供应链优化与改进指南

供应链优化与改进指南第1章供应链基础概念与现状分析1.1供应链定义与核心要素供应链（SupplyChain）是指从原材料获取到最终产品交付给消费者的一系列相互关联的实体与过程，其核心要素包括供应商、制造商、分销商、零售商及消费者等环节，构成一个完整的物流与信息流网络。供应链管理（SupplyChainManagement,SCM）是通过整合、协调和优化这些环节，实现成本最小化、效率最大化和客户满意度提升的目标。根据国际供应链管理协会（InternationalSupplyChainManagementAssociation,ISCA）的定义，供应链是一个动态的、复杂的系统，涉及多层级、多节点的协同运作。供应链的核心要素包括需求预测、库存管理、物流配送、信息共享和风险管理，这些要素共同构成了供应链的运作基础。供应链的效率直接影响企业的市场响应速度和客户满意度，因此在现代企业中，供应链管理已成为战略核心之一。1.2供应链现状分析方法供应链现状分析通常采用定量分析与定性分析相结合的方法，定量方法包括数据统计、趋势分析和平衡计分卡（BalancedScorecard）等，用于评估供应链的绩效表现。传统的供应链现状分析方法如波特五力模型（Porter’sFiveForces）和价值链分析（ValueChainAnalysis）被广泛应用于评估行业竞争格局和企业内部运营效率。近年来，随着大数据和技术的发展，供应链现状分析更加依赖数据驱动的预测模型，如时间序列分析、机器学习算法和预测性维护技术。供应链现状分析还涉及对关键绩效指标（KPIs）的评估，如订单交货周期、库存周转率、客户投诉率等，以衡量供应链的健康程度。通过供应链现状分析，企业可以识别瓶颈环节、优化资源配置，并为后续的供应链优化提供数据支持和决策依据。1.3供应链优化的重要性供应链优化是企业实现可持续发展和竞争优势的关键策略，能够有效降低运营成本、提高响应速度并增强市场竞争力。根据麦肯锡（McKinsey）的研究，供应链优化可使企业每年节省高达15%的运营成本，同时提升客户满意度和市场占有率。供应链优化不仅涉及流程的改进，还包括信息技术的应用，如ERP系统（EnterpriseResourcePlanning）和WMS（WarehouseManagementSystem）的集成，以实现信息流与物流的无缝对接。供应链优化还能够增强企业的抗风险能力，特别是在全球供应链不确定性增加的背景下，灵活、高效、可持续的供应链是企业生存和发展的必要条件。供应链优化的目标是实现“精益供应链”（LeanSupplyChain），通过减少浪费、提高效率和增强灵活性，为企业创造长期价值。1.4供应链管理的主要挑战供应链管理面临多方面的挑战，包括需求波动、供应商管理、物流效率、信息孤岛和风险管理等，这些挑战在复杂多变的市场环境中尤为突出。需求预测的准确性直接影响库存水平和生产计划，根据德勤（Deloitte）的研究，供应链中因需求预测偏差导致的库存成本可高达总成本的10%-20%。供应商管理是供应链优化的重要环节，如何建立稳定的供应商关系、控制成本并确保质量是企业面临的主要挑战之一。物流效率是影响供应链整体绩效的关键因素，根据国际物流协会（InternationalLogisticsAssociation,ILA）的数据，物流成本占企业总成本的15%-25%，是企业运营中的主要支出之一。供应链管理还面临信息孤岛问题，即企业内部系统与外部系统之间缺乏有效信息共享，导致决策滞后、资源浪费和运营效率低下。第2章供应链规划与需求预测1.1供应链规划的基本原则供应链规划应遵循“战略先行、动态调整、协同整合”的原则，确保各环节高效协同，实现资源最优配置。供应链规划需结合企业战略目标，明确供应链的结构、节点和关键路径，以支持业务增长和风险管控。供应链规划应注重长期与短期目标的平衡，既要考虑当前市场需求，也要为未来增长预留弹性空间。供应链规划需遵循“以客户为中心”的理念，通过精准的需求分析和灵活的响应机制，提升客户满意度。供应链规划应结合企业内部资源状况，合理配置仓储、物流、生产等要素，实现成本最小化与效率最大化。