企业库存决策

企业库存决策支持系统的研究与设计业务现状和研究前景随着经济突飞猛进的发展，企业之间的竞争越来越激烈，企业为了在市场竞争中立于不败之地，必须不断加强企业的管理，充分利用企业自身的资源，以降低运营成本，增强企业的竞争优势。由于库存是企业的一项重要流动资产，占用了企业大量的流动资金，同时其管理、利用情况直接关系到了企业的资金占用水平以及资产运行效率。正确的库存管理方法，可以提高库存的流转速度和总资产的周转率，可以有效地提高企业的经济效益，因此，正确的库存管理与决策在企业经营中显得特别重要。目前库存信息系统的应用大部分还是停留在事务处理系统和管理信息系统层面，承担的主要是各种事物处理和信息收集、传递、统计工作，对信息的利用和发掘不够充分，对于决策的支持作用仅限于提供一些零散的数据报表，难以实现对决策者、特别是中高层决策者的直接支持。在经济全球化，竞争日益激化，新市场的不断开拓与生产周期进一步缩短的背景下，企业经营决策与以往相比，决策质量要求更高、速度要求更快、要求考虑更全面、失败代价也更大。此时现有库存信息系统已不能适应企业库存管理决策的发展，企业库存决策迫切需要其库存信息系统能够延伸到库存决策支持系统。库存决策支持系统是综合利用运营管理中相关的物流数据和理论模型，帮助企业决策人员解决半结构化或非结构化物流决策问题的人-机交互计算机系统。在企业库存管理中建立库存决策支持系统可以扩展决策者处理信息和知识的能力，提高其处理复杂问题的能力；有利于推动现代科学技术在库存管理领域的应用；有助于提高整个物流系统的管理水平，加速库存管理工作的现代化，从而解决库存等相关领域决策的背景复杂、多变和不可预知等难题。库存决策支持系统具有广阔的应用前景，在这种情况下，有必要对库存决策支持系统的理论和开发进行一番深入的研究和探讨。系统实现的关键技术DSS是计算机技术和库存决策理论相结合的面向实际应用的系统，系统实现的关键技术主要体现模型的设计和功能的实现方面，具体来说就是以下几个方面：(1)模型库的实现。模型库系统是决策支持系统和信息管理系统不同的一个重要体现，是系统的一个核心模块，模型库将众多的模型按一定的结构形式组织起来，然后再对模型进行调用。模型库虽然重要，但是当前还没有通用的模型库设计方案。在模型的表示、存储、评价、组织等方面的方案，都不是很完善。本系统采用关系模型对模型库进行有效地管理，即将模型存在关系数据库中，再进行关系模型运算和管理。(2)数据库的规范化设计。在数据库逻辑结构设计过程中，本人进行了数据规范化设计，使数据库中的每一个关系表都满足第三范式的要求，从而为后来对数据库表的操作带来简便，不会产生冗余，不必在修改数据时进行一些不必要的修改，提高了访问和修改的效率。(3)人机交互系统的实现，人机交互是系统实现的前提和保证；人机界面提供给决策者和各个功能模块的连接和使用。在做一个决策时，往往要进行底层数据调用并且和其它预测结果相联系，其中一些模块还会返回信息，同时决策者从外部输入信息，最终做出决策，如何合理安排实现整个接口，对本系统设计者来说是极大的考验。库存决策基本模型库存是长久以来伴随着人们经济活动的一个重要的组成内容。美国生产与库存管理协会（APICS）把库存定义为“以支持生产、维护、操作和客户服务为目的而存储的各种物料：包括原材料和在制品、维修件和生产消耗品、成品和备件等”。充足的库存可以保证产品和服务的可得性，有助于实现生产经营过程中的规模效益，可以有助于减少不确定性和突发事件对经营带来的影响。当然，库存的存在增加了企业的资金占用、运营成本，掩盖了企业存在的某些问题，从某些方面来说增加了企业的经营风险。库存的存在无形中与其他部门之间存在着目标上一定的冲突。现代库存决策正是以系统的观点，综合考虑相关各个部门的要求，从企业甚至供应链的角度出发，对库存进行预测、计划和执行、控制的一种行为。库存决策的重点在于确定如何订货、订货量多少、何时订货。其目标是在企业经营目标和经营能力等条件限制下，寻求服务水平或者说产品水平/服务的可得性与库存成本两者的最优组合。简单移动平均法简单移动平均法主要是根据大量的历史数据来进行下一个时间段的数据预测。简单移动平均法的公式为：令At−n——前n个时间段数据的值；Ft——下一个时间段的预测值；n——时间段的个数；Ft=At-1+At-2+At-3+……At-n/n在移动平均法中，n的合理选择对预测有着很重要的影响。n越大，就越能降低随机的干扰，但会使预测值滞后于数据的变化趋势。而n较小时，预测值能紧跟趋势，但其波动性会更大。库存预测模型简单指数平滑法如果历史数据中，数据距离当前越远，其对当前值的重要性越低，那么指数平滑法将是较适用的预测方法。指数平滑法具有指数模型精度高、模型建立较容易、无需过多的计算、所需历史数据较少、容易检测精度等特点。