基于供應鏈的庫存管理優化模型設計

吳尚遠 范鵬展 吳小勇 付鑫

摘 要：隨著供應鏈理論研究的興起，供應鏈環境下的企業庫存管理優化受到了廣泛關注，而供應鏈管理的核心問題即是與供應商的有效信息共享。本文基于支持向量機模型和庫存信息預測采購訂貨數量，以電能計量裝置的庫存管理和采購為實例，通過合理的采購數量提升庫存管理效率，從源頭來降低整體庫存，實現企業利益的最大化。

關鍵詞：供應鏈 庫存管理優化 支持向量機模型

一、引言

隨著供應鏈的不斷發展，基于供應鏈環境下對庫存優化成為了一個新的課題。供應鏈管理的目的是為了使全部參與者形成互惠互利的共生依賴關系，并針對如何管理、分配、傳遞信息進行統一規劃。相較于傳統庫存的單級管理方式，供應鏈環境下的庫存管理更加突顯整體性，以實現整體鏈條上的庫存最小為基本目標，合作進行信息共享，執行協調性的庫存策略，通過優化各個環節，促進產品的流通，消除庫存冗余，確保企業庫存具備應對市場變化的能力，且使得多個參與者均能夠從聯合的信息共享和庫存管理策略中實現獲利。目前，處于上下游的企業之間缺乏信息溝通，處于各環節的參與者在信息不對稱的情況下為了保證供應速度，逐步放大物資庫存需求，最終導致因庫存冗余、成本過高削弱企業整體競爭實力的結果。目前，我國大部分企業在供應、生產和銷售等環節沒有形成鏈條，庫存控制是單級靜態的，上下游企業資源利用效率較低，上下游企業之間的協調性較差，信息交換不及時。在激烈的市場競爭環境下，企業需要改變傳統的庫存管理思想，通過上下游相關企業整合物資供應及管理，爭取與供應商、銷售商和終端用戶之間建立緊密的配合關系。

二、庫存優化模型設計

以電能計量裝置為例，國家電網公司通過實施“省級集中”管理模式，針對電能計量裝置進行全壽命周期業務管理。電能計量裝置的供應鏈流程是屬地公司按照以往經驗編制需求計劃，上報后統一以協議庫存的方式進行采購，到貨后統一安排檢定，進入省公司一級庫，后期按照屬地公司的需求，統一配送至屬地公司入二級庫，隨后計量裝置進入運行維護階段。此種簡單的供應鏈流程單一、跨度大、周期長，屬地公司為正常開展業務勢必儲存大量存貨，增大需求的上報，出現需求變異放大現象，導致整個計量裝置供應鏈上的供應商無法了解真實的庫存信息，導致供應商生產的冗余、供電公司庫存儲備的冗余，從采購的不準確開始影響庫存管理的優化。此外，按照經驗編制采購需求，則需要多次采購滿足不同區段的電能計量裝置需求，但是此種采購方式導致到貨無規律，庫存管理環節中的到貨檢驗、入庫和盤點等工作均受到這種無規律的影響，導致庫存管理效率較低。因為采購訂貨計劃不科學，在需求冗余的情況下，由于供應鏈上供應商信息不確定，造成供應周期不能滿足屬地公司實際需求，進而導致屬地公司安全庫存以及庫存周轉控制不到位，嚴重影響庫存管理秩序，并導致電能計量裝置的庫存管理成本居高不下。為了從源頭解決過度采購等問題，制定新的庫存管理工作流程，根據歷史數據結構，設計線下預測模型，支持操作員進行補貨確定和制定采購計劃。預測模型需要利用系統積累的數據，但是只要在系統外進行計算即可，操作員只需要讀取預測結果，以輔助器在線上制定補貨策略，并與供應商共享補貨信息，實現供應鏈庫存管理。具體工作流程如下圖所示。

三、采購訂貨預測實現

以上工作流程中，重點是基于支持向量機預測模型對采購訂貨數量進行預測。因此，首先描述數據的特性，確定訓練集的樣本容量，并保證訓練集的數據質量，接著引入徑向基核函數泛化支持向量機對輸入變量的接受能力，檢驗模型預測效果，并最終進行實證分析。

1.確定訓練集。本文選擇國網公司2003年1月至2014年12月的月度庫存管理數據作為歷史數據，按照電能計量設備的物料小類分別進行預測，輸出變量為采購訂貨數量，輸入變量為當月的領用出庫數量、庫存數量、設備應用項目類型、項目預算金額以及設備用途。為了確定良好的訓練集，要識別變量特征，依次觀察各月度庫存數量、出庫數量與采購訂貨數量之間的相關關系，發現兩者之間存在非線性相關關系，出庫數量和庫存數量作為輸入指標可以反映輸出變量的樣本特性，在建模時需要采用非線性核函數進行模型泛化，增加不敏感損失函數區間。將2003年1月至2014年12月的月度采購訂貨數據進行直方圖描述，發現存在訂貨數量分布概率過低和過高的觀測值，視為異常值，剔除后構建訓練集。

2.模型求解。以2003年1月至2014年12月的數據作為訓練集，以2014年6月至2015年6月的數據作為測試集，引入徑向基核函數計算發現當訓練集和測試集的標準均方差較為穩定，不容易受不敏感損失參數的影響，然而支持向量的數據卻隨著的不敏感損失參數增加而減少，同時延長了模型計算時間，考慮到后期編程的便捷性和錯誤易查性，采用網格搜索法對核函數中的進行尋優。在對核函數中的進行尋優之前，預測模型的誤差較大，大部分在9%左右，進行參數尋優之后，相對誤差在3%至6%，模型精度有所提高。經測試，加入網格搜索法的參數尋優計算能顯著提升模型計算精度，因此以徑向基核函數為線性規劃問題，輸入近3-5年的月度數據和物資品類小工具線下運行訓練集識別、異常值剔除、模型構建及參數尋優工作，并給出當前采購訂貨數量建議值，輔助操作員執行采購訂貨工作或制定計劃。

四、結語

基于供應鏈環境下的庫存管理優化重點在于各級企業之間的信息交叉及其信息的可靠性。通過預測的結果可以及時調節原材料的庫存量或者企業產品的存貨量，提供企業連續生產所需的完備的原料、節約流動資金，以便保障較高的運營效率。經過以上研究，以歷史庫存數據為樣本，建立未來采購計劃預測模型，對于庫存管理優化是可行策略。對于未來采購計劃有一個精確地估計可以和供應商有一個很好的信息交互，實現對庫存前后端的管理，從全流程的角度降低整體庫存，提高調配工作效率。

參考文獻：

[1] 王熙， 宋福根. 市場需求預測和銷售優化決策支持系統的研究和開發[J]. 中國紡織大學學報. 2000， 26（4）： 44-48.

[2] 王學斌， 馬士華. 庫存需求災變灰預測模型[J]， 工業工程與管理， 2002（5）：23-28.

[3] 柳鍵， 馬士華. 供應鏈庫存協調與優化模型研究[J]. 管理科學學報（社會科學版）， 2004， 7（4）： 1-8.