TW北斗芯片公司需求预测与库存控制研究

吴乐凡 徐嘉昕

【摘 要】在全球一体化，国产芯片全面崛起的时代背景下，半导体行业面临着新挑战。技术工艺复杂、生产周期长、资金投入大等特点，与市场的不确定性、产品更新换代快形成巨大的矛盾。企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就需要根据自身的情况建立一套适合自己的运营模式，并要在需求预测和库存预测之间找到一个最佳平衡点。文章阐述TW公司的现状和存在的问题，并结合企业实际的运营数据进行分析，提出解决方案。首先，阐述在需求预测方面TW公司如何探索适合自己的预测模型，以及如何进行优化和改善。其次，对TW公司的现状进行总结，对未来进行展望。最后，强调企业要发展，必须不断地探索具有自身特色且符合自身实际的需求预测和库存控制模型。

【关键词】需求预测;库存控制;半导体行业

【中图分类号】F253.4 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2021）03-0189-04

1 绪论

1.1 选题背景

随着国产芯片的崛起和国家的大力扶持，北斗定位芯片在各行各业的应用越来越广泛。伴随着科技的发展，市场需求变化多端，产品的更新换代越来越快，企业间的竞争愈加激烈。客户对订单交货期的时间要求缩短，但是对订单交货的质量要求却不断提高。能否快速满足客户的需求已经成为一个企业是否具有竞争力的显著特征。

然而，北斗定位芯片这类半导体产品的生产周期非常长，一般需要4～6个月。要快速响应客户的需求，就必须提前生产，这势必增加库存，给企业造成巨大的资金压力。但如果不快速响应客户的需求，企业将会失去竞争力，可能会面临被市场淘汰的命运。因此，要保障在最小库存量的情况下满足客户的需求，就需要企业对市场和客户有精确的判斷并做出准确的需求预测[1]。

在此景下，企业亟须采用一种有效的生产运营模式快速满足客户需求和市场竞争的要求。因此，企业只有建立一套科学合理的生产运营模式，把握好需求预测和库存控制两个关键环节，才能真正实现可持续发展。

1.2 研究的意义

通过对需求预测和库存控制管理相关理论的研究，并对TW公司需求预测及库存控制的实际实施效果进行分析，找出在实践过程中的不足，并提出需要改进和完善的措施和方法，以期提高TW公司需求预测的准确性及库存控制的准确率，从而降低产品原材料和半成品的库存，提高库存周转率，减少呆滞料，最终达到提升TW公司的供应链管理水平和降本增效的目的。

2 需求预测管理的基本理论

2.1 预测的概念

预测是指根据已经了解到的信息，采用某种方式对未知的事情进行推测和计算，从而提前得到想了解的事情发展的过程和结果。

2.2 预测的分类

预测的种类非常多，按预测的性质进行分类，可划分为定性预测和定量预测。定性预测方法包括主观概率法、德尔菲法、集思广益预测法、交叉概率法等方法。定性预测方法主要依赖个人对销售市场的直觉或主观看法。预测的准确性则取决于预测人员的知识、经验及掌握的信息、技巧、方法等，主观性较强。

定量预测主要包括基于时间序列的分析方法和基于因果关系的分析方法。其中，在实际中用得比较多的是基于时序分析方法中的指数平滑法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法等。

2.3 预测的误差

既然是预测，本身就意味着有一定的不确定性，容易产生误差。虽然误差不可能完全避免，但是可以选择恰当的预测方法，减少各种原因带来的误差。

3 TW公司需求预测与库存控制研究

3.1 TW公司介绍

TW公司是一家专注于提供位置和时间基础信息的国家高新技术芯片设计企业，公司主要从事卫星导航定位芯片的设计研发，主要的生产制造环节都外包给国际知名供应商。该公司的产品广泛应用于车载导航、智能穿戴、新兴物联、智能电网等领域。

3.2 TW公司发展现状

随着国家对北斗定位行业的大力扶植及国内定位技术的不断发展，TW公司的定位芯片的技术水平已经达到国际领先水平。但随着定位芯片的广泛应用，竞争越来越激烈，特别是在消费品行业，定位芯片的需求量非常大，但产品的更新换代非常频繁。客户对产品的质量和交期都有严格的要求。在交期方面，消费类行业基本都希望在2周内交货，有些甚至希望直接交现货[2]。

TW公司作为一个定位芯片设计研发公司，产品具有以下特点。

（1）产品升级快，市场竞争激烈，要求不断地创新技术。

（2）产品价格变化快，客户对备库存都比较谨慎，因此经常受供需关系的影响，价格波动大。

（3）库存周转率要求高，如果大量堆积库存，可能不小心就变成呆滞库存。

（4）产品生产周期长，一般从晶圆流片到封装到测试，需要4.5～6个月。

总体来说，芯片产品生产周期长，价格波动快，客户需求交期短且终端产品升级换代快，市场存在各种不确定性全部交织在一起，并且相互影响，是目前TW公司面临的问题[3]。

3.3 TW公司的需求预测

3.3.1 供应链为导向的需求预测

TW公司早期的运营模式是以供应链为导向，也就是说以过去的出货量作为参考，生产足量的库存，从而满足客户的需求。但随着公司的发展，产品的类型越来越多，原来的运营模式已经不能满足公司的需求。面对生产周期长、交货周期短的矛盾，如何做好需求预测，减少库存压力，增强公司的竞争力，已经成为TW公司面临的最大问题。

