动态缓冲库存模型在农产品库存管理中的应用

（兰州交通大学 交通运输学院，甘肃 兰州 730070）

1 引言

中国农产品供应链的物流量数目庞大。我国农产品除一小部分由农户自产自销以外，绝大部分以商品的形式在商场、市集上进行销售，因而产生了庞大的农产品物流。2016年全国农业产品物流销售总额为3.6万亿元，社会物流总额为229.7万亿元，农副产品物流占全社会物流总额的1.6%，而蔬菜水果等生冷新鲜农产品物流占农副产品物流总额的70%以上。另有数值统计，我国蔬菜水果等生鲜农产品在分销存储等关键步骤上的损耗率高达15%～20%，即将近1/5的生鲜类农产品在分销储存等物流关键环节上被损耗。与美国等发达国家相比，他们的分销储存环节做的相对较好，将鲜活农产品的损耗率控制在了1%～2%。因此，减少农产品的浪费，从农产品供应链分销库存控制入手，采用科学、合理的供应链分销库存控制方法，不仅可以减少农产品在物流流通关键环节上的数量损耗，而且可以给消费者物美价廉的农产品。

农产品在流通过程中，由于产出地点和消费地点距离的存在，形成了产出时间和消费时间的跨距，供需在时间和空间上的矛盾需要分销环节和库存环节来进行协调才能解决[1]。对于农产品采用动态缓冲库存控制方案，提高农产品流通企业的核心竞争力，增强农产品流通企业对于分销库存的管理和操控，在客户驱动的情景下，更好地满足客户需求，是企业竞争力进一步增强的有效举措。

2 农产品供应链分销库存的现状

2.1 国内农产品供应链分销库存控制现状

农产品库存管理对信息技术和管理策略有了一定的应用：条形码、电子数据交换、联合库存管理和传统EOQ经济订单批量模式的使用率已达到40%。然而，在纷繁复杂的市场供求背景下，供应链库存控制系统还没有形成，有效客户响应体制、最优库存管理模型的研究和运用滞后。以蔬菜为例，国内大部分蔬菜商户应用的库存管理模式有以下两种[2]：

（1）独立库存管理模式。这种模式不仅能保证市场供应充足，还能满足企业自身生产需要，同时也能够使公司获得由于季节差异和地域分散所带来的价差利润，模式如图1所示。

图1 蔬菜供应链独立库存管理模式

（2）协作库存管理模式。随着供应链库存管理模式的发展，企业逐渐认识到互相协作管理库存的重要性，彼此信息对称交流，实现企业更大的利润，形成了协作库存管理[3]。在这种模型中，库存需求是企业间共同协调的结果，具体模式如图2所示。

图2 蔬菜供应链协作库存管理模式

2.2 分销系统下的库存控制矛盾

农产品从采办起始，农产品物流在理论上经由企业对信息流、物流和资金流的管控，进入流通加工企业，最终产品通过销售网络将农产品交付给消费者。然而，在实践过程中，由于补货时间过长以及供应商的不可靠性，导致有预测误差的存在。为避免因消费端缺少货物而引起客户的流失，节点企业通常需要大批库存储备，导致大量资金被占用，影响企业的运作效率，也损害了企业的利益。在分销系统中仓库保管存放货物时产生的冲突如图3所示。

图3 分销系统下的库存控制矛盾

2.3 农产品供应链分销库存存在的问题

（1）农产品供应周期长，配货不合理。消费者需求的长期稳定性与农产品供应周期不稳定性之间具有矛盾，以蔬菜为例，当一个新的季度开始时，过季上市的蔬菜大量积压，而反季蔬菜又出现大量缺货，如果不能有一个好的补货机制，就会使经销商失去很多商机，不仅利益受损，而且无法满足消费者的需求。

（2）供应链缺乏合作性，信息不对称。蔬菜分销商在销售过程中经常会出现供不应求或者供大于求的现象，这两种情况都会严重影响分销商在蔬菜上所获得的利益，增加了生产成本。销售店与最终消费者直接接触，能够很容易的采集到消费者的需求信息，但信息没有实现一个双向的传递，上游供应商很难对市场需求做出正确反应[4]。

（3）牛鞭效应的存在导致预测误差大。农产品供应链中，生产商与末端消费者被零售商、分销商间隔开来，零售商和分销商通常夸大需求，增加整个供应链的库存量，而市场对蔬菜的需求很容易受到客观因素的影响。农产品分销商无法准确地了解到市场对农产品需求的变化，只能通过加大库存来避免断货缺货的情况出现，因此导致库存成本无法降低。

（4）库存管理模式落后，缺货与积压并存。农产品供应链中的部门多为中小企业，由于缺乏资金，机器设备投入少，管理不当，造成大量农产品损耗，不仅不能保证农产品的质量和安全，而且会在产品滞销时，农产品腐烂变质，经济效益大大降低。

