基于需求预测的D制造企业物流系统优化研究

目录一、绪论 3（一）研究背景及意义 3（二）研究思路 3（三）研究方法 4（四）研究内容 4（五）文献综述 4二、理论概述 7（一）制造企业物流系统 7（二）制造企业的需求管理 7（三）库存管理 9三、D公司管理现状分析 11（一）基本情况 11（二）订单实现流程 12（三）产品特性 14（四）需求管理现状及存在的问题 16（五）库存管理现状及存在的问题 17第四章、D公司需求管理优化方案设计 19（一）需求管理优化思路图 19（二）预测对象及产品说明 20（三）定量预测方法的应用—成熟期产品 22（四）定量预测方法的应用—衰退期产品 29（五）损失期望值比较 31（六）优化结果总结及效果预期 33第五章、D公司库存管理优化方案设计 34（一）库存管理优化思路 34（二）库存物料分类管理 34（三）优化产品说明 36（四）EOQ经济订货批量模型应用 38（五）有数量折扣的经济订货批量模型应用 41（六）安全库存及订货点 42（七）优化结果分析及效果预期 44第六章、D公司企业物流系统管理优化建议 46（一）优化后需求管理的实施流程 46（二）优化后库存管理的实施流程： 47（三）D公司管理优化建议 48第七章、总结 49参考文献 50谢辞 51

一、绪论（一）研究背景及意义电子器件制造行业属于电子信息制造业，该行业在国民经济中占有非常重要的地位。在市场竞争逐渐加强的过程中，对于制造企业的要求也在日渐严格。在客户选择供应商的过程中，多种因素需要考虑，其中，对交货及时率的关注度是最高的。而中小型电子器件制造企业具有短期生产能力的有限、客户多为非直接对接消费者的制造企业所导致的交期较短的特点。故该类企业多数采用按库存生产的模式而不是面向订单生产的模式。故对于电子器件制造企业的需求预测管理和库存的管理的研究是十分重要的，以保证采购、生产等一系列企业运营活动正常运行，最终确保产品交付的及时性。本文以小型电子器件制造企业D公司为研究对象，目前D公司没有独立的物流信息系统以及需求预测子系统，仅有简单的物料管理系统对原材料、半成品及成品在企业仓库生产线中流动做出记录。在需求预测管理和库存管理部分存在着明显问题。作者运用库存管理、生产运作管理、采购管理研究中的先进理论对目前D公司存在的需求预测不准确导致的库存管理、采购管理、生产运作管理过程中存在问题做出优化。对整个物流系统的协调性做出改善。最终为D公司提供一套适用度高的需求预测模型以及库存控制理论，最后，基于需求预测对制造企业采购、库存、生产所组成的企业物流系统提供优化管理的建议。研究思路本文主要研究D公司的目前的需求管理和库存管理问题。首先，明确本文研究的意义，明确需求预测和库存管理对企业运营的重要性。第二，对企业目前物流管理现状进行分析。阐述D制造企业需求管理系统和库存管理系统所存在的问题，第三，对企业的需求预测管理方法进行优化。第四，对企业的库存管理系统进行优化。最后，为企业提出优化结果的实施建议及未来发展方向。研究方法文献研究法：通过图书馆资料、国内外期刊文献的收集及整理，借鉴和学习国内外有关需求预测和物流系统优化的相关研究成果，完成文献综述。实地调查法：通过对D企业进行走访获取第一手数据及事实。定量分析法：运用数据及模型精确的对企业历史订单进行分析及验证预测模型的有效性定性分析法：本文运用定性分析法，对D企业的管理现状和未来改善建议做出描述。研究内容首先，对D公司需求管理、库存管理现状分析，并D公司目前存在的问题，其次，对D公司客户进行分类，运用需求预测定量分析方法，提出合适的A类产品需求预测方法，第三、通过ABC库存管理法、EOQ库存管理法对D公司库存现状进行优化。最后对D公司需求管理、和库存管理的优化的流程做出实施建议。最后D公司物流管理情况提出改善建议。文献综述1.需求预测：刘思妙[1]，针对具有明显季节性和上升趋势的Z产品运用最小二乘法、ARIMA模型、Winters、Holt-win四种方法对A公司的订单进行预测，其中Holt-win模型的效果最好。作者利用最小二乘法以及季节指数结合预测之后起结果MAE相较Holt-Winters模型有所下降。针对没有明显上升趋势，基本呈现水平趋势，在年度内呈季节变化的产品运用一次移动平均、加权移动平均、一次指数平滑、winters模型、以及holt-winters方法进行预测。其中Holt-winters的模型预测效果最好。并对公司提出基于S&OP的预测管理机制。高豪杰[2]，运用BP神经网络对改阀门制造企业库存需求进行了预测。邓晖飞[3]，运用改进BP神经网络法和ANN定性预测法进行市场预测。李文玉[4]，J公司AFM产品需求预测运用滑动平滑法，通过测试a=0.1~0.9来找到最适合的a值用在指数平滑的计算中。针对季节性产品采用季节指数来计算。采用“基于季节指数的去季节性波动”法。张艳芳[5]，对于不含季节因素的半导体分立器件产品，作者采用指数平滑法进行需求预测。并依据公司销售产品的特点，运用“消除季节因素的预测模型”进行预测。最后通过MAD\MSE\MAPE\PSFE\TS几个误差评估指标进行评估模型的预测精度。陈湘芝[6]，对于周期性的产品，作者首先依据历史数据计算周期的长度，其次根据周期情况进行分段，针对每段进行多项式拟合以提取周期数。除此之外针对关键件的备件运用BP神经网络模型对数据进行了预测。采用预测精度acc和MAPE对模型精度进行检验。作者建立了优化库存的总库存成本优化模型之后进行模型求解，以及运用遗传算法求解订购批量。