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关于库存管理改进的案例研究
Darya Plinere1, Arkady Borisov2
1, 2 Riga Technical University
摘要：
库存管理是供应链管理中一个具有挑战性的问题领域。为了满足客户的需求，公司需要在仓库里有库存，同时这些库存需要成本，这也是可以损失的冻结资金。因此，库存管理的任务是找到满足需求的库存数量，避免库存过剩。本文展示了一种库存管理装配公司的案例研究。根据研究成果可得出以下结论：使用库存管理来改变库存能力，并应用一个代理系统来实现库存管理过程的自动化。
关键词：ABC分类；需求预测方法；库存管理；补货政策
介绍
库存是组织中使用的任何项目或资源的库存[1]。制造库存的类型有三种:原材料，工作进度和成品(图1)。
图1 所示生产库存的类型。
作者提出了几个为什么需要有库存的原因：
bull;为了满足预期的需求;
bull;为了满足生产要求；
bull;防止库存积压；
bull;为了利用订单周期；
bull;为了对冲价格上涨的风险或者利用数量折扣的优势；
bull;为了允许作业；
bull;为了对生产分配系统的组件进行分离。
否则，没有库存将导致生产延迟，产品短缺或者产生不满意的客户[3]。库存管理的矛盾之处在于，库存是必需的，但由于库存保管成本的存在，在这一方面看，库存管理又是不可取的。这种情况使得库存管理成为供应链管理中一个具有挑战性的问题。在相同的分析数据中，本文将加入新的实验和预测算法继续研究 [3],[4]。
本篇论文的组织结构如下：首先，在分析现有的情况后，提出解决方案，然后得出实验结果，最后给出结论
- 任务定义
库存管理并不是什么新鲜事物，但并不是每家公司都用它来降低库存成本。库存管理的任务是找出订单的数量和订单下发的时间。
bull;客观环境：为了保持足够的库存去满足客户的需求；
bull;目的：确定库存的数量—需要多少订单，什么时候订购。
这项研究的任务是在公司内部进行的，该公司负责从利用原材料组装微芯片，并将其销售给客户。因此，该公司就需要有库存的原材料和成品仓库（图2）
图2所示组装公司的库存
作者[5]指出，只有8%的公司拥有训练有素的库存管理人员。为了满足需求，公司习惯于拥有大的安全库存[3]。
这项研究的任务是分析成品库存的现有库存管理情况，提出改进建议，并将拟议的结果与实际需求数据进行比较。
- 数据分析
公司的销售数据、库房库存都在2014年的时候被分析过了。对前一年微芯片数量波动的数据分析显示，2014年有库存的商品没有出售。这些项目的结果如下：截至2014年年底，库房的库存总量为16.69%(截至2014年底)，全年无任何变动，3.95%的库存总量因时间到期而减少，但由于新产品的生产增加了数量，2014年全年无销售的总库存占总库存的5.13%。
此外，还有一些项目它们的组装数目比售出的数量要高，同时库存数量较多（图3）.还有一些库存水平较高的项目，同时公司还组装了新产品，因此在2014年底库存水平比年销售额高。
图3所示两种微芯片的年操作。
同时也发现库存水平过高的产品，其月销售数量低于其安全库存（图4）.
