筛选战略供应商是解决这一问题的关键步骤。通过将供应商视作战略伙伴，推动整个供应链遵循精益原则，目标是消除所有不必要的物流支出。当供应链中的每个环节都遵循这一原则时，物流成本的压缩将会显著。物流在企业的运营中至关重要，它影响着众多成本活动。
● 能够帮助你平衡需求和资源，并且帮助你减少供应链各阶段的库存。只要公司采纳精益制造，那么毫无疑问，他们必须实施原材料的拉动系统来支持制造流程。
企业在项目选择时，要注重对业务和客户的影响力，能解决关键问题；要有可支持和利用的资源和技术，还有根据企业具体实际情况考虑在实际中层面中具有可操作性；要注重基本的供应链质量标准，以及对于提高质量目标方面是否具有可提升空间。
建立精益供应链是一个分步骤的过程，首先，关键在于选择合适的工具。这包括评估和选用能够提高效率、减少浪费的工具，以支持精益理念的实施。确定核心原则是另一个重要环节，这涉及到对精益供应链理念的理解和接受，如减少浪费、持续改进和价值流优化等。这些原则将成为整个供应链管理的基石。
根据战略目标确定清晰的战略部署，制定切实可行的进展计划。明确的战略和追求卓越的近期业务目标才有紧迫感和前进的推动力，同时也能作为工作成效的衡量指标。 发挥领导作用，建立文化氛围。 竞争环境，顾客需求和供应链的整体要求是企业实施六西格玛的外在动力。
1、流程优化：精益物流强调消除不必要的环节和操作，以提高整个供应链的流程效率。通过对物流流程进行分析和优化，可以减少物料、信息和时间的浪费，并提高资源利用率。 库存管理：精益物流鼓励采用“Just-in-Time”（准时制）的库存管理方式，即在需要的时候才补充库存，避免过多的库存积压。
2、流程优化：通过分析整个配送过程，找出瓶颈和浪费，并采取措施优化流程。可以使用价值流映射等工具来帮助识别问题并制定改进计划。 资源管理：合理规划和管理运输车辆、人力资源和仓库空间，确保资源充分利用，减少运输和仓储成本。
3、技术支持：先进的物流技术是实现精益物流的关键因素。例如，物联网、大数据、人工智能等技术的应用，可以帮助企业实现供应链的实时监控、预测和优化，提高物流效率和准确性。企业文化：企业文化是实现精益物流的重要因素。精益物流强调团队合作、持续改进和创新精神，这需要企业文化的支持。
4、对价值链中的产品设计、制造和订货等环节进行深入分析，识别并消除不增值的浪费。 根据不间断、不迂回、不倒流、不等待和不出废品的原则，制定创造价值流的行动方案。 仅在顾客需求驱动下创造价值，确保生产与需求紧密匹配。 发现浪费环节时立即采取行动，追求持续改进和完美。
5、精益物流流程是物流管理的核心流程，旨在确保在准确的时间内，以准确的数量、准确的包装和质量，将合格的零件配送至准确的地点，从而保障生产高效运行。第一步是固定周期订购。此步骤依据预先设定的固定订购周期，以确保零件的有效和均衡供应。第二步是供应商管理。
如何有效说服领导推进精益物流？首先，让领导看到短期的效果。物流最大的效果是长期系统的效果，但短期也有很多。比如现场的5S会比其他更好，现场局部的在制品会降低，对应的空间会大一些，虽然对于整体来说减少的微乎其微，但是短期通过目视化的方式是看得见的。第二，让领导看到长期的效果。
成立项目小组 物流企业组织成立“企业系统改善项目领导小组”（简称“项目小组）是实施精益物流的第一步。这个小组的任务是对企业进行充分调研，根据调研情况制定出可行的改善方案，并根据方案指导企业的各个部门实施精益物流。
因此，精益生产的推进，应该是让企业的各个职能部门主动的学习并配合运用和精益生产的工具，如：生产管理、制造和物流部门应配合做好拉动生产，设备部门推动全员设备管理、快速换线换模，品质部门推动全面质量管理，等等。负责推动精益生产的部门应根据系统的计划，做好示范线改善的同时，做好重点改善的指导和支持。
做好结合文章，就要在行业物流流程管理、服务管理、运营管理、队伍管理等方面牢固树立“精益物流”思想。
为了减少生产操作者的动作浪费、保持小批量、均衡生产，设备按工艺流程u型布置以减少工人的往返走动时间，物料在加工前由辅助工人做包装处理，在看板拉动下按固定频率定期送到生产工位，生产现场附近的零件呈递装置按照动作经济原则设计，尽可能减少工人不必要的动作浪费。
我们将精益思想引入物流管理系统，是为了在物流管理活动中，应用精益方法，发现浪费，消除浪费。精益制造在日本丰田汽车得到了巨大的成功，为全球制造业掀开了新的一页，现在越来越多的生产企业都在想方设法的学校丰田方式，使自己的企业能实现精益化。
首先，制造商需要关注加快每位供应商的交付速度，以减少安全库存和循环时间。资产利用率的提高使加快交付频率在精益环境中起着决定性作用，因为零库存目标的实现依赖于连续、高效的交付。
团队合作是实现这些目标的关键，通过有效的沟通和协作技巧，如倾听、头脑风暴等，以及明确责任、处理冲突，团队能协同提升产出。而且，数据驱动决策是基石，通过分析结果和过程数据，持续优化流程，避免数据的误用。
