飲料配送中心配送量預(yù)測與倉儲(chǔ)空間評(píng)價(jià)方法

王 蕊，邢艷秋，李 洋

(東北林業(yè)大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院，哈爾濱150040)

產(chǎn)品需求量預(yù)測是根據(jù)市場調(diào)查所得的有關(guān)資料，對市場供需等因素進(jìn)行細(xì)致的研究分析，運(yùn)用一定的科學(xué)方法，測算出未來一定時(shí)期內(nèi)市場對各種商品的需求量和變化趨勢，為企業(yè)決策提供科學(xué)依據(jù)［1］。產(chǎn)品需求量的預(yù)測是企業(yè)的重點(diǎn)和難點(diǎn)，對產(chǎn)品需求量精確的預(yù)測，不僅可以對瞬息萬變的市場需求及時(shí)做出反映，從而迎合市場的需求，抓住市場機(jī)遇，而且可以避免對銷售的盲目樂觀所造成的超量生產(chǎn)，從而增加企業(yè)的盈利機(jī)會(huì)［2］。

倉儲(chǔ)是伴隨著社會(huì)生產(chǎn)的產(chǎn)品剩余和產(chǎn)品流通的需要而逐漸產(chǎn)生的，它在整個(gè)物流鏈中是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，起著承上啟下的關(guān)鍵作用［3］。高效合理的倉儲(chǔ)可以幫助廠商加快物資流動(dòng)的速度，降低成本，保障生產(chǎn)的順利進(jìn)行，并且可以實(shí)現(xiàn)對資源的有效控制和治理。倉儲(chǔ)管理實(shí)務(wù)中的核心內(nèi)容之一就是使倉庫空間得到最大程度的利用，它是降低倉儲(chǔ)物流成本的重要途徑之一［4］。

本文以天津可口可樂飲料有限公司唐山營業(yè)所為研究對象，基于2008～2010年三年的配送量原始數(shù)據(jù)來預(yù)測其產(chǎn)品未來二年的配送量，并基于這一預(yù)測，定量評(píng)價(jià)該配送中心目前的倉儲(chǔ)利用空間。

1 研究地概況

天津可口可樂飲料有限公司原名為天津津美飲料有限公司，始建于1989年，并于1992年由各方股東追加投資，在天津經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)建設(shè)新廠。1993年12月23日，天津可口可樂飲料有限公司正式成立，占地面積74 800 m2。該廠是以生產(chǎn)和銷售國際知名品牌可口可樂系列產(chǎn)品及其中國品牌的碳酸飲料為主的裝瓶廠。公司以配制、生產(chǎn)、經(jīng)營、銷售可口可樂系列飲料為主，亦銷售帶有本公司經(jīng)授權(quán)使用的可口可樂標(biāo)志及可口可樂產(chǎn)品標(biāo)志的宣傳紀(jì)念產(chǎn)品。主要產(chǎn)品有:可口可樂、雪碧、芬達(dá)、健怡可口、零度可口可樂、醒目 (多口味汽水)、酷兒 (果汁型飲料)、水森活 (純凈水)及雀巢茶(茶飲料)系列。

天津可口可樂飲料有限公司唐山營業(yè)所是一個(gè)小型的飲料配送中心，于1996年3月15日在唐山工商注冊，該單位位于龍澤北路與榮華道交叉口，主要經(jīng)營配送可口可樂飲料，注冊資本為30萬元。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

以該配送中心2008～2011年四年的產(chǎn)品報(bào)表為數(shù)據(jù)源，對報(bào)表進(jìn)行整理分析，得到該配送中心2008～2011年四年各月份的配送量和每年總的配送量，見表1。本文利用2008～2010年三年的配送量為原始數(shù)據(jù)，預(yù)測該配送中心未來兩年(2011～2012)的配送量，并將2011年的配送預(yù)測量和實(shí)際配送量進(jìn)行對比，評(píng)價(jià)該方法的預(yù)測準(zhǔn)確度，進(jìn)而定量評(píng)價(jià)該配送中心目前的倉儲(chǔ)利用空間。

表1 2008年～2011年?duì)I業(yè)所飲料配送量 萬箱Tab.1 Distribution volume of the distribution center from 2008 to 2011 10 thousands boxes

2.2 研究方法

2.2.1 時(shí)間序列預(yù)測法

時(shí)間序列預(yù)測法是一種定量分析方法，它是將歷史資料進(jìn)行延伸的預(yù)測方法［5］。它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上，以時(shí)間數(shù)列所能反映的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律性，使時(shí)間趨勢向外延伸，從而預(yù)測未來市場的發(fā)展變化趨勢，確定出變量預(yù)測值［6］。

一個(gè)時(shí)間序列的不同值一般受經(jīng)常性因素和偶然因素的影響，在處理數(shù)據(jù)的過程中，首先要消除偶然因素的影響，通常采用平滑法。

按照6點(diǎn)滑動(dòng)平均值公式:

2.2.2 線性回歸法

設(shè)x為自變量，y為因變量，y與x之間存在某種線性關(guān)系，即一元線性回歸模型為:

式中，x代表影響因素，為自變量;u為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng);因變量y就是我們的預(yù)測對象;常數(shù)a，b是待定的參數(shù)。