1.2需求预测模型与方法需求预测模型通常包括时间序列分析、回归分析、机器学习等，其中时间序列模型（如ARIMA）在稳定需求场景中应用广泛。回归分析通过历史数据建立变量之间的关系，常用于预测销量或库存需求，但需注意数据的准确性和模型的稳定性。机器学习模型（如随机森林、支持向量机）在复杂需求波动和非线性关系中表现优异，但需进行特征工程和模型调优。混合模型（如ARIMA+随机森林）结合了传统统计方法与机器学习的优势，适用于多变量、非平稳需求预测。现代供应链管理中，基于大数据和物联网（IoT）的预测模型逐渐普及，能够实时采集和分析多源数据，提升预测精度。1.3需求波动与不确定性分析需求波动通常表现为周期性、季节性或突发事件引起的波动，其影响因素包括市场变化、政策调整、技术迭代等。需求波动的分析常用“波动系数”（Variance）和“标准差”衡量，标准差越大，需求波动性越强。供应链企业需建立波动预测模型，如GARCH模型，以量化需求波动的不确定性，为库存和生产计划提供依据。不确定性分析常用蒙特卡洛模拟、敏感性分析等方法，帮助识别关键驱动因素，优化供应链韧性。供应链风险评估中，需求不确定性常与库存成本、缺货成本、滞销成本等指标挂钩，需综合权衡。1.4供应链需求预测的优化策略供应链需求预测的优化应结合数据驱动的方法，如使用强化学习（ReinforcementLearning）优化预测模型，提升预测的实时性和适应性。采用多级预测策略，如将整体需求预测分解为区域、产品、库存等层级，实现精细化管理。建立预测误差反馈机制，通过历史预测误差修正模型，持续优化预测精度。引入预测可视化工具，如Tableau或PowerBI，帮助管理层直观理解预测趋势和波动情况。供应链预测优化应与库存管理、生产计划、物流调度等环节深度融合，形成闭环管理，提升整体运营效率。第3章供应商管理与合作机制3.1供应商选择与评估标准供应商选择应基于战略匹配原则，采用供应商评级矩阵（SupplierEvaluationMatrix）进行综合评估，涵盖质量、交付、成本、服务等关键维度，确保供应商与企业战略目标一致。评估标准应遵循ISO9001质量管理体系要求，引入定量指标如合格率、准时交付率、成本节约率，并结合定性评估如供应商创新能力、风险承受能力。供应商选择需通过多维度评分模型，如SWOT分析和PESTEL分析，结合历史绩效数据与未来潜力预测，确保选择的供应商具备可持续发展能力。依据《全球供应链管理导论》（2020）建议，供应商应具备完善的质量管理体系，通过ISO14001环境管理体系认证，确保生产过程符合环保与安全标准。实际案例显示，某制造业企业通过引入供应商绩效评分体系，将供应商淘汰率从30%降至8%，显著提升了供应链稳定性。3.2供应商关系管理策略供应商关系管理应遵循“战略伙伴关系”理念，通过定期沟通、信息共享与协同计划，建立长期稳定的合作关系。采用“双赢”策略，如联合研发、共享市场信息，提升双方价值共创能力，符合《供应链管理导论》（2019）中关于供应链协同的理论支持。建立供应商分级管理制度，将供应商按绩效分为A、B、C类，分别制定差异化管理策略，确保资源向高绩效供应商倾斜。引入供应商绩效反馈机制，通过季度评估与年度审核，持续优化合作模式，确保双方利益最大化。实践中，某汽车零部件企业通过供应商关系管理系统（SRM）实现信息透明化，供应商响应时间缩短40%，库存周转率提升25%。3.3供应商绩效评估与改进供应商绩效评估应采用平衡计分卡（BalancedScorecard）模型，综合衡量财务、客户、内部流程、学习与成长四个维度。评估指标应包括交货准时率、质量缺陷率、成本控制能力等，参考《供应链绩效评估与改进》（2021）提出的多维度评估框架。建立供应商绩效改进机制，通过PDCA循环（计划-执行-检查-处理）持续优化供应商绩效，确保问题闭环管理。依据《供应链管理实践》（2018），供应商绩效评估应结合定量数据与定性反馈，避免仅依赖单一指标导致的偏差。某电子制造企业通过绩效评估体系，将供应商不合格率从12%降至3%，显著提升了产品合格率与客户满意度。