信息系统在备库存管理中的应用探讨（四）

时间：2010-12-20

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　　另设：
　　S＝S—公司的最高库存。
　　△＝S-s—大区仓库k最高库存与订货点的差额。
　　d＝d—公司在t时段的平均日需求量。
　　D＝d—大区仓库k在t时段的总需求量。
　　方式一：在传统库存管理方式下，总部不知道各大区的具体需求，只是根据对大区以前的需求预测数量，来进行采购和库存的安排；
　　方式二：新库存策略模式下，在信息共享的?牧魍āM?过数据信息的实时汇总，使得备件中心对地区备件中心和备件代理点需求信息和当前库存信息都能实时掌握并能根据需求和库存状况及时做出决策。这样的处理方式在空间上实现了资源共享和整合，使得物理上分散的库存成为虚拟的集中库存，通过信息流使库存的集中管理得以实现。同时信息的集中存储更可以降低信息的不一致性，因而可以减少由于数据的不一致造成的损失。有了集中存储的历史信息，再通过科学的方法分析可以较为准确的预测某种物料未来的需求，减少需求预测的误差。流程中由于各节点企业需求信息不能共享、库存独立运作而导致的需求逐级放大的“牛鞭效应”可以得到有效的控制。需求和库存信息的共享能降低整体需求的变动性，因为一个地区中心的高需求可能被另一个地区的低需求所抵消，将物料从低需求的节点调拨到高需求的节点，从而使得整体库存成本不会有太大的波动。
　　下面通过一个模拟预算，说明信息系统在库存预测方面起到的作用：
　　假设备件体系包含一个中心仓库、7个大区仓库，每个仓库都实施(s，S)库存控制策略。首先列出模型中出现的符号及其含义(其中K＝1，2，3，4，5，6，7)，如下所示：
　　I—大区仓库k在t时段的期初库存量；
　　P(x)—大区仓库k在t时段需求为x的概率分布，且∑P(x)＝1；
　　?(x)——大区仓库k在t时段产生订货需求为x的概率分布函数；
　　x——大区仓库k在t时段产生订货量；
　　?(x)——公司在t时段需求为x的概率分布函数；
　　d——大区仓库k在t时段的平均日需求量；
　　S——大区仓库k的订货点；
　　S——大区仓库k的最高库存。
　　另设：
　　S＝S—公司的最高库存。
　　△＝S-s—大区仓库k最高库存与订货点的差额。
　　d＝d—公司在t时段的平均日需求量。
　　D＝d—大区仓库k在t时段的总需求量。
　　方式一：在传统库存管理方式下，总部不知道各大区的具体需求，只是根据对大区以前的需求预测数量，来进行采购和库存的安排；
　　方式二：新库存策略模式下，在信息共享的环境下，总部实施组织协调的库存管理，公司总部能随时获得其下游大区以前各订货周期内真实的需求情况，确定自己的采购和协调计划。
　　由于公司备件总需求为7个大区需求之和，所以根据离散随机变量和概率求解方法可求出公司t时刻需求为x的概率分布函数为；
　　?(x)＝P(x＝x)(6-1)
　　由于各大区均遵循(s，S)的库存控制策略，可以得出?(x)的分段分布函数为：
　　?(x)＝
　　方式一：
　　假定大区k在自从上一订单起经过t时段后可能产生订单概率为：
　　P(x)＝P(d≥△｜d＜△(6-3)
　　大区k在t时段产生订货量x概率分布函数为：
　　?(x)＝
　　方式二下：
　　由于信息及时传递和共享，总部协调中心每天都能够了解各大区服务备件的消耗情况，根据假设，t时刻各大区的实际消耗量为D，则t＋1天发生订单的概率和订货量为x的概率为：
　　P(x)＝P(d≥△｜d＜△)(6-5)
　　?(x)＝
　　可以看出经过调整后用实际发生的消耗量D取代原来预测数值q，误差大大降低，采购计划比较接近实际需求，既降低了库存成本，又提高了库存满足率。