汽车零部件的需求预测与库存策略应用研究

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　　【摘 要】近年来，汽车行业市场的发展与波动，直接影响着其各级供应商的运营战略。如何实现争取市场竞争力、满足客户交付，与合理控制库存、增加现金流，达到需求与库存的平衡，成为每一个汽车零部件部门面临的挑战，而供应链各个环节的协作也至关重要。论文通过对产品需求规律的研究，导入不同的需求预测模型，通过各种分类法对产品进行分类。同时，针对不同产品的需求特点，制定出相应的订货与库存策略。
　　【Abstract】In recent years， the development and fluctuation of the automobile industry market has a direct impact on the operational strategy of its suppliers at all levels. How to achieve market competitiveness， meet customer delivery， and control inventory reasonably， increase cash flow， to achieve the balance between demand and inventory， has become a challenge for every department of auto parts， and the cooperation of all links in the supply chain is also very important. This paper introduces different demand forecasting models through the study of product demand law， and products are classified by various classification methods. At the same time， according to the demand characteristics of different products， the corresponding ordering and inventory strategies are worked out.
　　【關键词】需求预测模型;ABC分类法;离散度;订货策略;库存管理
　　【Keywords】demand forecasting model; ABC classification methods; dispersion; ordering strategy; inventory management
　　【中图分类号】U463                                            【文献标志码】A                                【文章编号】1673-1069 （2020） 01-0175-02
　　1 引言
　　T公司是汽车主机厂的二级供应商，产品是汽车连接器，属于电子行业。论文中提及的供应链部门隶属于其内部子贸易公司，面对的客户是本土汽车零部件一级供应商和经销商，工厂为T公司国内外兄弟工厂。因此，该贸易公司侧重需求分析和库存管理的职能。T公司具有产品种类多、数量级涉及范围广、需求波动大且规律不一、客户响应时间要求高、扩充产能周期长等特点。
　　2 需求预测与库存策略的研究意义
　　准确及时的需求计划能有效地指导物料部日常物料采购策略和库存管理策略，使客户需求与库存水平达到平衡，既提高客户服务水平，达到销售目标，又降低库存，降低仓库运营和运输成本，增加企业现金流。如果加上新产品导入、产品生命周期等信息，该需求计划对企业长期战略运营计划也能具有及其重要的指导作用。改进需求计划后再指导订单与库存策略，从而更有效地达到库存最优化。
　　3 需求预测与库存策略的方法总结
　　3.1 需求预测的方法
　　时间序列分析模型是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。移动平均模型、指数平滑模型、季节变动模型、回归分析模型等均属于时间序列模型。
　　目前国内外比较常见且基本的需求预测模型主要为时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法、灰色模型等。还有因果模型，如线性回归法、神经网络法等。除此之外，一些智能算法也逐渐发展起来，如粒子群算法、蒙特卡洛算法、遗传算法等。论文从研究硬件条件以及自身案例的实际情况出发，选择了基本的时间序列模型和因果模型中的多元线性回归模型，以提高需求预测准确率，为备货和库存控制提高前段输入数据的有效性，从而提高供应链在各方面的如交付、产量、库存周转率、运输成本等各环节的绩效。
　　线性回归模型考虑市场各种因素。根据以往日常工作实践，未来两个月的新订单可以作为客户未来需求的参考因素之一，而各产品线的市场趋势、各客户类型的需求趋势则可以从销售人员那里得到，作为线性回归模型的变量。