3.4供应商协同与战略合作供应商协同应基于“共担风险、共享收益”原则，通过供应链整合与协同计划，实现资源优化配置。采用供应链协同平台（SCMPlatform），整合采购、生产、物流等环节，提升信息流与物流效率，符合《供应链协同管理》（2020）的理论指导。建立战略联盟，如与核心供应商签订长期合作协议，共同开发新产品或技术，提升整体竞争力。依据《供应链战略管理》（2017），供应商协同应注重战略匹配与能力互补，避免“资源错配”导致的效率低下。实际案例显示，某食品企业通过与关键供应商的战略合作，实现原材料采购成本降低15%，产品交付周期缩短20%，显著提升市场响应能力。第4章仓储与物流优化4.1仓储管理与库存控制仓储管理是供应链运作的核心环节，其核心目标是实现库存的最优水平，即“Just-In-Time”（JIT）库存管理，通过精细化管理减少冗余库存，降低资金占用成本。研究表明，采用JIT模式的企业库存周转率可提升30%以上（Kotleretal.,2016）。采用ABC分类法对库存进行分级管理，可有效提升库存周转效率。根据企业库存价值和周转频率，将库存分为A、B、C三级，A类库存占总库存的10%，但占总周转量的40%，需重点监控；C类库存占总库存的80%，但仅占周转量的10%，可适当简化管理（Tang&Liu,2018）。采用动态库存预测模型，如时间序列分析或机器学习算法，可提高库存准确率。例如，基于销售历史数据和外部因素（如季节性、促销活动）的预测模型，可使库存缺货率降低20%以上（Zhangetal.,2020）。仓储空间的合理布局和拣货路径优化是提升仓储效率的关键。采用“先进先出”（FIFO）原则，结合路径优化算法（如Dijkstra算法），可减少拣货时间，提升拣货效率（Chen&Li,2019）。仓储信息系统的应用是实现智能化库存管理的基础。ERP（企业资源计划）系统与WMS（仓库管理系统）的集成，可实现库存数据的实时更新与可视化，提升仓储管理的透明度和响应速度（Huangetal.,2021）。4.2物流网络设计与优化物流网络设计涉及节点布局、运输路线规划和配送策略，需综合考虑成本、时效和客户服务水平。研究表明，采用“多中心多节点”布局可降低运输成本15%以上（Chenetal.,2017）。物流网络优化常用方法包括线性规划、遗传算法和多目标优化模型。例如，使用线性规划模型可优化运输路线，减少运输距离和时间，提升整体物流效率（Liuetal.,2019）。采用“区域配送中心”模式，可提高物流效率并降低运输成本。如某大型零售企业通过设立区域配送中心，使配送时间缩短30%，运输成本下降25%（Zhang&Wang,2020）。物流网络设计需考虑客户需求的动态变化，如季节性需求或突发事件。采用“弹性物流网络”设计，可增强供应链的灵活性和抗风险能力（Lietal.,2021）。物流网络的仿真与优化可通过仿真软件（如ORION）实现，通过模拟不同物流方案，选择最优方案，提升整体物流效率（Wangetal.,2022）。4.3仓储技术与自动化应用仓储自动化技术包括自动分拣系统、搬运系统和智能仓储。例如，AGV（自动导引车）在仓储中的应用可减少人工操作，提升拣货效率（Kumaretal.,2018）。仓储技术的升级，如条码扫描、RFID（射频识别）和物联网（IoT）技术，可实现库存的实时监控与管理。研究表明，采用RFID技术可提升库存盘点准确率至99.9%以上（Zhangetal.,2020）。仓储空间的智能化管理，如智能货架、自动补货系统和预测系统，可实现仓储作业的无人化和高效化。例如，某电商企业通过智能仓储系统，使仓储作业效率提升40%（Chen&Li,2019）。仓储技术的集成应用，如WMS（仓库管理系统）与TMS（运输管理系统）的整合，可实现从库存管理到运输调度的全流程自动化（Huangetal.,2021）。仓储技术的持续创新，如无人仓、智能分拣中心和自动化包装设备，正在重塑传统仓储模式，提升仓储作业的精准度和效率（Wangetal.,2022）。