3 供应链分销系统库存动态缓冲控制模型建立

农产品产地和销地的距离间隔，消费者有限的等待时间，采用在固定的补货时间点补充固定数量货物的传统补货方式，已经越来越不能适应发展，也不能满足消费者多样化和柔性的需求，库存积压与缺货的现象并存。因此，采用动态缓冲库存模型将有助于问题的解决。

3.1 建立中央仓库

配送网络存储策略决定了供应链的结构，传统的分销网络依赖于消费点的预测，大量库存设置靠近客户，无法准确预测某个产品的销售水平。建立一个集中式的中央仓库，预测精度会大大提高[5]，有助于更好地控制库存，更灵活地满足顾客多样化需求。建立中央仓库的分销网络如图4所示。

图4 建立中央仓库的分销网络

3.2 确定目标缓冲水平

建立中央库存，优化分销系统网络储存策略，提高应对终端需求变化的柔性，但很多企业建立了中央仓库依然存在库存积压、分配系统效率低下的问题。因此，设置目标缓冲水平用于保护补货期间的最高产品需求和供应延迟，在补货期内保持库存以满足产品需求取决于补货期间的服务水平。应急库存水平用于确定持有库存是否过低，目标缓冲级别以确保持有库存不能经常低于应急库存水平。使用目标缓冲水平形成一个动态的补货过程[6]。目标缓冲水平如图5所示。

图5 目标缓冲水平模型

3.3 设计订货与补货模型

通过建立中央仓库，减小了补货期内的不确定性，但是需求总是存在变化的，为应对需求的变化，分销链节点按照实际销售量“每天”订货[7]，上游节点对仓库进行周期性补货，形成拉动式供应链。补货量、补货期内产品需求量和补货时间Tr长度有关。对于地区仓库和中央仓库的补货时间分别确定为：

（1）地区仓库补货时间=运输提前期Ttr+订货间隔期Td；

（2）中央仓库补货时间=生产提前期Tp+订货间隔期Td。

上游节点根据运输装载成本执行周期性补货（短周期）。在补货周期中，仓库应该先从哪个订单开始着手，需要给订单排先后顺序，确定哪个优先处理。假设有一批补货订单i，用缓冲状态βi来表示其优先级别，目标缓冲水平St，持有库存Sh，订单加工时间Pi，约束资源可用公时Teer，缓冲状态βi用以下公式计算，βi越大优先级越高。

对βi降序排列，此顺序即为此批订单的处理顺序。当∑Pi≥Teer时，约束资源可用工时已被耗尽，订单i为最后一批加工订单。

3.4 确定运用动态缓冲管理规则

动态缓冲区管理将目标缓冲级别分为三部分：绿色区域（目标缓冲区库存）、黄色区域和红色区域，每个区域的大小取决于所需的服务级别[8]。在正常情况下，这三部分每一部分可以被视为各占目标缓冲水平的1/3。动态缓冲级别划分模型如图6所示。

图6 动态缓冲级别划分模型

当持有库存下降到红色区域时，意味着该产品的补货订单是紧急状态，红色区域缓冲容量（应急库存水平）应该有足够的缓冲区来进行补货，但不允许太多的订单渗透红色区域。如果某个产品持有库存“频繁”落入红区，则表示设定的目标缓冲水平过低，可能是市场需求过强、补货时间过长或需求波动过大等因素造成的。反之，如果某个产品持有库存“频繁”落入绿色区域，则表示设定的目标缓冲水平过高，需要降低目标库存量。当产品的持有库存在黄区时，表示设定的目标缓冲水平合理，目标库存量无需调整。判断两种情况下计算补货量。

（1）订货间隔期大于订货提前期：补货量=（目标缓冲库存水平-持有库存）；

（2）订货间隔期小于订货提前期：补货量=（目标缓冲库存水平-持有库存-在途库存）。

4 动态缓冲库存控制模型算例演示与仿真

4.1 动态缓冲库存控制模型算例演示

统计兰州市某蔬菜零售店3月份土豆的销售量，得到了31天的销售量资料，土豆的订货间隔期为3天，目标库存量为240kg，当持有库存连续4天侵入红区时，调高下期目标库存，连续5天侵入绿区，降低下期目标库存。假设初始缓冲因子a=0。采用拉式补货，销售点每天进行补货。订货量和持有库存的计算采用下列算式：

（1）订货量=目标库存量－持有库存量－在途库存量；

（2）持有库存=期末库存－补货量－销售量。

根据获得的数据，按照计算规则，计算补货量、缓冲状态和订货量，计算结果见表1。

表1 某蔬菜零售店土豆动态缓冲库存订货量数据表 单位：kg

绘制土豆库存的动态库存缓冲图，可以清楚地观察到3月份这家蔬菜零售店中土豆目标库存的动态缓冲过程，以此对库存进行监控，使库存保持在合理的状态。土豆库存动态缓冲图如图7所示。