　　时间序列模型是基于历史数据，找出规律，推断计算出加权系数，从而得出对未来的需求预测。这也正是目前需求计划部门短期备货计划时考虑的因素之一。从与销售领导的沟通中了解到，历史数据对于本公司的需求预测更加具有参考性。因此，可以将其作为基础数据，适当加上未来市场趋势以及季节变化规律，寻找出最合适的时间序列模型。 　　杨涛[1]提出了将4个月简单平均移动法作为 S 公司需求预测的基本方法，研究了运用时间序列分解模型对季节性产品销售数据进行分析和处理，由此得到较为准确的预测数据。
　　平恩贤[2]对整个汽车生命周期中汽车零部件的需求方向与方式进行需求分析并总结分类，并对各需求模式进行分析，同时对目前存在的多种时间序列预测模型进行改进，将静态的时间序列模型动态化。
　　3.2 库存管理策略
　　传统库存管理方法主要有以下几种：
　　①对库存进行连续跟踪，当库存量下降到一定水平时，就发出定量补充请求。该方法适用于需求量大、缺货费用高、需求波动大的情形。
　　②周期性地查看库存状态，设置安全库存。在盘点时刻根据实际情况确定是否要补充至安全库存数量。此盘点策略能有效避免缺货，但是容易造成呆滞库存。
　　③周期性地查看库存，并设置安全库存。低于安全库存数量，即发出一定的补货数量。适用于需求相对稳定的基础上额外为客户多承担了一部分缓冲。
　　④系统每隔一个周期，就发出批量一定批量的补货请求。适用于比较长期稳定的需求[3]。
　　潘宏[4]在对公司原材料、半成品及成品库存的数据进行分析的基础上，首先，从需求预测方法的选择与改进的角度探讨了公司需求管理的具体实施办法;其次，研究理论上安全库存的设定要素来给出公司在实际操作过程中安全库存的设定方法;最后，从通用件和专用件区别备货的角度出发给出公司库存优化改善的可执行的具体方法。
　　4 企业需求预测与库存策略的现状与改进
　　4.1 企业生产与供货现状
　　受行业趋势影响，加上自身的市场竞争力，公司的汽车事业部业务先是在几年前连续迅猛增长，某些产品的需求成倍甚至几十倍的增长。后续的生产、供应和物料环节不能及时地响应如此巨大的需求，因此导致交付率低，供货不足，甚至客户断线。而最近两年又急剧下跌，造成库存大量呆滞，产能富余。
　　4.2 问题瓶颈与原因分析
　　经过调查、分析与总结，需求不准的原因主要有以下几种，基本可以总结为客观的、外部的因素和主观的、内部的因素。客觀因素主要为市场因素、客户因素以及产品特性因素。主观原因是内部人员的主观能动性、沟通流程、现有需求预测逻辑等因素。
　　库存问题的原因是其输入量需求预测不准、物料分类不完善、客户订货行为、内部订单策略单一等因素造成的。
　　4.3 需求预测的改进研究
　　需求预测改进解决方案的第一步是从产品线出发，将其与终端客户的市场趋势连接，得出初步长期预测。第二步，针对物料水平，对其历史数据与未来短期订单进行数据分析，定义料号性质。找出季节波动的物料，使用季节模型，找出需求巨大增减的物料，使用指数平滑或加权移动平均模型，多元线性回归模型。把以下几个影响因素作为模型中的参量：历史实际出货、未交付订单数量、客户组成、季节因素、产品生命周期等。
　　4.4 库存策略的改进研究
　　如果产能即将低于整体需求，需要工厂立即实施扩产方案，争取在涨量到来之前提高产能;如果产能高于整体需求，但由于需求的季节波动性，需要平均化生产，利用淡季时间备安全库存;如果模具产能可以满足需求，但是原材料交期长，客户下单时间小于交期但由于客观因素难以改进，T公司则可以根据成品物料的长期需求预测，先备交期长的瓶颈原材料的库存，人为干预以达到降低成品交期的目的。
　　若考虑产品过去6个月的销售金额总数，进行ABC分类法，即占过去6个月总销售额70%的产品分为A类，余下产品即占过去6个月总销售额前20%的产品分为B类，最后剩下产品即占过去6个月总销售额前10%的产品分为C类;巧的是，ABC这类产品数量占产品总数分别为10%、20% 和70%。显而易见，我们只需把精力集中在10%的产品，就有利于70%的总销售额;或者扩大些，30%数量的产品覆盖了前90%即大部分的销售额，那么可以对剩余只占了总销售额10%而数目为70%的产品，相对地降低关注度。
　　5 结语
　　论文的研究，帮助汽车物料部门由之前漫无目的、各成一家的需求预测进行了系统、科学的整理和论证。使需求预测的准确率和及时性有了很大的提高。与此同时，也改进了订货和库存策略，提高客户交付率，减少呆滞库存风险，提高库存周转率，平衡库存与需求关系，增加现金流，全面提升物流各绩效指标水平。
　　【参考文献】
　　【1】杨涛.基于需求预测的生产计划控制研究及实证[D].天津：天津大学，2011.
　　【2】平恩贤.基于多需求因素的汽车零配件的备置[D].武汉：武汉理工大学，2011.
　　【3】王铮.TE公司成品库存管理方法改善研究[D].上海：上海交通大学，2012.
　　【4】潘宏.汽车零部件工厂库存优化管理研究[D].上海：华东理工大学，2013.
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