令Ft——第t期的指数平滑预测值；Ft−1——第t-1期的指数平滑预测值；At-1——第t-1期的实际数据值；α——平滑系数；Ft=Ft−1+α(At-1-Ft−1)库存决策模型确定型库存决策，是指在一个相当长的时期内，商品单位时间的需求量和补货周期是确定的。而在确定型的库存决策中，我们只要确定了其经济订货批量，就可以通过函数关系来确定其它如订货周期、订货批量、订货次数等决策量。虽然订货策略有定期订货和定量订货两种方式，定期订货决策主要是确定其经济订货周期，而定量订货则是确定其经济订货批量，在确定型库存决策中，因为需求量是确定的，所以两种方式实质上是一致的。对本论文来说，决策的产生是基于来源于企业的需求量和库存数量进行的，因此只研究定量订货决策模型。确定型库存决策模型最基本的是使用经济定货批量模型（EOQ）来确定其订货批量及订货周期。EOQ模型是建立在很多的假设的基础上：(a)经济订货批量模型①需求是连续、稳定的，并且需求速率是确定的；②订货周期是固定的，且进货是瞬间完成的；③暂时不考虑大批量订货的数量折扣；④不允许缺货；⑤假定只有一种商品；⑥假定最大订货量可为无限，没有资金和仓库容量等方面的限制。在这个假设的基础上，基本的经济定货批量可以表示为：C：货物的单位购买成本，（元/件）；Q：订购批量，（件）；D：库存商品的年需求量，（件）；H：单位商品的存储成本，（元/件*年）；h：单位商品、单位价值商品的存储成本，h=H/Ｃ；P：每一批量的订购成本，元/批）；n：每年的订购次数，（次）；T——订货间隔周期，（年）；L：从订货到商品到达的平均时间（前置期）（天）；d：商品的需求速率，（件/天）；R：再订货点，件）；TC：商品库存年相关总成本，元）；库存年相关总成本TC＝Ｃ×Ｄ＋D/Q×Ｐ＋Q/2×Ｈ；经济订货批量Q=2DP/H；每年订货次数n=DH/2P；经济订货批量下的最小成本TC=2DPH；订货周期T=1/n。如果订货不是马上完成的，那么在库存决策中还要引入再订货点Ｒ，用来确定订货的时间点：Ｒ＝Ｌ×d；从上面我们也可以看出，经济定货批量及再订货点等模型是建立在一些假设的前提下，但是在实际的应用中，这些假设也限制住了这些模型的应用范围。针对此，我们将对经济定货批量及再订货点的模型进行修正。(b)允许缺货情况下的修正模型。如果允许出现缺货的情况，企业可以在库存量降到最低点之后再等一段时间再订货，这样就可以减少订货费用及存储费用。这种情况一般适用于企业的顾客遇到缺货时不受损失，或损失很小，企业不必因为缺货而支付太多的费用或发生太大的损失。令S——单位缺货成本；经济订货批量Q=2DP/H（H+S）/S；经济订货批量下的最小成本TC=2DPH（H+S）/S；订货周期T=2P/DH（H+S）/S；订货次数n=1/T。库存决策支持系统分析企业库存决策支持系统（EnterpriseInventoryDecisionSupportSystem）是以存贮论、管理科学、运筹学、人工智能和行为科学为基础，以计算机技术为工具，利用信息系统技术，帮助企业中高层决策者进行库存决策的专用决策支持系统。系统分析的主要任务是在对企业库存经营管理情况全面和真实的了解后，确定对决策支持系统的要求，并对企业的决策流程和数据流程进行初步的分析。系统的功能根据企业经营销售的实际，企业的库存决策支持系统主要包括以下四方面功能：(1)需求预测功能。需求预测功能是为了更好地支持库存的决策，通过分析历史销售数据，并对下一年度的销售量进行预测，用下一年度的年需求预测量来支持企业决策。(2)订货决策功能。这部分功能是该系统的核心功能，它包括库存决策方案建立和库存决策方案运行。为了方便快捷地进行库存决策，将商品和某种库存决策模型建立关联。具体建立过程为，根据数据库历史数据，先预测商品的需求量和需求速度，并根据商品需求的特点从模型库中选择合理的库存决策模型，以及合理确定模型的参数，并依此决策模型和参数并从数据库中调用数据进行库存订货批量的决策。(3)系统查询功能。企业可以根据自己的需要来查询商品的库存量，销售量以及各种预测模型预测的结果。通过比较实际的值和预测的值，对预测的效果进行比较确认，进行更有效地分析，从而更有效地支持决策。(4)系统管理与维护。系统管理与维护模块的主要功能包括对用户名、口令进行设置；进行系统日常管理；对各功能程序设置访问权限，对用户账号和用户权限的管理等。库存决策支持流程图数据流程图数据流程图是描述数据处理过程的工具。本系统的数据流动过程是：首先，由决策者根据历史销售累计数据，调用预测模型进行下一年度销售量的预测，并将预测结果需求量写入数据库，然后再查看库存，把预测量减去库存当前数量作为决策过程中的年需求订货量，最后调用决策模型进行决策最佳订货批量，最佳订货周期，最后向业务员发送订货消息,再由业务员和供应商联系进行订货。END