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    基于k-m eans聚類算法的A商貿(mào)公司庫存管理優(yōu)化研究

    2024-01-16 12:44:18徐曉萌張艷艷房一凡劉思巖
    中國儲運 2024年1期
    關(guān)鍵詞:訂貨商貿(mào)庫存

    文/徐曉萌 張艷艷 房一凡 劉思巖

    1.前言

    近幾年,企業(yè)間競爭加劇,無論是大企業(yè)還是小企業(yè),都處于機遇與挑戰(zhàn)并存的狀態(tài)。庫存管理作為企業(yè)成本控制中的重要環(huán)節(jié)之一,對中小企業(yè)至關(guān)重要,科學(xué)合理的庫存管理系統(tǒng),可以提升倉儲作業(yè)的效率,降低存貨的成本費用,提升企業(yè)的盈利空間,從而使企業(yè)在市場競爭中獲得更強大的競爭力[1]。本文主要基于A商貿(mào)公司庫存管理的現(xiàn)狀及問題分析,使用ABC分類法和K-m eans聚類算法,對A商貿(mào)公司庫存商品進行分類,通過對比選擇分類最優(yōu)的方法,制定相應(yīng)的庫存管理策略。

    2.A商貿(mào)公司庫存管理現(xiàn)狀及問題分析

    2.1公司簡介

    A商貿(mào)公司于2017年9月在山東省德州市成立,其經(jīng)營業(yè)務(wù)主要包含了乳制品、飲料以及預(yù)包裝商品,是一家食品批發(fā)零售業(yè)務(wù)為主的貿(mào)易商,同時還為制造商提供一定的渠道服務(wù)。經(jīng)過多年的努力,A商貿(mào)公司建立起了自身獨特的渠道服務(wù)團隊和業(yè)務(wù)體系,培養(yǎng)了許多優(yōu)秀的銷售人才,有較強的渠道運營管理經(jīng)驗。

    2.2 A商貿(mào)公司庫存管理現(xiàn)狀

    2.2.1公司訂貨管理方面

    A商貿(mào)公司的庫存管理中對關(guān)鍵貨物沒有進行嚴格管控,導(dǎo)致信息不能及時傳達,訂貨無法按時到達,貨物無法按時送出,出現(xiàn)供貨不及時的問題。為了避免缺貨問題,保證貨物充足,公司選擇增加庫存量,但是A商貿(mào)公司卻忽略了市場的變化,導(dǎo)致需求預(yù)測不準出現(xiàn)庫存積壓問題。

    2.2.2公司在庫貨物管理方面

    A商貿(mào)公司庫存貨物的分類較為簡單,倉庫入庫后采用隨機存儲。當(dāng)出現(xiàn)退貨情況時,所退回的商品會全部返還到企業(yè)的庫房中。由于庫存管理存在隨意性,特別是在發(fā)出商品數(shù)量較多的情況下,退回的商品并沒有按照順序分類儲存。這種做法會導(dǎo)致產(chǎn)品過期,無法再次銷售,也會成為占用倉庫儲存空間的無效庫存,增加倉庫管理的實際成本。

    2.3 A商貿(mào)公司庫存管理問題分析

    2.3.1缺乏針對性的庫存分類標準

    公司僅將常溫低溫作為貨物的唯一分類標準,分類方法單一,沒有科學(xué)地使用庫存分類方法從多個因素對商品的重要性進行分類。貨物出入庫的記錄較為粗略,貨物的存放地點不固定,為了方便省事,工作人員一般就將貨物近距離放置在空位上,會經(jīng)常性變更,導(dǎo)致周轉(zhuǎn)率高的貨物可能放置在遠離出口的地方。

    2.3.2缺乏專業(yè)的庫存管理人才

    公司庫存管理人員缺乏庫存控制與管理的專業(yè)知識,管理人員主要是根據(jù)自己的經(jīng)驗來制定商品采購計劃,缺乏科學(xué)依據(jù)。有的庫存管理人員還是通過公司內(nèi)部領(lǐng)導(dǎo)直接安排過來的,公司庫存管理人員并不具備專業(yè)的庫存管理能力。

    3.A商貿(mào)公司庫存分類優(yōu)化策略

    3.1基于ABC分類法的庫存分類

    ABC分類法是一種按照商品種類和占用資金多少進行分類的方法,其具體步驟包括[2]:確定分析內(nèi)容與分析對象;收集數(shù)據(jù),需要收集貨物的庫存的對應(yīng)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)的計算;確定分類,制作分類表。本文選取A商貿(mào)公司銷售的部分商品進行編號,并得出A商貿(mào)公司貨物的分類結(jié)果如表1所示。

    表1 A商貿(mào)公司商品分類表

    3.2基于K-m eans聚類算法的庫存分類

    3.2.1 K-means聚類算法簡介

    K-m eans聚類算法是一種動態(tài)聚類算法。K-m eans聚類算法的計算步驟是:

    (1)聚類中心選取μ1、μ2、μ3……μk?Rn。

    (2)計算每個對象到k個聚類中心的距離,把每個對象分配給距離最近的聚類中心的類別,如公式(3.1)所示。

    (3)對于k個類別中的所有樣本進行計算,求平均值作為迭代以后的聚類中心。

    (4)迭代循環(huán),得到最終的聚類結(jié)果[3]。

    3.2.2庫存分類影響因素的選擇

    商品庫存的周轉(zhuǎn)速度反映了庫存管理的效率,同時也反映了空間的利用效率;商品銷量的高低主要取決于商品價格;商品的重要程度則會影響安全庫存量和訂貨周期的設(shè)置。因此將影響庫存的流通速度、價格和商品的重要程度作為變量[4]。

