許雪琦,陸安琪,王 雷
(杭州電子科技大學 管理學院,杭州 310018)
B公司是國內有名的電動工具附件供應商之一。近年來,其產品銷售額的增長趨勢逐漸放緩,庫存積壓問題愈加嚴重,企業經營成本日益增加。僅2019年,公司積壓庫存金額高達90萬元,占總庫存價值的30%,與16%的預期積壓率相比,增加了14個百分點。C產品是B公司的主要產品之一,于2014年初進入市場銷售,2019年銷售額達到公司銷售總額的15%左右,但其庫存積壓金額也占到總積壓金額的21%。通過優化C產品的訂貨策略,科學控制庫存積壓,將有利于公司總庫存的優化和改進,是企業發展亟需解決的問題。
近年來,不少學者基于產品生命周期理論進行庫存問題的研究。如韓永夫、漢方[1]等人用皮爾模型對產品生命周期進行擬合,并針對不同階段提出相應的營銷策略來減少企業經營風險。閆果紅[2]結合產品的生命周期階段特征,對暢銷教輔圖書在減少庫存量、退出市場時間等銷售決策提供了指導。李宇峰[3]以Q企業定制標準件為例,結合其所處生命周期階段,分別提出適合的訂貨決策,減少呆滯庫存數量。
上述研究結合理論分析,針對產品生命周期的所有階段提出相定性的庫存管理策略。由于缺乏針對實際問題的定量分析,可操作性受限。本文針對B公司庫存積壓問題嚴重的C產品,從現實銷售數據分析出發,首先確定了產品的生命周期階段,并結合成長期庫存特征,選擇適當的訂貨策略。利用Arena仿真算法,精確對比了不同訂貨策略下產品的庫存量變化情況,確定了適合C產品的最優訂貨策略。本文的研究工作面向產品生命周期,通過分析C產品當前在銷售市場中的生命周期階段與需求特點,研究科學有效的訂貨策略,對企業減少庫存積壓風險,降低庫存成本,提高管理效率具有非常重要的現實意義。
產品生命周期曲線的擬合有多種模型可選,主要有多項式生長曲線模型、Gompertz曲線模型、皮爾模型等。研究證明,多項式生長曲線模型在整體擬合與階段劃分兩方面效果更好[4]。
基于多項式模型,對C產品的生命周期曲線進行擬合。通過比較發現,隨著階數的增加,曲線的擬合度越高。如圖1所示,四階和五階的曲線出現了不規則外推,需求預測值失真。其中,三階多項式曲線的變化趨勢是先增加,后趨于平穩,最后衰退,這個過程與產品生命周期曲線的變化趨勢高度相似。

圖1 不同階數下的多項式模型擬合對比
基于三次多項式模型對C產品的生命周期階段進行劃分。生命周期曲線的需求量變化可由圖2進行表示,設縱軸為需求量,橫軸為時間,分為導入期、成長期、成熟期、衰退期四個階段。

圖2 三階多項式需求量變化曲線
t1點——產品利潤的極小值,此時的利潤可能是負值;
t2點——產品利潤增長率由快到慢的拐點;
t3點——產品利潤的極大值,是產品生命周期中的飽和點。
根據C產品在2014~2019年的市場銷售量(表1所示),利用SPSS軟件回歸分析的曲線估計方法進行求解,劃分產品的四個生命周期。

表1 2014~2019年C產品銷售量(萬件)
由SPSS軟件分析回歸-曲線估計-立方模型,得回歸方程為:yt=-0.15t+0.071t2-0.003t3+2.753
回歸方程的復相關系數R=0.991,決定系數R2=0.981,且P值為0.028,結果顯著。進而求得C產品各個生命周期階段分界點值為:t1=1.56,t2=7.89,t3=14.21
根據上述三個曲線分界點值,得出以下結論:
1)當t≤1.5時,即在C產品2014年初開始銷售之后的一年半內,即2014年~2015年6月,為生命周期的導入期。
2)當1.5<t≤8時,在1.5~8年內,即2015年6月-2021年,為C產品生命周期的成長期。
3)當8<t≤15時,即在2022~2028年,為產品生命周期的成熟期。
4)當t>15時,即在2028年后,C產品進入衰退期。
在本文的研究期間,C產品正處于產品生命周期中的成長期。2022年之后,將逐漸過度到成熟期。成長期的C產品,已得到客戶的基本認可,并開始大量購買,需求量和利潤率都在快速增長,市場逐步擴大[5]。同時,由于已具備大批量生產的條件,生產成本相對有所降低。此外,競爭者看到此類產品有利可圖,紛紛開始進入市場,使得同類產品供應量增加,銷售價格會受到一定的影響。成長期產品的這些特點,不可避免地對庫存量的控制造成影響。
隨著產品跨越整個生命周期,其庫存管理的重點會發生變化[6]。傳統的庫存管理方法只能滿足生命周期中某一階段的要求,無法適用于全生命周期。表2從定性角度,匯總了不同生命周期階段中,影響庫存量的各因素的變化情況。

