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标题	论物资需求预测在国企运营中的应用
范文	张杨+郗炳峰 摘要：需求预测是企业制定物资战略规划、计划管理、采购供应的重要依据，准确预测需求能够更有效地规划和控制企业物流系统整体过程。本文尝试构建差异化物资需求预测模型和物资类别匹配关系模型建立物资需求预测管理模式，促成其在电力国企中发挥良好的提质增效作用。 关键词：物资需求预测 差异化物资需求 预测模型 物资类别匹配关系模型 中图分类号：F253 文献标识码：A 1 物资需求预测发展趋势 1.1现代物资需求预测发展分析 现代供应链理论中需求预测是企业制定物资战略规划、计划管理、采购供应的重要依据，准确预测需求能够更有效地规划和控制企业物流系统整体过程，而物资需求预测的重点在于预测需求量和需求时段，即在未来计划时段内需求的规律性变化趋势。近年来国内外学者对物资需求预测开展了深入研究，由最初的应用简单统计工具发展到应用预测数学模型和大数据、机器学习、神经网络算法等技术结合，物资需求预测的管理内涵极大丰富，需求预测的准确性随着理论及应用实践的发展逐步提高。 国内外通行的物资需求预测方法包括定性预测和定量预测两大类型，发展趋势主要表现为一是由单一预测方法向混合预测方法发展，二是更多应用大数据等量化技术，三是人工智能算法越来越多被应用。在物资需求预测中每种预测模型都有其适应范围，往往应在分析历史数据规律及物资采购特性的差异后，选取适合的物资需求预测技术或者混合预测技術创新物资需求预测方法。1.2公司物资需求预测管理发展 1.2.1物力集约化对物资需求预测的影响 物力集约化管理要求物力资源从分段管理向系统管控转变，物资需求预测是物力资源协同运作的源头，准确的物资需求预测能力是优化物力资源配置、提升物资计划管控水平、实现物资需求快速响应的重要保障。 1.2.2物资需求预测管理现状 首先，物资需求预测方法和准确度有待提升。公司年度需求计划编制模式多样且主要侧重于报告框架，需要建立一套标准的具有多级适用性的物资需求预测模型体系对物资需求进行合理预测。其次，物资需求管理前置性有待提高。由于物资管理部门无法在电网项目初期及时获取项目物资信息，造成无法参照物资采购提前期准确预测并采购物资。 2 构建物资需求预测管理模式 构建由差异化物资需求预测模型、物资类别匹配关系模型两部分组成的物资需求预测管理模式，基于模型预测下一年度的物资需求，并结合物资类别匹配关系模型修正预测结果，从而指导制定年度物资需求计划，见图1。 针对物资类别的不同需求特点，采取差异化的需求预测模型，构建物资需求预测模型体系，以资金总额为约束条件，修正预测数据，通过预测模型和匹配关系模型的动态修正更新，优化预测模型，提高预测的准确性。分析物料间种类和数量的结构关系，构建结构化的物料匹配清单，近期为年度物资需求预测提供验证和修正，远期作为需求预测的输入，提升物资需求计划的准确性。 3 构建差异化物资需求预测模型体系 3.1体系构建路径 差异化物资需求预测模型首先从统计学角度出发，研究线性回归预测法、指数平滑预测法、季节性预测法、灰色预测法、马尔可夫链预测法和博克斯？詹金斯预测法等预测方法的适用特征和条件。其次结合需求特点选取具有代表性的物资大类、中类物资作为分析对象，研究其需求数据趋势特征与预测模型的匹配程度。然后利用历史数据和预测模型计算每种预测模型的偏差度，从而确定每类物资适用的预测模型，构建出物资需求预测模型体系。最后应用Excel、Matlab等工具设计差异化物资需求预测程序，不同物资种类应用不同的物资需求程序或设定不同的预测参数，从而提高需求预测的准确性。 3.2物资需求预测模型体系 3.2.1约束条件与方法分析 根据供应链管理流程，从现存问题、预测约束、改进建议三方面查找影响物资需求预测准确性的约束条件。