文档介绍：流程型企业备件的采购决策
备件库存管理存在的问题
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    备件需求与多种因素有关,需求带有很强的随机性。在进行备件管理时,大部分企业的备件需求都是靠生产作业人员根据多年的经验上报需求计划,然后物资供应部门根据需求计划以及自己的经验来进行采购。这就造成对很多备件,如阀门预测的准确性不高,缺乏有效的需求预测及分析机制。
    "牛鞭效应"。
    由于备件需求的不确定性,生产作业部门为了保障设备正常运行,上报的需求计划往往是放大了的计划,而物资供应部门进行采购时,根据上报的需求计划与自己的经验进行判断,需求可能进一步放大,造成大量的备件库存积压,库存周转慢。
   
    现有的库存管理方法以经验管理为主导,没有合理地设定安全库存、订购点、订购批量等参数,缺乏有效的备件管理措施。因而,企业需要建立一套科学完整的备件库存管理系统,在科学预测的基础上,既能保证供应,又不会沉淀大量的流动资金负担沉重的库存维持费用。
   
    备件库存管理体系原理
    首先从需求预测的角度对备件进行分类,然后针对分类备件进行需求预测,最后结合需求预测的结果进行库存管理。
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    预测方法有很多种,一般而为统计预测。预测方法有很多种,一般而言,按照预测方法的特征分类,可分为定性预测和定量预测两类。定性预测是指依靠人的观察分析能力进行预测的方法;定量预测是指依靠历史统计数据,运用数学方法建立数学模型进行预测的方法,也称为统计预测。
    定量预测中,按照需求的连续性划分,可以划分成连续需求和间断需求两类。连续需求指需求序列是连续的,每一期都有需求;间断需求是指需求序列中有很多零,需求是间隔开的。间断需求在现实生活中出现的较少,已有的研究成果不多,预测方法较少,目前只有指数平滑、加权移动平均、Croston、Bootstrap和IFM法等。笔者重点介绍间断需求预测方法。
    Croston法是用来预测间断需求的常用方法,适用于需求量服从正态分布、需求间隔比较稳定(如服从泊松分布)的需求序列。该方法是在指数平滑的基础上发展起来的,主要针对指数平滑预测周期性的间断需求时过高估计需求的情况发展的一种算法。该方法采用对需求间隔和需求量进行分开估计,然后采用平均需求率来预测未来的需求。JohnstonFR则采用多种算例,,Croston法就比指数加权移动平均法有优势。但该方法对于非正态分布的需求,间隔变化大的情况不适用。
    Bootstrap法是2004年由Willemain提出的间断需求预测方法,主要针对需求序列中有大量的零、提前期固定的需求序列。Willemain用了9个工业数据库来计算,发现Bootstrap法比Croston法和指数平滑法更精确。该方法是根据需求历史数据统计需求发生的概率和前后需求发生与否的相关性,然后利用需求发生的概率结合需求量随机抽样的方法来产生未来需求的预测,重复多次能够得到预测的提前期需求分布。该方法不能考虑需求的影响因素预测,且可能过低估计提前期需求变异,尤其是当需求样本比较少时,准确性不高。
    IFM法将多种影响备件需求发生的因素考虑进备