新时期供电公司电力物资库存优化管理分析

张涛

【摘 要】目前，社会经济发展迅速，电网企业的发展也随之得到进一步的扩展，但与此同时，也有许多的问题需要解决。投资效益在一定程度上取决于物资管理，在电网企业的运营中，库存管理是一个难题。为了实现企业的良性发现，对库存进行科学有效的管理，实现企业经济效益的有效增长，供电公司急需实现其经营管理模式的优化。

【关键词】电力物资；库存；优化管理

一、引言

对于大多数的电网企业，传统的仓储运作模式仍然是现目前最常见的库存管理模式，缺少完善的管理机制、先进的管理观念，加重库存压力和库存成本。我国电力事业正处于发展阶段，各方面的改革也正在进行着，电网企业目前面临的问题就是怎么有效降低库存管理成本，进而实现企业的经济效益的提高，然后实现企业自身竞争力的提高。与其他行业不同，供电公司在进行物资存储管理的时候具有一定的特殊性。

二、电力物资的关键需求特性分析

在电力公司，物资主要消耗在大规模的维修项目、日常维护工作、内部订单和各类抢修项目。在进行电力企业物资库存管理方案的设计的时候，要充分认识到其需求的特殊性，主要有表现为：重要性、不确定性、流动性和紧急性。

首先是物资重要性。根据ABC分类的原则对物质的重要程度进行一定的区分。A类主要是指经济价值高或者是具有广泛需求的物资，一般来说此类物资的品种和数量都比较少。B类物资在各方面都保持比较均衡的状态。C类主要价低而量多、种类多的物资。

其次是物资具有不确定性。物资的需求本身不具有规律性，进而在推测需求的时候就不好把握，这就表现出物资的不确定性。比如说抢修物资，依据历史数据来判断需求是不现实，还需要更多影响需求的线索。所以，就用途的角度来说，抢修物资具有较高的不确定性。因为具备一定的计划性，因此相对于抢修物资，大修物资的不确定性相对较低。

然后是物资的流动性。流动性主要是根据一定需求，对物资进行流转，在速率方面具有一定特性。在对物资的流动性进行评估的时候，对出库数量进行直接的累加并不客观，因为单位不一致，对单位从重量、长度和数量单方面进行分类。

最后是电力物资的紧急性和替代性。部分物资必须与客户是时间需求相对应，这就表现出物资的紧急性，其判断依据一般建立在抢修中物资的重要程度。通过对不同的用途需求的满足程度，展现物资的替代性。

三、供电公司库存管理优化方案

1.库存管理优化目标

在进行库存管理的时候，存在这样的矛盾：增加库存量对应资金成本的加大，同事是企业也会承担更大的风险，减少库存量虽然降低了风险，但是同时也将会影响企业的正常运营。所以供电公司在进行库存管理改革优化的时候，应该明确目标：始终保持库存量的合理性，避免过剩或者是不足的情况，既能够满足正常的运营需求，又能够实现物资的灵活周转，实现企业运营效益的稳定增长。

2.库存物资分类方法改进

供电公司物资库存存在种类多样化、规格多样化和价格多样化的特点，根据实际情况，库存量和客户的需求也会有所不同。在供电公司的电力物资中，各类库存物资存在各方面的差异，有的量少而价高，有的量多而价低。因为资源有限，所以相对于其他种类的物资库存，企业可能会有针对性的对部分物资库存予以高度的重视和管理。根据企业的业务范围，按照库存物资的重要程度，进行不同程度的管理，对重要库存物资进行重点管理，实现对有限资源的最大化利用。

本文采用的方式是ABC库存分类管理，通过分析库存物资的技术价值和经济效益，进行物资分类，对不同种类的库存物资进行不同的管理。通过对供电公司库存物资进行ABC分类分析，得到72类物资的具体分类情况。所以，对于A类物资，应该强化其库存管理，具体的：对A类所有物资种类进行编号；在进行物资需求量的预测的时候，慎重；增加进货次数，减少每次的进货量，在满足生产需求的基础上尽可能的降低库存成本，提高资金周转率；加深与供应商之间的交流，尽可能的简化订货流程；根据企业的实际情况设置一个库存量安全点，一旦库存量低于安全点，企业运营既有可能出现异常，应该及时调整改进；强化采购的审核制度。

3.库存需求预测方法改进

对于供电公司，相关物资的需求量会随着实际情况的变化而发生变化，具有较大的不确定性，在进行电力物资需求量的预测的时候，通常只能对历史订单提供的相关数据进行分析。

根据ABC分类库存管理方法，A类物资是重点管理类型，在对此类物资进行预测的时候，应该予以高度重视。物资需求量预测可以从定性和定量两个方面考虑。根据供电公司的实际运营情况，从定性的角度进行物资需求量预测。首先，对电力物资详细的消耗情况了解最深的应该是工程度和检修部的工作人员，充分利用他们的实际经验，进行小范围内的需求预测，然后将各个地区、各个部门的预测情况进行总结归纳，构建出大初始方案，然后将各个部门的管理人员召集起来，分享、探讨各自所在部门总结的经验，在初始方案的基础上，建立具有一定可靠性的需求量预测方案。最后，对之进行一定的优化，让预测结果更具有实际意义，进而提高库存需求量预测的准确度。

参考文献：

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