汽車配件供應鏈庫存分析及需求預測實例

張相群，楊明光（上汽通用五菱汽車股份有限公司，廣西 柳州 545007）

隨著這幾年汽車市場的高速發展，國內各種車型市場保有總量已經超過9千萬輛，售后服務已經成為各汽車品牌競爭的焦點。而配件供應是汽車售后服務的基礎工作。配件需求預測又是整個汽車配件供應鏈中的一個關鍵環節。預測工作的準確性直接關系到配件供應的滿足率和配件銷售量，影響到客戶滿意度及企業的運作成本和效益。本文以配件安全庫存為出發點，采用加權移動平均法進行分析，以歷史銷售數據為基礎，對倉庫配件進行全面的分類，找出不同類型配件的預測模型，對實際的配件需求預測工作起到一定的指導作用。

1 汽車配件安全庫存

在很多情況下，整車企業的配件總庫有一定量的庫存是非常必要的。因此了解不同的庫存策略所負擔的不同功能是非常重要的，可以幫助我們以最合理的庫存方式最大程度地滿足各類客戶對配件的需求。庫存根據其功能可分為以下三種類型：

（1）預期庫存。為了應付未來的事件，如新車型上市、大量的季節性需求、一些特殊的促銷活動等。為了刺激配件市場需求，實現配件銷售指標，常常發布一些促銷活動，售后配件部門就要增加儲備來應對未來增長的需求。但由于預期配件銷售量的不確定性，使得部分配件在促銷期過后會有剩余或積壓。

（2）波動庫存—安全庫存。是為彌補不能準確預期未來的配件銷售或生產延誤而準備的儲備或安全庫存。這是為了滿足市場需求在某個階段突然增加，或在配件供應商供貨不穩定時不致于中斷配件的供應。需求預測的結果與實際需求發生偏差是在所難免的，關鍵是如何及時減小和彌補偏差。建立安全庫存是彌補偏差的重要手段。相對于汽車零配件分銷企業而言，其經營的零配件種類成千上萬，相同種類的不同配件號也有很多個。對于如此巨大的配件庫，如果每一種零件都需要放安全庫存，那么配件的庫存量是無法估計的。我們應該選擇哪些零件來存放安全庫存,又如何來確定合理的安全庫存？這是我們要研究的內容。

（3）在途庫存。由于供應鏈各配送環節處于不同地點而產生的庫存。配件庫存管理目標在于進行合理的規劃，使得各種配件的中轉庫存盡量少，以及各種配件停留的時間盡可能短，但不能取消在途庫存[1]。

顯然，制定合理的安全庫存是配件管理策略的一個重要的內容。首先我們要理解以下的幾個概念：

銷售量——指每周或者每月賣多少個。例如：上周某個品種車型減震器賣了10個

銷售頻次——每周或每月賣了多少次。例如：上周某品種車型左減震器共賣了5次

訂貨周期——間隔多久訂一次貨。例如：配件總庫每周五出某地分銷中心訂單，則訂貨周期是一周

交貨前置期——從下訂單到收貨要多久。例如：本周四下訂單，下周四收到貨則交貨前置期是一周

庫存周/月數——現有庫存A價（成本）是平均每周/月銷貨成本的幾倍。例如：庫存（A價）：40萬，平均每月賣10萬（A價），則庫存4個月

呆滯配件——最近24個月內沒有賣過的品項。（最近6個月內沒賣過的品項，要每月列出觀察品項表）

最高庫存（目標庫存）——配件中心設定的某品項的最高庫存量，例如某減振器每周賣10個，設定最高庫存50個，不得超過量

最低庫存（安全庫存）——配件中心根據各種配件波動情況設定的該品項最低庫存。例如（接上例）設定某減振器最低庫存20個

再訂購點ROP——為確保庫存在最高/最低之間，當庫存將至多少時，需要再下計劃訂購。例如：（接上例）再訂購點為40個

最高庫存、再訂購點、安全庫存等關系如圖1所示。

圖1 最高庫存H（即目標庫存）與再訂購點ROP及庫存預測值F及安全庫存S的關系圖

需求預測的結果與實際需求發生偏差是在所難免的，關鍵是如何及時減小和彌補偏差。建立安全庫存是彌補偏差的重要手段。首先應確定預測值偏差的大小和范圍，然后根據偏差大小制定安全庫存水平。預測值的偏差是指：實際值與預測值之間的差，常用平均絕對偏差法來計算安全庫存[2]。

平均絕對偏差的計算公式為：

式中，MAD——平均絕對偏差，Ai——i時段的實際需求值，Fi——-i時段需求的預測值，n——預測時所選統計數據的區間。

由標準偏差和可信度可以確定預測偏差范圍，因此根據庫存服務水平，即配件供應的可靠度以及需求預測的標準偏差，就可決定安全庫存量。而服務水平的高低，應根據配件單位服務水平指標、市場地位以及企業本身的經濟實力來確定。

