成品油二次配送需求预测模型研究

1、图 1 成品油物流过程魏巧云, 康培( 北京物资学院 物流学院, 北京 101149) 摘 要 通过分析中石化某分公司实际配送情况, 总结出石油成品油二次配送需求的特点。并在此基础上建立成品油的需求预测模型, 预测加油站下一日的配送需求量以及运力和配车需求量。为成品油的销售实现主动配送提供了模型研究基础。 关键词 成品油; 二次配送; 需求量预测中图分类号f224.0;f570.81文献标识码a文章编号1005- 152x( 2008) 07- 0072- 05resear ch on demand for ecast model of refined oil second distr ibu

2、tionwei qiao- yun, kang pei(school of logistics, beijing wuzi university, beijing 101149, china)abstr act: the paper analyzes the refined oil distribution in a branch of china petro- chemical group, discusses the features of oil second distribution demand, establishes a re- fined oil demand forecast

3、 model which is used to forecast the oil and vehicle demand of the next day.keywor ds: refined oil; second distribution; demand forecast12引言石油成品油二次配送环节与相关数据随着国内石油成品油流通体制改革的深化, 中国加入世贸组织后, 商品流通业的进一步开放是必然结果。国内的成品油 市场首先将面临价格的竞争。由于国内成品油价格已与国际接 轨, 因此, 销售企业与竞争对手及国外石油公司之间的竞争最 终是原油开采成本、产品加工成本和商品流通费用的竞争。而 物流费

4、用是流通费用的主要组成部分, 通过对石油成品油的二 次 配 送 进 行 优 化 控 制 可 以 很 大 程 度 上 降 低物 流 费 用 , 进 而 增 强 市 场 控 制 力 , 提 高 企 业 的核心竞争力。本文结合成品油二次配送的特点, 通过建立需求预测模型, 对每个加油站进行日需求量和运力需求预 测, 从而为石油企业成品油二次配送的合理化提供有力依据。2.1成品油二次配送2.1.1 成品油物流过程。成品油物流是由储存、运输、配送三大主要功能和包装、装卸搬运、流通加工和信息处理四个辅助 功能构成的。由于成品油这种产品本身的特殊性, 就人们熟知 的汽油和柴油来说, 其物流过程中基本上不存在

5、包装、搬 运 、流通加工等,如图 1 所示。这个过程表示了成品油生产、销售的物流全过程, 其中的配送过程主要是指油品从油库到加油站的调度过程, 而加油站 是成品油配送的主要对象。收稿日期2008- 06- 05作者简介魏巧云( 1975- ) , 女, 湖北天门人, 北京物资学院物流学院讲师, 主要研究方向: 交通运输与物流系统规划;康培( 1986- ) , 女, 天 津人, 北京物资学院物流学院, 主要研究方向: 物流系统优化。图 2 成品油配送网络结构图表 1 配送车辆型号表技术与方法魏巧云, 等: 成品油二次配送需求预测模型研究2.1.2 成品油配送网络结构。成品油配送过程中的各种资源

6、组成了一整套的配送网络(如图 2 所示) , 其中包括资源调度中 心、配送中心、分布在不同区域的油库以及更广范围内的多个 加油站。调度中心将成品油运至油库这一过程为成品油的一 次配送, 一次配送由于目的性强、计 划 性 强 且 变 动 较 小 , 因 此 较为稳定, 这里不做进一步的研究。成品油从油库至加油站这 一运输过程为成品油的二次配送, 二次配送受运输条件、不同 时期售量等不定性因素的影响较大, 直接决定了成品油的配 送规划, 因此成为了成品油配送的关键。加油站的各种油 品 统 一 由 专 门 的 运 输 部 门 来 运 输 完 成 , 配送中心统一对这些加油站和油库进行管理, 调度中心

7、主要 按照市场销售的情况, 进行资源协调与运输安排。已接近或低于其储量的下限, 则需要组织运输力量对这个加油站进行该油品的输送, 油品的输送量根据储罐的容量及加 油站的销售情况来决定。目前, 许多加油站主要通过经验来提报自己的需求计划, 配送中心汇总辖区内加油 站 的 需 求 计 划 后 上 报 调 度 中 心 , 调 度中心审核需求计划后组织车队对加油站进行配送工作。但 是, 这种按照经验来提报的需求与实际销售往往存在很大的 误差, 造成一些加油站的库存增加 , 同 时 , 一 些 加 油 站 因 油 品 资源不充足而失去市场销售的机会。很显然, 这种由加油站提 报需求的配送方式对于从总体上