Hart[19]指出,就目前的全球世界市场而言，在特定工业部门的供应链范围内进行有效的物流管理正成为长期可持续的社会经济发展和生活环境保护的重要前提之一。为了避免区域和全球供应链的生产过剩或短缺，从而实现供应链的适当的灵活性和稳定性，有必要应用独立需求的预测子系统来有效地规划。刘舟舟[7]，对Z大型机械制造和精密机械制造企业的进行分析，X物料具有非平稳且随机的需求特点。作者运用支持向量机法和BP神经网络法对所选取的代表物料X进行需求预测，其中支持向量机法获得的预测精度更高。杜珂[8]，作者运用了ARIMA模型研究、指数平滑模型、回归模型对H公司主要生产产品进行需求预测。2库存管理：潘玉坤[9]介绍了TOC约束理论，针对面向单价定制化的工序关系，提出了联合库存规划的思路。并且在ABC分类法的基础上进行改进，对每类产品提出库存管理策略，以达到准时交付的首要目标。刘舟舟[7]对Z大型机械制造和精密机械制造企业的进行分析，运用现代库存管理理论的静态策略和静动结合策略，构建波动性强的、随机需求库存控制模型对库存管理模型进行优化，最后运用lingo软件来进行实例验证各个变量对库存管理的影响。刘东亮[10]，对K公司的库存产品进行了分类运用minitab软件，针对不同产品分别运用指数平滑法、时间序列分解法、多元回归法。对产品需求进行了预测曲线分析。并且运用ABC分类管理法对库存产品进行分类。对不同分类的产品采用了不同的订货模型。并且提出供应链库存管理的优化方案。王欣蔚[11]，运用了指数平滑法对电子元件制造企业R公司，需求量大的库存产品进行了预测并运用ABC分类管理法以及根据物料的重要程度以及获取难度为横纵坐标，将库存物料分为四种，分别为高重要程度低获取难度、和高重要程度高获取难度、低重要程度低获取难度、高获取难度低重要程度四类。并制定了科学订货点和订货批量。引入考核指标对供应商进行管理。刘骜扬[12]，运用ABC备件分类和CoV分析（波动性）的结合，解决电子制造企业服务备件的分类指标过于单一的问题。运用贝叶斯预测方法对于小量的、间断的样本进行预测。需求量变动有趋势性的使用回归分析法和霍尔特法。需求变动量呈周期趋势的使用移动平均周期系数法。

二、理论概述制造企业物流系统采购物流子系统、产品物流子系统、包装物流子系统、仓储物流子系统、配送物流子系统、回收物流子系统以及贯穿所有的风险管理系统是制造企业物流系统的主要构成。在制造企业中，物流活动是将企业运营的各个部分串联起来，使之成为一个整体。例如采购物流链接了供应商与企业原材料仓库，生产物流系统链接这仓库与产线，仓储物流子系统是企业物料管理的核心、配送物流子系统和回收物流子系统链接这企业与客户[20]。图2.1：制造企业物流系统的构成制造企业的需求管理1.需求管理概念需求管理存在与各行各业，其在不同行业中的重要性不同。对于制造也来说，需求管理是链接市场和企业内部生产与控制系统的纽带。是企业生产运作的起点[13]。图2.2：生产计划系统控制流程制造企业的需求管理通常包含对独立需求和非独立需求两类产品需求的管理，例如，面向企业外部进行的对于销售订单的需求情况，属于独立需求。而根据订单进行采购的原材料的需求属于非独立需求。由上图2.2可知，需求预测系统在企业运营过程中承担着重要作用，是企业物流系统运作的起点且为制造企业其他系统的运行提供数据支撑。加强企业需求预测系统的精度是为企业降低成本增加利润的重要措施。公司的管理系统和生产管理系统应该基于一个独立的需求或消费的预测子系统。准确的需求预测可以保证最终产品、零部件等的充足生产，依据需求预测的结果，可对企业的生产能力、劳工数量、成品库存、产品的运输过程、产品的波动情况、维护过程做出有效的规划及管理,确保不会出现生产过剩或短缺的情况。2.需求预测的方法分类图2.3：需求预测方法的分类需求预测方法主要分为两类，分别是定性预测法和定量预测法。如图2.3所示，定量预测法分为时间序列模型和因果模型。时间序列模型多用于中、短期的预测。其中时间序列平滑模型较为适用于波动性小的，相对平稳的数据形态，同时可在数据较为缺乏的时候也可进行计算。而时间序列分解模型较为适用于具有趋势，以及季节性、周期性的特点的数据，该类型的模型数据需求较大至少需要两个或以上周期的数据可进行计算。而因果模型可用于长期预测，该模型往往需要多个独立需求，且每个独立需求需有足够的样本。3制造企业需求管理的核心根据制造企业生产类型的不同，其需求管理的核心工作也不同。第一类，存货型，即为客户向企业直接购买在库存品，而对于此类制造企业的需求管理核心是设置合理的库存水平，降低缺货率、提高客户服务水平，以此提高客户满意度。第二类，按订单装配型，不同的产品可通过组合搭配形成，客户的订单可依据标准的可搭配选项进行选择。而对于此类企业的需求管理的核心为，设置合理的零部件库存水平，平衡零部件库存水平，生产提前期以满足客户交期的需求。第三类，按订单制造型和按订单设计型，前者为在客户下了订单之后，需要迅速协调订单所需的原材料以及原材料的来源，所需的加工工艺，所需的成本等一系列信息。后者订单设计更为复杂一些，在按订单制造的所需协调的资源的基础上，增加一个流程需要对客户的需求进行设计，设计完成之后再转化为生产。该类产品的需求管理工作较为困难，需在对销量做出预测的基础上，对各个流程的时间进行预测及把控[13]。库存管理1.库存的意义及分类库存是制造企业运作中销售与生产的缓冲带。依据产品的不同，企业的库存类型通常分为以下四种，分别是原材料库存、在制品库存、维修库存、和成品库存。2.库存控制的意义库存占用资金与企业服务水平是与库存控制相关最密切，同时也最需要平衡的两个要素。