年度协议库存物资需求计划预测研究与应用

苗欣 马捷 傅强 刘圣通 施海鹭 王晓琳

【摘要】本问通过对天津市电力公司物资需求计划管理现状的分析，针对天津公司当前生产运营状况，构建出协议库存物资需求预测模型，促进物资需求计划更加科学合理高效，做到物资供应及时、成本消耗降低、仓储管理科学，促进物资管理水平的提升，进而深化公司物力集约化管理。

【关键词】协议库存；物资需求预测；缪尔-温特斯指数平滑预测模型

中图分类号：TL372文献标识码： A

1 项目概述

1.1 项目背景及意义

近年来， 随着“三集五大”体系构建的逐步推进，国家电网公司对物力集约化管理提出了更高的要求。物资管理作为物力集约化管理的重要环节，在提升物理集约化管理工作中任务巨大。物资需求作为物资管理流程的信息起始点，是提升物资管理水平的瓶颈的关键环节，而物资需求预测的准确性与及时性制约着物资管理水平的提高。

本项目通过对天津市电力公司物资需求计划管理现状的分析，针对天津公司当前生产运营状况，构建出协议库存物资需求预测模型，促进物资需求计划更加科学合理高效，做到物资供应及时、成本消耗降低、仓储管理科学，促进物资管理水平的提升，进而深化公司物力集约化管理。

1.2 项目目标

本项目的目标是通过建立针对协议库存物资的需求预测模型，形成一套具有弹性以及适用性广的年度协议物资需求预测模型体系，提高物资需求的准确性和及时性，提高采购效率和资金利用率并为今后研究其他类型物资需求预测打下基础。

基于电力行业建立科学的物资需求管理思路。

提高天津公司物资采购的准确性，为科学合理的安排采购计划、规范物资采购方式、实现物资采购申请精益化管理提供依据。缩短供应链响应周期，降低供应链总成本。

建立一套针对协议库存物资的需求预测模型体系，提升年度需求计划管理工作的准确性。

深化天津公司物力集约化管理，提升公司整体供应链管理水平。

2 调研与诊断分析

2.1 物资需求管理现状分析

目前年度协议库存需求计划管理在年度需求计划提报阶段各项目单位在公司物资部制定年度需求计划编制的原则约束下，按照规定的方案和颗粒度编制、汇总、上报本部门的年度需求计划，再由物资公司进行汇总、审批并上报物资部，最后由物资部审核上报国网公司，如图1所示。

图1 年度协议库存需求计划管理业务流程图

2.1.1 未建立科学的模型作为预测依据

年度需求计划管理涉及项目单位、物资公司、物资部多个层面， 在相应的年度协议库存物资需求计划编制具体工作中模式多样且缺乏标准化，未建立一套标准的物资需求预测模型体系。因此，物资需求预测的准确性难以得到有效保证。

2.1.2 物资需求预测准确度有待提高

物资需求预测多根据经验，缺乏合理的依据，容易导致物资需求计划与真实需求的偏差度较大。根据对天津公司历年采购数据的分析得出，协议库存类物资的需求预测数值和真实的实际消耗数值还是有较大差距的。

2.1.3 物资需求预测维度较多

物资管理涉及省公司、物资公司、项目单位等多个层面，预测的维度包括项目、资金、电压等级，多维度的预测管理容易造成同一类物资重复预测的问题，不利于在财务集约化的前提下进一步完善物力集约化管理。

2.1.4 物资需求管理前置性有待提高

目前，资金层面控制较好，从投资计划层面能够从年度资金需求细化到月度资金需求。而物资需求在大型设备物资（例如 110kV 及以上项目的主设备）初步做到台数与资金的预测，而其他物资基本未在生产计划中按照项目进度将各阶段物资需求细化到月或者季度，再加之物资管理部门和规划部门间无法及时对项目物资信息进行共享，造成物资管理部门无法参照物资采购提前期准确预测并采购物资。

3.2 物资需求的关键影响因素

结合天津公司目前物资管理现状，从物资需求预测源头出发，按照供应链管理流程，对物资需求的影响因素进行梳理，找出影响物资需求预测准确性的因素。在物资需求预测的过程中，应着重对这些影响因素进行管理。