估計(jì)回歸模型的回歸系數(shù)有許多方法，其中使用最廣泛的是最小二乘 (OLS，Ordinary Least Square)法。本文利用最小二乘法來估計(jì)模型 (2)中的回歸系數(shù)，估測結(jié)果為:

3 結(jié)果與分析

3.1 配送量預(yù)測結(jié)果與分析

利用時(shí)間序列預(yù)測法和線性回歸法得出2011和2012年的配送量預(yù)測值分別為651.77和743.51萬箱。如表2所示。與2011年?duì)I業(yè)所實(shí)際配送量596.44萬箱相比較，配送量預(yù)測相對誤差為9.28%，該誤差在我國企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的相對誤差(小于15%)范圍之內(nèi)，能夠滿足企業(yè)的要求。因此，本文所用評(píng)價(jià)方法具有一定的可靠性和推廣價(jià)值。

2011年各月份實(shí)際和預(yù)測的配送量的分布如圖1所示。

表2 2011－2012年預(yù)測配送量萬箱Tab.2 Predicted distribution volume for 2011－2012 10 thousands boxes

圖1 2011年各月份實(shí)際和預(yù)測配送量分布圖Fig.1 Distribution map of actual and predicted distribution volume for each month in 2011

從圖1可以看出，在二月、三月和四月實(shí)際配送量和預(yù)測配送量差異較顯著，在其它月份兩者之間差異比較小。分析其原因可能是:所獲取的原始數(shù)據(jù)太少，在預(yù)測過程中存在一定的誤差;市場競爭變幻莫測，無法準(zhǔn)確的控制，因此市場趨勢無法準(zhǔn)確的預(yù)測，其具有一定的無規(guī)律性和偶然性;客戶存在著一定的隨機(jī)性，可能會(huì)有一些潛在客戶或者終止客戶。

3.2 倉儲(chǔ)利用空間評(píng)價(jià)

天津可口可樂飲料有限公司唐山營業(yè)所倉庫總面積為1 800 m2，倉庫的利用率為80%左右，由此可知倉庫的可存儲(chǔ)物品的面積為1 440 m2，在可利用面積上存儲(chǔ)的貨物數(shù)量約為12萬箱，則每平方米存儲(chǔ)的貨物數(shù)量約為83箱。目前倉庫貨物所占用面積約為1 296 m2，每天的出庫量平均為1～3萬箱。

為方便進(jìn)行空間評(píng)價(jià)本文做3個(gè)假設(shè)前提，即

(1)該配送中心每天的出庫量和入庫量是相同的。

(2)該配送中心的配送量在2012年達(dá)到平穩(wěn)趨勢，即配送量上限值。

(3)以2012年的配送量作為倉儲(chǔ)空間的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)。

根據(jù)配送量預(yù)測結(jié)果可知，2012年的預(yù)測配送量為743.51萬箱，一年按365天計(jì)算，可知該配送中心在2012年每天的出入庫量約為2萬箱，在1～3萬箱之間，符合該出入庫條件。根據(jù)目前的倉儲(chǔ)利用情況，每平方米存儲(chǔ)的貨物數(shù)量約為83箱，則可求出該配送中心在2012年需要租用的庫房面積約為245 m2。

4 結(jié)論與建議

本文利用時(shí)間序列預(yù)測法和線性回歸法，預(yù)測了天津可口可樂飲料有限公司唐山營業(yè)所2011年和2012年的月配送量及年總量，并評(píng)價(jià)出該單位當(dāng)前的倉儲(chǔ)面積不能滿足未來兩年的產(chǎn)品配送量的存儲(chǔ)，該配送中心在2012年還需要租用庫房面積約為245 m2。在進(jìn)行新庫房選址時(shí)，建議重點(diǎn)考慮公司目前的業(yè)務(wù)性質(zhì)、交通情況、周邊環(huán)境等因素。

以2011年為例，本文對配送量預(yù)測值的相對誤差為9.28%，在企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的相對誤差(15%)范圍之內(nèi)，能夠滿足企業(yè)的要求。通過分析發(fā)現(xiàn)，該誤差是由市場的不確定因素引起的，諸如市場趨勢的無規(guī)律性和客戶的隨機(jī)性等。建議在進(jìn)一步的方法研究中，將這些不確定因素造成的影響考慮進(jìn)去，以提高配送量預(yù)測準(zhǔn)確度。

［1］劉軼芳，王際科，佟仁城.基于品牌價(jià)值的銷售額預(yù)測模型應(yīng)用研究［J］.數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2009(5):65－69.

［2］陳宇科.商品銷量的趨勢分析與預(yù)測［J］.渝西學(xué)院學(xué)報(bào)，2003，2(1):74－77.

［3］方慶館，王 轉(zhuǎn).現(xiàn)代物流設(shè)施與規(guī)劃［M］.北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2006.

［4］梁 軍.倉儲(chǔ)管理實(shí)務(wù)［M］.北京:高等教育出版社，2003.

［5］唐功爽.時(shí)間序列分析在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用［J］.統(tǒng)計(jì)分析與信息論，2005，20(6):90 －94.

［6］張正中，王 華，王迎新.基于時(shí)間序列分析的餐飲市場需求預(yù)測模型［J］.商業(yè)研究，2008(2):48 －50.