如果库存量过高，占用资金越大，则会使企业流动资金较小，可能会失去其余的投资机会或者在供应商付款阶段出现困难损失企业信誉。而如果库存量过低，虽有了足够的流动资金保证生产运用的正常进行，但却增大了企业缺货的风险。因此，库存控制的核心则是寻找最佳的方法以平衡库存量与企业服务水平。反应更为具体的则是，第一，在满足企业目前订单情况下，提升企业的客户服务水平。第二，进一步提升库存运作过程的经济性，例如设置合理库存控制标准，以经济的订货方式运营等。3.库存控制的基本方式依据不同的产品类型和产品的销售情况，有多种不同的库存控制方法。（1）ABC库存管理法ABC管理法在库存控制过程中的核心则是，寻找初占用大量资金的小部分物料，并且运用占库存管理大部分的人力物力来管理这部分的物料。而对于占用资金少的大部分物料可仅用小部分的人力物力进行管理。（2）定量订货法定量订货法即是库存量下降到预定的最低库存量时，按照一定的批量进行订购。主要靠控制订货点和控制订货批量两个参数来通知库存量。在定量订货法中存在多种库存控制的定量模型，其中核心为经济订货批量EOQ模型。模型核心理论为在一定的假设情况下，平衡年订货费用和年储存成本，寻找出最佳经济批量。而对于某些具有价格折扣的原材料，可运用有数量折扣的经济模型。订购的数量越大则价格折扣会越高。在最佳经济订购批量模型的基础上可将数量折扣纳进考虑。在数量折扣模型中，将采购价格和订购批量视为两个未知变量。该模型的目的同样为寻求成本最低的订货模式。除了上述的模型之外，在需求率和提前期两者有其一为随机变量的库存控制问题则属于不确定性库存问题。适用于需求、提前期不确定的情况下，并且考虑缺货的情况。该库存控制模型的目标同为总费用最小。4.安全库存理论安全库存是一类额外的库存持有情况，当实际提前期产生超过期望提前期产生额外的需求时，安全库存可作为缓冲来补偿这超出的部分。产品的安全库存由企业的服务水平来决定，服务水平越高，需维持服务水平的安全库存则越大，所占用的资金则越多。而当服务水平较低时，会损失客户。根据服务水平的不同，企业对于缺货率的要求不同，可根据不同的缺货率可以计算出满足该缺货率的安全库存量。

三、D公司管理现状分析（一）基本情况1.公司简介D公司是一家成立于2002年小型电子器件制造企业，主要业务为液晶模组的开发，设计、生产、销售。是一家离散型、小批量、多品种的制造企业。以为客户提供定制化的服务为主。经过多年的发展，D公司目前拥有的稳定的供应商及客户群体，为多家上市公司提供产品的供应，并以其优质的产品获得市场的认可。D公司因多年良好的供货能力、优质的信誉，成为多家客户的核心供应商。2.客户分类由于D公司是以定制化产品为核心产品的公司，在公司的发展历程中，在D公司的发展过程中，客户会不断更替，在2015年-2019年五年的发展过程中，有大约500余家客户。分类结果表3-1所示3.组织结构图3.1：D公司组织结构图表3-1：D公司客户分类情况销售额占比排名销售额占比客户分类客户类型前5%65%A类客户稳定型客户前10%77%B类客户波动型客户前20%87%前50%96%C类客户偶然型客户前80%98%前100%100%结果表明公司87%的利润由销售额排名前20%的公司创造，而排名后50%的客户仅带来4%销售额。故D公司的主要利润由一小部分的核心客户创造，同时也仅有这小部分客户具有订货频次高、订货具有连续性，属于稳定型客户。销售额排名在5~20%的客户属于波动型客户，没有固定的订货时间但是年平均订货量较为稳定。最后，销售额排名20%以后的客户属于具有偶然性的散客，其订货频次不具有连续性，比如说一年只订购一次。（二）订单实现流程D公司的订单实现流程如图3.3所示，不同的订单实现流程取决于客户的需求。而不同客户的需求后的生产类型不同。D公司的生产类型主要可以分为以下三种，按订单设计、按订单制造和存货型。第一种，按订单设计类型，首先由客户提出所需产品的要求、规格及各项指标。由公司研发部进行研发，在此过程中也包含与上游企业沟通进行部分原材料定制的工作。客户确定样品之后，企业开始批量原材料订购，当所有原材料到齐时开始生产计划的实施。此类订单在公司发展初期较多，此类订单对于企业的设计能力，以及企业的物资调配能力及短时间内实现新产品的生产能力有所要求。第二种为按订单生产，此类生产类型主要是针对于间断型订购的企业的老客户，产品以成熟期的居多。有固定的BOM表，当接到订单之后，依据BOM表进行成品的加工。此类订单类型则是对于企业的原材料库存有所要求。由图3.2所示此类生产模式的订单多为季节性需求和不规律需求.第三种则是存货型，此类订单类型以客户的定制化产品和核心客户所使用的产品为主，主要为缺货成本很高的产品。往往会依据历史数据进行需求预测，并提前进行产品的订购及生产，防止缺货。此类订单是D公司的主要利润来源。此类生产模式多适用于规律性需求如图3.2所示。图3.2：常见需求类型图图3.3：D公司订单实现流程图（三）产品特性D公司的产品都由多种电子元器件、核心原材料及耗材所组成，代表产品A的原材料构成由表3.2所示。产品具有高价值、易碎、不耐潮湿的特点。在储存的过程中需保证储存环境的干燥，在搬运的过程中需轻拿轻放。在包装的过程中至少需要三层以上的包装。由于产品具有体积小，价值高的特点。运输工作通常是外包给快递公司进行运输，并且以空运为主。