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    提前期需求為模糊隨機條件下的企業(yè)連續(xù)庫存補貨策略

    2021-08-09 02:14:58刁德榮
    商場現(xiàn)代化 2021年12期
    關(guān)鍵詞:模型

    摘 要:隨著社會步入互聯(lián)網(wǎng)時代,社會經(jīng)濟發(fā)展體系逐漸朝著集群化發(fā)展,節(jié)奏越來越快。在庫存管理中,通過連續(xù)庫存補貨能夠為企業(yè)獲得更大的市場競爭優(yōu)勢,提前期的合理規(guī)劃能夠給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟效益,基于市場經(jīng)濟多元化和多變化的特點,影響企業(yè)庫存管理的因素越來越多,模糊隨機條件為庫存管理提供了新思路,本文通過考慮提前期內(nèi)需求為模糊隨機情形下,建立簡單連續(xù)庫存補貨模型,以實現(xiàn)企業(yè)庫存管理中補貨的成本最小化目的。

    關(guān)鍵詞:模糊隨機;提前期需求;模型

    引言:隨著全球多元化,社會市場競爭越來越激烈,互聯(lián)網(wǎng)促使企業(yè)對產(chǎn)品的銷售和采購節(jié)奏變得更快,時間成為了市場競爭力的主導(dǎo)因素,提前期作為反映企業(yè)產(chǎn)品周期時間的重要節(jié)點,受到了足夠的重視,連續(xù)庫存補貨屬于庫存控制管理,連續(xù)補貨的周期和水平能夠體現(xiàn)出企業(yè)的市場產(chǎn)品競爭力,對于連續(xù)庫存補貨策略,通常是構(gòu)建分析模型來實現(xiàn),在基于模糊隨機條件下通過模型來分析庫存補貨數(shù)量和周期。隨機型庫存控制模型是指庫存控制系統(tǒng)中產(chǎn)品的需求量,在模糊隨機條件下的提前期需求很難通過基礎(chǔ)的算法來構(gòu)建函數(shù)模型,模糊隨機是一個變量,隨著市場銷售和客戶需求的變化都會影響庫存補貨,以往建立的庫存控制模型,大部分都假設(shè)需求為常量的情況或者需求服從一個比較好的函數(shù),這樣得出的結(jié)論實用性較差,基于此本文構(gòu)建提前期需求為模糊隨機條件下的連續(xù)庫存補貨模型。

    一、MTO模式下供應(yīng)鏈企業(yè)模糊隨機需求下的補貨模型構(gòu)建

    在MTO產(chǎn)品供應(yīng)鏈中,需求和供應(yīng)的不確定性會對庫存企業(yè)造成波動較大的成本,大部分企業(yè)為了降低隨機需求的不確定性因素,通常會盡可能地滿足最大需求,這樣就造成了大量的浪費,增加企業(yè)庫存成本,基于此本文通過分析MTO模式下的企業(yè)庫存補貨的優(yōu)點和缺點,從而構(gòu)建更優(yōu)化的連續(xù)補貨模型,有效地解決供應(yīng)鏈企業(yè)中庫存成本問題,降低企業(yè)庫存成本,提高企業(yè)經(jīng)濟效益。

    1.MTO運營模式介紹

    企業(yè)在整個生產(chǎn)過程中,從接收訂單開始,再根據(jù)物料的需求進行采購相應(yīng)的原材料并投入生產(chǎn),其中流程如圖1所示:

    2.MTO模式的優(yōu)缺點

    優(yōu)點:庫存占用率低,因為該模式是在確定已經(jīng)收到客戶訂單之后開始生產(chǎn),對于需求是處于確定的狀態(tài),而不是隨機模糊狀態(tài)。