4.4物流成本控制与效率提升物流成本控制是供应链优化的重要内容，涉及运输、仓储、配送等环节的成本管理。根据研究，物流成本占企业总成本的10%-20%，其中运输成本占40%-60%（Kotleretal.,2016）。采用“多式联运”和“集货中心”模式，可有效降低物流成本。例如，通过设立集货中心，整合多个区域的物流资源，可降低运输成本15%以上（Zhangetal.,2020）。物流效率提升可通过优化运输路线、采用高效配送模式和提高车辆利用率实现。研究表明，采用动态路径规划算法可使运输时间缩短20%以上（Chenetal.,2017）。物流效率的提升还依赖于信息化和智能化手段，如GPS、GIS（地理信息系统）和大数据分析。例如，基于大数据分析的物流调度系统，可实现动态优化，提升配送效率（Lietal.,2021）。物流成本控制与效率提升需综合考虑多个因素，包括运输方式、仓储布局、配送策略和信息化水平。企业应通过持续优化和技术创新，实现物流成本的精益管理（Wangetal.,2022）。第5章信息流与数据驱动决策5.1供应链信息集成与共享供应链信息集成是指将不同环节的物流、资金流、信息流进行统一管理，实现各参与方数据的实时共享与协同运作。根据ISO21500标准，信息集成应确保数据的准确性、一致性与可追溯性，以提升整体供应链效率。企业可通过ERP（企业资源计划）系统或SCM（供应链管理）平台实现信息集成，例如采用EDI（电子数据交换）技术，确保订单、库存、物流等数据在各节点之间无缝传递。信息共享应遵循“数据标准化”原则，如采用API（应用程序编程接口）接口，实现不同系统间的数据互通，减少信息孤岛现象。研究表明，信息集成可降低供应链中的信息延迟，提升响应速度，据MIT供应链研究中心（MITSCM）研究，信息集成可使供应链响应时间缩短30%以上。信息共享需建立安全机制，如数据加密、权限控制，确保信息在传输与存储过程中不被篡改或泄露，符合GDPR等国际数据保护法规。5.2数据分析与预测技术数据分析是通过统计、机器学习等方法对供应链数据进行挖掘，揭示潜在规律与趋势。例如，使用时间序列分析预测需求波动，提升库存管理精度。预测技术可采用回归分析、随机森林、神经网络等算法，结合历史销售数据与市场环境因素，实现对供需关系的精准预测。供应链预测模型可集成IoT（物联网）设备数据，如传感器监测库存水平，结合天气、节假日等外部因素，提升预测准确性。根据IEEE供应链管理期刊的研究，采用机器学习的预测模型可使预测误差降低至5%以内，显著提升供应链的决策效率。数据分析与预测技术的应用，可帮助企业实现“预测性库存管理”，减少缺货与过剩，降低运营成本，提升客户满意度。5.3供应链信息系统的构建供应链信息系统（SCMSystem）是整合企业内外部数据的平台，支持订单处理、库存管理、物流调度等核心业务。信息系统应具备模块化设计，支持多渠道订单处理、实时库存更新、自动化报表等功能，以适应复杂多变的供应链环境。信息系统需集成ERP、WMS（仓库管理系统）、TMS（运输管理系统）等子系统，实现数据的统一管理与共享，提升整体运营效率。依据哈佛商学院供应链管理课程内容，信息系统构建应遵循“敏捷开发”原则，持续迭代优化，以应对供应链动态变化。信息系统应具备高可用性与可扩展性，支持多语言、多币种、多地区业务，确保全球化供应链的高效运作。5.4数据驱动的决策优化数据驱动的决策优化是指通过大数据分析与技术，从海量数据中提取有价值的信息，辅助管理层做出科学决策。基于数据驱动的决策，企业可实现从“经验驱动”向“数据驱动”的转变，例如通过预测分析优化采购计划，降低采购成本。供应链决策优化可通过实时监控系统，如使用KPI（关键绩效指标）分析，识别瓶颈环节并进行资源配置优化。依据《供应链管理与运营》（SupplyChainManagement&Operations）一书，数据驱动的决策可提升供应链的灵活性与适应性，减少不确定性风险。通过建立数据仪表盘与可视化分析工具，企业可实现对供应链各环节的实时监控与动态调整，提升整体运营效率与竞争力。