表3.2：A产品原料构成情况产成品半成品原材料产品A半成品A*1PCBG21B0171*1电阻RD105*2RE910*3RD224*1RE000*3RD2943*1RE620*1RD202*1RD301*1PD105*11二极管YE30Z*1半成品B*1ICU7534*1LCDG21C0215FPCG21P0020铁框G21T0023*1LEDG21E0108*1特胶纸G21W0009*2G21W0019*1G21W0020*1G21J0023*4（当原材料订购齐全时，进行加工流程如图3.4所示。将部分原材料进行第一次加工，第一次加工工艺较为复杂且耗时较长，之后成为半成品之后与其余原材料进行进一步加工，第二次加工工艺较为简单以装配为主。图3.4：A产品加工流程图（四）需求管理现状及存在的问题D公司目前采用的是简单的定性预测法。通过人工分析客户的特性与其历史订货频率，来对该客户的未来订货情况进行粗略预测，进而安排采购任务，并进行生产计划安排。在生产运作中几乎是没有需求预测的固定流程，公司策略为，以足够大的库存量来满足客户的随机需求，例如，对于某些处在成熟期的常用产品来说，原材料的备货原则为防止缺货，以历史订单最大值来进行备货，或者原材料的订货原则为仓库需保证有三个月的原材料储备。而对于订货量较少的客户，通常采用对每季度或者每年出货一次的产品仅以一次的订货量进行原材料备货，或者对于处在衰退期的产品来说采用过去三个月内最小的销售量进行预测备货。目前所采用的方法由于没有定量理论的支持，而存在预测精度低而导致的明显问题如下。（1）无法从容的面对客户的需求，经常有为满足交期，而连续高强度加班的情况。（2）如遇原材料储备不满足客户交货期的情况，则会导致直接降低客户满意度以及损失客户。（3）客户需求下降，则会导致备货量过高、原材料库存量高，资金流占用大。（五）库存管理现状及存在的问题目前D公司采用的是MRP库存控制法的基础理论。MRP库存管理理论运作流程为，根据订单的情况和原材料结合库存情况，的提前期进行提前采购。图3.5：D公司MRP运作流程但相比MRP标准的库存管理法，D公司的产品原材料订购提前期很长，但交期很短。所以无法实现依据需求来进行精确的原材料订购。故只能采用的根据预测的情况进行原材料订购，如图3.5所示。D公司对于常用的产品由定性方法分析得出的安全库存和订货点。对于非常用产品的原材料没有特别的策略。由于目前公司无定量化的安全库存和最佳的订货批量，当市场预测出现较大偏差时就会出现明显的问题，例如库存积压过大，占用大量流动资金，且有变成呆料的风险，以及无法满足客户的要求，导致客户满意度下降。目前D公司的库存管理系统中主要存在以下问题：（1）仓库产品分布杂乱，未做到定期盘点的要求。（2）不同订货提前期的原材料安全库存几乎相同，且都具有较高的安全库存。如图3.6所示图3.6：原料A的库存情况（3）采购频次和订货批量没有最佳化，如图3.7所示。图：3.7：原材料C的库存情况

第四章、D公司需求管理优化方案设计（一）需求管理优化思路图图4.1：优化思路图（二）预测对象及产品说明1预测对象由表3.1的分析结果可知。D公司的客户数量以零售的客户，B类、C类客户居多。但是利润额主要由连续性大批量订购的稳定客户，A类客户创造。所以这就要求该公司在有一定的库存量来满足零售客户的需求的情况下，重点需要关注A类客户的订单，及其相应产品原材料的订购。故针对这部分核心客户的需求预测研究十分重要。2产品现状介绍（1）基本情况：作者以A产品为代表来进行D公司需求预测的研究，其具有连续性，属于A类客户需求中的核心产品，是为公司贡献利润的主要产品。以下为A产品的基本情况：图4.2：A产品的时间序列图图4.3：A产品三年销量图每个产品都存在着导入期、成长期和成熟期以及衰退期。而电子科技类产品的更替速度相对来说更快。而处在不同发展周期的产品，需采用不同的策略。故针对D公司所销售的电子类产品的需求预测分析，也需根据产品的不同发展阶段做出不同的分析。由图4.2、4.3所示，A产品在2017年和2018年的销售情况很好，但2019年的销量情况仅有前两年的三分之一。由此合理推测在2018年以前产品处于成熟期，而在2019年该产品已经逐渐进入了衰退期。在不久的以后产品会逐渐被市场上其他产品所代替。（2）A产品预测现状：成熟期的预测方法：为了方便后续的对比，将理论化的管理方法转化为数据的形式展现如表4-1所示，预测规则为每个月的需求预测量，由本年的历史最高量进行备货，称为最大库存法。表4-1：最大库存法计算过程1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月2018年实际需求量7467253361255480840652224000625059005065预测量4022746774677467746784068406840684068406预测误差量-3445493413421987-93931844406215625063341衰退期的预测方法：理论为预测值为下一个月的预测值按照前三个月的最低值进行备货，称为最小库存法。表4-2：最小产品期望计算过程1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月2019年实际需求量604037002500250136004001500330015003370预测值5065506537002500250025004004004001500预测误差-97513651200-1-11002100-1100-2900-1100-1870接下来对产品在成熟期、和衰退期的情况分别进行需求定量模型的应用，下列数据分析及计算工作使用minitab软件进行计算。（三）定量预测方法的应用—成熟期产品1.销售情况介绍表4-3：以下是A产品两年的每月销售数量。