图4所示两个微芯片的库存水平
另外，有人注意到，一个项目的库存水平下降到零。这表明库存不足（图4）.因此，对该公司来说，库存管理是非常推荐的。
- 解决方案
为了改善公司库存管理如今的现状，首先要提出库存管理的库存管理方法，其次是运用代理系统进行库存管理[3]，[4]。
有效的库存管理包括ABC分类、需求预测算法和补货政策[3]。与此同时，代理系统可以通过对补货政策的修正，实现库存管理的自动化，并及时对需求偏差做出反应。
所提出的系统可以用于两种模式：完全自主模式，或者一个代理人执行所有的库存管理操作：ABC分类法,未来需求预测,补给策略定义和装配顺序进行,或者该系统作为人类库存管理器的决策支持系统，执行所有人类提出的活动。除了获取库存管理器提供已取得的结果之外，它决定是否接受这些建议。
A. ABC Classification
ABC分类法（或者ABC分析）是一种基本的供应链技术，通常由库存控制器/材料管理人员进行，是库存控制的起点。这种分类允许将时间管理和金融资源设置委优先级。ABC分析基于帕累托分析，该分析认为20%的项目贡献了80%的销售额[6]。这意味着，库存中一小部分的商品会导致销售额的最大化（表1）.一般来说， A类项目少于20%，但其贡献了高达80%的收入。B类项目对收入的贡献率为15%(80% - 95%)。被分类为C类的项目产生最后5%的收入。
表一ABC分类法
ABC分类法通常将公司的产品分为三类，以便在库存控制重昂分配优先级[7]:
bull;A类物品是最重要的。这些项目需要严格的库存控制，经常性的审查需求预测和使用率，高度准确的零件数据和频繁的周期数，以核实永久库存平衡的准确性;
bull;B类项目的重要性较低。这些项目要求进行标称库存控制，偶尔需要对需求预测和使用率进行审查，合理准确的零件数据和不经常但定期的周期盘点;
bull;C 类项目在仓库活动和财务方面的影响最小，因此需要最少的库存控制。
库存管理的起点是A类项目的定义—微晶片代表了年度总收益的80%；接下来是B类项目占据了15%；C类项目代表了最后的5%。请参考[8], [9], [10]，以便更好地理解ABC分类的计算。
分析公司按年总收入的ABC分类结果见表二。
表2公司的微芯片分类
对于低(或零)需求量的C类项目，建议使用make-to-order生产策略[11]。
B .需求预测方法
需求预测是用来确定顾客在不久的将来会购买的商品或服务的数量。需求预测方法属于此类：
bull;定性预测；
bull;定量预测。
定量预测方法通常用于历史数据有限、不可用或者目前不相关的情况下，以执行定量的预测方法。预测依赖于预测者的技能和经验以及可用的信息。这是一种主观的方法，是基于客户和专家的想法或感觉产品将会销售[12], [13]。许多新企业在撰写商业计划和预测第一年销售时都使用这种方法[13]。四个定性模型如下[12]:
bull;执行意见陪审团;
bull;销售队伍组合;
bull;德尔菲法；
bull;消费者市场调查。
定量预测方法采用过去卖出的数量来预测在不久的将来会卖出多少。通常，这一预测为下一销售年度提供了参考数量。定量预测方法的一些例子包括上期需求、乘法季节性指数以及简单和加权移动平均值。每一种方法都利用数学公式计算过去的数据，来确定在预测的将来会有多少产品或服务被售出[13]。
在此，我们使用以下的定量预测方法，利用2014年的历史数据预测未来需求：
bull;简捷预测法；
bull;简单移动平均预测;
bull;加权移动平均预测;
bull;指数平滑方法;
bull;单移动平均值。
预测精度可以用预测误差来衡量，即实际需求数量和预测需求之间的差值。几种预测精度的方法如下：平均绝对偏差(MAD)、平均绝对误差(MAPE)、平均平方误差(MSE)、运行和预测误差(RSFE)——表示预测中的偏倚，或预测的趋势始终高于实际需求或低于实际需求。跟踪信号——确定预测是否在可接受的控制范围之内。如果跟踪信号超出预先设定的控制范围，则预测方法存在偏置问题，并对预测的方式进行评估[12]。在[3]中提出了更详细的预测方法和准确性措施的解释，[12].
图5所示对一个微芯片的实际需求和预测需求。
一种微晶片的预测结果的库存水平图如图5所示。预测精度的计算方法为这种微芯片提供了合适的预测算法。上述预测方法已应用于所有公司的微芯片。
C补充政策
库存系统提供了组织结构以及维护和控制货物的经营政策。该系统负责订购和接收货物:对订单的放置时间进行计时，并跟踪订单的顺序、数量[14]。
有一个单周期和多周期的库存系统[15]:
bull;在单周期库存系统中，在周期结束时未售出的商品将不会延续到下一个时期(例如，报纸)。然而，未售出的物品可能有一些残值。
bull;在一个多周期的库存系统中，在一个周期结束时所有未售出的商品在下一段时间内都可以买到。
这里，讨论的是一个多周期的库存系统。有两种类型的多周期库存系统：固定数量模型和固定周期模型[14]。当达到指定的重新排序级别时，一个固定订单数量模型会启动一个订单。这种模式需要不断地监测库存。与此相反，在固定的时间周期模型下，只有在预定的时间周期结束时才会有订单[14]。
固定订单数量模型试图确定重新排序的点R，在这个点上，Q，将被放置，Q的数量。当货物的库存水平(目前在库存和订单中)到达重新订购点的时候，订单号就会被定义为如下:手加订单减去订单的数量[14].