8、考虑的石油公司来说存在着 明显的不足。为了解决这些问题, 可以通过销售预测来为配送 工作提供指导和帮助。2.2 中石化天津某地区成品油配送数据汇总为更为详细地说明成品油需求数量预测与车辆需求计划 的完成过程, 本文以中石化某地区分公司基本材料为背景, 进 行实际系统的模型构建。油品需求预测工作包括:( 1) 在每个 月末预测下一个月整月的配送总量;( 2) 基于各终端用户的各 油品每日需求的历史数据, 尽可能准确地做出下一日需求量 预测。本文选出该地区四个主要的油库作为配送分站, 二十五 个散布在市区及郊区的有代表性的加油站, 五种不同的油品 种类( 柴油: 0#、- 10#; 汽油: 90#

9、、93#、97#) , 同时预选出加油站 的 2007 年 1 月 1 日至 2007 年 4 月 29 日的被动配送数据。另 外 , 根 据 实 际 经 验 测 算 , 油 罐 车 的 仓 容 为 14 000l 和 21 000l( 14 000l=10t, 21 000l=18t)时车耗成本最低, 因此本文的优化 模型中配送车辆的仓容暂时设定有 10t 和 18t 两种型号, 由此 形成配送车辆型号见表 1。调度中心。资源调度中心主要是做好资源的调度处理,一方面要联系炼油企业, 保证油品供应; 另一方面又要组织配 送中心、油库和运输车队对各个加油站进行油品配送, 是成品 油一次配送的中枢

10、。配送中心。配送中心是市场开发、油品销售业务的主 体, 主要承担该区域内油品配送、客户管理、网络建设、库站管 理等职能。配送中心的决策对于整个网络有着至关重要的作 用, 决定着成品油的物流流程是否畅通, 是成品油二次配送关 键。运输部门。成品油的统一配送是通过专门的运输部门 来完成的, 每个运输部门配备有运输能力不等的大小油罐车多台, 每辆车的运输成本也是不一样的。配送中心根据各 个加油站的需求情况、运输部门的车辆配置以及当前车 辆的空闲状况, 确定配送车辆的行车路线及装卸数量。油库。油库是配送网络的一个重要组成部分, 油库储备了加油站所需的所有油品种类, 根据调度中心的要 求, 向运输车辆装

11、载各种成品油。一个配送网络中往往有 多个油库, 分布在不同的区域, 油库一般按照路径最优的 原则向其所辖的加油站进行供油。加油站。加油站是配送网络中的最后一个环节, 直 接面向最终用户。加油站通常经营不同型号的汽油、柴油 等各每种成品油, 每种成品油都有独立的存储设施( 如储 油罐) 并保持一定的储量。如果配送中心检测到某种油品根据历史数据, 列示各加油站对油品型号的需求( 见表 2)(为资料保密之故, 油库及加油站隐去实名, 以编码代之)。-73 -表 3 一月份部分实际数据表 4 不同取值误差比率对比表表 5 4 月份前十天整合前预测值技术与方法物流技术 2008 年第 27 卷第 7 期

12、( 总第 190 期)模型模拟应用:在前四个月历史数据的基础上, 预测下月1 日各加油站各油品的需求量, 并向配送中心下的运输部下达 对运输车辆的需求, 在即日起实现主动配送。的趋势性因素的影响较为明显, 则 a 应取较大值(0.40.8); 若时间序列的变化较为平稳, 或虽有上升和下降, 但仅是随机因 索影响的结果, 此时 a 应取较小值(0.10.3)。3.3实际应用计算3日需求量模型( 1) 预测每日需求量值以加油站 no.2- 3 的 93# 汽油为例, 用一次指数平滑法来 预测 1- 4 月份的数据, 再与实际历史数据相比较, 进而确定 a 的选择。1 月初部分实际数据见表 3。通过

13、对油品的日需求量的预测, 一方面可以做好资源分配, 保证油品供应, 特别是在油品资源紧张的情况下供应问题 更为突出; 另一方面, 通过对成品油 的 日 需 求 量 的 预 测 , 可 以 有效降低油品的物流成本, 特别是库存成本。从某种意义上 说, 加强对成品油的日需求量预测就可以从物流环节上提高 油品的竞争力, 为企业创造更佳效益。3.1 基本问题在预测方法的选择上, 根据油品需求量的特征, 本文将其 认定为时间序列, 它在对某个指标进行预测时, 不考虑它与其 他因素的关系, 而是根据这个指标本身过去各个时间阶段的 变化情况来预测它的未来发展趋势。时间序列预测法是各种 因素综合影响的结果,

