广义的学习曲线用于采购和谈判降低成本

文摘

介绍了使用和验证广义学习曲线的规模经济采购经验。模型,基于赖特的曲线,包含两个额外的自由度,以适应初始购买多个(而非单一)单元和一个有限的渐近价格在高卷。研究表明,每一次的采购量翻了一倍,价格降低了通过一个常数比例(学习速率)或一个方法一个渐近高原率表明收益递减点。供应商报价在多个购买数量得到17个关键部分。广义学习曲线的数据拟合的最小二乘法回归。退化的学习速度,第一个单价,渐近价格定价策略可以用来推断供应商。加上“花费”分析基于估计的标准时间和材料,系统成本降低任务是由供应链的组织。

1。介绍

在供应链功能的一个挑战是开展双赢谈判与供应商质量部分,成本,和交付。质量是至关重要的一部分,不应可转让,提供规范的声音。一个编写良好的规范与可测量的属性和定义良好的统计需求提供一个精确的质量基础。即时(JIT)部分交货时间表将是理想的。然而,一些库存的零件可能有助于在异常情况下确保供应的连续性。在关键部分的情况下,公司可能需要从多个供应商来源。明智而审慎地权衡分析必须进行与多个供应商采购策略,因为它通常不利于成本的部分。

这里是一个简短的描述成本降低策略用于燃料电池公司。Wright-based学习曲线是用来确定经济订货批量和援助的谈判中最低的,但公平,部分价格。一个双赢的谈判策略可以建立开放和信任。然而,做作业的前期谈判过程中仍有很长一段路要走。竞争性标杆管理的供应商是重要的一步来缩小潜在供应商列表。成本应当分析应进行系统构成80%的20%的部分成本。分析考虑了生产方法,材料的数量,不同的处理时间,估计利润。虽然这种可变成本的分析提供了一个很好的理解,供应商之间的固定成本可能相差很大。之间的一个典型的分类变量和固定成本如表所示1。

不是所有的可变成本都有完全相同的意义。一些可变成本的行为在一个真正的变量或比例变量时尚。其他可变成本的行为step-variable时尚。同样可以适用于固定和quasifixed成本。为简单起见,部分成本应当分为变量或固定从这里。

本文的目标是组织主要如下:相关的文献综述讨论了学习曲线,因为他们被广泛使用在过去的模型简单的概念称为规模经济;广义的学习曲线模型介绍了用于采购和谈判降低成本;然后使用该模型适合供应商报价的零件通过最小二乘误差百分比方法;结果被用来阐明供应商定价策略和谈判降低成本;和最后,采购经验和成本降低的结果进行了讨论。

2。文献综述

学习曲线自1900年代初以来就已经存在,并且被用来生产力和效率模型的改进基于学习的经验。一些四十不同方程发表综述了学习曲线由Thurstone [1)考虑在他的打字机打字实验。他选择最终的双曲线形式学习曲线如下,以适应他的数据; 在哪里=打字速度,=页面类型的过去,=极限,=相当于以前的实践和=学习。

双曲模型与实证实验。他得出结论,打字机学习与实践,并取得一个上限增加迅速。意义学习的速度在他的模型只是一个维度模型系数和不那么有意义的无量纲速度在赖特的2)曲线。此外,双曲模型并不适合缓慢的学习过程。

另一个常见的形式捕捉学习效果是指数衰减模型。在生产存贮的建模工作研究中,Das et al。3)考虑生产效率获得和设置成本预期的利润最大化。两个系数,一个用于产品成本和安装成本,被用于学习的效果。讨论学习系数是有限的,因为他们的努力集中在使用模糊模拟的遗传算法。

赖特自1922年以来研究成本与数量的变化,描述了基本理论获得基于重复生产飞机装配成本估算。根据以往的生产经验曲线是派生的经验。尽管赖特没有名字他的曲线和“学习”这个词从来没有出现在他的论文,不知为何他的曲线变得广为人知的学习曲线。

理论学习是简单的。是公认的重复相同的操作结果在更少的时间或精力,操作。莱特学习曲线的基本假设是必要的直接人工工时完成单位产量将减少一个常数比例每次生产数量翻了一番。赖特的学习曲线是一个简单的模型,可以解释为力量 在哪里生产数量,学习速率,系数等于第一个单位成本除以平均成本的单位。

典型的学习率介于95%和70之间制造和采购活动。因此,每次量翻倍,成本降低30 - 5%(即。,100%减去学习速率)。随着生产数量()方法非常多,平均成本为每个单位减少。莱特的学习曲线具有广阔的应用程序在启动的情况下,在什么地方很小。

根据收益递减规律,不可压缩性系数被德琼(添加到功率模型4]扩展学习曲线模型从启动到稳定状态的条件。模型是用来表达的影响增加技能对周期的影响性能和的形式 在哪里第一个产品所需周期时间,周期所需的时间产品,序列号,不可压缩性的因素,米=指数减少,。

