本文发表于计算机期刊《物流技术》2002年第4期。
物流配送中商品订货数量的控制技术
马根峰，王平
(重庆邮电学院 自动化学院，重庆400065)
摘要 把库存量控制到最佳数量，获取最大的供给保障，是很多企业、很多经济学家追求的目标。而订货数量是决定库存水平的非常重要的因素。本文介绍了在重庆邮政物流配送商品信息与仓储管理系统中如何利用预测的方法来确定商品的订货数量的方法。
关键词 数据的基本模式；储备定额；预测方法
The technique of how to control the number of goods’purchase in logistics delivery
MA Gen-feng Wang Ping
(Postal Automatic Instituteof Chongqing University
of Posts and Telecommunacations,Chongqing 400065 China )
ABSTRACT: It’s the aim of many enterprise and economiststhat how to make the stocks best and get enough supply. While the number ofgoods’ purchase is much important factor to determine level of the stocks. Thearticle introduces how to determin the stocks by forecasting methods in the system Chong qing Postal logisticsdelivery good information & warehouse management.
KEYWORDS: Data basic mode; Repertory ration;Forecasting methods
1 引言
库存控制系统是物流大系统中重要的子系统，是物流研究中的一个重要领域。
把库存量控制到最佳数量，尽量少用人力、物力、财力把库存管理好，获取最大的供给保障，是很多企业、很多经济学家追求的目标，甚至是企业之间竞争生存的重要一环。
而订货数量是决定库存水平的非常重要的因素。因此如何利用预测、统计的方法来获得商品在下一阶段的销售量，则成了控制库存量到最佳数量的关键。
2 预测学中数据的基本模式
所有的预测方法都假设存在着某种模式或关系，对它加以鉴别并用作制订预测值的根据。在定量的预测方法中，每种预测技术都要求明确地假设其基本模式的类型。因此，一种已知的预测技术对于在一特殊情况下的有效预测能力，大都取决于该情况上的模式与能够处理该模式的预测技术之间的匹配。通常讨论的四种基本模式分别为水平的、趋势的、季节的和循环的。
l 水平模式： 当在数据中没有趋势时，则存在着水平模式。
l 季节模式： 当一序列按照某种季节因素起伏时，则存在着季节模式。
l 循环模式： 循环模式类似于季节模式，但是一个单循环的长度通常都比一
年长。循环模式是最难预计的模式，因为在不变的时间间隔内它本身并不重复。
l 趋势模式： 趋势模式一般都是在变量值有随时间全面增加或减少的特性时
存在的。
3 存货数量控制
3.1 储备定额
我国对储存数量的控制，常用储存（储备）定额方法。即确定储存物资的最高数额，以此数额做为对储存数量进行控制的依据。
我国常用两种储备定额进行储存的数量控制，一个是保险储备定额，一个是经常储备定额，它们的计算方法为：
经常储备定额=物资平均日耗量×合理储备天数
保险储备定额=物资平均日耗量×保险天数
实际的商品储备量在两者之间变动，它以经常储备定额为控制上限，以保险储备定额为控制下限，如下图所示：
3.2补充库存的方式—定货点法
l 定货点法： 它是指储存量下降到一定水准（即所确定的订货点），就
发出一定数量订货或进货通知的方法。它可以避免补充储存的滞后效应。
l 定货点的确定： 订货点的确定是根据进货时间所制定的一个提前量，发出
订货或进货通知后，原储存量继续降低到基本耗尽时，储存量正好得到补充。在重庆邮政物流配送商品信息与仓储管理系统中我确定定货点的方法是依据每种商品的定货周期。
4 重庆邮政物流配送商品信息与仓储管理系统中的进货数量控制
在重庆邮政物流配送商品信息与仓储管理系统中，对于商品进货量的控制主要采用了两种方法：储备定额方法和预测的方法。预测的方法是指对于库存中商品的控制上限分别是商品在下一阶段的预测销售量，而下限则是0。按照这种方法的优点是从理论上可以实现零库存。
4.1 重庆邮政物流配送商品信息与仓储管理系统中商品销售量的预测技术。
在重庆邮政物流配送商品信息与仓储管理系统中，对于商品销售量的预测主要是为了生成原始采购单，管理人员可以对原始采购单进行修改而最终生成商品的采购单。
对于商品的销售量的预测方法则是依据该商品的销售特性，即它的销售量的模式。
因为不同的商品的销售数据所遵循的模式不同，所以对于不同商品销售量 的预测也就必须采用适用于该商品销售量模式的预测方法。在重庆邮政物流配送商品信息与仓储管理系统中，我共采用了三种预测方法，双移动平均数预测方法、自适应过滤预测方法和时间序列预测的传统分解方法。
双移动平均数预测方法适用于水平模式；自适应过滤预测法和时间序列预测的传统分解法适用于较复杂的模式，比如含有趋势模式、循环模式、季节模式的各种组合。
在复杂模式情况下，对于自适应过滤预测法和时间序列预测的传统分解法的使用策略如下：
l 如果历史数据长度>=8×销售模式的周期数，则最好用自适应过滤预测法。如果结果出现错误，则应该用时间序列预测的传统分解法进行处理。
l 如果历史数据长度∈[2×销售模式的周期数，8×销售模式的周期数]，宜于用时间序列预测的传统分解法，如果结果出现错误，则应该用自适应过滤预测法进行处理。
l 如果历史数据长度<2×销售模式的周期数，则只能用自适应过滤预测法进行处理。
4.2 对商品销售量的预测以生成原始的采购单。
可以按两种方法进行预测：一种是按商品储备定额法，另一种是预测方法。如图2所示：
5 结束语
如何把库存量控制到最佳数量，这是困扰人们千百年的一个难题。虽然这一领域的成果颇丰，有数学的、哲理的、实证的方方面面的成果，但是，很难说有什么灵丹妙药，这一领域是方法和实践与理论结合的领域。本文正是采用了预测技术与库存控制系统的方法相结合起来的实际应用。关于这方面的问题，还需要和大家共同探讨。
[参考文献]
[1] STEVEN C.WHEELWRIGHT，SPYROS MAKRIDAKIS ·Forecasting Methods for Management · 中国预测研究会
[2] 王之泰 · 现代物流学 · 北京：中国物资出版社,1998.9
[3] 宋华，胡左浩 · 现代物流与供应链管理 · 北京：经济管理出版社，2000.5