    缺點:由于是接收到客戶訂單才開始去準(zhǔn)備原材料和投入生產(chǎn),這樣的生產(chǎn)周期就會長于客戶需求的提前期,也有可能受到訂單數(shù)量和原材料的緊缺程度影響,導(dǎo)致不能進行有序地生產(chǎn),也會受到生產(chǎn)方面的突發(fā)事件影響,這樣就會導(dǎo)致大部分客戶的訂單完成效率低,交貨期不能達標(biāo),整體需求滿足率低。特別是MTO模式下的生產(chǎn)滿足不了一些急缺客戶的需求,從而導(dǎo)致失去市場份額,面對一些急缺訂單,企業(yè)如果對訂單進行提前安排,就會影響正常生產(chǎn)的產(chǎn)品線,從而導(dǎo)致企業(yè)只能按照客戶的需求量大小和緊急程度進行排量生產(chǎn),這樣就會對生產(chǎn)線造成較大的波動,在生產(chǎn)忙碌時期,會導(dǎo)致各個產(chǎn)品都處于催、趕生產(chǎn)的局面,不僅容易造成產(chǎn)品質(zhì)量問題,也會對產(chǎn)品分貨造成影響,針對于多個客戶需要的同一種產(chǎn)品,由于訂單時間通常短于采購、生產(chǎn)提前期,導(dǎo)致客戶的需求無法同時滿足,這樣就存在了要滿足哪一個或幾個客戶,或者是分配數(shù)量的多少的問題。這一分配工作耗費大量人力物力,同時也導(dǎo)致客戶的滿意度不高。

    3.基于MTO模式下連續(xù)庫存補貨模型

    (1)模型目標(biāo)

    通過對目標(biāo)客戶的訂單需求進行估算,進而補充相應(yīng)的原材料和產(chǎn)品庫存,充分滿足客戶的訂單需求,達到企業(yè)的最優(yōu)化生產(chǎn)目的。通過模型的構(gòu)建來控制客戶需求的多變性和市場的突變,利用連續(xù)補貨讓庫存一直處于最優(yōu)狀態(tài)。

    (2)模型原理

    在這個模型中主要是要通過計算來分析各個時期的客戶訂單情況,從而對庫存進行連續(xù)補貨。在補貨中分為原材料和成品,在補貨計算中分為安全庫存值、訂貨節(jié)點、目標(biāo)庫存值。通過具體的計算讓企業(yè)中每一種產(chǎn)品對應(yīng)相應(yīng)的原材料數(shù)量和產(chǎn)品儲存數(shù)值,根據(jù)安全庫存值和目標(biāo)庫存值來獲得連續(xù)補貨的周期和數(shù)量,以此達到滿足客戶訂單需求的前提下保障庫存?zhèn)}庫最優(yōu)化狀態(tài)。

    ①庫存儲備類型的確定原理

    對于庫存連續(xù)補貨,首先要確定庫存儲備類型,才能計算出連續(xù)補貨的周期和數(shù)量,如圖2所示,將客戶訂單需求進行數(shù)據(jù)化處理,并了解其訂單規(guī)律,然后再通過對不同采購和產(chǎn)品生產(chǎn)提前期進行調(diào)整,找到客戶訂單需求和提前期覆蓋的節(jié)點,計算出其中概率,并劃分為不同類型的補貨存儲方式。

    ②連續(xù)補貨策略計算原理

    在補貨模型中可以將采購和生產(chǎn)覆蓋的概率進行參數(shù)復(fù)核,引入?yún)?shù)的設(shè)定來達到目的,在庫存控制中,還可以通過安全庫存來提高提前期覆蓋的概率,滿足訂單總體滿足率。在連續(xù)補貨庫存模型中,是通過安全庫存量和再訂貨節(jié)點來預(yù)判客戶訂單需求,設(shè)定補貨點和目標(biāo)庫存量。具體流程如圖3所示。