的情况下不可压缩性系数为零,德琼的模型返回到莱特的学习曲线。德琼发现装配操作的不可压缩性系数约为0.25,它增加了(学习)的任务变得更加均匀。在他的研究中,减少呆在0.32对应的指数80%的学习速率。

多年来,变异莱特的学习曲线和应用已报告在许多行业和学科。下面是选择其中的一些例子。Globerson和黄金。(5把学习当作随机过程和派生的统计表达式,预测未来表现的范围。贾比尔(6)提供各种学习曲线模型的全面审查和讨论学习和忘记的现象。

卡拉和体育7)检查五学习曲线模型以及仿真估计迭代周期和项目并行工程项目的完成时间。高尔et al。8)相比,四个学习模型和验证各种形式的幂律在线网络订购体验学习。谷纳温(9)发现学习速率是钣金精益制造业务的96%。布恩和Ganeshan10和廖11)检查服务组织的生产力和性能改进。

Nemet [12]发现弱相关性的经验学习和成本削减光伏组件;工厂规模和模块效率对降低成本有较强的影响。相反,利伯曼(13)发现一个强大的和一致的学习效果在化学加工行业的定价基于数据来自37个化工产品。辛克莱(14),221年使用成本数据产品的专用化学品业务单元,显示学习速率的88%用于购买原材料的学习速率相比只有97%的制造业产品。

3所示。广义的学习曲线

经过76年的考试自莱特(2]介绍了概念,术语“学习曲线”是一个常数的同义词百分比改进目标函数的活动或工作时增加了一倍。使用这个假定,让我们重温广义的学习曲线如图1。

方程就是基于这一基本概念 在哪里=目标函数的初始值等于,=目标函数的值等于,=终端目标函数的值趋于无穷时,=学习速率=活动水平,这将在稍后广义。

活动水平”“早些时候没有显示(4),这样一个初始活动水平变量”的概念“可以先介绍。术语“”可以被视为“可学的”部分的总性能值,可以“学习”后一个大大大活动。终端值也称为渐近线的值可以是有限的或零。翻倍活动一次,再一次,两次和三次的学习速率化合物如下;

方程的一般形式与“n“就倍增

概括,让,那么它可以证明。

方程(6)成为

在一个更传统的形式,广义的学习曲线 在哪里=活动水平,独立变量,=初始活动水平=性能值活动水平。

广义的学习曲线(9)((8)),保持基本的简单的功率曲线,可用于任何值的初始活动水平和终端性能值。在案例”“等于1,(9)相当于德琼模型。另外如果”“等于零,(9)是一样的赖特西奥多的学习曲线模型。

4所示。应用程序

类似的努力所记录的辛克莱(14),产品的任务是降低成本而不改变设计。很明显,任何储蓄将不得不来自采购零部件和总成的,不是从基本的产品设计。现有供应商协议带来额外的挑战,因为许多地方受到合同商定价格。唯一大道的机会来自于修订营销预测,预测初始产品需求增加40%。这导致了增加零件的采购量。

这是谨慎的工作与现有供应商的关键部分,如果有必要,开发低成本供应商的非关键部分。供应商被要求提供报价在三个或四个部分定价购买的数量。同时,成本应当分析部分进行了比较验证报价。一位经验丰富的供应链集团将确定价格和体积数据,符合广义学习曲线模型,使用最小二乘回归的百分比误差。通过这种方式,谈判是基于分析见解,可以建立和成本定价的关系。

每个部分模型的系数提供了一个“定向”估计的固定成本,可变成本和学习速率。估计可变成本与成本应当分析。估计学习速率与发布的85 - 88%购买指南部分斯图尔特et al。15]。此外,部分被分为以下三组:现成的COTS组件,COTS的小修改和定制设计的部分

如果是一个床,我们进一步估计的百分比采购对供应商的产量来理解杠杆。定制设计部分是独特而有巨大的学习潜能。基于前面的比较和分类部分,每个部分的定价策略是降级到一个可能的四个标准:成本加成定价法、目标回报定价、基于价值的定价和心理定价法。供应商进行了访问和谈判与多数现有/新/没有合同供应商。

5。结果与讨论

广义的学习曲线模型编码在一个MS Excel电子表格。内置的“规划求解”功能是用来执行一个最小二乘回归健康。三个例子已经选择了讨论。图2显示模型的基本结构编程使用等效方程(8)(相对于(9))。独立变量””是一部分购买数量或体积。因变量”“是价格(或公司成本)在相应的体积单位。