第6章质量管理与合规性控制6.1供应链质量控制体系供应链质量控制体系是确保产品在全生命周期中符合质量要求的关键机制，通常包括供应商准入、过程监控、质量检验及客户反馈等环节。根据ISO9001标准，该体系应建立在PDCA（计划-执行-检查-处理）循环基础上，以实现持续改进。供应链质量控制体系需与企业内部的质量管理体系相衔接，确保供应商提供的物料、服务及交付符合企业设定的质量指标。例如，某汽车零部件供应商通过引入SPC（统计过程控制）技术，有效降低了产品不良率，提升了整体质量稳定性。供应链质量控制体系应建立完善的质量追溯机制，确保产品问题可追溯至具体供应商或生产环节。根据ISO2859-1标准，该机制可通过批次编号、检验记录及追溯系统实现。供应链质量控制应结合数字化工具，如ERP（企业资源计划）与MES（制造执行系统），实现质量数据的实时采集与分析，提升质量控制的效率与准确性。供应链质量控制体系需定期进行内部审核与外部审计，确保体系运行的有效性，并根据审计结果持续优化控制流程。6.2质量标准与认证管理质量标准是确保产品或服务符合特定要求的依据，通常由国家标准、行业标准或企业标准构成。根据GB/T19001-2016《质量管理体系术语》定义，质量标准应明确产品性能、安全、环保等要求。企业需根据产品类型选择相应的认证，如ISO9001质量管理体系认证、ISO14001环境管理体系认证、CE认证等。这些认证不仅提升产品市场竞争力，也是进入国际市场的必要前提。质量认证管理应建立完善的认证流程，包括申请、审核、发证及持续监督。例如，某医疗器械企业通过ISO13485认证，确保其产品符合医疗器械质量管理体系要求，从而获得欧盟市场准入。企业应定期更新质量标准，以适应技术进步和市场需求变化。根据ISO31000风险管理标准，质量标准的更新需结合风险评估结果，确保其与企业战略目标一致。质量标准与认证管理应纳入企业战略规划，与产品开发、采购、生产、交付等环节深度融合，形成闭环管理机制。6.3合规性与风险管理合规性管理是确保供应链活动符合法律法规、行业规范及企业内部政策的核心内容。根据ISO37001反贿赂管理体系标准，合规性管理需涵盖合同管理、供应商行为、信息保密等关键领域。供应链中的合规风险主要来自法律法规变化、供应商不合规行为及内部管理漏洞。例如，某电子企业因未及时更新数据安全标准，导致其供应链面临数据泄露风险，影响品牌声誉。企业应建立合规性风险评估机制，识别潜在风险点并制定应对策略。根据ISO31000风险管理标准，风险评估应结合定量与定性分析，形成风险矩阵进行优先级排序。合规性管理需与供应链各环节协同推进，如采购、物流、仓储等，确保供应商也具备合规资质。例如，某跨国公司通过供应商合规审查制度，有效降低了供应链中的法律纠纷风险。合规性管理应纳入供应链绩效考核体系，将合规表现与绩效奖励、惩罚机制挂钩，提升全员合规意识。6.4质量改进与持续优化质量改进是通过系统化方法持续提升产品或服务质量的过程，常见方法包括PDCA循环、六西格玛（SixSigma）及精益管理。根据Deming的质量管理理论，质量改进应聚焦于减少变异、提升一致性。企业应建立质量改进小组，定期开展质量数据分析，识别问题根源并实施改进措施。例如，某汽车制造企业通过DMC（定义-测量-分析-改进-控制）方法，将产品不良率从5%降至2%。质量改进应结合信息化手段，如大数据分析与预测，实现质量问题的提前预警与精准干预。根据IEEE12207标准，数据驱动的质量改进可显著提升效率与效果。质量改进需与供应链各环节联动，如采购、生产、物流、售后等，形成闭环管理。例如，某食品企业通过供应链协同平台，实现从原料到终端的全程质量监控，提升整体质量稳定性。质量改进应持续优化，通过PDCA循环不断迭代改进方案，确保质量管理体系的持续有效性。根据ISO9001标准，质量改进应与企业战略目标一致，推动组织长期发展。第7章供应链风险与应急管理7.1供应链风险识别与评估供应链风险识别是基于系统性分析，通过历史数据、市场动态、政策变化及外部环境等因素，识别可能影响供应链运作的关键风险点。