CN113537890A - 电力仓储中安全库存的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力行业，特别是涉及电力仓储领域，更为具体的说是涉及电力仓储中安全库存的计算方法，本发明针对不同的仓储配送网络辐射关系，动态测算物资安全库存量，建立库容能力需求与网络辐射关系的相关性，从而建立更加准确的库容约束条件。通过该方式计算得到的安全库存能够满足电力仓储过程中“常态‑高峰”需求的波动性要求。从而实现高峰调峰、低谷调谷，柔性调配仓储资源。达到有效降低物资库存水平，进而实现租赁成本与管理成本降低的目的。

Description

电力仓储中安全库存的计算方法

技术领域

本发明涉及电力行业，特别是涉及电力仓储领域，更为具体的说是涉及电力仓储中安全库存的计算方法。

背景技术

安全库存是指为了防止由于不确定性因素而准备的缓冲库存。安全库存作为一种缓冲剂，是为了应对订货提前期内实际需求量超过期望需求量，或者是实际提前期超过期望提起前所产生的物资需求。因此，通常情况下，安全库存是不动用的，只有在库存量过量使用或者是送货延迟的情况下作为补偿使用。适当的安全库存可以减小缺货概率，降低因缺货造成的损失。通过安全库存能够应对订货提前期内的不确定性因素，补偿在订货提前期内实际需求量超过周转库存的部分。

但是安全库存作为需求存在绝不是仅仅给定一个值，通过简单计算就可以得到的。在供应链仓储领域，安全库存的计算是一个庞大的体系。在不同领域的供应链、物流仓储中如何确定安全库存即是一个难点同时也是一个热点问题。这是因为对于本领域的技术人员来说，安全库存作为一种补偿性的缓冲备货量，如果备货太多就会占用过多的仓储资源，使得运营成本、仓储成本升高，但是如果备货太少，则无法弥补不确定性因素造成的缺货。

目前现有技术中安全库存的指定往往是通过大量人员的从业经验，利用统计学的方法，通过感官经验指定安全库存。在这种方式下由于对从业人员的依赖性大，因此其科学性容易受到质疑。同时，人员的过度参与也使得安全库存的计算结果受人为影响大。

随着物流供应链的发展，制度化管理的优势越来越明显，同时也要求在供应链的各个环节中降低人为因素的影响。不同行业，由于生产技术不同哦，行业特性不同，因此，如何根据电力仓储行业特点，确定最优的安全库存计算方法是电力供应链产业，特别是电力仓储物流中重要的研究课题，也是确保有效缓冲、增效降本的关键和核心。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是根据电力仓储行业的特殊性，确定适合于电力仓储行业的安全库存的计算方法。

为了解决上述技术问题，本发明公开了电力仓储中安全库存的计算方法，包括以下步骤：

第一步，统计某物资在单位时间内的物资需求是否恒定；

如果恒定，则进入第二(一)步；

如果不恒定且服从正太分布，则进入第二(二)步；

如果不恒定且服从泊松分布，则：

其中，SS-安全库存量；d-单位时间内需求均值；L-订货提前期；SL-服务保障率；

如果不恒定，且无法归类至正态分布或者泊松分布，则扩大统计的单位时间范围，直至可以归类为正太分布，并进入第二(二)步；

第二(一)步，统计该物资订货提前期是否确定；

如果确定，则：SS＝0，即不需要设定安全库存；

如果不确定且服从正太分布，则：

SS＝zdδ_L；

其中：SS-安全库存量；d-单位时间内需求量；z-服务保障率对应的标准正态累积分布函数的反函数值；δ_L——订货提前期的标准差；

如果不恒定且不服从正太分布，则扩大统计的单位时间范围，直至可以归类为正太分布，并按照前述方法进行安全库存计算；

第二(二)步，统计该物资订货提前期是否确定；

如果确定，则：

其中：SS-安全库存量；L-订货提前期；z-服务保障率对应的标准正态累积分布函数的反函数值；

如果不确定，且服从正太分布，则：

其中：SS-安全库存量；z-服务保障率对应的标准正态累积分布函数的反函数值；L-订货提前期；σ-单位时间内需求的标准差；d-单位时间内需求均值；δ_L-订货提前期的标准差；