输入在三对volume-cost供应商报价。在这种情况下,初始体积(细胞C3)是100块一个过滤器。主要输出(最初的猜测盒子)是学习速率,模型初始成本,终端成本。应该注意的是,学习速率(细胞C4)只适用于可学的部分成本。可学的部分不包括终端成本,有限或零。

计算pseudolearning利率(列H),它是基于绝对成本的比例趋势高原效应量更高。根据定义,学习速率应该保持不变在每个体积的两倍。然而,随着非零终端成本,添加了前缀“伪”代表的学习速率改变每个卷翻了一番。pseudo-learning的平均率(H17)援引体积范围内计算可以用于比较缺乏持续的学习速率。落后的预计成本第一单元(单元E12汽油)也使用学习曲线模型计算。

只有三对volume-cost输入,回归可能给一个完美的适合在这种情况下。供应商报价价格(或购买者成本)与成本模型和一般的学习曲线形状绘制在图3。这个过滤器的定价策略部分原因似乎是成本加成定价法类型终端成本(C6细胞)似乎符合可变成本。一般来说,可学的成本(细胞C7)可以被视为固定成本的一部分。第一单位成本高(细胞E12汽油)可能涉及通过设置费用或业务开发费用。

最小二乘法回归算法是相当健壮仅使用默认的回归参数。收敛到最适合需要三个迭代的输入初始猜测与常识,学习速率是在50 - 99%之间,和最初的成本高于终端成本。这三个值从最初的猜测将在每次迭代后自动写。在大多数情况下,只需要一个迭代收敛性。

第二个例子是一个空气压缩机部分如图4和5。这一次,有四个报价对点防止一个完美的适合的可能性。最大的回归误差(列)在任何价格点还不到1%,这是很典型的基于经验和许多定价的例子。安装终端成本为零,这意味着没有高原效应。因此,学习速率和pseudo-learning利率是一样的。空气压缩机是一个定制的设计与复杂的装配过程。根据收集的信息从一个供应商访问和可变成本递减在回归模型中,空气压缩机的定价策略似乎是目标回报定价类型。

最后一个例子是一个压力传感器数据所示6和7。传感器的例子被选中,因为它给出了最大百分比(合适的)错误,有点超过6%,从17个关键部分。安装终端成本也是零,所以学习速率是一样的pseudo-learning率。退化的第一个单位价格合理,和学习速率是相对最好的之一。这是一个COTS产品还带有明显的基于价值的定价策略。

17的回归分析,10部分零终端成本。他们的学习率如表所示2。从最好到最差的范围从98%到84,平均为92%。学习的其他七个部分是没有意义的,因为高原效应(如前所述)。然而,相比之下,pseudo-learning平均利率计算如表所示3。这些学习曲线范围更广泛的比85年的出版范围为88%购买部分(Stewart et al .,15])。同时发布的范围有点过时,因为自动化升级,不过它提供了与供应商的价格谈判的基础。自动化可以减少学习的可能性。

6。结论

很明显,部分的学习曲线是一个有用的工具采购谈判。在大多数情况下,曲线与供应商价格报价,假设固定和可变成本占主导地位。配合的情况不是那么顺利,这可能是造成quasifixed成本或步骤中可变成本在供应商的定价分析。

广义的学习曲线提供了两个额外的自由度来处理最初的采购量变化和收益递减规律问题。回归给第一单元成本和终端成本,可被视为总成本(固定+变量),分别和可变成本。通常情况下,这不是一个好主意来推断两端明显超出了供应商的报价范围。这个问题是由10的17部分有一个零终端价值,代孕的可变成本。然而,提取有价值的见解。

与公司在早期,在自然界中几乎所有供应商报价都是单点的JIT采购。部分没有明显的价格弹性,使谈判争议和困难。通过必要的成本和弹性研究前期,谈判可以成为双方的双赢。供应商可以通过公开讨论赢得成本节约措施和潜在的商业机会,比如收入分成。

精益生产的实践已经被证明是一个关键的竞争优势。精益供应链是一个新的概念。公司需要共享信息和协调需求预测、生产计划、库存与供应商补给。进步的公司努力建设高度协作的商业环境和可能需要咨询他们的供应商业务的最佳实践。

此外,精益意味着做自己的作业和最小化nonvalue添加负担的供应商。经常,真正相信“顾客永远是对的”,公司可以将不合理的要求供应商导致不必要的(抛弃)活动。供应商的侵蚀利润可以抵消任何潜在的降低成本谈判。

“精益供应链”的方法,像工作记录摘要,承诺对于一个双赢的方法在采购关系显然是可行的。一个供应商是愿意放弃一部分的价格50%小包装的变化。许多供应商降低价格与成本应当分析和/或发表学习速率。然而,有一些供应商不愿由于部分是镇上唯一的游戏,金融需求(回报),或企业文化。总体而言,系统成本降低20%,纯粹通过“采购”是实现燃料电池产品在生产中。

引用

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