建筑工程建筑材料最优采购决策模型研究

文／张亚伟 河南城源建设工程有限公司 河南郑州 450000

引言：

建筑工程项目施工成本主要由项目设计成本、建筑工程材料以及工程设备的采购成本、现场施工成本这三个方面所组成。采购成本在建筑工程项目建设所占比例最大。很多施工方比较关注现场施工成本的，但是所产生的节省成本效果并不理想。需要通过制定科学合理的采购决策控制和消减建筑工程成本。此文将会从模糊需求以及价格波动这两个角度建立和确立最优采购决策模型，从而更好地减少材料价格波动所产生的风险，以此有效地降低工程建筑材料的采购成本。

1、研究建筑工程材料采购决策的背景和意义

1.1 研究背景

由于建筑工程材料属于工程建设过程中必不可少的因素，而建筑工程材料的采购管理主要是整个工程建设中的重要环节，建筑行业属于我国主要的支柱产业之一，所以参与建筑工程项目的承包商为了中标会降低投标价，随之而来的也会给企业带来亏损，很多建筑工程项目承包商会以降低工作人员工资或则提高施工技术节省成本，但是所产生的成效性微乎其微，并且也很少正确地理解建筑工程材料采购管理方式。所采取的采购模型主要针对零售业，所产生的采购周期、采购量、采购灵活度存在很大的差距，针对以上状况，就可以将模糊需求理论、大数据色彩分析等方式应用到工程材料最优采购决策模型当中。将大数据技术应用到建筑工程材料采购管理中具有一定的前瞻性，可以更好地优化采购价格，增强采购精准度，有效地降低采购成本。还可以为建筑工程项目施工过程中的承包商提供更佳的采购策略。当前我国已经拥有一些成熟的采购条例和采购规范，国内外有关于建筑工程材料采购经验和方法也比较多，但是当前我国建筑工程中多数会采用传统行业的采购模型，与工程本身并不契合，所以要在此基础之上，必须要深度地研究最优采购周期和采购量，这样才会更好地规避因建筑材料价格产生波动所产生的风险。

1.2 研究的意义

建筑工程建筑材料的采购管理主要包括前期的采购管理以及后期的库存管理，这些都会直接影响施工的进度、施工的质量以及生产成本。当前我国进行采购管理多数都应用到制造业和零售行业当中，在建筑工程材料采购管理行业中的研究比较少，本文通常从模糊需求和价格波动这两个角度中实施工程材料采购决策管理措施，就必须要通过采用三角模糊数中的基本理论建立采购模型。这样才会在很大程度上缓解库存和缺货压力，从而更好地跟上建筑工程项目工程施工进度。也可以从另一方面，根据大数据理论创建价格波动进行采购决策模型。在价格不断波动的情形下采用套期保值的管理思想，这样可以大大节省了该工程项目的建设成本。在实践过程中，如果出现需求不确定时，可以根据模型计算结果得出最优采购工期和采购量，还可以在价格不确定时，按照套期保值交易行为确保建筑工程材料价格相对来说较低，最后针对两个模型建立内部联系，从而有效地降低该建筑工程的建设成本，更好地缓解库存的压力，同时也为建筑工程承包商的采购行为提供了最具有效果的策略。

2、对建筑工程材料采购的研究

2.1 采购的概念

采购主要是指在某些限定条件下，采购方需要从供应商获取一些服务和产品，这些服务和产品都属于采购方的资源，能够使生产经营活动进行正常的运作，针对不同价值的采购方式可以分为：询价采购、公开市场采购、定价采购等等。按照采购种类不同的采购方法可以分为：ABC 分类、供应链采购、MRP 采购以及JIP 采购等等。如果建筑工程建设过程汇总不能及时地完成采购是很难使后期施工顺利开展。针对不同建筑工程采购特点所采取的采购方案也不同。需要着重地考虑工程的使用量。运输情况以及储存过程中的损耗量。这样才会避免出现工期延误的现象发生。针对不同建筑工程材料的特性所采取的采购方式也不同。