TW公司开始总结过去的经验，并对市场的情况、客户的需求及历史的销售数据进行分析。最终调整了企业运营模式，从由供应链为主导变成以市场为主导。

3.3.2 市场为导向的需求预测

TW公司从2017年底开始实行以市场为导向的需求预测，具体实施内容如下。

（1）每个区域销售人员每个月从客户端收集接下来半年的需求预测。

（2）各产品线的负责人根据销售部门收集到需求预测数据，由产品线的负责人根据库存的情况，给出生产计划。

按照以上的方式，以两款芯片（一款通用芯片，一款客户定制芯片）2018年上半年的数据为例，分析新的运营模式的实施效果。表1收集了通用芯片C1在2018年上半年的预测和实际销售数量。

我们对数据进行分析，具体如图1、图2所示。

从分析的结果来看，2018年1～3月，预测准确率较高，误差率在15%以内。但从2018年4月开始准确率出现非常大的偏差。主要原因是二季度芯片行业的出货量出现一个出货的小高峰，而销售人员收集到的需要预算是提前几个月给出来的，客户没有见到明确订单之前，给出的预测偏保守，这就导致第二季度出现比较大的偏差。从上面的数据分析可知，预测的周期越长，偏差就会越大。

分析完一款通用型芯片，我们再来分析一款客户定制的芯片，这款芯片是专为客户定制的，单价较高。2017年底，客户给出该款定制芯片2018年的预测（见表2）。

从客户的预测数据来看，该款定制芯片还是比较有前景的，但从分析结果可以看出，除了第一个月的预测是准确的，后面5个月完全没有订单。调查发现是由于市场变化太快，客户产品刚上市就被迫更新换代，导致TW公司7.5万片的库存成为呆滞料，直接损失达到百万元以上。

3.3.3 市场为导向的需求预测优化

以市场为导向的新的运营模式，为TW公司解决了很多问题，但仍然存在很多问题。归根结底主要有几个原因：市场不确定性强，预测的周期太长，没有采用有效的预测方向。根据分析结果，TW公司再次优化了预测模型，并且在运营模式上做了以下调整。

（1）每个区域销售人员每个月从客户端收集接下来半年的需求预测，但每个月会根据客户的销售数据的变化，动态更新。

（2）公司根据收集到的预测数据，由最熟悉市场和客户情况的几个专家，根据市场、客户及库存情况，对预测数据进行调整，再形成生产计划，并且每个月都会根据收集到的情况的变化，进行滚动更新。

（3）客户定制产品按上面的方式预测形成半成品计划，等客户正式下定单，才做成成品，这样既不会形成呆滞料，又能迫使客户提前下单，也不会让客户等待太久。

优化模型之后经过将近1年的实行期，定制产品积压的库存不超过2万片。通用产品的准确率大部分达到70%以上。库存积压大大减少，公司资金流动率得到大大的提升。企业的竞争优势越来越明显。

通过分析可以看出，TW公司降低预测误差采用的是通过滚动式方法（缩短预测周期）和专家预测法（定性预测法中的德尔菲法）降低不确定性，从而减少预测的误差。定性预测法的准确度上很大程度上取决于预测者的水平。因此，本文尝试用其他比较常见的定量预测做预测，看看能否进一步提升预测的准确率[4]。

下面分别采用定性分析法、定量的简单移动平均法和指数平滑法计算2018年7月的预测数据（见表3）。

从表3的对比数据来看，TW公司采用定性预测法（德尔菲法）的准确率相对比较高，主要原因是预测的人员都是对市场、客户、产品、库存情况非常了解的专家，水平高，预测比较准确。简单移动平均法并不适合用于这种类型产品的预测，原因是产品出货量呈现季度性。指数平滑法采用不同平滑常数进行预测，预测的结果都不同。其中，采用α=0.01做7月份预测是最准确的，预测的准确率达到96.29%。但按这种方法计算2018年4月份的预测，却得出4月份的预测准确率仅为281.05%，主要原因是3月和4月实际出货量跳跃太大了，市场的不确定性导致采用指数平滑法也有很大的问题。

根据上面的分析来看，TW公司目前采用的定性预测法相对是比较准确的。如果要建立更加优化的模型，就需要收集更多的数据，并且根据实际情况进行不断调整，最终建立一个属于TW公司自己的最优预测模型。

4 结论及展望

4.1 结论

在传统的经营思维模式中，经营者往往更注重存货控制指标，而忽略需求预测这一环节。很多人对预测只是一个模糊的概念，而不知道供应链是一种纵向的管理模式，库存控制是否得当，是否达到最优，与需求预测的准确度是息息相关、密不可分的。企业要想做好供应链管理，就必须做好库存控制，具体策略如下。

（1）分析企业的实际情况，建立一个适合企业业务特点的需求预测模型。

（2）根据产品的需求特点进行分类，并依据产品的类型建立一套库存管理模型。

（3）对建立的模型及策略进行跟踪，定期检查，并根据检查的结果及时调整模型或策略。

4.2 展望

通过研究TW公司的需求预测与库存控制模型，对TW公司建立更加完善的需求预测和库存控制模型具有十分积极的意义。在需求预测与库存控制方面的持续改进和优化的过程中，TW公司不断地提升企业整体运营管理水平，对降低企业运营成本、提高客户服务水平等方面起到了重要的作用，使得企业在现今激烈的芯片设计行业的竞争中立于不败之地。

参 考 文 献

[1]董鹏，刘立军，汪雁飞，等.基于供应链视域下的生产运营计划制订和管控研究[J].工业技术创新，2015（4）：471-480.

[2]张艳芳.半導体分立器件需求预测与库存控制优化[D].上海：上海交通大学，2015.

[3]胡波.某仪表制造业通用零件生产预测系统的研究与实现[D].银川：宁夏大学，2017.

[4]李俊平.动态需求条件下半导体企业生产计划的优化与再计划研究[D].成都：电子科技大学，2008.