图7 土豆库存动态缓冲图

4.2 动态缓冲库存控制模型仿真条件

目标缓冲水平的升高或降低量，一般认为是目标缓冲水平的三分之一，对算例进行模拟仿真，通过比较一些指标，确定最合适的目标缓冲因子α的值。算例中与之有关的一些量如下：

（1）订货间隔期：Ts=3天；

（2）土豆零售点31天的销售量：n=30，40，20，60，55，45，30，70，50，55，65，50，60，60，40，20，30，15，25，35，25，40，25，30，20，35，55，45，50，55，50；

（3）期初库存Isn（n=1，2，…，31），期末库存Ien（n=1，2,，…，31）；

（4）假设产品成本Cr=1元/kg，库存持有成本Ch=0.1元/kg，缺货成本Cq=0.2元/kg；

（5）IDD：库存价值与时间的乘积：IDDn=Ien×Cr×T；

（6）初始目标缓冲水平：TARGET1=240kg，期初库存Is1=240kg。

由算例可知，考虑到需求的波动和减少缺货的影响，补货时间内持有库存连续4天在红色区域，则调高下一期的目标库存量；如果库存连续5天保持在绿色区域，则降低下一期的目标缓冲库存量。动态缓冲控制的具体步骤确定为[9]：①设定初始目标缓冲水平，根据3、4节所述调整目标缓冲水平；②每天订货，补到当天设定的目标缓冲水平；③连续5天持有库存大于目标缓冲水平的2/3，减少下期的目标缓冲水平为本期的（2/3±α）；④连续4天持有库存小于目标缓冲水平的1/3，增加下期的目标缓冲水平为本期的（4/3±α）。根据步骤采用仿真的方法，改变缓冲因子α，取值左右逐步增大和减小，然后用程序输出结果，比较确定最佳的调整量，如图8所示。

图8 模拟仿真方法图示

仿真过程中对缓冲因子α的取值见表2。

表2 仿真缓冲因子取值表

4.3 动态缓冲库存控制模型仿真结果

根据以上设定，通过输入蔬菜零售店31天的销售量数据和改变缓冲因子，代入模拟程序，输出结果，得到不同因子下的每周期末库存量和缺货量，经过统计分别选取累计库存量、累计缺货量、累计总成本、库存周转率、IDD、缺货次数六个指标进行统计，其中确定以下数值计算：

（1）累计总成本等于库存持有成本和缺货成本之和，即：CT=CH+Cq；

（2）库存周转天数=时间段天数×（1/2）×（期初库存数量+期末库存数量）/时间段销售量；

（3）库存周转率=360/库存周转天数。

仿真统计结果见表3。

表3 六项指标统计数值比较表

根据统计结果可以看出，随着因子α的增大，累计库存量、累计缺货量、累计总成本、IDD的数值趋向逐渐增大，周转率数值越来越小，缺货次数波动量不太大，从-0.1到0.1之间逐渐变小，最大缺货次数为31次，最少缺货次数为29次。库存量过大给企业带来不利影响，因此，在维持企业供求平衡的前提下，库存量越小越好；缺货量过大会给消费者带来不便，影响消费者对企业的信用程度，而且会给企业带来不小的经济损失，因此，缺货量越小、缺货次数越少越好。IDD是一个时间和价值的二维指标，能更系统地反映问题，IDD越小越好。观察表中的数值，当α取负值时的情况优于取正值，这是因为在满足客户要求的前提下，目标缓冲水平变化越小，累计库存量、累计缺货量、累计总成本、IDD的表现越优，就本案例而言，当α=-0.2时，累计库存量、累计缺货量、累计总成本、IDD的数值最小，库存周转率最大，缺货次数表现尚可，因此α=-0.2时的因子为本模型的最佳调整因子。

5 结语

由于农产品具有生物学特性、季节性、上市集中度、生命周期短、生产地点分散等特点，农产品经销企业的竞争主要取决于谁能够抓住最佳销售时机，快速响应销售市场，抢占市场份额[10]。库存管理的合理性在很大程度上决定了农产品企业是否能够脱颖而出。此外，供应链的整合使得零售商、分销商和生产商之间的库存管理职位至关重要。根据蔬菜零售网点一个月的销售数据，分析供应链中蔬菜零售点的制约因素，提出具体的解决方案，建立基于条件假设的动态缓冲库存模型，并假设蔬菜供应链结构是一个简单的三层供应链结构，得出合理的订货量，并通过仿真，得出最优的缓冲因子。加强农产品库存管理方面的研究，为这一领域的员工提供培训与指导，需要更多专业人士的介入，共同商讨适合农产品领域的一套供应链动态缓冲库存控制模型，为消费者提供质优价廉的农产品。