2.2 建筑工程材料采购方式

建筑工程项目在进行采购时需要根据采购主体的服务情况、材料情况、资源状况、资金情况及储存水平的不同而产生不同的采购方式。采购的目的不仅仅是要补充库存。还要对整个工程项目进行节约采购成本，为建筑工程各方带去经济效益。建筑工程中所采取的采购方式主要分为集中采购与分散采购、现货采购与远期合约采购、直接采购与间接采购。集中采购具有较高的决策层次和集中度，还具有较长的采购持续时间和繁杂的采购审批手续。支付条件也比较宽泛还会有很多的优惠条件。可以有效地削减运输成本，可以与供应商长期地保持稳定的合作关系。而分散采购所采取的采购时间较短，决策性并不高，可以进行灵活操作，可以节省库存空间。现货采购具有易管理，成交速度快的特点。而远期合约采购需要双方签订合同可以增加采购方和材料供应商的信誉程度，能够有效地节约建筑项目的成本。间接采购则需要增加第三方采取材料采购行为，通过采取这种外包式采购业务，可以更好地缓解工程资金的周转情况，还可以大大地消减了整个工程的投资资金比例。比较适用于高盈利水平和大规模的建筑工程项目。

2.3 材料采购决策方法

采购数量和采购时间属于采购决策中的两个基本问题，材料采购方法主要依照材料的不同需求情况采取合适的采购决策方法。定期采购法、物料需求计划法以及定量采购法属于材料采购决策中最为常见的方法。定量采购法属于最为传统的采购方法，需要参照以往的材料采购的订购量和采购批量进行定夺。采购的时间点就是材料库存处于补库时期。

（1）定量采购法

采取定量采购时需要设置安全库存量。在一定程度上会有一些限定的条件，需要采购方提前预测未来一段时间内的材料需求量，但是当工程部件和原材料需求难以独立划分时，就不建议使用这种采购决策方法。

（2）物料需求计划法

物料需求法主要是依照计算机生产计划和库存控制系统确立的。物料需求法主要涵盖了：客户需求管理、产品生产管理、原材料管理、库存统计等，客户需求管理主要是指订单管理和销售预测。产品生产管理是指需要根据客户的真正需求与库存进行比较得出最终的产品生产数量。产品需求计划主要是指生产产品所需要的多种资源数量。原材料计划主要是指统计生产产品所需要的原材料数量。

（3）定期采购法

定期采购法主要依据的是建筑工程进度和工程规模所决定的。当临近约定订货日期时可以按照定期采购法采购施工材料。每次的订货周期相同时，最终所产生的订货量并不相同。采取这种方法需要按照需求的预测进行评定。采取这种方法主要取决于未来的采购时间点和采购数量。

3、对模糊需求理论的研究

模糊理论主要是指联系隶属度函数和模糊集合。其研究的目的就是对问题的不确定性进行合适的处理，模糊集合主要用于表达模糊的数据还可以称之为模糊集，但又与普通集合有所不同。建筑行业属于一项建设周期较长建设环境较为复杂的行业，建设过程中会遇到各种问题，比如，建筑材料储存过程中会出现变质情况，建筑材料采购量大会增强库存成本，采购量小会导致工程缺货不能进行正常开工，这种不确定的情形下使用模糊需求理论，确定最优采购决策方案，需要考虑到两点问题。第一点就是当具体施工时出现工程变更，建筑材料浪费或者雨天，其次就是采购人员在采购过程中会出现采购手续费或者采购人员差旅费，根据以往这些情况创建模糊数学理论模型，可以更好地求解出该模型得出材料的最优采购周期以及采购量，尽管会在施工之前会提前预算工程的材料需求量，但是当施工现场极为复杂时，建筑材料也会因为某种未知因素产生改变。所以在构建模糊需求理论模型时需要将以上所出现的各种材料需求因素都要在考虑范围之内。