配件庫存分為周轉庫存和安全庫存兩部分，需求預測結果也分為兩部分，一部分為預測值Fi，另一部分為要保障供應的預測偏差范圍（K倍MADi），因此建立庫存，可將預測期望值作為周轉庫存，將要保障供應的預測偏差范圍（K倍MAD），作為安全庫存，即：S=K·MAD，其中K稱為安全因子。根據正態分布規律及其上分位點對應的概率函數，當庫存量為預測值+K倍平均絕對偏差時，其滿足需求的概率見[3]。

MADi的大小影響安全庫存的大小。MADi的大小取決于預測的準確程度，當訂貨周期一定時，預測的準確度越高，庫存量越低。另一方面，由于MADi只能事后獲得，當MADi較小或變動較小時。通常MADi用MADi-1的值代替。若MADi變動較大，為進一步減少誤差，可利用指數平滑法對MADi進行預測：

式中，MADi——i時期MAD的預測值，a——平滑指數，通常取0.1～0.5。

表1 安全因子與滿足實際需求概率的關系

當MAD確定后，安全庫存的高低關鍵取決于如何確定安全因子K。K的取值要考慮企業配件的管理目標和該配件的可得性，不同企業，不同配件，其需求被滿足的程度不同，庫存配件管理分類不同，選取的K值也不一致。按使用不同配件的特點，低值易損件和保養維護件（A類配件中的快流件機濾、油品等）K值一般取2.0～3.0，修理常用件及肇事車輛修理用件（前照燈/減振器、保險杠等）K值一般取1.6～2.5、功能件及基礎件（氣缸蓋、曲軸、ECU模塊等）K值一般取1.1～1.5。

2 配件需求預測模型及實例

汽車維修用配件品種型號很多，公司配件庫倉庫現有15 000多個配件品種,對所有配件按配件號建立不同的預測模型既不現實，也不實用。一方面，需求量小、單價低的配件，花費很大精力建立的模型的預測效果可能不一定理想，甚至誤差較大無法采用。從另一個角度說，對所有配件采用同一種監管力度，顯然也是不合理的。所以，根據ABC庫存管理理念，按配件銷售量（或銷售頻次）進行綜合分類，確定配件監管力度[4]。在微型汽車配件庫存中，銷量最大配件的是單價介于10～200元之間的，銷售額最高配件的單價介于150～400元之間，而單價介于300～2 000元之間的配件又是對庫存保有成本影響最大。因此，對配件預測模型進行分類，以便投入相應的管理精力，實現配件庫存的優化管理。

銷售預測編制又可分為中長期預測、短期預測，預測是對未來產品需求的一種估計，時間越遠，預測的準確性越低，而越接近現在的情況，就會做得越準確。因此可以在中長期預測的基礎上展開短期預測，進一步提高預測的準確性。目前，一般常用的預測方法主要有移動平均法、指數平滑法、回歸分析法等[3]。

（1）保養件預測模型及實例

對于保養用配件空濾芯及機油濾清器等而言，其需求量大、更換周期短且更換周期規律性強，每月銷量在5千件以上，這些配件能否滿足需求對修理企業信譽影響很大，應單獨建立預測模型。采用加權移動平均法預測模型（同時必須考慮該配件用于的車型月度增長）：

其中，Ft——t時段需求的預測值，At——t時段的實際需求數據值，αi——t-i時段的需求數據的權重值，取n=6，a1=0.3，a2=0.3，a3=0.2，a4=0.2，a5=0.1，a6=0.1，時段長為一個月。

β為增長系數，下月銷車計劃與本月銷量的比值。

這類配件是留住客戶的配件，是提升汽車售后服務質量和服務水平的關鍵件，安全庫存取K=3.0。

并且其MAD變動較小，因此其配件安全庫存為：S=3*MADi≈3*MADi-1

配件訂貨處理和采購及運輸時間為30天，配件前置期用量為：

前置期用量=訂貨前置期×當月預測量（件／天）=30×平均需求（件／天）

配件訂貨量=配件需求預測值+安全庫存+前置期用量-現有實際庫存=配件目標庫存+前置期用量-訂貨時實際庫存

實際訂貨量還應根據最小包裝的配件數量，合理取整，確保不出現散包裝現象，機油濾清器實銷結果和預測對比表如表2所示。

（2）易損件預測模型及實例

在常用維護、修理配件如火花塞、高壓線、減振器等，每月需求頻次在8～16次以上，銷售量在1 000件以上，建立需求預測模型對庫存影響較大，應建立需求預測模型。雖然其需求量大小不太相同，價格高低不一，但其需求特點基本相似；更換周期較長，一般在10個訂貨周期以上，在每一時段基本都有一定的需求頻率發生，需求是連續的，最近時段數據比早時段的數據對預測值影響更大。因此，這類配件采用加權移動平均法預測模型（同時考慮該配件用于的車型月度增長）：

