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电子商务物流管理案例分析题

来源:用户分享 时间:2025/7/7 3:41:15 本文由loading 分享 下载这篇文档手机版
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案例分析

案例一

自1996年以来,联想电脑一直位居国内市场销量第一。2000年,联想电脑整体销量达到260万台,销售额284亿元。在中国IT行业,联想是当之无愧的龙头企业。IT行业的特点及联想的快速发展,促使联想加强与完善信息系统建设,以信息流带动物流。高效的物流系统不仅为联想带来实际效益,更成为同类企业学习效仿的典范。

在生产环节,联想按照物料需求计划从立体库或储存区供应给生产线,生产线安排生产计划运转。生产线装配工人正在组装电脑,并根据组装的情况,监测、控制上方电脑显示屏的“拉动看板”,及时将组装信息及物料需求信息反馈到企业生产控制系统中。联想集团通过高效率的信息管理系统与自动化的仓储设施,实现了在信息流带动下的高效率的物流作业。

看板管理是通过看板的运行控制企业生产全过程的一种现代管理技术,是企业实施拉动式准时化生产的一种现代管理手段。它的最终目的是降低库存,同时看板使准时化思想广泛地渗透到生产现场中,延伸至企业的管理工作中,迅速、有效地反映、解决问题。看板管理体现的不仅是一种先进的管理技术和手段,而且是一种现代的管理思想和思维。看板管理的应用不仅能有效地使企业库存降至最低,而且能促进企业的管理水平,提高企业的运作效率。因此,在现代工业特别是汽车制造业中,推广应用看板管理,具有广阔的前景,对提过企业现代化管理水平,增强企业市场竞争力具有重要的意义。

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问题:

1、在联想集团的生产环节中,生产线装配工人如果正在组装电脑,他要根据组装的情况,监测、控制上方电脑显示屏的“( B )看板”,及时将组装信息及物料需求信息反馈到企业生产控制系统中。

A.推动 B.拉动 C.供给 D.需求

2、判断:看板管理的应用不仅能有效地使企业库存降至最低,而且能促进企业的管理水平,提高企业的运作效率。( 对 )

3、结合案例,谈谈看板管理对企业来说有哪些意义?

答:1.看板管理能及时将信息反馈到企业的控制系统中,使企业通过高效率的信息管理系统与自动化的仓储设施,实现了在信息流带动下的高效率的物流作业。

2.通过看板的运行控制企业生产全过程,使企业实现拉动式准时化生产。

3.利用看板管理降低库存,同时看板使准时化思想广泛地渗透到生产现场中,延伸至企业的管理工作中,迅速、有效地反映、解决问题。看板管理还能促进企业的管理水平,提高企业的运作效率。

4.公司可利用看板精确传递信息,统一认识,朝共同目标前进。看板上的数据也便于管理者分析、控制与决策。

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案例二

在过去几年中,耀盛条码成功地为电子制造、化工等领域的客户提供一系列的解决方案,与戴尔、松下电子、联想手机等企业建立了长期稳定的合作。同时,耀盛条码还将条码解决方案拓展到服装行业,客户包括劲霸、七匹狼、九牧王、宝姿等。条码技术在服装行业的作用主要表现在: 1、提高收、发货的准确率。

服装行业的进货通常是按订单进行的,包括生产订单、加工订单、采购订单等,具有少批量、多批次的特点。按订单发货时,由于涉及到款式、颜色、尺码等众多信息,经常发生大量的串色串码情况,带来退、换货的额外运输成本。利用条码扫描可以准确记录到货及订单执行情况,通过采集物品上的条码信息,可以有效地提高发货准确率,到达99%以上。 2、便于掌握库存信息。

准确掌握库存信息对服装企业的经营管理起到非常重要的作用。 3、及时、准确采集终端销售数据。

服装行业的分销体系包括专柜、专卖店、店中店等多种形式,分布在全国各地。随着销售行为的发生,频繁产生大量信息,条码技术可以在产品销售的同时实现数据采集,并通过信息系统及时将数据准确传回。 4、便于库存盘点。

服装企业通常需要定期进行仓库及门店库存的盘点,人工操作费时费力,利用条码技术可直接通过扫描完成数据采集,便于企业准确掌握库存、盈亏等信息。 5、便于数据分析。

后台系统可对销售、库存、订单、回款、缺货等数据进行分析,便于企业及时根据市场需求制定生产、销售、配送计划。

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问题:

1、解释物流条形码的含义

答:物流条形码是供应链中用以标识物流领域中具体实物的一种特殊代码,是整个供应链过程,包括生产厂家、配销业、运输业、消费者等环节的共享数据。 2、条码技术如果提高服务行业的收、发货的准确率?

答:服装行业一个最明显的管理特性就是款色尺的综合管理,但经常发生大量的串色串码情况,为此会增加退、换货的额外运输成本,利用条码扫描可以准确记录到货及订单执行情况,通过采集物品上的条码信息,可以有效地提高收、发货准确率,减少因串色串码带来的额外运输成本。

3、条码技术便于库存盘点体现在哪里?

答:利用条码技术可直接通过扫描完成数据采集,便于企业准确掌握库存、盈亏等信息,省时又省力。

4、条码后台系统可对(A、B、C、D )等数据进行分析。 A.销售 B.库存 C.订单 D.回款和缺货

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