4、大数据理论的研究

所谓的大数据主要是指通过大量的数据分析不同地区，不同产品的需求情况，并且要根据分析结果对不同地区的进行企业定位和仓库定位，大数据汇总所产生的结果比较直观，能够有效地促进企业的稳步发展。针对传统采购行业来说所涉及的环节比较多，流程方面也比较复杂。要想精准地把握采购流程，就可以将大数据应用到采购决策当中，建立大数据系统主要可以划分成三个阶段，分别为获取数据、保存数据以及分析数据。当前我国建筑工程很少应用到大数据理论，这种行业与传统建筑工程相差的距离比较远，通过应用互联网可以将建筑工程材料价格做出图表和指数函数，这样可以帮助采购人员更好地分析材料价格变化规律，从而使他们更好地提前做出解决措施。

5、模糊需求环境下的建筑工程材料采购研究

由于建筑行业所处的建设周期比较长，所涉及到的建设环境比较的复杂，建设过程中会遇到各种确立因素，针对这些问题所导致的施工材料需求率会出现各种确定因素，所以需要对建筑工程材料的实际采购量要求的极为的严格，采购量会直接导致库存成本的增加，采购量不足会因为工程缺货不能够进行正常的施工，从而严重影响工程进度，在这种情形下采用模糊数学方法，建立模糊需求理论模型。可以更好地得出需求率出现波动时的最优采购量以及采购周期。还可以在很大程度上有效解决需求量波动问题。比如，在建设工程项目施工过程中会使用某项工程资料，承包商会将某施工材料需求率设定为N，承包商订货批量为Q，单位材料缺货费用为F，承包商对单位材料的储存费为K，采购周期为T，假定承包商所采用的建筑采购种类比较单一，由于运送材料比较及时并不存在长期缺货，通常会采用t-循环策略，那么就可以通过采用三角模糊数建立模糊集图像。还可以通过建立订货费用模糊值，求解需求率的模糊值，这样可以更好地在需求率减少时增加材料的采购成本。

当材料实际需求率小于正常的需求率，则建筑材料库存量会有所增强，也会使采购周期T 内库存费有所增加。当建筑材料需求率大于正常需求率时，还会出现材料供应不及时的情况，这样会出现缺货的损失，如果材料的需求率高则需要节约材料的库存费用，那么最终需求率增大时的周期T 内采购成本的增加则等于缺货损失费用减去库存节约费用。由于实际的材料需求率为N，所产生的材料需求速率较高，库存会不足，会缩短材料的采购周期，可以通过算出一周期T 内的平均缺货量，以及一周期T 的平均损失费对函数进行求导。在进行对模糊值的求解时，可以根据模糊数和它的隶属函数通过采取模糊数重心法得出结果。

同时需要根据一个周期T 内的平均订货费用，一个周期T 内的平均库存费用以及一个周期T 内的平均总费用这些最终数值情况确立采购模式。比如，某工程采购了一批混凝土切块，库存费为两元每块，缺货费为30元每块，正常需求率的订货费为300 元，最小需求率情况下的订货费用为200 元，最大需求率情况下的订货费用为400 元，而正常需求率却为4000，最小需求率为3000，最大需求率为6000，在此基础之上要考虑到订货费用和需求率会增加采购成本的情形下，确立建筑材料的订货数量，通过计算出订货批量数值约等于1095块，修正后的订货周期和订货批量的结果分别约等于0.24 元以及1238 块，可以更好地帮助建筑工程建筑材料的采购找到最优的采购模型。通过在建筑材料价格确立但是需求不确定的形势下应用模糊需求理论模型，可以更好地通过采用重心法求解出该模式，得出最佳的采购周期和采购量，在这种采购周期和采购量需求不确定的情形下可以最大程度地降低承包单位的采购成本。

6、价格波动环境下对建筑工程材料采购的研究

螺纹价格影响因素：

螺纹钢还可以被称之为变形钢或者异形钢，与传统的圆棒钢筋有着很大的区别，这种建筑材料通常被应用到建筑主体骨架当中，实践应用中会用在房屋建设、桥梁建设、公路建设、隧道建设当中，能够更好地加固建筑工程的质量，延长建筑工程的使用期限，所以我国各类建筑中对螺纹钢的需求非常地客观。当前我国生产钢铁产品主要供内需使用，我国钢铁产量年增速均值为百分之十六，这也就导致了后期会出现钢铁产能过剩的问题，为应对此类问题我国就已经出台了供给侧结构性改革，这种改革策略可以在很大程度上解决这种问题。影响螺纹钢价格的因素主要有供需因素，成本因素和政策因素以及工业增加值。供给与需求都会直接影响单个产品的供给需求变化情况，通常要重点关注国家经济发展的情况、GDP 增速以及工业增加值等等。而成本因素主要由钢材的生产品质和生产用途所决定，有些工程项目对钢材的品质要求不高，也可以价格低的铁矿石。

