供应链成本过高，有哪些降低降低物流成本的途径有哪些方法？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-05-15 19:30 标签： 降低物流成本的途径有哪些
答案是：通过数字化供应链管理数字供应链如何帮助企业降低成本？成本是影响企业利润及竞争力的重要因素，随着企业之间合作关系的扩展，成本控制也逐渐从企业内部的成本管理，向上下游成本控制延伸。供应链成本管理供应链管理的出现为企业成本管理提供了一个崭新的视角。供应链管理模式下，将所有业务环节都纳入经营者的掌控范围内，还有助于部门之间、合作企业之间信息的传递，帮助企业管理者更好地进行成本控制。与传统的成本管理模式相比，供应链成本管理能够在时间和空间上将成本核算统一。从时间上看，成本控制与产品周期相关联；从空间上看，成本控制存在于企业所有部门之中、企业与企业之间，涉及包括原材料采购及产品生产销售等方方面面。目前，虽然一些企业已开始重视供应链成本控制，但是很多企业只是将供应链成本管理的范围局限在本企业之内，并未真正打通整条供应链各个节点，企业间的信息、物流、资金都是孤立与封闭的，企业各有各的物流体系，企业物流与社会物流未能形成有效的紧密的物流体系，信息传递效率低下……因此，供应链成本信息依然是不透明的，供应链管理效用无法体现。供应链成本管理需要突破哪些阻碍？想要真正有效控制成本、降低成本，仅仅有供应链成本管理理念是不够的，需要实际解决以下问题，打通全链，在可视、协同的前提下，精准降本。1.供应链节点资源不共享供应链成本居高不下，其原因主要在于对时间、生产、环境、气候、运输以及资金等方面的控制能力不足。这可能是因为供应链节点企业自身因素造成的，但更大程度上是由于供应链节点企业未能实现资源共享，产生了资源浪费，无形中增加了物流成本、管理成本，从而导致整体成本的上升。2.供应链各环节信息不对称供应链各环节上的合作伙伴常常缺乏有效的信息沟通，甚至人为故意隐瞒信息常有发生，合作伙伴间的沟通不畅容易导致信息不对称，而信息不对称又会增加供应链合作伙伴合作的成本。因此，实现有效信息共享有利于节约成本。3.供应链中合作效率不高供应链上的各企业是合作关系，在没有激励机制的情况下，合作企业比较难形成凝聚力，并且自我保护意识较强，更关注自身的利益，很容易对合作双方的经济利益造成损害，增加合作各方的物流及管理成本。数字供应链如何实现有效的成本控制？如何全面把握供应链各节点的资源？如何将供应链各环节的运行情况透明可视化？如何有效管理供应商，协同合作伙伴之间的关系？供应链的数字化转型，通过对供应链运行数据的采集、实时共享、整理分析和应用，实现了全链业务协同、可视、可控，打通部门、企业间的壁垒，将供应链成本清晰地展现出来，促使供应链的优化，消减整个流程的成本和浪费，从而打造精益供应链。数字供应链实现有效的成本控制，主要有赖于以下两大功能：1.信息可视+业务协同数字供应链打通企业/部门之间的信息壁垒，实现所有业务环节的数据可视化，通过数字反映业务当前最真实的状态，使供应链全程透明可视，减少因信息不对称造成的资源浪费；数字供应链构建企业在线业务协同平台，对需求采购、订单处理、跟踪、仓储、物流等供应链各环节实现智能协同，增强供应链端到端的计划、执行能力，提升供应链效率。2.基于运行数据的精准成本优化数字供应链能够将全链运行情况以可视化形式实时呈现，管理者能够通过运行数据对业务流程进行实时了解、监控、调整，即时发现供应链运行中的问题，并对其进行精准有效的调控，持续不断地优化供应链运行效率。通过对供应链运行数据的收集整理、分析应用，管理者能够清晰直观地发现供应链中存在的浪费，以及不必要的成本消耗，可对其进行精准优化，维护供应链的健康高效、精益化运行。数字供应链通过对供应链运行数据的收集整理、分析应用，能够为企业对产品和服务的未来需求提供精准、深入的理解和感知，从而更准确地预测需求，降低运营成本。数字供应链通过实时动态的库存管理、完善的供应商管理、精确实时的采购价格管理，实现采购成本的数字化高效管控。数字供应链将物流成本纳入全方位的监控、协调和控制，可以对各个环节的物流情况进行整合分析，从而针对各个环节的物流运行进行优化，实现物流部分的降本。另外，数字化供应链基于客观、真实、实时的业务数据，可以帮助企业突破局部、短期利益，站在供应链整体效益的高度，来协调与合作伙伴的关系，以获得更大的收益。企业成本控制，已经不再是企业的内部管理课题，更体现为对外部资源的高效利用；成本控制也不再是一味地压低消耗，而是基于供应链整体效益的综合成本考量。数字供应链的应用，让企业能够以全局视角，对企业运行成本进行精准有效的控制。数字化转型需回归企业经营发展本质，专注于解决企业实际业务问题。成功转型，要选择真正“懂业务”的数字化平台！关注指南车物流软件，数字化转型路径更清晰！

我要回帖

更多关于 降低物流成本的途径有哪些 的文章

 

随机推荐