1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月2017500065004500700020006000600070005000402220187467253361255480840652224000625059005065图4.4：A产品2017-2018年的时间序列图由图4.4可以看出，A产品在这时期内没有明显的上升或者下降趋势，处在一个趋于平稳的状态。但是该产品的波动性较大，具有一定的季节性趋势。除了2月与5月之外，其余月份两年的需求趋势相近。2预测的误差：在本文中用以下两个评判指标对定量模型的预测误差情况进行分析：（1）平均绝对百分误差（MAPE）计算公式MAPE=（2）平均绝对偏差（MAD）计算公式MAD=At——时段t的实际值Ft——时段t的预测值n——预测期内的时段个数3移动平均法可按下式计算SMA式中SMAt+1为t周期末简单移动平均值，它可作为t+1周期的预测值Ai——i周期的实际需求n——周期数在数据足够的情况下，由于对最佳的n取值未知，故以下对n=3、4、5、6分别进行尝试如图4.5、4.6、4.7所示。图4.5：长度为3时的移动平均图图4.6：长度为4时的移动平均图图4.7：长度为5时的移动平均图n=3、4、5、6的分析结果对比如表4-4所示表4-4：移动平均法分析结果n=3n=4n=5n=6MAPE41382628MAD1730147012681325当预测节点长度为5的时候预测的精度最高。节点继续增加的话，精度在逐渐下降。对于大多数产品来说节点越多，预测的精度越高，对于产品A来说节点为5的时候预测精度最高。4一次指数平滑法一次指数平滑法是加权移动平均的一种形式。加权平均法，考虑的是近期的几个周期内不同的周期赋予不同的权重，而指数平滑法考虑包括所有的历史数据，对近期和远期的数据赋予不同的权重。一次指数平滑平均值的计算公式为F4-4式中：Ft+1FtDtα——平滑系数常直接应用的计算公式：F当平滑系数α取值较大时，在预测过程中参照近期的数据比重较大，预测结果对近期的需求情况变化敏感，而当平滑系数α取值较小时，则预测过程中过去的数据权重较大，对近期的变化情况变化不敏感。除此之外在一次平滑过程中除了ɑ会影响结果，初始需求预测值F1对预测结果也有影响。作者通过调整α值，当α值为0.1时预测的图像趋于平稳且预测精度较高。当α=0.9时，则预测结果具有严重的滞后性，如图4.8所示，由于数据波动较大故以近期的占比较大的时候预测精度较低。以及最后尝试最优综合自回归移动平均最优综合自回归移动平均值：Minitab使用对ARIMA(0,1,1)模型中的残差平方和进行最小化的权重。ARIMA(0,1,1)模型计算数据的差分并包括1阶的移动平均项。最优综合自回归移动平均值：Minitab使用对ARIMA(0,1,1)模型中的残差平方和进行最小化的权重。ARIMA(0,1,1)模型计算数据的差分并包括1阶的移动平均项。图4.8：α=0.9时预测结果图4.9：最优预测结果由于此数据具有较大的波动性，故指数平滑法的预测结果得当平滑系数很小的时候，预测曲线基本保持水平的时候预测精度最佳。平滑指数较大的时候存在严重的滞后性精度很大无法使用。5.双指数平滑法双指数平滑模型属于时间序列分解模型，在该预测模型中包含水平变量ɑ和趋势变量β。水平变量趋于观测值的移动平均值，趋势变量趋于连续观测值之间差异的移动平均值。即权重越低，赋予最近数据的权重越低，预测值服从整体趋势。权重越高，赋予最近数据的权重越高，预测值更为服从数据末端的趋势。图4.10：双指数平滑法预测结果α和β都取最优综合自回归移动平均值Minitab使用对ARIMA(0,2,2)模型中的残差平方和进行最小化的权重。ARIMA(0,2,2)模型计算数据的第二个差分并包括2阶的移动平均项。，由最佳赋值可以看出，最佳预测值是服从整体趋势，总体的预测精度较低。Minitab使用对ARIMA(0,2,2)模型中的残差平方和进行最小化的权重。ARIMA(0,2,2)模型计算数据的第二个差分并包括2阶的移动平均项。6.winters模型Winters模型的原理为时间序列分解模型。时间序列分解模型有两种形式，乘法模型和加法模型。乘法模型是将各种成分以比例的形式通过相乘的方法来求出需求估计值，而加法模型则是以各个成分相加来预测。模型应用：由于我采用的数据是三年1—10月的销售情况，故将季节长度设定为10。在winters模型中有三个参数，α水平参数、β趋势参数、σ季节参数。而这三个参数都遵循权重越高，对最近数据的影响越大，权重越低，对最近数据的影响越小。权重越低、结果越趋近于整体的趋势。图4.11：加法模型预测结果图4.12：乘法模型计算结果如图4.11、4.12所示，该产品有一定的季节性成分和周期性变化及趋势变化，使用winter法相对来说预测精度最高，且加法模型更加适合A产品。经过检验，当三个参数取值较小时，获取的预测精度更高。在winters法的计算过程中，往往有多个周期的数据投入使用其预测的结果更为准确，但由于数据有限，仅投入了两年的数据，通过两年的数据得出的季节成分S、趋势成分T对第二年的情况进行预测。7.优化结果说明表4-5：成熟期产品优化结果移动平均法单指数平滑法双指数平滑法Winter法加法模型Winters法乘法模型平均百分误差MAPE2631352525平均绝对误差MAD12681211147911191123作者通过两个指标，MAPE和MAD来体现预测结果的精度。如表4-5可以看出，对于此成熟期的产品。