14、也是在销售预测中是最普遍最常用的 预测方法之一。本文通过编制时间序列取得的历史统计资料, 运用时间 序列分析方法, 找出该序列的变动模式, 对现象的未来发展状 况进行测算和推断。时间序列预测法可分为确定性模型和随 机性模型。基于历史数据, 加油站油品的需求量属于平稳序 列, 并无较大的随机性, 因此文中采用确定性模型。日需求预测是在对历史配送数据分析的基础上做出下一 日的需求预测, 为实际的派车计划提供基础。据调查, 各加油 站存储油罐的建设都是基于最优库存计算的基础上, 除个别 情况, 不存在加油站考虑自身最优化库存情况, 现阶段被动配 送中, 每日加油站所报的各油品需求量就是油罐的空余量,

15、 即: 今日销量 = 明日配送需求量。3.2 预测方法分析及建立模型通过分析历史数据, 可看出每日的需求量的变化总体趋 于稳定, 因此对某个加油站某种油品的下一日需求量预测, 采 用平稳型趋势预测的一次指数平滑法, 公式如下:st=axt+(1- a)st- 1; st一阶平滑值;xt对象指标的第 t 期观测值;a平滑系数, 0 a 1。指数平滑计算中, 平滑系数 a 的确定是重要的技术问题。 首先, a 的大小决定了(1- a)i(i=1,2, ,t)按指数规律递减的速度, 从而决定了各期观察值对预侧值的作用。如果 a 取得大, (1- a)i 的递减速度较为迅速, 近期信息对预测值的形成起

16、较大的作 用; 反之, a 取得小, (1- a)i 的递减速度较为缓慢, 远期观察值对 预测值的作用较大。虽然 a 的值原则上可以任意指定, 但取值 不同所得出的预测结果就不一样。实际应用中, 主要是依据时 间序列波动的状况来考虑 a 的取值。当时间序列受上升或下降s1.6=(y1.1+ y1.2+ y1.3+ y1.4+ y1.5)/5=(0+ 20+ 40+ 40+0)/5= 20从 1 月 7 日开始计算平滑值, 即:s1.7=a0+(1- a)20分别取 a=0.4,0.3,0.2,0.1,则取 a=0.4, 则 s1.7=a0+(1- a)20=0.620=12 取 a=0.3,

17、则 s1.7=a0+(1- a)20=0.720=14 取 a=0.2, 则 s1.7=a0+(1- a)20=0.820=16 取 a=0.1, 则 s1.7=a0+(1- a)20=0.920=18以 s1.7 作为 1 月 8 号的模拟值; 同理, 依次类推计算 1- 4 月每日的模拟值, 再将每个月份的值相加得到四个月的月量, 与实际的四个月的总量相比较,计算出误差比率, 见表 4。通过上表对比, 可得出 a=0.2 时误差最小, 因此取 a=0.2。各加油站日需求量变化规律相似, 因此在下面对每个加 油站每种油品的日需求量预测中, 如不特殊说明, 均取 a=0.20。( 2) 整合预

18、测值预测出每日的需求量后, 我们得到的是一些零散值, 例如no2- 3 加油站 93# 汽油 4 月份前十天的预测值, 见表 5。如果按此数额每日配送, 则不符合配送工作的规模效应,配送成本将无限制的增加, 这是违背于我们的优化初衷的, 因 此, 我们需要对这些零散的需求量加以整合, 使之符合配送优 化的整体要求, 做到既及时又不多次小量重复而浪费运力, 即 实现 jit(just in time)的目标。由于仓库容量只存在 10t 和 18t 两种型号, 按照固定的仓 容原则, 我们将每日需求量整合为固定的数额: 10t, 18t, 28t, 36t。-74 -表 6 4 月份前十天整合后预

19、测值 单位: t表 8 2007 年 5 月 1 日加油站 no.2- 3 的各种油品的需求量表 7 2007 年 5 月 1 日的配送需求 单位: t技术与方法魏巧云, 等: 成品油二次配送需求预测模型研究此项工作可借助 excel 软件中的 if 语句和 abs 语句来完成, 具体思路如下:设 qi 为预测的每日需求量, pi 为每日配送辆;若qi- 10 1, 则 pi=10, 同 时qi 累 加 至 qi+1, 即 qi+1=qi+qi+1迭代下一步: 若qi- 18 1, 则 pi=18, 同时qi 累加至qi+1, 即 qi+1=qi+qi+1迭代下一步: 若qi- 28 1, 则