表 1 物资需求影响因素库

分析维度 名称 影响层面 影响内容

投资前期 年度综合计划 物资需求报送准确性 年度综合计划的投资量决定物资需求的规模

计划下达时间 物资需求报送及时性 计划下达时间决定物资需求的时间要求

项目类型 物资需求准确性 项目类型决定物资需求的品类及数量

项目电压等级 物资需求准确性 电压等级决定物资需求的品类及数量

项目投资量 物资需求准确性 投资量决定物资需求品类及数量。项目投资量一定，则屋子价格与物资需求数量成反比

需求响应 需求时间 物资需求响应及时性 需求时间是需求单位对物料到货时间的要求。物资计划管理过程中，根据物料生产周期、采购周期，确定物资需求计划最晚提报时间。

招投标时长 物资采购及时性 招投标时长影响牛鞭效应的程度。招投标时长越短，牛鞭效应越弱，越能显现出实际需求。

合同签订时长 物资采购及时性 合同签订时长影响牛鞭效应的程度。合同签订时长越短，牛鞭效应越弱，越能显现实际需求。

物料生产周期 物资需求响应及时性 物料生产周期对供货周期产生较大影响。物资计划管理过程中需以每类物资的生产周期为基础，确定相应的采购提前期。

配送时长 物资需求响应及时性 订货提前期设置的合理性，及时提出物资需求。

采购周期 物资采购及时性 采购方式的选择对采购周期的影响较大。物资计划管理过程中需根据选定的采购方式对应采购周期，确定相应的采购提前期。

外部

环境 国家产业规划

政策 物资需求准确性 十一五规划、十二五规划等政策指导电力行业发展，影响电网建设趋势。

地域特征 物资需求准确性 不同的地域特征约束物资选型及需求数量。

季度波动 物资需求数量 季节影响业务开展进度，进而影响物资需求数量。

仓储

管理 平衡利库 物资需求响应及时性 平衡利库率越高，物资需求量越不容易堆积，需求响应越及时。

3 物资需求预测模型体系设计

3.1 研究思路

(1) 先进方法与实践研究。研究国内外通行的物资需求计划管理先进方法及最佳实践，为物资需求管理提供借鉴。

(2) 模型研究与分析。从统计学角度出发，研究线性回归预测法、指数平滑预测法、季节性预测法、灰色预测法、马尔可夫链预测法和博克斯 - 詹金斯预测法等方法，对比分析各种方法的特征和适用条件。

(3) 物资预测分类。从物资类别角度对物资预测进行分类。分析公司目前的物资品类，结合业务特点选取具有代表性的物资大类、中类物资作为分析对象。

(4) 预测选型分析。在物资分类基础上，搜集目前具备的两年半的历史数据，对物资大类、中类进行选型分析。选择和确定物资适用的预测模型。

(6) 模型构建。针对每一种物资大类、中类预测模型的各种参数， 构建具体的预测模型。提出每类模型基本假设、模型思路、建模步骤，构建物资需求预测模型。

(7) 模型验证及修正。针对物资类别抽取相应的历史数据，对其匹配的物资需求预测模型进行验证， 分析模型预测的偏差度、准确度， 提取季节因子调试并完善模型的各项参数， 提升预测模型准确率。

3.2 物资需求预测建模

3.2.1 物资需求预测类别研究

3.2.1.1 物资需求特点

天津物资需求特点一是需求种类繁杂：天津物资主要以物资品类为基础对公司物资进行管理，物资品类由电网建设类物资为主，向涵盖基建、大修、技改、运维以及辅助物资在内的全面物资拓展，物资分为大类、中类、小类、物料编码，包含 20 个大类，251个中类，4820个小类，80775条物料编码。公司的电力物资需求大约有8 万多种物资，并且仍处在不断增加的状态中。物资需求种类繁多复杂。 特点二是需求趋势多变：同一物资类别在不同的时间段内的需求是有差异的，不同类别的物资在相同的时间段内表现出来的需求趋势也千变万化。

本研究结合专家意见、物资对象的界定原则和年度需求计划分析报告，对物资需求进行分类，明确本次物资需求预测研究物资的大类类别，见下表2所示。

表2 预测所需的大类编码和大类名称

根据项目需求及年度需求计划中关键物资类别，本研究主要对一次设备、二次设备、通信设备、装置性材料和仪器仪表五个大类的中类类别进行分析。在此基础上，采用“二八原则” 对每个大类中的中类类别进行分析， 以中类的资金和数量比例为依据进行 ABC 分类。 最终结合分类结果和年度需求分析报告确定中类类别。

表3 预测所需的物资中类名称

3.2.1.2 选取预测维度

本研究从大类、中类的角度抽取ERP中2011年、2012年、2013上半年涉及18种大类、19种中类的相关数据。

抽取合同台账中本次分析类别的大类编码、大类名称、中类编码、中类名称、计划交货月份、数量、含税总价，按照月份统计各类别需求数量和总价格。

3.2.2 物资需求预测模型构建

3.2.2.1 缪尔-温特斯指数平滑预测模型

缪尔-温特斯指数平滑法是 20 世纪 60 年代初由温特斯(Winters) 研制出来的一种较高级形式的指数平滑方法，它是季节性预测法的一种。其应用对象是具有趋势变动和季节变动两种因素的时间序列。首先，分别对趋势变动和季节变动两种因素进行指数平滑；然后，将各种因素的平滑结果结合起来, 对原时间序列进行预测。其一般预测模型为：

