协同制造业配件供应商库存目标决策模型.pdfVIP

协同制造业配件供应商库存目标决策模型1 刘卫宁，陈东勇 重庆大学计算机学院，重庆（400030 ） E-mail ：unixcdy@ 摘 要：协同制造业配件供应商的销售具有不允许缺货，需求不确定，客户数量有限，存在 半成品的特点。本文根据这些特点，在指数平滑法基础上，增加了趋势因子，提出了预测算 法。然后基于线性规划的思想提出了成品和半成品库存分配模型。该模型在保证完成订单的 前提下，利用半成品库存来减少成品库存，进一步降低了库存成本。最后通过仿真实例对这 两个模型进行评估。 关键词：库存预测，协同制造，半成品，指数平滑法，线性规划 中图分类号：TP399；F253.4 1. 引言 协同制造是指制造商和上游配件供应商之间供需关系密切，共享信息和设计思想，共同 决定零部件或产品的开发和生产，两者是战略伙伴的关系。配件供应商的产品销售具有以下 特点：不允许缺货，需求不确定，只和几家制造商建立长期供应关系，存在半成品。半成品 是指虽然发往各个制造商的最终产品有些差异，但都是由同种半成品经过最后一道工序加工 而成，它们的生产工序和生产速度基本相同。若能利用半成品库存来减少成品库存，就能极 大的降低库存成本和滞销风险。这就对配件供应商的库存管理提出问题：该持有多少库存， 能否通过半成品库存来减少成品库存。 本文把共享同种半成品的所有产品归为一个大类，而把销售给每个特定制造商的最终产 品看成该大类下的一个小类。小类和特定的客户是一一对应的关系。本文的所有模型都基于 两个假设：1)原料总是可以满足生产的需求，2)企业有足够的资金组织生产。 2. 需求预测模型 2.1 研究现状和问题分析 最早提出不允许缺货的库存模型是经济订货批量EOQ(economic order quantity) [1]模型， 后来又根据具体情况提出了各种不允许缺货的模型[2][3][4] 。这些模型都是研究存储费用和订 货费用的最小化，与配件供应商情况不同。为了解决需求的不确定性和库存不可能无限大的 [5] [6] 矛盾，提出了安全库存理论。安全库存的预测主要有三种方法：神经网络 ，系统动力学 ， 传统的概率法。神经网络的缺点是需要大量的样本数据且计算十分复杂。系统动力学的缺点 是建模过程复杂且不适合企业软件开发。概率法的条件是需求满足正态分布。如果能准确预 测需求，那么可以避免复杂的安全库存计算。需求预测常用的方法有灰色系统理论和指数平 滑法[7] 。灰色系统理论虽然不需要大量的样本，但一般只考虑一个变量，若考虑2个以上变 量则计算量非常大[8] 。而现实中，需求量的变化往往和多个因素相关。指数平滑法中单指数 平滑适合对具有平稳特性的时间序列数据进行拟合和预测[9] 。 由于需求不确定，要想精确预测需求非常困难。这又与“不允许缺货”发生了矛盾。实际 上，只要能预测出需求量的极大值，令库存量略大于需求的极大值即可。对于配件供应商来 1本课题得到科技部国家科技支撑计划（项目编号：2006BAH02A16 ）的资助。 - 1 - 说，它只和几个制造商建立供货关系。因此从短期看，每个制造商的需求在一定时间段内变 化不大，即在一定时间段内需求呈现平稳特性。为了提高预测精度，本文只对短期内需求进 行预测，在指数平滑法的基础上添加了趋势因子，提出了短期内需求极大值的预测算法。 2.2 指数平滑法 基本公式为：新的预测值＝a×最近一次实际需求＋(1-a)×之前的预测值 设h:实际数据值，H ：预测值，a ：平滑系数(介于0到1之间) ，则 t 时刻的预测值 H =ah ＋(1-a)H t t-1 t-1 t-1 时刻的预测值 Ht-1=aht-2 ＋(1-a)Ht-2 依次递归得：t 时刻的预测值 H =a∑(1-