某制造企业·物料分类优化

客户背景与项目背景

该案例来自一家典型离散制造企业，其车间物料种类繁多、包装规格不一、消耗频率差异大，导致仓库空间利用率低、补货响应滞后、现场物流效率不高。为系统性解决上述问题，天睿物流咨询团队介入，开展以“物料分类管理”为核心的精益物流优化项目。

项目聚焦于如何将庞杂的物料信息结构化，并基于实际需求与物理特性进行科学分类，从而制定差异化的存储与配送策略。

物料信息的全面采集是分类基础

物料信息不仅包括基本属性（如物态、气味、温湿度需求、可压缩性、磁性等），还涵盖单品规格（重量、体积、尺寸）及包装单位信息（最小包装数量、外包装体积、材质等）。在本项目中，天睿团队特别关注与物流效率直接相关的字段：日/班次消耗量、体积、重量、包装数量，因为这些数据直接影响仓储空间占用与补货节奏。

所有物料信息通过SAP系统导出历史消耗数据 + 实地调研相结合的方式获取，确保数据真实、完整、可操作。

分析流程说明：物料分析整体遵循“数据采集 → 需求转化 → 双维分类 → 策略制定”的逻辑闭环（见图1）。其中，需求量主要依据过去一年的历史数据，辅以未来产品预测与产能规划，尤其对新上线或特殊产品进行补充校准。

图1：物料分析流程

挑战与痛点

• 物料信息分散，缺乏统一标准，难以支撑精细化管理；
• 库存水平高但缺料频发，补货节奏与生产需求脱节；
• 仓储空间紧张，但未按物料重要性与使用特征进行分区管理；
• 传统仅按价值（如金额）分类的方式，无法反映物料对仓储容量和物流效率的真实影响。

天睿咨询服务内容

天睿咨询团队提出并实施了一套融合 ABC分类 与 XYZ分类 的双维度物料分析方法，形成完整的物料分类管理闭环。

1. 数据采集与标准化

• 从SAP系统导出过去一年各物料的月度消耗数据（示例见表1）；
• 通过实地调研，收集每种物料的体积、重量、最小包装单位、外包装规格等物理属性；
• 将消耗量转化为对 存储容器容量的需求，作为核心分类指标。

关键创新点：不同于传统以“金额”为ABC分类依据，本项目以全年消耗所占存储体积为指标，更贴合制造现场的物流现实。因物料体积与包装差异显著，相同消耗量可能产生截然不同的仓储压力。

表1：物料历史需求数据（部分）

2. ABC分类（基于存储容量需求）

• 计算每种物料全年消耗所占用的 总存储体积；
• 按存储容量需求降序排列，计算累计占比；
• 划分标准：
  • A类：累计0%–60%，高容量需求，重点管理；
  • B类：60%–85%，中等需求；
  • C类：85%–100%，低容量需求。

3. XYZ分类（基于需求频次与波动性）

• 分析物料在各班次/日的消耗稳定性；
• X类：高频、低波动，可精准预测，适合JIT配送；
• Y类：中等频次或波动；
• Z类：低频、高波动，需设置安全库存。

此分类逻辑源于对“预测准确性”的延伸应用——在物料场景中，波动性 = 预测难度，直接影响安全库存设置与补货策略。与传统以“销售预测准确率”划分XYZ不同，本项目聚焦生产端消耗波动性，更具现场适用性。

4. 考虑产品特征与实际约束

除双维度分类外，团队还结合BOM结构特殊性、产线排产现状等实际约束，对部分物料进行人工校准，确保分类结果既科学又可落地。例如，某些低频但关键的备件虽属CZ类，仍需保障最低库存水位。

5. 制定差异化管理策略

结合ABC-XYZ矩阵，为9类物料组合（如AX、BY、CZ等）分别设计：

• 存储位置（靠近线边 or 远端仓库）；
• 补货频次与批量；
• 容器类型与最大库存水位；
• 是否纳入看板或电子标签系统。

所有分析通过Excel建模完成（分类结果见表2），确保方法可复制、逻辑透明、便于客户内部持续应用。

表2：物料分类结果（部分）

最终输出《物料分类管理策略表》（见表3），明确各类物料的操作规则，为后续线边超市设计、容器标准化、补货路径优化提供直接依据。

表3：物料分类管理策略

实施成果与效果

• 成功对车间全部物料完成ABC-XYZ双维度归类；
• 输出结构化《物料分类管理策略表》，实现策略可视化、可执行；
• 为线边超市布局、容器选型、补货机制设计奠定数据基础；
• 初步测算可减少无效库存15%以上，提升拣选效率20%；
• 释放冗余仓储空间，缓解场地紧张压力。

项目价值总结

本项目虽为“小案例”，却体现了天睿咨询在制造业物流优化中的核心方法论：以数据驱动分类，以分类驱动策略，以策略驱动效率。通过将抽象的“物料管理”转化为可量化、可操作的分类体系，企业得以用有限资源优先保障关键物料的流畅供应，同时释放冗余仓储空间，为智能工厂建设打下坚实基础。

该项目也验证了：在制造业供应链中，“体积”和“波动性”有时比“价值”更能决定物流成本与效率。尤其在离散制造场景下，一个低价值但体积庞大、需求不稳的物料，可能比高价值小件物料对物流系统造成更大压力。

方法论可迁移：该ABC-XYZ双维分类模型已成功应用于汽车零部件、装备制造、家电等多个行业，成为天睿“精益物流+数据驱动”解决方案的标准组件之一。