winters法的加法模型最为适用，winters法的乘法模型也可适用，其次为移动平均法。而双指数平滑法得出的结果的误差较大。（四）定量预测方法的应用—衰退期产品以下为产品在2019年的销售情况：表4-6：B产品2019年销售情况月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月销量604037002500250136004001500330015008700由于数据的有限仅有一年的数据可用，故不能用winters模型进行预测。通过对比移动平均法、单指数平滑法和双指数平滑法来选择最佳的预测模型。1.移动平均法图4.13：A类产品2019年n=4时的预测情况2.单指数平滑法：图4.14：单指数平滑法预测结果3.双指数平滑法：图4.15：双指数平滑法的预测结果4.优化结果说明以上三图的分析结果得知，对于处在衰退期的产品的预测结果：表4-7：衰退期产品需求预测结果移动平均法一次指数平滑法双指数平滑法平均百分误差MAPE42%43%36%平均绝对误差MAD80510371044对于产品处于衰退期，有一定的下降趋势的时候，使用双指数平滑法较为合适，可以有趋势的体现。（五）损失期望值比较在实际需求管理的应用中，MAD、MAPE所体现的模型的精确度可以作模型使用的参考，但不能作为是否选用该模型的唯一依据，需根据产品的特性进行进一步分析。误差指标中所体现的误差值，是由缺货率和过剩率所组成。其计算原则由公式4-8、4-9所示。缺货率=预测值-实际值>0过剩率=预测值-实际值<0结合实际情况对于不同模型计算出的产品的缺货率和过剩率，作进一步分析，确定模型是现实的适用情况。1.成熟期产品由前期调查和历史经验可知，成熟期的产品来说缺货率而导致的风险大于过剩率。因为在成熟期，以A产品为例，每个月的需求维持在5000片左右，一旦预测出现的误差较大，缺货的缺口很难在短期进行补齐。而如果是该月产品过剩，由于需求是有所保证的，不需担心货物长期的滞留，损失的只是短期内的库存保管成本。相对于客户流失的风险，保管成本的损失期望是很低的。以下我将通过假设期望值，来计算不同预测方法对于成熟期产品其损失期望的情况。故我们假设产品缺货带来的损失其期望为30，而由于产品过剩带来的损失其期望为10来进行计算。对上述所有运用过的方法进行计算的期望损失计算结果如表4-10所示：表4-10：成熟期产品期望计算结果缺货率过剩率期望值winters法加法0.1620429420.043792525.299213移动平均法0.1225729880.116408024.84127指数平滑法0.107284580.105902784.277565双指数平滑法0.1349206350.121687225.264491最大库存法0.0776643990.422619056.556122结果表明，指数平滑法的期望值最低，故在产品成熟期器件，采用指数平滑法使企业的损失最小。2.衰退期产品对于在衰退期的产品往往过剩带来的风险大于缺货，由于产品已经处在衰退期，需求量在逐步下降，对于此类定制化的产品来说，一旦需求量降到很低但预测量仍然很高时，其过剩的产品将面临很大成为滞留货的风险，一旦成为呆货，其损失的是整个产品的成本而不仅仅是利润。而缺货率来说，由于产品每月的需求已经较低，缺货风险虽存在，但补上空缺较为容易。以下我将通过假设，来计算不同预测方法对于衰退期产品其损失期望的情况。假设缺货带来的损失的期望仍为30，产品过剩带来损失的期望为40。进行以下计算。表4-12：衰退期产品期望计算结果缺货率过剩率期望值移动平均法0.118430.3354816.97202指数平滑法0.130130.33962217.48865双指数平滑法0.219420.1647613.17307最小库存法0.318400.1254814.57112依据定量模型分析结果计算总误差最小的和总损失最小都的为双指数平滑法。故在应用中应该首选双指数平滑法进行计算。（六）优化结果总结及效果预期表4-13：优化结果图精度最优的方法优化结果损失最小的方法成熟期产品Winters法加法模型提升25%指数平滑法衰退期产品双指数平滑法提升8%双指数平滑法第五章、D公司库存管理优化方案设计（一）库存管理优化思路图5.1：D公司库存管理优化思路图（二）库存物料分类管理1.ABC库存管理分类法（1）D公司ABC管理法的实施：作者通过运用2017年的年末盘点数据进行物料的ABC分类，进行数据整理及处理后得到表5-1。表5-1产品ABC库存分类法产品序号品种数占比产品名称结存数量单价结存金额结存金额占比结存金额累计占比10.1582%FG1286479FKNN64169.01021457809.536.7480%79.5505%20.3165%SG240128A3-REV4.0A84947399034.6578%…12619.9367%YSL130W3.0H7.618980.8237511563.480.1825%12720.0949%YSL68W3.3H6.8102260.1510151544.280.1803%12820.2532%K6405257615420.1800%…17.0540%31549.8418%XM108AREV1.09532850.0333%31650.0000%FE8753133140.900096282.630.0330%31750.1582%SC162A-REV2.1DA7042800.0327%…3.3956%63199.8418%SG12864N-REV3.01220.0002%632100.0000%M2533-T20.751.50.0002%表5-2ABC分类法结果产品数量产品种类占比金额占比分类127种20%79.5505%A类产品189种30%17.0540%B类产品316种50%3.3956%C类产品如图5-2所示，对D公司仓库的632个种类的商品，分别统计其数量、单价、总金额。