以量化協同模型為基礎的企業內部供應鏈優化策略研究

河南中煙工業有限責任公司 趙磊 楊樹林 李智杰

內部供應鏈一體化是一種供應鏈優化策略，以企業信息平臺為手段，以提升企業內部各機構間的協同能力為目標，通過設置多級關聯目標，加強物流、資金流和信息流的同步化運作，改善企業業務流程，從而達到提升供應鏈整體對核心機構需求的敏捷響應能力。

選取兩項業務的量化值，互信息以相關系數r來表示。當兩項發生同向波動時，r值在0和1之間，一個業務值增加；另一個業務值也增加；當兩項發生異向波動時，r值在-1和0之間，一個業務值增加；另一個業務值則降低；當r的絕對值越接近1，兩項業務的互信息越高，其關聯程度越強，r的絕對值越接近0，兩變量的關聯程度越弱，由此作為建立關聯度的基礎。

以煙草工業企業為例，建立銷售訂單和原料中轉庫原料配置的互信息模型，實現內部供應鏈一體化優化協同控制。

1 關聯假設

煙草工業企業基本建立信息互通在物流信息平臺，因此具備將原輔料供應、加工生產、倉儲配送等作業模塊向內部供應鏈一體化轉變的基礎，我們以卷煙銷售訂單分析為引導，調整原料庫存結構和出入庫作業管理設計。

1.1 簡化關聯協同模塊

簡化煙草工業企業的內部供應鏈，分為三個環節的業務模塊，即原輔料供應模塊、生產模塊、銷售倉配模塊。考慮到生產環節的業務模塊大量采用自動化設備和現代管理技術，能夠按照各類需求自動生成計劃。因此，默認生產模塊可以適應任何策略的調整，完全契合和適用內部供應鏈一體化作業模式。那么研究問題則變為銷售倉配模塊與原料供應模塊、生產模塊間的協同，研究的重點在于建立原料中轉庫的生產備料與卷煙庫存的關聯模型，如圖1所示。

圖1 煙草加工生產銷售業務環節示意圖

另外，分析原料中轉庫的特性和作用，現有中轉庫生產備料庫容和存儲主要受原料供應、生產需求等因素影響，與成品煙銷售訂單的關聯度較低，更多的是依靠生產模塊調節，中轉庫是根據生產部門發出的生產計劃和技術部門發出的煙絲配方，計算出所需的各類型、各等級原料數據。通過以卷煙銷售訂單分析為基礎，引入EIQ分析法，結合原料中轉庫容量，對原料生產備料和常用物料短缺預測，形成內部供應鏈一體化協同量化關聯。

1.2 關聯協同優化實施策略

訂單分析算法模型是EIQ分析的變化使用，將建立以訂單波動性算法模型為主要特征的訂單特性分析模型，來反映出庫頻率、出庫量，通過內部供應鏈末端分析實現對前端原料的庫存調整，具體分析流程模型如圖2所示。

圖2 關聯模型流程圖

通過對卷煙各品規某一階段（一般定位半年至一年間）的出庫量和出庫頻次分析，得到該品規的庫存周轉量與庫存占比（庫存占比是該品規的相對庫存占比情況，即該品規出庫量、出庫頻率與其他品規的出庫量、出庫頻率的兩兩比較結果）；依據配料清單，對某品規的所需原料進行統計分析，計算原料備料供應數量、供應頻率，可以得出原料備料供應波動情況，以成品煙庫存占比為核心，按原料供應需求周期，以時間補貨序列設置實現原料中轉庫備料的優化存儲。

2 關聯協同模型構建

建立假設模型，將本文擬定的優化策略流程用符號表述并形成可執行的模型，采用EIQ分析法、ABC擴展理論，綜合等比概率模型，提供模型支撐，具體如下所述。

2.1 備料等級界定模型

首先，確定某段時間內的核心備料，所謂的核心備料是指在一定統計周期內銷售出庫成品煙所需要的備料供應頻次和供應量值都較高的備料即AF/BF類備料。相對而言，核心備料的種類較少，但是卻占據大量供應量值與供應頻次的重要地位，這些較少的核心備料，其供應量占總供應量的一半以上。核心備料是建立在備料供應數據統計分析的基礎上完成的，因此，對于依靠訂單關聯備料完成備料預警具有很強的指導性。

