 ABB集团上海工厂解决库存问题的思路30-31
• 第4章 基于VMI管理的物料分析和分类31-42
• 4.1 基于ABC分类法的库存分析31-34
• 摘要31-32
• 4.1.2 ABC分类法的应用32-34
• 4.2 基于XYZ分类法的库存分析34-37
• 4.2.1 XYZ分类法的概念34-35
• 4.2.2 XYZ分类法的应用35-37
• 4.3 基于VMI管理的物料分类37-42
• 4.3.1 ABC-XYZ分类法模型37-38
• 4.3.2 ABC-XYZ分类法的实际应用38-42
• 第5章 供应商管理库存(VMI)实施策略42-59
• 5.1 选择物料类型42-47
• 5.1.1 高值且需求稳定的物料42-44
• 5.1.2 中等价值且需求较稳定物料44-46
• 5.1.3 低值且有一定需求波动的物料46-47
• 5.2 确认关键供应商47-50
• 5.2.1 确立开展VMI合作的供应商47-48
• 5.2.2 建立战略合作伙伴关系48-49
• 5.2.3 制定VMI合作协议49-50
• 5.3 分享库存信息的IS系统50-53
• 5.4 整合优化相关流程53-57
• 5.5 VMI实施预期结果57-59
• 第6章 结论59-60
• 参考文献60-62
• 致谢62-63
• 附件63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 郭成;供应链管理下的VMI模式探讨[J];中国储运;2001年04期

2 华长生;供应商管理库存的模式研究[J];江苏商论;2003年11期

3 包旭云;李帮义;;供应链中牛鞭效应产生的原因及对策[J];统计与决策;2006年14期

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本文编号：595156