分析物资需求历史数据体现出的需求特性，结合预测方法的适用条件进行预测模型初选，根据所选预测对象确定了线性回归、指数平滑、季节性预测、灰色预测、马尔可夫链、神经网络等六类预测模型。同时收集物资数量、物资金额的历史数据，本文收集了10个季度的数据来开展分析及预测。 3.2.2物资需求预测模型体系构建 通过对不同品类的物资历史数据及其趋势、预测模型的适用条件进行详细分析，确定选用季节性预测模型、灰色预测模型和神经网络预测模型为基础预测模型，按照图2流程图应用穷尽法选择合适的预测模型，对相应物资类别进行预测，每类物资采取多种预测模型进行历史数据的预测，依据偏差度大小排序最终确定该类物资的预测模型，构建公司物资差异化需求预测模型体系。 3.2.3物资需求预测模型体系验证与实用化 提出偏差度指标[（预测值-实际值）/实际值]选取公司三年实际交货数据验证预测模型，结合专家建议选取大、中、小类物资，经过验证，发现物资需求预测需求的偏差度基本小于10%，则符合管理要求。运用Excel、Matlab编写程序实现物资需求预测模型的工具化，通过工具开展数据甄别、操作步骤、运行环境和输入输出，编写工具应用说明手册推进应用实用化。 4 构建物资类别匹配关系模型 4.1对象确立与样本抽样 物资类别匹配关系模型是从项目类型角度对物资类别间匹配关系进行的分析研究，指明物料之间的量化结构关系，是物料需求管理中最为基础的数据，具有重要的研究价值。从物资类别频数来抽取具有匹配关系特性的物资，从物资匹配关系应用通用性角度提出相关假设。针对110kV输变电工程项目、220kV输变电工程项目进行研究。分析信息系统中输变电工程设计、投资计划、合同台账，选取电压等级项目物资需求金额占比50%以上的重要程度较高物资作为研究对象 4.2模型构建与验证 利用某省公司历史数据，构建物资类别匹配关系，获得匹配关系物资类别数量基本值以及其波动上下限。选取部分项目分别对220kV和110kV物资类别匹配关系进行验证，结果显示，物资实际领用数量在预测基本值附近波动，且处于波动范围内，证明模型的实用性。 5 结论与建议 公司物力集约化发展要求提升物资需求预测的准确性，为物资计划管理、供应管理、采购管理提供前置的管理依据。基于不同种类物资的需求特性，采用差异化的物资需求预测模型，能够较为准确预测物资需求时点和数量。准确量化的物资匹配关系将为需求预测验证及修正提供标准。随着ERP和物资信息数据积累，不断利用历史数据对需求预测工具进行优化、修正，将提高物资需求预测的准确度。 随着物资管理历史数据的积累，应不断完善、修正物资需求预测管理模型及工具。并且，随着物资需求预测模型的成熟，应早日在现有的物资信息系统中实现物资需求预测的在线化与信息化，加强物资需求预测管理与物资其他业务的信息交换。各省公司、地市公司应借鉴本研究成果结合自身物资管理实际，应用各自历史数据对其进行调整、优化及应用。 参考文献： [1] 刘承兰，叶东明，赵千川，李宏伟.空间站运营物资需求预测建模与仿真研究[J].载人航天，2017，（3）：290-296+305. [2] 孙煜晴.A市地铁运营物资需求预测及管理优化研究[D].西南交通大学，2017. [3] 曾雪芳，洪健，陈金玉. 应用数据预测模型建立需求导向的物资供应模式[J].科技视界，2016，（5）：240- 241. [4] 韩庆田.物资需求预测模型与应用研究[J].价值工程，2013，（21）：28- 29. [5] 牛永界，郭继坤.组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用[J].后勤工程学院学报，2008，（4）：66- 69.
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