分析结果得出，有127类产品属于A类产品。189种属于B类产品。余下种类316种占比属于C类产品。由此可以看出D公司的仓库的分类结果符合ABC库存控制法的原则。从而对不同类别的原材料制定的不同物料管理策略如图5-3所示。2.D公司物料管理策略表5-3物料管理策略A类B类C类缺货风险高中低订货方式定量订货法定期订货法定期订货法盘点类型现货盘点、现货盘点账面盘点账面盘点盘点方式连续盘点月度盘点年度盘点（三）优化产品说明1.B产品介绍及现状描述在公司库存管理中需要重点关注A类产品。因为其是具有连续性，所占利润额很大。与此类客户有关的原材料、成品都是处于不断流动更新的状态。故其管理难度最大且最需要合理的库存管理策略进行管理。对于B类、C类客户所需的产品，由于其客户的订购批量少，所占利润较低，其物料大多属于流动性较弱的状态，故库存管理难度很小。故在此主要研究A类产品的定量订货法的应用。以下为A类产品中的产品B。此产品存在的时间较长，大于10年。且一直具有连续性。订购该产品的定量也在逐年加大，是D公司最重要的产品之一。对此产品的订货模型研究对公司的A类产品的库存管理很有价值且有意义。通过对产品B的BOM表，图5.2所示，以及由销售订单、采购开单分析得知，原材料A、B、C的采购提前期。而生产提前期，取决于销售量。在下列研究中假设为5天图5.2：产品B的BOM表5-4、5-5说明了产品B的原材料采购及销售情况。表：5-4产品B库存及采购现状采购频次订货批量安全库存原材料A16次50007500左右原材料B10次5000or100007500左右原材料C14次50007500左右表：5-5B产品2017-2018销售情况月份1月2月3月4月5月6月销量289920986890463753874316月份7月8月9月10月11月12月销量6546444639514553667842081.波动性分析产品的波动性情况在模型的选用过程中是重要的参考因素。波动系数公式：V=5-1式中，Dt为每个时期的需求量：t=1.2.3…n输入B产品的销售数据=计算出V=0.08852052作者计划用EOQ模型来对产品的采购批量进行优化。由于EOQ模型理论是在一定的假设条件上做出的分析，故不适用于所有的情况，仅适用于均匀需求的产品，而在现实的生产销售中，不可能存在完全均匀的需求。故通过波动性分析的计算结果是否能采用EOQ模型有原则如下：V<0.25,可以用EOQ模型V>0.25,则使用动态批量模型由计算结果得知以B产品以为例的经济批量分析可以用EOQ模型进行库存控制研究。（四）EOQ经济订货批量模型应用1.理论公式库存总费用计算公式为TC=在式5-2中TC为库存总费用Q为年需求量C为单位产品成本I为年库存维持费用由上述公式进行求导可得费用最小的订货量。Q∗=在经济批量为Q∗时的年订货次数nn1.B产品的实际应用实际情况：每件产品年保管费用：5%再订货成本：10元零件单价：12元年需求量：D=56609库存管理成本每件每年：H=12*0.05=0.6原材料A的经济订货批量，将数据带入公式5-3得：EOQ当订货提前期为45天时，将数据代入5-3、5-4可得：Rn每年订货间隔时间由最佳经济批量理论计算结果：原材料A的再订货点为6979时，最佳经济批量为1374片。原材料B的最佳经济批量将数据带入公式5-2得：EOQ再订货点n每年订货间隔时间由最佳经济批量理论计算结果：原材料B的再订货点为2647，最佳经济批量为2619片。原材料C的最佳经济批量将数据带入公式5-2得：EOQ再订货点n每年订货间隔时间由最佳经济批量理论计算结果：再订货点为2647时，最佳经济批量为2619片。结果总结为表5-6所示：表5-6：EOQ模型计算结果原材料A原材料B原材料C最佳经济批量137459952619再订货点697926472647年订货次数411022订货时间间隔93717（五）有数量折扣的经济订货批量模型应用1.模型应用该模型的目的同样为寻求成本最低的订货模式。是EOQ经济批量模型的一种形态。旨在寻求在最佳经济批量和价格折扣中的平衡。据调查得知D公司A类原材料中70%的原材料都存在价格折扣的情况。以原材料C为例进行计算。计算步骤如下：由于目前仅知道D公司的原材料订购过程中存在价格折扣的情况但是并不知道具体数值，故依据现实情况的平均折扣率做出以下的假设。表5-10：原材料C的采购数量折扣表订单数量产品价格<200052000-50004>50003.3带入公式5-3计算可得EOQEOQEOQ只有Q=2379时处在价格区间，故依据公式计算Q=2379的总费用以及Q=5000的总费用进行比较。TCTC5000通过计算得到数量折扣情况下的经济批量后，使用计算年度总库存成本：TC5000<TC（六）安全库存及订货点1.理论公式安全库存的计算公式SS=R−E在式5-10中SS为安全库存R为订货点ES如果提前期内需求符合正态分布可改写为R在式5-11中Z为标准正态分布上的百分位点σL如果提前期内各单位时间内的需求分布相互独立，则有σR在式5-13中，LT为提前期内所含时间单位数σp参数Z与企业的服务水平有关，关联如下图所示：表5-7服务水平图存货周期的服务水平缺货情况所占比例特定服务系数水平955.01.64971.881.88991.02.33100042.