l 前言

在上一期推文中，我们分享了企业如何通过端到端利润优化，将不同类型的产品和客户细分成多个精细化的类别，以制定相匹配的策略。本期我们着重探讨：企业如何通过供应网络优化，将固定成本转化为可优化的变量，开辟盈利提升的新路径。

05 又一挑战

该企业通过价格策略、促销政策、供货工厂的选择、最小订单量的设定、库存率的优化和退货率的控制等，成功地克服了问题并取得可观的盈利。

然而，制造业仍面临一个重大挑战：固定成本的优化。

当市场繁荣时，企业快速扩张，建设新工厂，以满足市场需求。

当市场变冷，需求下降时，这些扩张成为了企业的负担。

企业需要优化设备、产能、物流及人工成本，以应对挑战。然而，如何做到这点却是一个难题。管理不同工厂、产线和仓库等各项资产的复杂性显而易见，正确判断并减少固定成本，考验着企业供应链管理的全方位能力。

06 面临决策

该企业在经历了2010年到2023年的经济波动后，发现其平均产能利用率从高峰的75%下降至55%。在这种大环境下，维持产线高负荷运转几乎不可能。因此，企业不得不关闭部分产能，以改善资产负债表，提升企业整体盈利健康度。

传统观念中，面对产能过剩的困境，许多人会本能地认为：“工厂运营成本高，那就关掉它。”

现实情况中，决定关闭一条产线或工厂，并不仅仅是看哪个成本高，不消说这其中的成本高低如何定义。

07 破解难题

面对上述重大决策时，蓝幸的标准化软件SCATLAS能够帮助解决难题——提供一种统一的框架和方法论，帮助按照标准定义各种成本要素。

例如，在面对工厂或产线关闭决策时，需要平衡的因素就非常多：

1. 产线关闭会带来多大的一次性损失？

2. 重新调整供应链路线将如何影响总的物流成本？

3. 关闭产线并将产量转移到另一个工厂会对采购批量和采购价格造成怎样的影响？

4. 应对产线关闭的税收退税政策是否会受到影响？

其中每一个变化的影响因素可能有几十甚至上百个，而当企业有上百条产线以及上万件成品和原材料时，将会有不计其数的冲突点需要权衡。

08 落地方案

在这个错综复杂的生态系统中，蓝幸的平台就像拥有卫星视角的森林管理员，能够看到每一个要素如何相互作用，从而做出最合适的管理决策；而传统的决策方式更像依靠地面巡视的林务员，虽然对眼前的情况了如指掌，但在面对整体生态平衡的大局时，视角相对局限——可能导致一系列意想不到的后果并需要不断实施补救，这也是大量局部数字化措施效果不佳的原因。

然而蓝幸提出的整体产能优化方案远不止是提供了一个答案。

优化方案能够根据企业输入的需求数据，在平台上生成一系列基于时间序列的动态答案。

对于每一个决策点——无论是关于产线关闭的时机，产线迁移的最佳时期，还是如何在旺季与淡季之间平衡产能——系统都能够提供具体的决策建议。例如，在建议关闭某些产能的同时，系统还会考虑到旺季前的生产需求，建议企业提前生产并囤积一部分库存，以应对旺季的市场需求。

这种方法使得决策过程不仅反映当前的业务需求，同时也预测并适应未来的市场变化，从而为企业带来更加精准和可落地的产能规划策略。

最终，在与蓝幸的合作中，通过对产能结构进行全面优化，企业获得了一套综合性的解决方案：

1. 确定了需要完全关闭并出售的产线和工厂的计划，并确定了尽快完成折旧并尽快变现残值的方式。

2. 识别出适合搬迁或改造的产线，例如通过改造和增加一些模块投资，提升产线的多样化产品生产能力。

3. 制定了变更的时间表，确保改变发生在最合适的时机。

4. 调整了采购策略、税收退税政策以及物流供应范围等，以从全局利润的角度适应新的产能结构。

5. 提出了针对不同淡旺季节的产能优化策略和结论。

这些措施为该企业每年带来超过三亿元的收益，包括快速淘汰部分产线、提高总体产能利用率、优化税收退税和物流成本等方面的改进。此外，这一成果与企业未来年度运营预算和主要生产计划紧密衔接，实现了决策的动态化和全面执行。

（已完结）