    3.2.3基于K-m eans聚類算法的庫存分類結(jié)果

    將數(shù)據(jù)進行標準化處理,設(shè)置k=3,聚類結(jié)果如圖1所示。

    根據(jù)輪廓系數(shù)公式得出的結(jié)果趨近于1,表明聚類效果良好。將數(shù)據(jù)代入系統(tǒng)進行迭代分析,得到聚類中心,匯總?cè)绫?所示。

    表2 當(dāng)k=3時聚類中心

    聚類結(jié)果發(fā)現(xiàn),1A類商品6種,2B類商品4種,3C類商品9種。

    3.3庫存分類結(jié)果對比

    通過ABC庫存分類法和K-m eans聚類算法對商品進行分類,得到兩種分類結(jié)果。ABC分類法是基于商品占用資金的多少進行分類,但由于A商貿(mào)公司庫存積壓較多,導(dǎo)致分類結(jié)果不夠精確。最終可以確認使用K-m eans聚類算法得到的分類結(jié)果更優(yōu)。

    例如X10商品通過ABC分類法被分在了C類,但是總體考慮來說,其流通速度雖然較慢,但商品價值較高,而且A商貿(mào)公司對于X10商品的定位為主推商品,銷量較好,總體考慮應(yīng)該被分到第二類中。因此,使用K-m eans聚類算法的分類結(jié)果較優(yōu),A商貿(mào)公司可以根據(jù)其分類結(jié)果開展庫存管理工作。

    根據(jù)分類結(jié)果,可以快速確定不同商品的重要程度和管理重點,有利于優(yōu)化庫存管理策略,降低庫存成本,提高庫存管理的效率,嚴格把控重點商品,減少庫存量的波動,降低庫存所需的資金總額。因此,采用K-m eans聚類算法進行分類,可以有效地解決A商貿(mào)公司缺乏針對性的庫存分類標準的問題。

    3.4基于K-m eans聚類算法分類標準的商品差異化管理使用K-m eans聚類算法將A公司庫存商品劃分為三類,并進行差異化管理,如表3所示。

    表3 差異化管理

    從三個影響因素的劃分來看,A 類商品需要重點管理,需要頻繁確認需求預(yù)測的偏差,并對日常需求和臨時集中需求進行分析和預(yù)測,以確保庫存與需求相匹配。訂貨策略應(yīng)用(R,S)連續(xù)檢查策略,隨時檢查庫存狀態(tài),當(dāng)庫存量降低到訂貨點水平R時開始訂貨,使最大庫存量S保持不變,若發(fā)出訂單時庫存量為I,則其訂貨量即為(S-I)[5]。對于A類商品,訂貨后應(yīng)該與供貨商保持密切聯(lián)系,共享信息,以避免提前或延期到貨,入庫后儲位應(yīng)分配在倉庫緊鄰?fù)ǖ馈⒁子诳焖俅嫒〉挠欣浳?。對于B類商品的庫存管理,應(yīng)該定期檢查需求預(yù)測是否偏差,以及訂單狀態(tài)的變化,若有重大變化時,需要提升優(yōu)先級。訂貨策略應(yīng)用(Q,R)連續(xù)檢查策略,對庫存進行連續(xù)性檢查,一旦庫存量降至訂貨點水平R時,就需要按照固定批量Q進行訂貨。B類商品入庫后貨物可置于倉庫居中的位置。對于C類產(chǎn)品,只需記錄出入庫數(shù)量,及時補貨,但優(yōu)先級最低。訂貨策略采用(t,S)定期檢查庫存策略,即每隔一段時間檢查一次庫存,并發(fā)出一次訂貨,以補充現(xiàn)有庫存量至最大庫存水平。在庫儲位分配方面,C類商品可存放于距離出貨口最遠的地方,置于貨架高層位置,遠離通道處。

    4.結(jié)語

    本文針對A商貿(mào)公司在庫存管理存在的問題,通過ABC分類法和基于貨物的價格、流通速度、商品重要程度作為變量的K-m eans聚類算法,對A商貿(mào)公司庫存貨物進行科學(xué)分類,通過對比選擇分類效果最優(yōu)的方法——K-m eans聚類算法,并制定相應(yīng)的庫存管理策略。

    引用出處

    [1]侯永歡.淺析中小企業(yè)庫存管理存在的問題及處理方法[J].商訊,2023(01):104-107.

    [2]李賀,吳琪.C超市庫存管理優(yōu)化研究[J].中小企業(yè)管理與科技(中旬刊),2021(10):25-27.

    [3]秦淑芳,劉昌華,黃申奧.基于K-means聚類算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稻米品種鑒別[J].中國糧油學(xué)報,2018,33(02):128-131+141.

    [4]卞韓璐.A公司庫存管理優(yōu)化研究[D].河北工業(yè)大學(xué),2021.

    [5]張婭,李思寰.零售企業(yè)庫存管理需求預(yù)測優(yōu)化研究——以A超市為例[J].商展經(jīng)濟,2022(24):85-89.

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