在固定时间模型中，库存只是在特定的时间，比如每周或每月。在买方想要结合订单以节省运输成本的情况下，定期清点库存和下单是可取的。固定时间模型生成的订单量随时间的变化而变化，这取决于使用率。这些通常需要比固定订单数量系统更高的安全库存[14]。安全库存可以定义为除了预期需求之外的存货量。在审查期间，安全库存必须防止缺货，并且在订货到订购单的交货期期间也必须保护。
以下是以下几点总结：
bull;如果需求是恒定的，则重新订货点与交货时的需求相同；
bull;如果需求不确定，重新订货点通常在交货周期内超出预期需求；
bull;再订货点=预期需求 安全库存[15]。
在预测需求的情况下，可以计算每个微晶片的安全库存和再订购点(见表三)。请参阅[14]，[15]以获得安全库存和再订购点计算的更多细节。
表3微芯片的预测、安全库存和再订购点的结果片段。
- 实验1
在对未来需求和补货政策进行计算后，对实际数据进行的库存管理结果检查是值得关注的。真正的数据是2015年前5个月的需求数据。
这个实验的想法是，与实际需求相比，补充政策结果所提议的库存数量与公司库存的数量相比较(图6)。
实验结果如下:库存水平下降(图6)，实际数据平均库存水平为20860件，建议库存管理系统的平均库存水平为11705。在这两种情况下，这都不是一种缺货的情况。
图6所示库存管理系统与实际数据的比较。
另一个微晶片的实验表明，由于不可预测的高需求，安全库存一直被使用——每月平均需求为9800个，当月需求为17789个。这一需求将在进一步的安全库存计算中得到考虑。公司平均库存水平基于实际数据为6964个，库存管理系统的平均库存水平为5955个。
- 实验2
公司库存管理情况的改善有两方面:库存管理流程应用和代理系统实现[3]，[4]。代理系统可以为所提议的系统提供以下好处:
bull;它可以从过去的库存、预测和补充历史中学习;
bull;如果需要，它可以改变需求预测技术、库存控制常数和补充政策;
bull;它可以确保对大量的sku进行监测和控制;
bull;它可以提供自主性和主动性。
本文介绍了目前正在进行的AEMAS（装配企业多代理系统）的研究;因此，它与库存管理代理相关[3]，[4]。库存管理代理的功能之一是决定何时以及如何组装芯片。它具有可能的最小储量的信息——安全库存、未来需求预测算法和生产能力。库存管理代理有以下行为:ABC分类算法，未来需求预测算法和补货政策，以避免库存情况，同时降低库存水平和持有成本。
图7所示代理系统应用于库存管理的思想。
将Excel文件作为代理系统ABC分类算法的输入数据，然后将预测方法应用到微晶片上，并计算出预测误差，根据所取得的结果，为以后使用的每一个微晶片选择最佳的预测方法。补充算法使用预测结果，计算安全库存和重新订货点。在满足实际需求的情况下，基于代理的库存管理系统将其与预期需求进行比较，并在以后的订单中进行修改，以便在需要时进行组装。这个库存管理系统可以完全自动化，也可以作为库存管理器的决策支持系统[3]。完全自动化系统的输出是一个代理决策，或者，如果系统作为决策支持系统工作，那么管理者就决定是否同意建议的系统建议。
图8所示库存管理代理系统与实际数据的比较。
第二个实验的想法是，满足真正的需求就可以改变补给政策(图7)。同样，对库存水平的数量进行了比较（图8）。
这个实验已经显示了以下结果：对于第一种微芯片，与公司的实际库存水平相比，库存水平已经下降了。公司平均库存水平为20860件;代理系统提出的平均库存水平为11461件。
另一种微芯片类型有以下结果:公司的平均库存水平为6964件;代理系统提出的平均库存水平为5405件。
在2015年5月底，库存水平有以下结果：库存水平最低是基于代理的库存管理系统的典型（由于对需求比较的及时反应），公司数据显示了最高的库存水平。与简单的库存管理应用和真实数据相比，基于代理的库存管理系统展示了最好的结果。代理系统提供的结果与库存管理的结果(图6，图8)之间的差异不那么大，因为它介于真实数据和基于代理的库存管理系统之间。这可以解释为:在2014年底，需求呈上
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