物资采购管理优化模型的开发和应用

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1、物资采购管理优化模型的开发和应用大庆油田物资公司是集采购、供应、仓储为一体的大型物资供应部门，拥有5400多家供应商，物资存储于银浪、萨尔图、让胡路三个大型仓库，仓储总面积达534万平方米，铁路专用线27.9公里，年采购供应能力在200亿元以上。近些年，物资公司在采购和库存管理优化方面做了大量尝试和探索，在保证需求的前提下，有效降低采购成本、提高库存周转率。一、现状近年来，油气储量随开采量的增大而逐步递减，油田含水量逐步增高。为了保证原油稳定，除了不断采取新工艺、新技术外，还不断加大开采力度（增加井口数量和钻井深度等），对于生产建设的物资需求呈现较高的增长趋势。然而，物资需求的增加

2、除了对有限仓库面积构成挑战外，必然也会导致采购成本的增长。基于相关统计数据，大庆油田金属类物资的采购金额于2010年已突破40亿元，相比于2009年之前已翻一番，已造成仓储能力紧张的局面。因此，在保证物资生产需求的基础上，提高库存周转率，降低物资采购成本成为了公司的重要研究方向。5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functio

3、nalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve5目前物资采购的流程是：每年油田公司下属各单位向物资公司提交下一年的物资需求计划，然后由物资公司统一展开物资招标，并进行后续一系列物资的采购配备工作，但是何时采购招标和具体采购多少，一般都是由比较资深的采购员结合实际情况和自身经验做出安排。这样做一方面可能低估了物资需求，阻碍了油田生产的正常运行，另一方面又可能高估了物资需求，造成物资库存积压严重，占用大量库存资金和空间；即使对物资需求做出了正确判断，也很可能耗费较长时间，甚至错过最佳采购期，增加了

4、购置成本。二、物资采购管理优化模型的开发针对物资公司现有的问题，结合权威性的优化方法，提出“价格波谷点采购”和“物资储备”的高效采购方法和管理理念。即基于“需求”—“采购”—“库存”之间的相互影响及复杂性情况，首先对采购物资进行合理分类，并对A类物资（占采购资金80%、占采购品种20%的物资）进行准确度较高的价格预测，运用运筹学中的优化模型确定最优采购和存储策略，在保证需求的前提下，提高仓储周转率，并实现在市场价格波谷点采购适量物资。主要采购和库存管理机制设置如下：一是对所采购物资的品种进行合理分类，为不同类型的物资匹配合适的价格分析方法，主要对A类物资进行价格预测和采购优化，从而

5、方便采购管理工作的有效展开和高效的物资管理。A类物资占80%的采购成本，160亿元左右，大约30-50个品种，如果对其中的一种物资的价格进行精准预测，就可节约下来至少几千万的采购成本。二是针对A类物资，基于时间序列模型构建了价格长期预测、动态短期滚动预测模式。其中，长期预测以年为跨度对物资市场价格进行预测，为最优采购策略的制定提供辅助支持；动态短期滚动预测则以月为跨度，实时更新和预测物资的月度价格，为采购者根据市场价格的实时变动调整采购策略提供依据。5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictra

6、nsportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve5三是运用数学优化方法中的动态规划和混合整数规划模型，构建物资采购和库存优化管理的辅助决策支持系统原型，确定最优采购点和该点的最优采购数量，保证物资仓储空间的有效利用；实现在价格曲线的较低点进行采购，对物资进行合理储备，从而提高仓储周转率，直接有效的降低物资采购成本。进一步，基

7、于ExcelVBA和辅助决策支持系统的设计机制，编制了油田A类物资辅助决策支持系统原型软件。在上述机制中，主要构建了价格长期预测和短期预测的ARIMA模型，及物资采购优化0-1混合整数规划模型；并通过设置“库存空间”等参数，构建了多品种物资不同仓储空间限制下的最优联合采购策略计算模型。其中ARIMA模型能够对物资采购的市场价格进行精确度较高的年度预测和月度预测，物资采购优化模型在预测的基础上，能够对物资的最优采购时间和采购数量进行定量分析，并且在保证物资仓储空间的有效