飲料配送中心配送量預測與倉儲空間評價方法

王 蕊，邢艷秋，李 洋

(東北林業大學工程技術學院，哈爾濱150040)

產品需求量預測是根據市場調查所得的有關資料，對市場供需等因素進行細致的研究分析，運用一定的科學方法，測算出未來一定時期內市場對各種商品的需求量和變化趨勢，為企業決策提供科學依據［1］。產品需求量的預測是企業的重點和難點，對產品需求量精確的預測，不僅可以對瞬息萬變的市場需求及時做出反映，從而迎合市場的需求，抓住市場機遇，而且可以避免對銷售的盲目樂觀所造成的超量生產，從而增加企業的盈利機會［2］。

倉儲是伴隨著社會生產的產品剩余和產品流通的需要而逐漸產生的，它在整個物流鏈中是一個非常重要的環節，起著承上啟下的關鍵作用［3］。高效合理的倉儲可以幫助廠商加快物資流動的速度，降低成本，保障生產的順利進行，并且可以實現對資源的有效控制和治理。倉儲管理實務中的核心內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所為研究對象，基于2008～2010年三年的配送量原始數據來預測其產品未來二年的配送量，并基于這一預測，定量評價該配送中心目前的倉儲利用空間。

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，在天津經濟開發區建設新廠。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。該廠是以生產和銷售國際知名品牌可口可樂系列產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、經營、銷售可口可樂系列飲料為主，亦銷售帶有本公司經授權使用的可口可樂標志及可口可樂產品標志的宣傳紀念產品。主要產品有:可口可樂、雪碧、芬達、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所是一個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，主要經營配送可口可樂飲料，注冊資本為30萬元。

2 研究數據與方法

2.1 研究數據

以該配送中心2008～2011年四年的產品報表為數據源，對報表進行整理分析，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據，預測該配送中心未來兩年(2011～2012)的配送量，并將2011年的配送預測量和實際配送量進行對比，評價該方法的預測準確度，進而定量評價該配送中心目前的倉儲利用空間。

表1 2008年～2011年營業所飲料配送量 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 時間序列預測法

時間序列預測法是一種定量分析方法，它是將歷史資料進行延伸的預測方法［5］。它是在時間序列變量分析的基礎上，以時間數列所能反映的社會經濟現象的發展過程和規律性，使時間趨勢向外延伸，從而預測未來市場的發展變化趨勢，確定出變量預測值［6］。

一個時間序列的不同值一般受經常性因素和偶然因素的影響，在處理數據的過程中，首先要消除偶然因素的影響，通常采用平滑法。

按照6點滑動平均值公式:

2.2.2 線性回歸法

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

式中，x代表影響因素，為自變量;u為隨機擾動項;因變量y就是我們的預測對象;常數a，b是待定的參數。

估計回歸模型的回歸系數有許多方法，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模型 (2)中的回歸系數，估測結果為:

3 結果與分析

3.1 配送量預測結果與分析

利用時間序列預測法和線性回歸法得出2011和2012年的配送量預測值分別為651.77和743.51萬箱。如表2所示。與2011年營業所實際配送量596.44萬箱相比較，配送量預測相對誤差為9.28%，該誤差在我國企業標準規定的相對誤差(小于15%)范圍之內，能夠滿足企業的要求。因此，本文所用評價方法具有一定的可靠性和推廣價值。

2011年各月份實際和預測的配送量的分布如圖1所示。

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

圖1 2011年各月份實際和預測配送量分布圖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、三月和四月實際配送量和預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:所獲取的原始數據太少，在預測過程中存在一定的誤差;市場競爭變幻莫測，無法準確的控制，因此市場趨勢無法準確的預測，其具有一定的無規律性和偶然性;客戶存在著一定的隨機性，可能會有一些潛在客戶或者終止客戶。

3.2 倉儲利用空間評價

天津可口可樂飲料有限公司唐山營業所倉庫總面積為1 800 m2，倉庫的利用率為80%左右，由此可知倉庫的可存儲物品的面積為1 440 m2，在可利用面積上存儲的貨物數量約為12萬箱，則每平方米存儲的貨物數量約為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。

為方便進行空間評價本文做3個假設前提，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年達到平穩趨勢，即配送量上限值。

(3)以2012年的配送量作為倉儲空間的評價基準。

根據配送量預測結果可知，2012年的預測配送量為743.51萬箱，一年按365天計算，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。根據目前的倉儲利用情況，每平方米存儲的貨物數量約為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 結論與建議

本文利用時間序列預測法和線性回歸法，預測了天津可口可樂飲料有限公司唐山營業所2011年和2012年的月配送量及年總量，并評價出該單位當前的倉儲面積不能滿足未來兩年的產品配送量的存儲，該配送中心在2012年還需要租用庫房面積約為245 m2。在進行新庫房選址時，建議重點考慮公司目前的業務性質、交通情況、周邊環境等因素。

以2011年為例，本文對配送量預測值的相對誤差為9.28%，在企業標準規定的相對誤差(15%)范圍之內，能夠滿足企業的要求。通過分析發現，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律性和客戶的隨機性等。建議在進一步的方法研究中，將這些不確定因素造成的影響考慮進去，以提高配送量預測準確度。

［1］劉軼芳，王際科，佟仁城.基于品牌價值的銷售額預測模型應用研究［J］.數學的實踐與認識，2009(5):65－69.

［2］陳宇科.商品銷量的趨勢分析與預測［J］.渝西學院學報，2003，2(1):74－77.

［3］方慶館，王 轉.現代物流設施與規劃［M］.北京:機械工業出版社，2006.

［4］梁 軍.倉儲管理實務［M］.北京:高等教育出版社，2003.

［5］唐功爽.時間序列分析在經濟預測中的應用［J］.統計分析與信息論，2005，20(6):90 －94.

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