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(风险管理)HP供应链风
互相关联,这意味着需要
同时应对。Nagali 表示:“我们所需要做的是开发一种全新的风险管理架构。”
HP 需要能够对未来原料需求、原料成本和原料可得性进行预测和管理,并以此为基础,通过线性规划,制定出最优化的采购策略,以降低采购的总成本。
HP 的 PRM 框架实现了对多时期内,互相影响的原料需求、原料成本和原料可
得性的同时预测和管理。
四.分析过程

PRM 方法的目标是量化和管理采购过程的不确定性,从而降低总成本。
图二.采购过程风险分析
研究小组从采购过程分析中发现,问题可以分为 2 类:
 价格成本匹配问题:销售风险
 需求供应匹配问题:导致仓储和物料短缺成本和隐形材料成本
框架
PRM 方法的最终目的是使得包含材料成本,短缺成本和库存成本这三者的总采购
成本最小化。成本,需求和可用性的不确定这三种因素会影响总采购成本。为管
理和测量采购供应链风险,PRM 方法包括 2 部分:
1) 测量影响采购的多种因素的不确定性。
2) 通过不同的框架合同形式来管理这些不确定性带来的风险,使采购成本
最小,这是个线性规划过程。

 材料成本的不确定性 材料需求的不确定性
 材料可得性的不确定性
该研究小组面临的第一个挑战是:如何评估和分析三种不确定性。为此小
组研发了一种全新的软件 HPHorizon,该软件通过数学上的预测方法对数据进行
分析和总结。通过使用历史的预测数据和现实的需求趋势数据,该软件建立了
数据分析模型,计算出需求的波峰和波谷情况以及进行了相关性检测和显著性
分析。这样一来对今后产品的需求性的准确率就大幅提高了。研究小组使用类
似的数理统计分析方式对零部件的成本进行了分析,一般是计算出 6 个月后的
成本价格。Nagali 表示:“我们研发了有自主产权的专门用于计算高科技产品
部件成本问题的分析模型。”
在确定“可获得性风险”方面,研究小组遇到了不少困难。小组决定通过
和市场专家当面交谈的方法了解现货市场的具体情况。由于暂时没有足够的数
据,研究小组无法建立起相应的模型。

该过程的第一步是量化不确定性。目前大部分的公司强调“点”预测,相比
而言,PRM 过程使用多种预测场景来捕捉不同时期的需求,成本和可得性的不确
定性。
每种不确定性都由高,中,低三种需求场景来表示,而每种场景在一个特定
的时期内又会分别对应 90%,50%,10%的离散分布。

假定低场景定义为 10%不确定性需求分布,则在一定时期内真实需求的可能
性要比这个数字高很多–事实上,接近 90%。对这种“几乎确定”的需求,HP 采
用马上购买的方式,长期的从一个或多个供应商手中购买固定数量的商品。如果
需求概率至少足够大到高于低场景而大约在中场景范围内,HP 会执行灵活性供应
协议合同,HP 根据需求从供应商手中购买一定范围内任意数量的材料。对于高需
求预测场景,实际需求量达到此数量的概率是最低的,HP 并不做出任何购买承诺
而且供应商也不必承诺供应。相应的,HP 将会用现有的供应商或者通过二级市场
满足需求,即使二级市场可能比合同价格要高。

每个短期采购周期中每个框架合同中的最优化采购量,包含以下三个部分:
 固定采购量合同的采购量
 每个时期可变采购量合同的采购量范围
 准备从现货市场中采购的采购量
即数据分析模型的决策变量。
模型
HR 风险合同估计分析使用优化引擎来决定每季度的最优化采购量,和场景组合。

 PRM 的约束条件
1)通过短期

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