供應鏈管理學(xué)習心得

　　當我們積累了新的體會(huì )時(shí)，好好地寫(xiě)一份心得體會(huì )，這樣可以幫助我們分析出現問(wèn)題的原因，從而找出解決問(wèn)題的辦法。那么問(wèn)題來(lái)了，應該如何寫(xiě)心得體會(huì )呢？下面是小編為大家收集的供應鏈管理學(xué)習心得，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

　　通過(guò)近期兩周的供應鏈管理課程學(xué)習，我對供應鏈鏈條的整合、供應鏈的工作方式以及供應鏈的結構與創(chuàng )新等層面的理論知識有了更為深刻的感受。

　　其中有一點(diǎn)，也是整個(gè)供應鏈流程最為核心、起決定性作用的部分，Puh-Pull模型策略的選擇，兩種模型從一定程度上直接決定了企業(yè)的生產(chǎn)運營(yíng)成本以及可盈利空間，也長(cháng)期關(guān)系著(zhù)市場(chǎng)競爭力與企業(yè)存亡；從歷史發(fā)展的角度來(lái)看，供應鏈模型在任何的市場(chǎng)交易活動(dòng)中都無(wú)不存在，而我們也可以看到Puh模型在很大程度上長(cháng)期占據了領(lǐng)導地位，從古時(shí)候起沿街吆喝著(zhù)賣(mài)燒餅到如今的自動(dòng)化燒餅生產(chǎn)、預定、銷(xiāo)售等等，無(wú)不存在著(zhù)Puh模型的蹤影，所以puh模型本身有它不可替代的優(yōu)點(diǎn)：有計劃的為一個(gè)目標需求量提供平均成本最低、最有效率的產(chǎn)出，而且可以用現貨品的實(shí)時(shí)提供把握商機創(chuàng )造利潤，但在市場(chǎng)活動(dòng)不斷變化的過(guò)程中，Puh模型的缺點(diǎn)也越來(lái)越嚴重，在當市場(chǎng)需求不如預期而未能銷(xiāo)貨時(shí)，推的越多，庫存積壓的風(fēng)險就越大，以至于某種程度上甚至可以顛覆企業(yè)。

　　自然的Pull模型成了繼Puh模型之后的一個(gè)亮點(diǎn)，它通過(guò)消費者導向或需求導向由消費者購買(mǎi)產(chǎn)品后，經(jīng)由銷(xiāo)售時(shí)點(diǎn)情報的數據收集，啟動(dòng)供應鏈零售店經(jīng)由EDI向物流中心產(chǎn)生自動(dòng)補貨要求。物流中心經(jīng)由EDI向制造商產(chǎn)生自動(dòng)補貨要求，制造商再快速自動(dòng)或生產(chǎn)，并經(jīng)由EDI事先寄貨通知給零售店，物流中心采取跨庫作業(yè)，減少入庫時(shí)間，以使貨物很快送達零售店。當然這樣做，為顧客提供量身訂制的產(chǎn)品與服務(wù)，使它快速適應市場(chǎng)化發(fā)展，大大的提高了企業(yè)競爭力；但是這樣的響應客制化需求的成本也非常高，從一定程度上來(lái)說(shuō)，很大的延緩了商品面向市場(chǎng)的時(shí)機，對企業(yè)來(lái)說(shuō)也是很大的一種風(fēng)險。自然的，我們可以看到目前市場(chǎng)的真實(shí)案例，比如：小米盒子、小米手機、樂(lè )視盒子等等，都采用了饑餓營(yíng)銷(xiāo)的策略，我們可以歸結為采用了Pull模型策略，雖然不全是，在實(shí)際的購買(mǎi)活動(dòng)中，大大的降低了消費者的預期，最終也導致了不少消費者選擇放棄，我本人就是一個(gè)案例，在無(wú)奈地等了一個(gè)月，還是無(wú)所獲的情況下，寧可花高價(jià)錢(qián)購買(mǎi)其他品牌類(lèi)型的機器，我想這并不是個(gè)例。

　　所以通過(guò)以上陳述，我們可以很清晰的看到，單靠某一種模型策略，無(wú)法適應也無(wú)法長(cháng)期應對市場(chǎng)的變化、發(fā)展，何談企業(yè)做大做強；所以，在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程中，不同類(lèi)型的企業(yè)、公司等，根據自身公司的特性，在不同的領(lǐng)域采用了Puh-Pull相結合的策略，自然的，衍生出了不少這方面的智能化系統，諸如：中國電信的IP決策支持系統、沃爾瑪的客戶(hù)需求分析系統。當然，智能化系統未必能夠智能，只是我們能夠在決策的過(guò)程中，分析與參考，但在通常的情況下，誤差一般不會(huì )很大，企業(yè)可適當的規避風(fēng)險。另外，在針對模型級別的選擇之下，我們甚至可以針對企業(yè)不同的產(chǎn)品特征進(jìn)行二級、甚至是三級的PuhPull模型的選擇，從一定程度上，也同樣會(huì )減少企業(yè)的市場(chǎng)成本與風(fēng)險。

　　關(guān)于PuhPull模型的選擇，在大數據的領(lǐng)域中，無(wú)法脫離企業(yè)的業(yè)務(wù)與產(chǎn)品數據，也不可能靠拍腦袋來(lái)進(jìn)行預測，所以一方面結合智能分析與預測系統，另一方面也要進(jìn)行人工干預，以確定PuhPull的臨界區域，相信在不斷的分析、運作、調整、優(yōu)化之后，企業(yè)的發(fā)展應該能夠大大的提高！

【供應鏈管理學(xué)習心得】相關(guān)文章：

供應鏈管理的論文08-12

供應鏈管理實(shí)習報告03-20

供應鏈管理調研報告02-23

物流與供應鏈管理的論文03-08

供應鏈管理實(shí)訓心得04-21

供應鏈管理論文07-06

供應鏈管理實(shí)訓報告05-17

供應鏈管理中的采購管理論文04-10

供應鏈管理心得體會(huì )05-05