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最近研究了一下DDMRP，再写一篇文章介绍DDMRP。
为什么DDMRP能够缓解供应链的牛鞭效应？
从DDMRP解决的企业挑战看，包括三个方面：
1、因为预测偏差导致库存高，交货周期不准而影响客户体验。
2、需求未能及时准确传递带来的牛鞭效应。
3、企业经营高库存、长交货周期以及较低的产能利用率。
而这三方面的挑战中，本质是供应链中牛鞭效应。我在文章从自动控制理论看工业互联网——供应链管理 中剖析了牛鞭效应的解决方法。并在文章从自动控制理论看工业互联网——供应链管理(二） 给出了解决牛鞭效应的方法：
根据自动控制理论的原理，抑制库存波动的最有效手段，就是调解波动的周期，来消除正反馈，那么降低提前期（减少时间滞后）就可以调整周期，从而消除正反馈以及由此带来的牛鞭效应。许永硕，公众号：许永硕从自动控制理论看工业互联网——供应链管理(二）
从自动化原理看，牛鞭效应是从供应链维度上的发散，核心还是在于信息传递过程的时延。根据控制原理，调整反馈时延，就可以解决。许永硕，公众号：许永硕从自动控制理论看工业互联网——供应链管理
而DDMRP一方面利用信息系统，加快信息反馈速度，降低反馈延时。另一方面通过增加缓冲库存来降低采购提前期。来减少牛鞭效应。
DDMRP的功能
DDMRP包括五部分功能：设置战略缓冲、设置缓冲参数、缓冲动态调整、需求驱动补货计划与执行、可视化协作。
1、设置战略缓冲
在制造环节找到重要性高、提前期长的物料，增加战略库存缓冲区，从而压缩了交货期，减少了可变性。因此战略解耦点设置确保了物料流在整个供应链中处于稳定状态，阻止了在两个方向上的变化的转移和放大。
2、设置缓冲参数
通过缓冲参数文件，可以设置与缓冲相关的参数数据。针对物料的历史耗用信息和未来需求信息可以调整如下参数；通过需求因素，调整库存水平；根据日均用量的值调整库存水平大小。
而对物料物料主数据层面可以设置如下参数：根据物料获取提前期和日均用量计算库存水平；根据订单的波动性，设置波动幅值，以此作为库存水平设置的参考；同时还通过其他参数，如物料在多少个BOM中被使用，ABC分类等来计算库存缓冲大小。
与传统MRP所考虑的计算方式不一样，DDMRP并不是用来管理库存位置的，它被设计成一个完美针对订单的供应计算工具。MRP供需平衡后库存为零。DDMRP从不为零，必须要由缓冲库存存在。
3、动态调整理想库存水平
为了应对动态市场影响，必须部署动态缓冲区调整策略。随着平均每日使用量（ADU）的更新，可对库存缓冲水平进行调整，重新计算缓冲库存大小。在计划的事件或季节的预期中，缓冲区可以进行可控的人为干预调整。
4、需求驱动补货计划和执行
5、可视化协作
基于缓冲区状态优先级DDMRP对生产订单优先级排序，使优先级清晰可见。通过当前库存在缓冲库存水平的位置来标注其颜色，和相关的百分比，根据百分比进行排序，百分比越低，其优先级越高，在可视化界面中，按照库存状态优先级进行排序，供计划员直观处理有供应问题的订单。传统的MRP运行完后，其优先级排序是根据到期日排优先级，DDMRP是根据缓冲状态排优先级。
后记
如果看过我10年前写的关于Servigistics产品的文章，会发现DDMRP从逻辑上与Servigistics的逻辑是多相似，差别只是应用场景上的差别。
DM0７-需求管理系列之 Servigistics方案流程
核心就是需求管理与库存优化，关于如何通过需求来优化库存水平，如何管理协作，我在很多年前都已经写过了。这里不再赘述。