针对政策因素，国家每年都会出台各种政策控制钢材的价位，比如，我国所提出的供给侧结构性改革就可以有效解决钢材产量过剩问题，还可以打击不规范的钢材生产行为。而工业增加值主要是以货币形式进行计量，当工业增加值增大时，就印证了我国钢材价格会有所增高。针对价格波动环境下还要深度地研究各种钢材原材料。比如，铁矿石、焦炭。通过近些年来对螺纹钢，焦炭以及铁矿石的价格图进行分析可以看出，所呈现的价格走势高度类似程度比较高。建筑工程材料采购方可以通过构建大数据模型采取最优采购决策，统计学家就曾运用统计指数-相关系数为指导，针对螺纹钢。铁矿石以及焦炭进行相关性的分析，通常情况下会采用产品差异法进行计算，计算过程中会出现变量之间的平均值和差异值，需要依照偏差乘积反映出最后的相关度。所以可以采用简单相关系数，通过罗列出螺纹钢、铁矿石以及焦炭价格的统计表，将统计数据带入进行计算，可以最终得出铁矿石的相关度为0.476，螺纹钢以及焦炭的相关度为0.89，得出这些钢材相关性之后，还可以采用大数据色彩进行分析，通过统计分析大数据色彩图中的数据可以得出螺纹钢价格会在从2014年1月到2018年12月共出现31 次周线级别的上涨或者下跌信号，所预测的正确情况为二十七次，预测螺纹钢大数据的准确率高达87.1%。相较于传统毫无章法的建筑工程材料价格预测，采取这种大数据模型预测价格的准确度会明显更高一些，当在工程材料价格出现不确定因素需求量确立时，可以通过采取这种采购模式可以使采购决策达到最优化的效果。大数据色彩分析模型还可以被应用于螺纹钢的期货情况。作为普通建筑工程建设单位很难参与到螺纹钢买卖当中，螺纹钢期货的诞生可以让投资者把自己对钢材研究的成果应用于期货市场当中，这样可以完全不用担心市场调控的问题。相关建筑工程单位可以根据期货套期保值理论，将大数据色彩分析与套期保值进行综合应用，可以把建筑材料的成本节省出一部分，采取这种金融手段可以有效地对冲掉部门现货市场价格上涨所带来的风险问题，从而更好地达到节省出建筑工程材料采购成本的目的。

7、对建筑工程材料采购决策最优化的研究

尽管建筑工程项目在进行材料采购时，会应用模糊需求理论模型求解出最优采购量和最优采购周期，但是这种模型并不考虑到建筑工程材料的价格波动问题，当出现施工工期较长时，建筑材料价格也难免会出现各种变动，而大数据色彩分析模型可以进一步地优化模糊需求理论模型，这样具有极强的可操作性，所考虑的因素也更加全面。通过根据模糊需求理论模型以及大数据色彩分析模型，可以得出最优采购决策模型。首先需要做出基本假定，再确立好参数符号，最后在进行综合分析。最终能够使所得出成本节省是非常的客观的，还可以通过数据色彩分析模型中得出材料价格的真实变动情况，也可以与金融市场进行结合，这样能够使建筑工程材料的采购模型更加的丰富。

结语：

通过在需求不确定的情况下采用模糊数学方法创建模糊需求模型，再通过运用重心法对所建立的模型进行求解，可以得到最优的采购周期和采购量，还可以在材料价格不确定情形时对螺纹钢产业链以及原材料铁矿石和焦炭进行相关性的研究分析，可以借助大数据色彩分析模型使采购模型更加的丰富，再将模糊需求理论模型和大数据色彩分析模型进行结合，这样才会更好的求得最优采购决策模型，从而使相关决策更加的可靠，准确。