20、 pi=28, 同时qi 累加至qi+1, 即 qi+1=qi+qi+1迭代下一步: 若qi- 36 1, 则 pi=36, 同时qi 累加至qi+1, 即 qi+1=qi+qi+1若以上条件均不满足, 则返回 pi=0。修订整合后, no2- 3 加油站 93# 汽油 4 月份前十天的预测 值见表 6。从整体数据来看, 节选的时期越长, 误差的修正就越准确, 最后累计的总体误差就越小, 预测的值也就越准确。因此, 在前四个月需求数据的基础上, 依照模型的计算与不断修正, 得到预测的 no2- 3 加 油 站 2007 年 5 月 1 日 93# 汽 油 的 需 求 量等于 36t。同理, 将

21、每个加油站的每种油品历史数据代入模型, 可以得到 2007 年 5 月 1 日的配送需求,见表 7。4配送车辆需求预测4.1运力计算由于只采用四种固定型号的车辆, 并且所做的日需求量 预测基于车辆的固定仓容加以整合, 因此, 我们可以根据每个 加油站的日需求量预侧值直接生成针对于各油库配送车辆的 运力需求。运力 = 运距载重量4.2总运力需求预测以加油站 no.2- 3 为例, 采用以上阐述的预测方法, 得出2007 年 5 月 1 日的各油品的需求量见表 8。的总运力需求(见表 9)。在此表数据的基础上, 再结合运输部门的具体情况, 我们即可以做出 2007 年 5 月 1 日的配车计划。

22、这里需要指出, 根据实际经验, 标准油库的服务半径一般为 55- 58km, 因此将背景资料中 25 个加油站分别纳人 4 个油 库的服务范围。5总结本文结合中国石化某地区分公司的实际资料进行实际计算, 运用不同的统计预测方法分别建立对日需求量的预测模 型, 并以此得出每日配送车辆计划。不过由于其进行的只是对 选定的样本数据的分析, 并辅以相应的假设条件, 而实际的配因此, 需要 a 型、b 型、d 型车各一辆。油库 2 至加油站no.2- 3 的单程运距为 48km, 所需运力为:482(36+10+18)=6 144tkm同 理 我 们 可 以 得 到 二 十 五 个 加 油 站 在 20

23、07 年 5 月 1 日-75 -表 9 2007 年 5 月 1 日的总运力需求技术与方法物流技术 2008 年第 27 卷第 7 期( 总第 190 期)送系统要复杂得多, 实际工作中, 还需要对模型中各组成部分的具体工作细节做进一步的研究。通过本文中的分析, 可以推广出在对成品油终 端配送系统的模拟建设过程中, 不应该孤立的就某 个点优化组合, 而是应该纵向的看问题, 寻找各工作 的交集。总之, 通过对成品油终端配送物流活动的重 组和信息系统的建立, 最终可以实现:( 1) 主动配送。通过对需求量的科学预测, 配送 中心可及时地掌握加油站的消费情况, 判断其库存 量, 决定是否需要对其进

24、行补货。( 2) 运输优化。通过选择合适的配送车辆、运输 路线和运输方式, 降低整体的运输成本, 实现优化运 输。( 3) 库存优化。数据中心根据得到的各油库配送 范围内的市场需求量, 运用模型对油库出货量进行 合理预算, 订出上下限, 从而实现对油库库存的优化 控制。 参考文献1田 景 慧. 推 行 终 端 配 送 培 育 核 心 竞 争 力j. 石 油 企 业 管 理, 2002,( 6) : 36.2尹强 , 董黎明. 成品油配送制是降低物流费用的 最 佳 途 径j.中国石化, 2002(, 4) : 59.3杨 隶. 成 品 油 配 送 业 务 研 究j. 石 油 库 与 加 油 站

25、, 2002, ( 2) :6.4李佳, 张宝生.成品油终端配送研究与应用j.技术经济,2007,( 6) : 53- 54.5杨劲竹.整合成品油配送势在必行eb/ol.http:/www.oil- .6 关 辉. 时 间 序 列 分 析 之 一 次 平 滑 指 数 法eb/ol.http:/( 上接第 55 页) 力上升。两关系明确、清晰的配送中心系统, 该评价方法具有先天优势, 但由于时间仓促及笔者水平有限, 在可靠性等方面可能还 存在诸多不足, 今后还需继续深入研究, 细化作用力计算法 则, 使方法具有更好的适用性。参考文献1谢如鹤, 罗荣武, 张得志, 等. 物流系统规划原理与方法m. 北京: 中 国物资出版社, 2004.2athakorn kengpol.