苹果是如何做到快速发货的?

苹果能够在全球范围内迅速发售新款iPhone,得益于其强大的供应链管理和对供应商的高效管控能力。苹果连续七年蝉联Gartner全球供应链厂商排名第一,拥有遍布全球的优质供应商网络,并通过巨额现金储备确保长期稳定的大批量供货。

网友“玫玫”:

  国内不少手机厂商因为产能不足,频频跳票。而苹果发布新 iPhone 后,10 天就全球开售了,为什么苹果能这么快大规模发货?

  腾讯科技:

  今年 7 月,跳票已久的锤子手机上线发售后,遭遇了产能危机,罗永浩说锤子手机的产能比“想象中的最坏结果还要差”。

  而在 9 月,魅族发布 MX4 后没过多久,也遭遇产能问题,暂停了官网和专卖店的付款预订。

  相比之下,苹果的发货节奏则很快。iPhone 6 在 9 月 9 日推出,9 月 12 日开启预定,9 月 19 日上市销售。这连对手三星都望尘莫及。三星 9 月 3 日发布 Galaxy Note 4,而正式开售得等到 10 月 17 日,中间隔了一个半月。

  供应链的重要性

  无论是苹果、三星还是魅族、锤子,手机厂商的供应链管理非常重要。手机的质量和性能很大程度依赖于优质供应商的支持,如果能把最优质的供应商拉入自己的阵营,那么手机的性能和体验就已经成功了一半。

  供应链出问题,也是很多手机厂商经常不得不面对的残酷现实。产品设计、产品工艺、生产线实现量产、成品率,供应链的方方面面都在考验着手机厂商。

  代工企业富士康,它能为苹果生产出大批量高质量的 iPhone 手机,但却在代工锤子手机时状况百出。这其中,锤子订单少应该是最主要的问题。代工厂的生产能力与企业订单数有直接的关系,先为大单服务是行业的常态。

  苹果强大的供应链

  苹果之所以能快速发货,其实一句话可以总结为供应链的强大。

  根据今年 Gartner 公布的全球前 25 大供应链厂商排名,苹果今年蝉联第一,已连续七年稳坐 Gartner 供应链厂商排名的龙头。麦当劳和亚马逊分列第二第三,三星电子排在第六位。

  苹果公司的供应商遍布全球,分布在中国台湾地区和美国、韩国、德国等地,在中国大陆主要是台资企业的生产基地,最后主要由富士康组装成机。目 前,在苹果的 590 家供应商中,中国大陆居首,共有 349 家厂商,其后则是日本的 139 家、美国 60 家,及中国台湾的 42 家。

  强大的供应链保证了手机的产能。以 iPhone 6 的生产为例,据外媒报道,富士康每天约有 100 条生产线赶工制造 iPhone 6 与 iPhone 6 Plus,共有 20 万名工人加入生产行列,日产量约 54 万支。

  对供应商的管控能力强

  根据评级机构穆迪的数据,截至 2013 年,苹果公司坐拥 1590 亿美元现金,其现金储备超过了马来西亚、英国、美国、加拿大、德国、意大利等国家。

  巨大的现金储备保证了苹果在生产上的优势地位,苹果有底气能够和供应商签订大批量的长期供货协议。苹果可以对一家供应商砸下数十亿美元的预付款,要求该供应商承诺将多数生产能力提供给苹果。

  而在供应环节上,苹果做到了细节上的无缝把控。苹果在管理供应商的过程中遵循一个原则,即必须完全控制手机生产的每道环节,要了解每一个元器件的来源、研发、生产、测试等过程。

  如果供应商出现问题,苹果会要求他们在 12 小时内做出原因分析和解释。此时,供应商必须加班加点地解决问题。

  有一个流传很广的故事:2007 年,在新 iPhone 正式推出前一个月,乔布斯对 iPhone 的原型机器上的划痕不满,要换成玻璃屏。而当替换材料到达时,富士康夜里叫醒 8000 名员工,开始赶工组装。

  惠普前供应链主管 Mike Fawkes 曾说过这样的话:“人们总是喜欢谈论苹果成功的关键是他们的产品,但他们的供应能力和将新产品推向市场的效率是前所未有的。”供应链的巨大竞争优势可以说是隐藏在苹果身后的杀手锏。

转载于:https://www.cnblogs.com/kaixin110/p/3994076.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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