模型的应用对于D公司目前的情况，依据上述原料C的计算结果及以上现状分析的结果。目前D公司的服务水平的较高的。浪费了库存维持成本及占用了大量的流动资金，故通过以下的计算，得出在不同服务水平下，A、B、C原材料合理的安全库存。需求标准差：需求变动值=式5-19中di代表第i期的需求量，d代表i期内平均需求量。由式5-19计算得知表5-8：计算过程标准差日标准差日需求变动量1403.54547155由式5-16、式5-8计算可得在不同的服务水平下的不同安全库存：表5-9：不同服务水平下的安全库存和订货点计算结果原材料A原材料B原材料C单价12元0.633.3订货提前期45天(40+5)19天（14+5）19天（14+5）安全库存（95%）517339339订货点749232843284安全库存（99%）592477477订货点756734223422安全库存（100%）1261819819订货点823630043004（七）优化结果分析及效果预期依据经济批量模型理论计算出原材料ABC的最佳经济批量、再订货点和订货次数与间隔，并将优化后结果与现状对比。表5-11：优化对比图年订货次数订货批量优化后订货次数优化后订货批量原材料A165000411374原材料B105000105995原材料C145000222619EOQ模型优化后的结果可看出，优化后的订购次数增加了，价值高的原材料订货批量减少了，而价值低的原材料订货批量增加了。总体降低了库存保管成本。依据不确定型库存模型理论对与公司不同的服务水平所需要的不同的安全库存做出计算，并且确定不同安全库存的订货点。对于D公司的情况，由上述粗略的库存情况图可以得知，有7500左右的库存一年基本没有变动，可以理解为目前公司在保证原材料不缺货的情况下设置的安全库存，故将其与服务水平为100%的安全库存计算结果进行比较。能达到同样的目的。按照零缺货率的要求如表12所示，对于原材料的安全库存和现状下的安全库存要低很多，故按照优化后的安全库存进行库存管理可以在服务水平有保障的情况下大大降低库存管理费用和资金的占用，如表13所示。表5-12：安全库存优化结果原材料A原材料B原材料C安全库存（100%）1261819819订货点823630043004表5-13：B产品优化结果安全库存安全库存所占现金流优化后安全库存优化后安全库存所占用资金节约年保管费用原材料A7500左右90000126115133743原材料B7500左右4726819516210原材料C7500左右2475081927071102针对B产品来说依据安全库存理论，的0缺货率的情况计算出来的日安全库存量进行安全库存优化。最终可释放约11万元的流动资金。节约年保管费用5055元。对于订货批量的优化结果，为公司订货批量的设定提供了理论依据及思路，由批量经济模型的计算结果可知，对于有价格优惠的产品，可以采用有价格折扣的经济模型进行计算。对于没有价格优惠的原材料可以仍采用EOQ模型的最佳经济批量的计算结果。

第六章、D公司企业物流系统管理优化建议（一）优化后需求管理的实施流程首先，在当年收尾时，即需要对下一年的销售情况进行总体预测，对于年计划的核心步骤由下图6.1所示，在刚开始实施需求预测时需进行大量的数据分析，针对D公司目前的产品进行一对一的分析，最终建立产品的数据库，方便后期的应用。年计划的制定只是对于下一年的生产、采购、销售工作有个概念，需制定更为详细的计划才能进一步的具体指导生产、采购活动，故月计划的制定流程由下图6.1所示。图6.1：年计划制定流程月计划的实施流程由图6.2所示。首先销售部分负责数据的提供，并依据年计划中所包含的数据库，对模型进行筛选及初步的应用。接着，需通过各个部门的共同会议，对每个产品具体的生产计划进行安排。最后由生产批和采购部敲定最终实施计划。6.2月计划制定流程（二）优化后库存管理的实施流程：首先需对公司员工的盘点工作做严格要求，严格遵循A类产品进行连续盘点，B类产品和C类产品进行月季、年季盘点。每次的盘点和进货出货需进行ERP系统的账面登记。详细的库存进出记录是进行数据化分析的基础。第二，依据近一年来的库存数据、销售数据。对产品的波动性情况进行分析。如不符合EOQ模型应用标准的产品可采用非均匀需求库存问题的求解方法。但就D公司A类客户的需求情况而言，绝大多数的情况都可符合EOQ模型的使用条件。如符合EOQ模型应用的产品，运用EOQ模型进行计算求得最佳经济批量、订货点和年订货频率和订货周期。第三，根据产品是否存在采购的数量折扣进行分类。如原材料存在数量折扣，则按照有数量折扣的经济订货批量模型，对不同价格下对应的经济批量进行计算。最后得出最佳的订货批量。第四，依据对下一年的销售预测情况，结合实际情况，制作出A类产品的原材料采购计划。（三）D公司管理优化建议1.加强管理人员的培训由于D公司目前的管理人员较少，管理人员工作量大，并且对于企业系统化的概念较为单薄。故当将定量预测方法应用到实践中势必要增加管理人员的工作量。故首先需进行人员的招聘，特别是采购部、生产部和仓管部。其次，需对公司全体员工进行培训，使其了解需求管理的运作模式和库存管理的要求。每个人都需明确在优化管理之后每个人新增的职责。2.信息系统的充分利用D公司目前使用的是由广东速达软件开发的速达企业管理软件，但仅使用了销售管理和库存管理模块中很少一部分的。D公司可充分利用的功能有包括：可增加采购模块对采购订单和供应商进行管理。以及可以增加库存预警功能，将前文定量模型极端