其中，Ft——t時段需求的預測值，At——t時段的實際需求數據值，αi——t-i時段的需求數據的權重值，取n=5，α1=0.3，α2=0.2，α3=0.2，α4=0.2，α5=0.1，時段長為一個月。

β為增長系數，下月銷車計劃與本月銷量的比值。

表2 機油濾清器結果和銷量預測對比表

其配件安全庫存為：S=K·MADi≈K·MADi-1…

常用維修類配件也是培養客戶忠誠度的配件，應避免缺件，服務水平要保持很高，這類配件K值取2.6左右。

并且其MADi變動較小，因此其配件安全庫存為：S=2.6*MADi-1

配件訂貨處理和采購及運輸時間為30天，配件前置期用量為：

前置期用量=訂貨前置期×當月預測量（件／天）=30×平均需求（件／天）

配件訂貨量=配件需求預測值+安全庫存+前置期用量-現有實際庫存=配件目標庫存+前置期用量-訂貨時實際庫存

減振器6～11月銷量預測及訂購量分析如表3所示：

表3 減振器結果和銷量預測對比表

安全庫存K值取2.6，該配件滿足需求概率為95%左右，安全庫存393件比絕對偏差659件還少，這種情況該月份有可能會出現暫時的缺貨。

（3）需求呈季節性波動的配件

對于一部分維修用配件，其需求呈現季節性變化，如：冷卻、空調系統維修用配件，這些配件分為兩種情況，一種是配件需求呈間斷性，到一定季節時有需求，到一定季節時需求很少，這類配件有：空調皮帶、空調制冷管、干燥罐、空調壓縮機及其電磁離合器、暖風閥等；另一種配件的需求呈連續性變化，但是需求量高低呈季節性變化，這類配件有：防凍冷卻液、水泵、暖風機、蓄電池、起動機等。對于前一種配件建立預測模型實用性較差，一般按上一年度該配件的同一時段銷售量的120%～150%訂貨，然后根據第一個訂貨周期配件銷售情況，及時修正下一個訂貨周期的訂貨量，到銷售季節的最后一個訂貨周期時，應適當減少庫存安全儲備[2]。對于后一種配件，可采用移動平均法加修正系數的方法進行預測，每月為一個預測時段，采樣區間一般為上年同一時段前后共3個月移動平均值，即n=3，其預測模型為：

取a1=0.3,a2=0.5,a3=0.2

其中，Ft——t時段需求的預測值；At——t時段的實際需求數據值：β——第i月配件需求增長系數，是需求季節性變化的配件上月銷售額與平均每月銷售額之比，參照上年度銷售情況求出，也可根據配件銷售、管理人員意見綜合確定；該類配件需求的增長系數一般在0.8～1.6之間，在此例取K=1.2，安全庫存S=2.5*MADi，如下表。

配件訂貨量=配件需求預測值+安全庫存+前置期用量-現有實際庫存=配件目標庫存+前置期用量-訂貨時實際庫存

防凍冷卻液8～12月銷量預測及訂購量分析如表4所示：

表4 防凍冷卻液結果和銷量預測對比表

另外，對于不用預測模型預測的配件，根據配件價格的高低，以訂貨周期內的平均需求作參考，進行適量訂貨。這種庫存管理水平的高低，與配件需求計劃人員素質高低有直接關系，需要聽取配件經理、配件訂貨員、庫存管理員、以及維修技術人員多方面意見，進行歸納總結，形成合理訂貨方案[2]。

3 結束語

配件安全庫存與配件短缺之間存在一定的正態分布關系，而汽車產品的市場生命周期也必須放入預測模型中加以考慮。在車型市場導入期，由于各種不確定的因素很多，配件的實際需求與市場定價、銷售渠道的數量、用戶的增長率及配件的質量狀況都有很大的關系，波動系數要適當取較大的值，而在車型的衰退期，波動系數的取值要考慮適當減小。

[1]楊振華.基于供應鏈需求預測的安全庫存優化研究[D].天津：天津大學（碩士學位論文），2008.

[2]王俊昌.汽車維修企業配件庫存優化策略研究[D].北京：中國農業大學（碩士學位論文），2006.

[3]陳榮秋，馬士華.生產與運作管理[M].北京：高等教育出版社，2005:236-259.

[4]曲苗苗.可信性理論及其在安全庫存方面的初步研究[D].北京：北京郵電大學（碩士學位論文），2008.

[5]胡啟軍，尹迪.基于ABC分類的備件多階段多類別分類法[J].物流技術，2009,28(11):246-248.