其中，Yt 是时间序列为 t 时的预测值；t为时间；Tt为长期趋势因素，表示序列取值随时间逐渐增加、减少或不变的长期发展趋势； St为季节趋势因素，表示由于受到季节因素或某些习俗的影响，而出现的有规则的变化规律；Ct为周期趋势因素，表示序列取值沿着趋势线有如钟摆般循环变动的规律；It为不规则变动因素，表示把时间序列中的长期趋势、季节趋势和循环趋势都除去后余下的部分。一般而言，长期趋势、季节趋势和循环趋势都受到规则性因素的影响， 只有不规则趋势是随机性的，它发生的原因有：自然灾害、天气突变、 人为的意外因素等。

对于季节预测法时间序列中各变动因素之间的关系，通常有加法模型和乘法模型两种。加法模型假设：时间序列是有 4 种成分相加而成的，各个成分之间是彼此独立，没有交互影响的。乘法模型假设：时间序列是有 4 种成分相乘而成的，各成分之间存在着相互依赖的关系。其数学表达式如下：

加法模型：

乘法模型：

4.4.2.2模型构建

通过历史数据分析，七个大类和五个中类物资的交货金额和四个中类物资的交货数量和金额具有较好的季节特性，且交货金额在时间序列上具有明显的上升趋势，因此选择缪尔-温特斯指数平滑法进行预测。通过对现有材料的分析，本研究选择乘法模式进行预测。根据数据特性，本研究主要考虑长期趋势因素和季节趋势因素这两个影响因素。因此，缪尔-温特斯指数平滑法的理论模型如下：

根据缪尔-温特斯指数平滑法相关公式计算得出七个大类、五个中类的模型参数，并构建预测模型，见下表所示。

表4 七个大类物资缪尔-温特斯预测模型

表5 五个中类物资缪尔-温特斯预测模型—数量

表6 五个中类物资缪尔-温特斯预测模型—金额

3.2 物资需求预测模型验证

3.2.1 验证数据来源

本研究按照月份从 ERP 系统中抓取 2011 年、2012 年、2013 年上半年中类物资需求的金额、数量作为模型验证的基础数据。

为了验证模型的准确性，本研究提出了偏差度（| 预测值-实际值|/实际值）对模型的预测结果进行分析。

3.2.2 物资需求预测模型验证

基于符合季节趋势的七个大类和五个中类缪尔-温特斯预测模型，利用历史数据对其 2013 年需求进行预测。得到大类、中类物资预测结果分别见下表。

表7 七个大类 2013 年需求金额预测值(单位： 元)

表8 五个中类 2013 年需求数量和金额预测值

根据各类的预测结果和其实际需求，对预测结果进行验证，分析每个大类和中类的预测偏差度（见表9,10所示）。

表9 七个大类 2013 年需求金额预测偏差度表

表10 五个中类 2013 年需求预测偏差度表

由偏差度表可以看出12类物资的偏差度在10%以下，说明预测较准确。从对着 12 类物资历史数据可以看出其趋势具有明显的上升或下降趋势，通过调研分析和专家访谈，其受到不规则因素影响较小，因此利用季节方法中的缪尔-温特斯指数平滑法预测具有较高的准确度。随着历史数据的积累，其季节趋势会越来越明显，预测结果会更加精准。

4 总结与展望

4.1 总结

4.1.1 物资需求预测模型体系具备预测准确性与动态更新性

本研究预测数据以真实的历史数据为研究对象，针对协议库存类型物资构建需求预测模型进行预测验证。运用物资需求预测模型体系能够准确预测物资需求的趋势，为物资需求管理、计划管理、采购管理、仓储管理提供数据参考依据。

4.1.2 物资需求预测工具具备广泛的适用性

从天津层面，选取不同颗粒度物资，运用协议库存物资需求预测模型体系，对 2012年、2013年需求进行预测验证。针对每类物资历史需求数据特点以及预测模型适用特点，对物资需求预测验证，结果显示预测偏差度较好，控制在15%以内。

4.2 远景展望

4.2.1 提升物资需求计划工作， 建立协同机制

科学合理的物资需求预测模型，能够针对各类物资的需求数量和金额进行科学预测，逐步将需求计划管理方式由“被动需求管理为主，人为经验预测为辅”的计划管理模式转变为“科学预测物资需求，差异化调整计划，指导分层采购”的主动计划管理模式，增强了物资采购计划的准确性。

4.2.2 以物资需求预测为参考，优化物资管理水平

物资需求预测模型的预测结果可作为物资计划管理和采购管理的参考依据，具有一定的指导意义，应不断优化物资计划管理与采购管理， 使其处于良好运行水平，结合物资需求预测结果，提升物资管理现状。

4.2.3 扩大框架协议采购物资范围，引导采购向优秀供应商集中

采取集中招标的方式，筛选优秀生产厂家，发挥计划的前瞻性，提前预测，提前采购，抓住最佳采购时机签订供货合同，实现批量采购。 突出规模效益，提高采购质量，减少重复工作，有效的缩短采购周期。目前公司框架协议比例所占相对较少，还有很大的扩充空间，对公司所需的“需求数量大、合同金额大、使用频率高、供货厂商比较固定且实力强、信誉好”的物资，本着成熟一个、运行一个的原则上报框架协议采购申请，引导采购向优秀供应商进一步集中。