    ③庫存儲備類型與連續(xù)補貨數(shù)量和節(jié)點參數(shù)的確定

    由上文可知本模式首先通過預(yù)算客戶需求訂單,然后根據(jù)訂單儲備類型來進行生產(chǎn)工作,在庫存儲備類型上本模型采用了訂單提前期概率覆蓋,補貨節(jié)點計算也是通過客戶訂單滿足率來判斷。在參數(shù)的確定上要滿足兩組之間的關(guān)系,以客戶訂單滿足率為核心條件。其中主要公式:客戶訂單滿足率=客戶訂單覆蓋率x連續(xù)補貨時間節(jié)點對客戶訂單的滿足率,也就是說通過結(jié)合兩組參數(shù),能夠使得客戶訂單滿足率大于95%。

    4.MTO模式與現(xiàn)模型對比

    如表1所示。通過數(shù)據(jù)對比不難發(fā)現(xiàn)基于連續(xù)補貨模型能夠滿足客戶的訂單需求,在市場經(jīng)濟體系中,要以客戶為中心,充分考慮客戶的訂單滿足率,因此本文采用的連續(xù)補貨模型更具有市場價值。

    5.連續(xù)補貨模型的價值

    首先,在庫存儲備分類中,能夠充分考慮客戶訂單的提前期分布、原材料采購、生產(chǎn)提前期的關(guān)系,利用提前期覆蓋概率滿足了客戶訂單需求,對于企業(yè)運營來說,具有較好的適用性價值。其次,在連續(xù)補貨基數(shù)中,本文結(jié)合了庫存儲備類型,讓計算結(jié)構(gòu)更加貼近生產(chǎn)環(huán)境。

    二、提前期需求為模糊隨機條件下的補貨策略基本模型構(gòu)建

    模糊隨機條件下的庫存控制,首先要確定庫存分類,其次確定再訂貨節(jié)點和補貨方式,最后完成庫存補貨。

    1.庫存分類

    常規(guī)的庫存可以分為三類,第一類是日常庫存,主要用于日常短期備貨。第二類是安全庫存,安全庫存主要是為了防御不確定訂單需求,在最大程度上滿足訂單需求,例如發(fā)生爆單現(xiàn)象或者是產(chǎn)品生產(chǎn)線短期出現(xiàn)問題的緩沖庫存,安全庫存的存量大小取決于模型對未來產(chǎn)品出貨的判斷。安全庫存需要保持在訂單滿足率和庫存持有成本之間的最佳狀態(tài),安全庫存和顧客服務(wù)水平,以及庫存持有成本直接相關(guān),是把雙刃劍。安全庫存增多,缺貨成本降低,顧客服務(wù)水平對應(yīng)提高,但庫存持有成本隨之提升;相反,安全庫存量降低,庫存持有成本較小,但缺貨成本會升高,顧客服務(wù)水平會降低,也是本模型中最核心的庫存條件。第三類屬于多余庫存,就是一些多余的產(chǎn)品及原材料。標(biāo)志著短期需要清理。

    2.基于模糊隨機條件下連續(xù)補貨邏輯

    (1)再訂貨點

    在連續(xù)補貨邏輯思維中,再訂貨點是其中關(guān)鍵因素,再訂貨點指的是提示補貨的時機點,每當(dāng)庫存下降至再訂貨點時就會觸發(fā)補貨。是一種反應(yīng)式補貨,其目的是通過連續(xù)補貨將庫存維持在一個可以滿足客戶訂單而不超出的狀態(tài),用通俗話說就是剛剛好,不多也不少,不早也不晚。再訂貨點構(gòu)建中需要綜合考慮其他因素,主要包括提前期、日均使用量、安全庫存。進行評估分析,從而設(shè)置再訂貨點,當(dāng)庫存量達到指標(biāo)后,觸發(fā)訂貨補貨行為。

    (2)采購補貨方式

    在提前期需求下,一般補貨方式分為定量不定期、定期不定量、不定期不定量、定期定量四種方式,根據(jù)不同企業(yè)的產(chǎn)品和銷售業(yè)務(wù)狀態(tài)所匹配。如表2所示。