其次，存儲性備料是指在供應頻率與供應量值都較低的品規。一般性備料的供應量介于上述兩種備料供應量之間。

只有在完成對原料的界定，才能對備料存儲占比進行計算。一般來說核心備料的占比要遠高于其他類型的備料，其次是需要為存儲性備料預留一定的儲備空間，剩余的存儲空間則由一般性備料占據，原料等級圖如圖3所示。

圖3 原料等級劃分圖

2.2 存儲占比模型

當計算出每類備料的存儲占比后，根據其他制約條件，只要時時保持將核心備料填滿，一般備料按期補充，存儲性備料填滿即可。

2.3 明確相關系數

應用SPSS軟件的圖形構建器，對圖表進行定義；選中“散點圖/點圖”，再選擇第一個“簡單散點圖”，將“簡單散點圖”拖到“圖表預覽使用 實例數據”中，將變量1“訂單”拖到X軸，變量2“原料倉儲”拖到Y軸；左鍵雙擊輸出窗口的散點圖，出現“圖表編輯器”，點擊“元素”→“總計擬合線”，得到如圖4所示散點圖。

圖4 “訂單”與“原料倉儲”散點圖

從散點圖可以看出，“訂單”變量和“原料倉儲”變量有明顯的直線趨勢，存在 線性關系，可用相關分析。因為是兩個變量間的相關分析，所以用Bivariate過程進行正態分布檢驗。

選擇“分析”→“非參數檢驗”→“1－樣本K－S”檢驗（檢驗樣 本數據是否服從某種特定的分布）→將“訂單”變量和“原料倉儲”變量放入“檢驗變量列表框”→檢驗分布選擇“常規”→“確定”，輸出“單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗”表格，如表1所示。

檢驗正態分布總的可分為非參數檢驗和圖形檢驗法。

表1 單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗

在表1單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗可知，“訂單”漸進顯著性（雙側）0.795＞0.05，說明“銷售”樣本為正態分布；“原料存儲”漸進顯著性（雙側）0.208＞0.05，說明“原料存儲”樣本為正態分布，說明兩者之間存在明顯的關聯，且相關系統r成正向波動，原料中轉庫備料能夠受到訂單變動影響，關聯協同模型的建設是成立的。

3 研究算例

選取某煙草工業企業2016年4月10日—2016年4月20日出庫訂單的卷煙品規對備料供應量、頻次進行分析，優化中轉庫庫存管理，驗證內部供應鏈一體化策略的可能性。

3.1 備料供應量分析

在對卷煙出庫數量分析，得到備料種類及供應量值，因配方安全及行文需要，用字母符號代表備料種類，如表2所示。

根據表2的統計結果，備料供應量較高的為HLB、XB、CZ、RCZ、RL這五類備料，其供應量均在47萬公斤以上。即表明在4月10日—4月20日之間，這五類備料的供應量能占總供應量的70%以上。

3.2 備料供應頻次分析

同理，對備料供應頻次進行分析，如表3所示。

表3 備料供應頻次統計表

表3顯示出備料供應的頻次較高有五類，分別是HLB、RCZ、YG、Y、LY，即表明有超過50%的成品煙上均有XB備料出現。

3.3 確定庫存占比

根據統計周期統計供應量，對一些典型的備料進行分析。以前一個月的原料供應量預測本月的原料備料供應量，再與實際原料出庫量進行比較，通過式(3)計算，首先確定調整系數a，設定確定系數a=400。在此段時間內根據表2、表3所示，計算每種備料庫存占比。確定AF類品規：XB、HLB應占中轉庫庫存的32%和22%；其次備料有：LR5、RL、Y三種備料分別占12%，10%，4%，剩余10%放存儲性備料，庫存占比如表4所示。

表4 備料占比統計表

完成中轉庫的庫存占比計算后，結合待生產時間，預估安全庫存周期，即可以通過庫位的多少，確定每類備料庫存補貨的時段，從而實現對中轉庫備料庫存的預測。

4 結語

以煙草工業企業的銷售訂單分析與原料供應量分析相結合，可以通過訂單分析實現原料中轉庫備料庫存的分布優化，驗證業務模塊量化關聯模型的可行性，通過合理的模型假設，實現企業內部供應鏈一體化的量化協同。