表2 影響庫存量的各因素變化情況
成長期的C產品,需求量迅速增加,需求波動較大,需求預測的準確性較低,成本較高。由于競爭品開始出現,使得客戶的需求不確定性增加。一旦發生缺貨,將導致客戶轉而選擇競爭對手的產品。因此,為了快速搶占市場,建立品牌忠誠度,既需要保證充足的產品庫存,又要面對安全庫存的增加導致的成本上升。
為了對庫存進行科學的控制,合適的訂貨策略是關鍵問題。面向產品生命周期的訂貨策略,將有助于合理控制庫存量變化。
1)(Q,R)策略:連續檢查的固定訂貨量、固定訂貨點策略。適用于需求量大、缺貨費用較高、需求波動較大的情形;
2)(R,S)策略:連續檢查的固定訂貨點、最大庫存策略。適用于需求量小、缺貨費用高的情形;
3)(t,S)策略:周期性檢查策略。對庫存的控制性弱且允許缺貨,適用于重要性較低的物資;
4)(t,s,S)策略:綜合庫存策略。解決了需求量小卻頻繁訂貨的問題,適用于需求波動較大的情況。
上述四種策略各有所長,適用的情形也有所不同。單一的訂貨策略無法滿足產品在全生命周期內對庫存量的控制,而面向產品生命各周期階段的訂貨策略分析,將有助于解決庫存積壓的嚴峻問題。
為了有效控制不同生命周期階段下的庫存水平,訂貨策略的選擇需要隨生命周期階段的變化而變化。面向產品生命周期的訂貨策略對比分析,如表3所示。

表3 產品生命周期不同階段的訂貨策略
在導入期,產品需求量小但成本高,庫存量水平不宜過高。通過(t,S)或(R,S)訂貨策略,設定最大庫存容量S,通過少量多次的補貨,確保庫存水平維持在較低的范圍之內。
在成長期,產品需求量增加,為快速搶占市場,需要保證充足的庫存。通過(Q,R)或(t,s,S)策略提高訂貨點水平,減少斷貨風險,在一定程度上由于安全庫存的增加引起的庫存成本增加。
在成熟期,產品需求穩定,為了使利潤最大化,需要盡可能降低庫存。通過(Q,R)策略批量訂貨,控制訂貨量,在保證客戶服務水平的前提下,降低訂貨點,減少安全庫存。
在衰退期,產品需求迅速下降,為了防止大量呆滯庫存的產生,通過(t,s,S)策略,拉長庫存檢查周期,降低訂貨點,取消安全庫存的設置,并應盡快通過促銷清貨,減少庫存管理成本。
1)(Q,R)策略的關鍵因素分析
適合成長期的訂貨策略包括(Q,R)策略和(t,s,S)策略。在訂貨策略中,庫存檢查周期(t)、訂貨點(R)和訂貨量(Q)的變化是影響庫存量的關鍵因素[7]。
庫存檢查周期t:持續型檢查,一般以日為單位。
訂貨點水平R:由訂貨提前期內的需求量DLT和安全庫存SS組。

d——每日的平均需求量;
LT——提前期(若提前期不固定,為保證成長期產品供應,取提前期最大值);
d——每日的平均需求量;
z——安全系數。
訂貨量Q:依據經濟批量(EOQ)來確定。

C0——單個產品訂貨成本;
D——年需求總量;
H——單位產品年庫存保管成本。
2)(t,s,S)策略的關鍵因素分析
庫存檢查周期t:固定時間間隔檢查。
訂貨點水平R:也稱最小庫存量,可以用s來表示。根據(Q,R)策略中計算訂貨點水平R的方式來確定s的值。
訂貨量Q:為最大庫存水平S與檢查庫存時產品庫存剩余量I之差。

最大庫存水平S為產品在倉庫中可以保存的最大數量,高于此數量就有可能造成庫存積壓。最大庫存水平S取原訂貨策略下庫存量變化的平均值。
3)兩種訂貨策略的關鍵因素對比分析
結合以上對(Q,R)策略及(t,s,S)策略的關鍵因素分析,兩種策略的具體差異如表4所示。其主要差別在于庫存檢查周期與訂貨量。
結合C產品的實際銷售數據與訂貨數據,基于仿真方法分析成長期C產品的訂貨策略。成長期C產品的訂貨策略研究,選擇Arena仿真平臺[8]。仿真流程如圖3所示。