如果不恒定且不服从正太分布，则扩大统计的单位时间范围，直至可以归类为正太分布，并按照前述方法进行安全库存计算；

前述订货提前期为供应商交货周期与抽检周期之和，其中：供应商交货周期(周)＝物资到货时间-发货通知确认时间；抽检周期：按照相关仓库所在地的抽检标准设定抽检周期；

前述单位时间内需求均值＝总需求除以需求周期。

作为一种优选的技术方案，当提前期内各单位时间内需求分布相对独立时，则有：

式中：L——提前期内所含单位时间数；

σ_p——提前期内各单位时间需求量的标准差。

采用本发明公开的技术方案后，能够针对不同的仓储配送网络辐射关系，动态测算物资安全库存量，建立库容能力需求与网络辐射关系的相关性，从而建立更加准确的库容约束条件。通过该方式计算得到的安全库存能够满足电力仓储过程中“常态-高峰”需求的波动性要求。从而实现高峰调峰、低谷调谷，柔性调配仓储资源。达到有效降低物资库存水平，进而实现租赁成本与管理成本降低的目的。

具体实施方式

为了更好的理解本发明，下面我们结合具体的实施例对本发明进行进一步的阐述。

实施例1

假设有8个仓库作为需求单位，其在单位时间内对变压器需求量分别为X₁，X₂，…X₈，并且其需求量服从正态分布，且它们之间相互独立，物资订货提前期L服从均值为3周，标准差为2的正态分布，需满足95％的服务保障率。

各仓库物资需求量正态分布情况如表1所示；

表1：

计算过程：

由于需求服从正态分布，且相互独立，根据正态分布性质，需求的和即总需求X～N((89+110+…+98)，(12+5+…+10)²)的正态分布，查表可知正态分布函数95％对应的保证率系数为1.96。则根据

计算得到安全库存为：

即：安全库存为2551.17

以上所述是本发明的具体实施方式。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.电力仓储中安全库存的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，统计某物资在单位时间内的物资需求是否恒定；

如果恒定，则进入第二(一)步；

如果不恒定且服从正太分布，则进入第二(二)步；

如果不恒定且服从泊松分布，则：

其中，SS-安全库存量；d-单位时间内需求均值；L-订货提前期；SL-服务保障率；

如果不恒定，且无法归类至正态分布或者泊松分布，则扩大统计的单位时间范围，直至可以归类为正太分布，并进入第二(二)步；

第二(一)步，统计该物资订货提前期是否恒定；

如果恒定，则：SS＝0，即不需要设定安全库存；

如果不恒定且服从正太分布，则：

SS＝zdδ_L；

其中：SS-安全库存量；d-单位时间内需求量；z-服务保障率对应的标准正态累积分布函数的反函数值；δ_L——订货提前期的标准差；

如果不恒定且不服从正太分布，则扩大统计的单位时间范围，直至可以归类为正太分布，并按照前述方法进行安全库存计算；

第二(二)步，统计该物资订货提前期是否恒定；

如果恒定，则：

其中：SS-安全库存量；L-订货提前期；z-服务保障率对应的标准正态累积分布函数的反函数值；

如果不恒定，且服从正太分布，则：

其中：SS-安全库存量；z-服务保障率对应的标准正态累积分布函数的反函数值；L-订货提前期；σ-单位时间内需求的标准差；d-单位时间内需求均值；δ_L-订货提前期的标准差；

如果不恒定且不服从正太分布，则扩大统计的单位时间范围，直至可以归类为正太分布，并按照前述方法进行安全库存计算；

前述订货提前期为供应商交货周期与抽检周期之和，其中：供应商交货周期(周)＝物资到货时间-发货通知确认时间；抽检周期：按照相关仓库所在地的抽检标准设定抽检周期；

前述单位时间内需求均值＝总需求除以需求周期。

2.根据权利要求1所述的电力仓储中安全库存的计算方法，其特征在于，当提前期内各单位时间内需求分布相对独立时，则有：

式中：L——提前期内所含单位时间数；

σ_p——提前期内各单位时间需求量的标准差。