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空軍想採購1038輛皮卡車

👤 Pegasus170 (魯蛇肥宅台勞+前義務役) 🕐 Mon Jun 30 04:55:23 2025
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標題: Re: [分享] 空軍想採購1038輛皮卡車

時間: Mon Jun 30 01:13:20 2025

 

※ 引述《sfsm (有初老症狀的鹹魚)》之銘言:

: 想不到現在還能看到JIT這縮寫,

: 現在工業已經不談Just In Time了,

 

先導,因為你的認識是錯誤的,你的認識是零倉庫不是零庫存

 

你講的東西比較白話是保修廠沒有一個零件,車主來技師下單

 

零件馬上出現,這是一開始的錯誤認識

 

JIT是指你的零件一直再轉一直在預測期內完成交貨和出貨,

 

更直白一點零件部下十桶機油,他預測是三個月內售完,這十桶

 

就要在三個月內賣完,後端供應商就要根據這個預測去生產製造

 

也就是整體都是一直觸在生產運輸銷售,而不是堆在倉庫放幾年

 

才終於賣出去

 

供應鏈管理,在前面邏輯下你是沒有庫存的供應都是在預測時間內

 

JIT

 

: 以上都是廢話,接下來才是重點:

: 『JIT不是在做保修零件庫存的』

: 『JIT不是在做保修零件庫存的』

: 『JIT不是在做保修零件庫存的』

: 不要不懂裝懂,台灣沒零件要跟國外叫料,

: 那只是台灣業者自己不想囤料而已,

: 這跟JIT半點毛都沒關係...

: 不管Ford還是Toyota,軍規還是民規都一樣會很慘。

 

我為什麼要囤料?這邊順便回前面一位為什麼沒辦法事先囤料

 

你的問題我當年在剛進福特六和底下經銷商的零件部我也問過

 

你不是第一個也不會是最後一個對這個有疑慮的人

 

原因很簡單資金積壓,很多業者會倒就是進了大量的零件然後很少換掛了

 

你進了一百萬的零件,八十萬賣掉了剩下二十萬,放了十年才賣掉,那你就是虧了20萬 

這20萬並不會為你帶來任何的利潤,相反他會占空間需要維持,你的倉庫

 

原本可以多放二十萬好賣的結果被占了,以季來計算的話,你虧了八百萬

 

反過來問你如果你只要花30秒就可以查到全世界哪個倉庫還有這個料件,送來台灣只 

需要一天的時間,你為什麼要花20萬放在你的倉庫呢?

 

可以承諾交期,又節省營運成本何樂而不為?

 

這就是甚麼我會說你要找最熱門的車輛或品牌當BOV,因為消耗量夠大市場夠大

 

我可以對他做出比較多的預測代表我可以準備更多的零件,周轉速度更快速

 

因此當環境出現異常比如戰爭甚麼的,導致物流中斷,熱門的車輛在短時間內

 

還是有足夠的零件可以更換

 

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.171.40.59 (臺灣)

※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Military/M.1751217202.A…

啊……看到這文章緒就知道要出來說明了!

Just in Time在專案管理一開始時真的是「零庫存」,而且是「零倉庫」那種。為何會有哪種錯誤的認知?那就要回到當年美國專案管理學會如何誤解豐田JIT的觀念。

豐田的JIT,實際上是mshuang的觀點,因為豐田在每一個製造批次時,是會計算存量能否在該批製造重用完,而能減少不必要的堆倉;可是當年美國那些專家還真的誤以為是豐田做到「零倉庫」。甚至經濟學人某期雜誌都還抱持這個錯誤的觀念用到使用端備料上,整個牛頭不對馬嘴。

但是在經過這麼多年後,我們這些從西方取經的專案惡棍「終於發現」日本人說的「JIT」原來不是「零倉庫」那麼回事,而是製造時的控制備料成為在製造批次區間外的「零庫存」。

為何後來會發現呢?就是當我們開始計算Critical Path及導入85/15預測模型時才發現:

幹!如果專案進程中真的「完全沒有任何庫存」,那怎麼可能推lead time跟採納預測模型?

所以我們再次去認識日本的製造業之後,才發現人家的JIT是用在批次上,完全符合專案定義之「無反覆之特定目的性」。

而交貨之後就耗材備料,並不在專案管理範疇。交貨後耗材備料,可以由專責單位處理統籌,也可以採用「搜刮」的方式從多種供應來源(包過同行轉借調貨)籌得。這時候就會出現純軍用跟軍民通用商品的維修管理上的重大分歧;前者政府必須自己備料或者讓山姆大叔直接強力補充、後者可以透過戰時徵調及應急民轉軍工廠生產組裝。

上面這種誤解,也出現在「Kanban」與「看板(日文)」、「Gamba (Ganba)」與「現場(日文)」上。西方很多專案管理學者真的有非常嚴重的誤解日本製造管理模型。

追加:

剛剛才發現少寫一整段關於人工智慧對於備料的影響。

在過去,每個專案估料都是用過往經驗,很吃專案經理跟Domain Experts / Subject Matte r Experts的知識與經驗。現在有人工智慧及巨量資料/大數據後,我們雖然還不敢玩LLM,但是多少也知道運用適當的Tagging跟Properties Picking 來讓電腦幫忙做草案估計。

我曾經試算過,如果利用人工智慧跟機器學習來壓縮「あそび (asobi)」從20%到10%,可以省下快一半的材料浪費成本,這個我有跟商業智慧部門經理認真討論過,他們也是這樣想。

本次因為我跟友軍在打「逆統戰:烽火」時在菲律賓被像是10+個紅軍真人玩家摸哨成功(2抗10+),失守佬沃非常不爽(不過同組夥伴趁紅軍玩家們貪心攻打菲律賓時偷襲大阪成功),所以沒有美食副時間!

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智慧女神與其化身

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https://www.ptt.cc/bbs/Military/M.1751230526.A…

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