圖3 仿真流程圖
C產品的庫存運行流程,分為客戶下單發貨流程和庫存補貨流程,過程如下:
1)客戶下單發貨流程:收到客戶訂單后,系統查詢庫存量是否滿足訂單數量,若滿足則安排倉庫發貨,若不滿足,則訂單丟失,產生缺貨成本。倉庫出貨完成后,庫存量減少。每次客戶的下單時間與訂購數量是隨機的。
2)庫存補貨流程:連續或定期對產品的庫存量進行檢查,當庫存量低于再訂貨點時,發出補貨訂單。供應商在收到訂單后安排發貨,并在規定的交貨期內交貨。
針對上述兩個基本流程,做出如下假設:
1)隨機性假設:在仿真的過程中,假設不確定的數據具有隨機性,可以通過隨機數分布形式獲取。
2)穩態性假設:在C產品庫存進貨入庫和銷售出庫的過程中,假設整個庫存運行是平穩的,運行活動中的統計量不隨仿真時間的變化而變化。
3)參數假設:客戶到達的時間間隔,客戶需求數量,訂單的交貨期等參數都具有不確定性。
對C產品的庫存運行過程進行仿真,對應的評價指標為總成本最小化。仿真評價的決策量為庫存檢查周期、訂貨點及訂貨量。
對比原訂貨策略與兩種改進的訂貨策略,仿真庫存量變化情況如圖4所示。C產品的原訂貨策略完全根據個人經驗,在確定訂貨時間和訂貨量時,管理者出于對缺貨的擔憂,而提高訂貨量。在原訂貨策略下,C產品確實未發生缺貨,但訂貨成本和庫存持有成本居高不下。

圖4 三種訂貨策略仿真庫存量變化
相比之下,(Q,R)策略與(t,s,S)策略的庫存量顯著的降低。如表5所示,(Q,R)策略的月平均庫存下降了31.2%,(t,s,S)策略下降了60.6%。隨著庫存量的下降,總成本隨之減少,相比于原訂貨策略,(Q,R)策略的總成本減少了25.1%,(t,s,S)策略減少了32.9%。
對于成長期的C產品,必須要面對缺貨考驗。針對歷史銷售和庫存數據的分析,有以下問題:
1)當需求量突然增大時,(Q,R)策略出現過兩次缺貨,而(t,s,S)策略則出現過三次缺貨。
2)(Q,R)策略為持續檢查庫存補貨,能夠及時發現并補充庫存,因此缺貨的影響較小。
3)(t,s,S)策略為定期檢查庫存當需求量過大,但仍未到達庫存檢測時間點時,由于無法及時補貨,會造成了訂單的丟失。
因此,考慮到缺貨問題,(Q,R)策略則優于(t,s,S)策略。此外,從庫存量與銷售量的之間的關系考慮,C產品的庫存量應該保持在銷售量的1.5倍左右,超過1.5倍則容易造成庫存的積壓,少于1.5倍則容易造成缺貨[9,10]。
如圖5所示,參考1.5倍的界限,原訂貨策略有15個月超過2倍,積壓風險嚴重。(t,s,S)策略在兩年中,有13個月低于1倍,缺貨風險較大。而(Q,R)策略除2018年1月之外,其余時間都在1.5倍界限上下浮動。因此,對于成長期C產品來說,(Q,R)訂貨策略可以顯著降低庫存量,且更加穩定,缺貨風險更小。

圖5 三種訂貨策略的庫存量與實際銷量之比
隨著電動工具附件市場的競爭日益激烈,經營成本的逐年增高,B公司面臨的庫存控制與管理的危機日益凸顯。積壓庫存,浪費企業大量的人力、物力、財力,阻礙了公司的長遠發展[11]。針對B公司積壓庫存問題較為嚴重的C產品,針對其當前所處的成長期的庫存特征,基于歷史銷售數據,對訂貨策略進行定量分析與仿真優化分析。與B公司憑主觀經驗安排訂貨的原策略相比,適用于成長期的(Q,R)與(t,s,S)策略訂貨策略,都能夠顯著降低產品的庫存成本。但為了盡可能降低缺貨風險,并保證庫存量與銷售量的穩定,確定(Q,R)策略為C產品的最優訂貨策略。
產品在其整個生命周期的不同階段中,各因素的特征變化導致庫存量及訂貨策略的影響?;趯產品的銷售及庫存數據的定量分析,確定產品當前所處階段,進而通過仿真手段選擇最優訂貨策略。本文的研究工作為企業解決積壓庫存問題提供了定量分析的新思路。