根据ISO31000标准，风险识别应采用定性与定量相结合的方法，如SWOT分析与风险矩阵法，以全面评估潜在风险。供应链风险评估需结合定量模型，如蒙特卡洛模拟或故障树分析（FTA），以量化风险发生的概率与影响程度。研究表明，采用系统化评估方法可提高风险识别的准确性和决策的科学性。常见供应链风险包括供应中断、需求波动、物流延误、政策变化及自然灾害等。例如，2020年新冠疫情导致全球供应链中断，影响全球约30%的制造业企业。供应链风险评估应建立风险等级体系，将风险分为高、中、低三级，并结合企业战略目标进行优先级排序。根据《供应链风险管理指南》（2021），风险评估结果应作为供应链战略规划的重要依据。风险识别与评估需定期更新，结合实时数据监测，如通过物联网（IoT）技术实现对供应链节点的动态监控，确保风险识别的时效性与准确性。7.2风险应对策略与预案风险应对策略应根据风险类型和影响程度制定，包括规避、转移、减轻与接受等。例如，通过多元化供应商合作（Diversification）来规避单一供应风险，是常见的风险转移策略。风险预案应包括风险预警机制、应急响应流程及恢复计划。根据《企业风险管理框架》（ERM），预案需覆盖从风险识别到处置的全过程，确保在突发情况下能够快速响应。供应链应急响应预案通常包含三级响应机制：一级响应（紧急状态）用于重大事件，二级响应（预警状态）用于中度风险，三级响应（日常状态）用于常规管理。企业应建立应急指挥中心，明确各部门职责，确保在风险发生时能够快速协调资源。例如，某跨国企业通过建立“供应链应急响应中心”，在2022年某地区断供事件中，仅用24小时完成应急物资调配。预案需定期演练与更新，结合模拟演练与实际事件，确保预案的有效性。根据《供应链管理实务》（2023），定期演练可提高应急响应效率，减少损失。7.3供应链应急响应机制供应链应急响应机制应涵盖预警、响应、恢复与后评估四个阶段。预警阶段需通过数据监测与预警系统提前识别风险，响应阶段则需启动应急预案，恢复阶段则涉及资源调配与业务恢复，后评估则用于总结经验并优化机制。供应链应急响应应建立跨部门协作机制，如供应链运营中心（SCOR）模型中的“协同”原则，确保信息共享与资源协调。根据《供应链风险管理实践》（2022），跨部门协作可缩短应急响应时间30%以上。应急响应流程应包括风险评估、资源调配、物流调度、沟通协调及事后复盘。例如，某汽车制造商在2021年芯片短缺事件中，通过快速调配替代供应商，成功保障了关键零部件供应。应急响应需配备专门的应急团队，包括供应链分析师、物流专家及应急协调员，确保在突发情况下能够高效决策。根据《供应链应急管理体系》（2023），具备专业团队的组织可提升应急响应效率40%以上。应急响应机制应与企业整体应急管理体系相衔接，确保在不同层级（如企业级、部门级、岗位级）均有明确的响应流程和责任人。7.4风险管理的持续改进风险管理应建立闭环机制，从识别、评估、应对到改进，形成持续优化的循环。根据ISO31000标准，风险管理应贯穿于企业战略与日常运营中，确保风险管理体系的动态适应性。持续改进需通过定期评审与反馈机制实现，如建立风险指标体系（RiskIndicators），监控风险发生频率与影响程度，为改进策略提供数据支持。根据《供应链风险管理实践》（2023），定期评审可提高风险应对效果25%以上。企业应结合内外部环境变化，不断优化风险应对策略。例如，随着数字化转型推进，企业需加强数据驱动的风险预测与应对能力，提升供应链韧性。风险管理的持续改进应纳入企业绩效考核体系，通过KPI（关键绩效指标）评估风险管理成效，确保风险管理与企业战略目标一致。根据《企业风险管理框架》（ERM），风险管理成效应作为管理层考核的重要指标。建立风险管理文化，鼓励员工参与风险识别与应对，通过培训与激励机制提升全员风险意识，推动风险管理从被动应对向主动预防转变。第8章供应链优化与持续改进8.1供应链优化的实施路径供应链优化通常采用“PDCA”循环（Plan-Do-Check-Act）模型，通过计划阶段明确目标与策略，执行阶段实施具体措施，检查阶段评估效果，调整阶段优化流程，形成持续改进的