    (3)補貨邏輯分析

    假設(shè)某庫存商品歷史銷量符合正態(tài)分布,且需求和采購提前期相對穩(wěn)定,在不定期不定量情況下,采購補貨邏輯應(yīng)為:某倉的可用庫存低于訂貨點庫存時就觸發(fā)補貨,補到目標(biāo)庫存為止,如圖4所示。補貨觸發(fā)時機為某倉的可用庫存低于該倉的訂貨點,且所有庫房的總可用庫存低于總訂貨點時(若某倉可用庫存低于訂貨點,但全國總庫存超過總訂貨點,說明某些庫房商品尚有盈余,此時不需要補貨,將訂單分撥到盈余倉庫即可,必要時可以進行倉間調(diào)撥),采購單以倉庫為單位生成:

    訂貨點=單倉日平均銷量*采購提前期+日安全庫存;日安全庫存為服務(wù)承諾水平下的備用庫存,應(yīng)對需求和供應(yīng)商送貨的不確定性;

    補貨量=目標(biāo)庫存-當(dāng)前倉庫可用庫存;當(dāng)然這是不定量情況下的方式,若為定量補貨,補貨數(shù)量每次都是固定的。

    可用庫存=實物庫存-訂單已出庫預(yù)占庫存+在途庫存;在途庫存包含:已入庫未上架數(shù)量+已采購/調(diào)撥未到貨數(shù)量;

    目標(biāo)庫存=日平均銷量*(計劃備貨天數(shù)+采購提前期)+日安全庫存;

    3.提前期需求為模糊隨機條件下的需求預(yù)測

    連續(xù)補貨模型首先要對客戶訂單需求進行預(yù)測,這樣才能更好地調(diào)整庫存狀態(tài),讓庫存達到最優(yōu)狀態(tài),對于客戶訂單需求預(yù)測,方法有很多,例如定性分析中的德爾菲法、專業(yè)判斷法;定量分析中的因果預(yù)測法、時間序列法等,本文主要通過指數(shù)平滑法來進行研究。

    (1)指數(shù)平滑法定義

    指數(shù)平滑法是生產(chǎn)預(yù)測中常用的一種方法,也用于中短期經(jīng)濟發(fā)展趨勢預(yù)測,所有預(yù)測方法中,指數(shù)平滑是用得最多的一種。簡單的全期平均法是對時間數(shù)列的過去數(shù)據(jù)一個不漏地全部加以同等利用;移動平均法則不考慮較遠期的數(shù)據(jù),并在加權(quán)移動平均法中給予近期資料更大的權(quán)重;而指數(shù)平滑法則兼容了全期平均和移動平均所長,不舍棄過去的數(shù)據(jù),但是僅給予逐漸減弱的影響程度,即隨著數(shù)據(jù)的遠離,賦予逐漸收斂為零的權(quán)數(shù)。

    (2)一次指數(shù)平滑法

    以某種指標(biāo)的本期實際數(shù)和本期預(yù)測數(shù)為基礎(chǔ),引入一個簡化的加權(quán)因子,即平滑系數(shù),以求得平均數(shù)的一種時間序列預(yù)測法。即對離預(yù)測期較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù),權(quán)數(shù)由近到遠按指數(shù)規(guī)律遞減的一種特殊的加權(quán)平均法。

    St:t+1期的預(yù)測值,t期的平滑值

    Yt:t期的實際值

    St-1:t期的預(yù)測值,t-1期的平滑值。

    三、結(jié)語

    隨著行業(yè)供應(yīng)鏈的發(fā)展,庫存控制成為了企業(yè)成本管理的重要因素,庫存控制水平直接影響到企業(yè)實際經(jīng)濟效益,也關(guān)乎到企業(yè)的市場競爭力。本文考慮提前期內(nèi)需求為模糊隨機變量,構(gòu)建不同的補貨模型來實現(xiàn)庫存的最佳狀態(tài)。

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    作者簡介:刁德榮(1981.02- ),男,漢族,廣東省河源市龍川縣人,澳門科技大學(xué)商學(xué)院,博士在讀,工商管理專業(yè),研究方向:工商管理、企業(yè)管理

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