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鄧蓉，李軍龍，邱榮祖
(1.三明學院管理學院，福建三明365004；2.福建農林大學交通與土木工程學院，福建福州350002)
摘要：在一個時間單位周期內、對原料的需求保持相對均衡的前提下.針對木質生物質能源廠原材料庫存控制進行研究，提出了組合安全庫存控制理論和經濟訂單批量模型的庫存控制策略.結合調研背景設置模型參數，即可求解出周期安全庫存量、一次進貨量、再訂貨點，以及該執行方案下的庫存成本核算。通過應用分析及敏感性分析證明了該組合模型可以較為理想地為木質生物質能源廠提供庫存決策輔助，對企業原料供應的平穩運作及優化成本兩個方面都大有益處。
所謂生物質能是指太陽能以化學能形式貯存在生物質中的能量形式，即以生物質為載體的能量，具體來說，通常包括木材、森林廢棄物、農業廢棄物、水生植物、油料植物、城市和工業有機廢棄物、動物糞便等，其中，由于森林的陽光利用率遠高于農作物，使得木質生物質能成為生物質能中最重要的一部分。近年來，國內外學者們開始廣泛關注木質生物質能問題，從資源特性來看，木質生物質能源屬于可再生能源，具有分布廣泛、總量豐富、產量較大的特點，與其他一些只能間接作為燃料的生物質能源相比較，技術上的難題較少；從碳排放的角度來考量，木質生物質在生長時需要的CO2相當于它燃燒時排放CO2的量，因而對大氣的CO2凈排放量近似于零，同時木質生能源的轉化過程和使用過程形成了二氧化碳的循環排放過程，可有效緩解目前日趨嚴重的溫室效應；從國家能源結構來說，開發木質生物質能可代替部分煤炭、石油、天然氣等化石燃料，對優化能源結構和保障國家能源安全具有重要作用。然而，由于木質生物質原料的分布式特性、以及一系列復原操作的高成本和復雜性，在很大程度上造成生物質能源生產無法達到預期效果。
近年來，國外對木質生物質原料庫存控制與管理的研究文獻明顯增多。對相關領域的成果進行梳理，主要分為兩大類：一是以傳統的數學建模方法(如線性規劃、啟發式算法)或網絡模型為方向的庫存管理優化，代表人物有Helene Gunnarsson、Philip C Jones、Pascal Forget等學者；二是動態仿真研究方面，代表學者有De Mol、Fengli Zhang。目前國內關于木質生物質原料庫存的相關研究報道比較零散，存在微觀情境下需求預測精度不高、庫存控制策略多依賴經驗方法確定、原料倉儲管理信息化程度有待提高等等問題。
本文研究著重關注木質生物質能源廠在原材料庫存控制問題上的合理化與經濟化。庫存控制策略包含安全庫存量、一次進貨量、再訂貨點以及成本核算等等決策。解決供應鏈上需求不確定性的主要考量是通過設置必要的安全儲備。但是目前大多數生物質能源廠的木質原料安全儲備多依賴決策者的經驗方法確定，過低的安全庫存設置水平無法應對需求突增的情況，擁有過高的存量又會產生大量的庫存呆滯；在一個存貨周期中，生物質能源廠如何去設定最優訂單批量、再訂貨水平直接影響著庫存成本。
1建模
1.1參數及變量定義
1.2模型建立
安全庫存量的制定以及安全庫存費用的核算方式可以通過安全庫存控制理論計算得出，解決“當月應該預留多少初始庫存”這個問題。在此基礎上，本文將應用經濟訂單批量模型來研究周期庫存策略。這個方法對于涉及到的各項庫存成本如何平衡具有重要意義，考量的是“一次進貨量應該訂購多少最為合適”、“當庫存剩余多少時就應該執行再訂貨”以及“這一時間單位周期內的總成本該如何核算”這3個問題。模型圖示如圖1所示。模型的實質為安全庫存控制模型和經濟訂單批量模型的組合，在SS、Q以及ROL等等變量的推導上又相對獨立。
該執行方案下的庫存成本核算包含安全庫存保管的持有費用SS·HC，以及需求突增時將安全庫存全部投入使用也無法滿足需要而造成的缺貨費用SC·OL，以及周期訂貨費TCo，周期訂貨費用包含原材料購買成本f相對于庫存控制來說，這是一項固定成本)，再訂貨費用和存貨持有費用。因此，本文庫存控制模型的成本公式可表述為：
1.3最優解的確定
1.3.1 SS的確定
安全庫存量的計算方法需要借助統計學知識，根據提前期、需求量(固定或變化)的規律，做出一些基本假設以及對原始數據進行處理.然后結合需求標準差、顧客服務水平、正態分布圖等因子共同來確定合理的庫存量。在這里引入一個存貨周期服務水平的概念，用來表示在一個存貨周期里能夠滿足所有需求時的概率大小，由此可知，顧客服務水平和缺貨率存在著對應關系，假定缺貨率為α，即有服務水平=1-α，在此情況下，還有一個所對應的安全系數，這一數值取決于庫存控制對供應保障率的具體要求.它們三者之間的內在概率關系可以通過正態分布表查得，如表1所示。
根據標準的安全庫存公式通過一系列數學推導，有：
2應用分析
2.1應用案例概況
福建某生物質能源廠以桉木片、松木片、楊木片等木片以及桉樹、馬尾松、杉原木等種類的次材、短材、薪材作為原材料，專門用于生產生物質能源機碳棒，根據實際調研，近年來該廠對木質原料的年需求量大致在25～35萬t的量級上。在一個時間單位周期內對木質原料的需求近似均衡。
木質原料屬于季節性產品，各個月份的需求存在差異，故按月需求為一個時間單位周期來考慮庫存策略會更加合理。本文以該廠2011～2015年木質原料需求情況作為基礎數據，利用灰色預測和3次指數平滑預測的組合模型，進行2016～2020年木質原料的需求情況預測，如表2所示。該廠的調研數據如表3所示。在本文提出的模型中，安全庫存的設定是以年度作為周期，同一個年份里的月安全庫存儲備量相同，而訂單批量和再訂貨點是由當月需求多少決定的。本文模型利用計算機編程已實現自動運算。
3敏感性分析
4結論
(1)利用組合模型中的經濟訂單批量模型，可確定最優訂單批量和再訂貨點，從而控制再訂貨費用和保管的持有費用加總最低。通過偏離q。的敏感性分析可發現，如果實際采購的訂單批量與最佳批量Q0的偏離幅度不是特別大，造成總成本的增加是微乎其微的，此時可理解為在最優值Q0附近總成本相對穩定，允許根據實際情況，比如說裝車等，人工調整稍稍偏離由模型計算出的Q0值，此時并不會對總成本造成較大影響。
(2)利用組合模型中的安全庫存控制理論，可確定周期內的安全存貨儲備量，這個數值的合理與否具有重要意義，一方面可應對供應鏈上需求的不確定性，盡量減少由于需求突增造成的缺貨損失；另一方面過多的儲備并沒有必要，會造成大量的資金呆滯而影響到企業運作。
(3)經典的經濟訂單批量模型和安全庫存控制模型，對庫存環節的優化皆具有重要的指導意義，但是卻相對局限在獨立的物流功能上。隨著現代物流及供應鏈管理趨向成熟，庫存控制研究必須綜合考慮到供應鏈上的整體利益，需要把自供與外購、庫存與現購、廠區庫存與中心庫存加以協調，在今后的研究工作中，可在本文提出組合模型的基礎上.進一步完善對林工一體化條件下的木質生物質原料管理。 |
