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基于灰色系统理论的物料采购预测模型平海（广东商学院 工商管理学院 广州510320）摘要：本文运用灰色系统理论,建立了物料采购的灰色预测模型,较详细地叙述了建模过程以邯运集团的原材料采购业务为例，从以销售预测决定物料采购的角度出发，在对原料经销业务进行库存分析的基础上，利用原料经销的历史数据对未来时期的销售量进行预测，从对物料需求的预测结果来看,对历史实际值拟合的比较好,表明了模型具有较高的可靠性和实用性关键词：灰色预测 物料采购 销售预测 库存控制The Forecast Model of Material Purchases Based on Grey Systematic TheoryPing Hai(Guangdong University of Business Studies, Guangzhou 510320,China)Abstrct:This paper uses the grey systematic theory, has set up grey forecasting models of material purchases, has narrated the modeling course relatively in detail. A case study in Handan transported Group of material purchases operations，Sales forecasts in order to decide the point of view of material purchases，based on inventory analysis of raw materials distribution business, make use of history data to carry out a forecast on future period sales volume, From the prediction result to the material purchases demand, it fits the historical actual value relatively well, which shows the relatively high dependability and practicality of the model. Key words: grey forecast material purchase Sales forecast inventory control前言采购是供应链管理中至关重要的一个环节。

据统计，生产型企业至少要用销售额的50%来进行原材料、零部件的采购，而中国的工业企业中，各种物料的采购成本更是高达企业销售成本的70%[1]，由此可见，采购是企业成本管理中“最有价值”的部分成本的降低不仅意味着利润的提高，企业还可以利用这样的机会，降低产品价格以增强市场竞争力，从而提高整个企业的最终获利水平物料价值占营业收入的比例随行业的不同而有很大差别,但是根据美国有关部门所公布的数据显示,在生产企业中,物料价值平均占销售额的52 %,是其余成本的1.35倍(其余成本包括工资、奖金、运营费用、税金、利息和股利)[2]而在我国的企业中,各种物资的采购成本则占到企业销售额的70 % ,因此对于企业物料采购的研究是非常必要的[3]物流预测是要估计未来的需求，用来指导存货定位，满足预期的顾客需求 1物料采购需求预测研究进展在研究集团物料采购的同时，有相当多的文献研究利用销售预测进行库存水平控制，以提高采购的准确率，降低采购成本和减少资金占用王忠强、王志宏（1997）应用灰色预测法理论建立了煤炭需求预测模型，并对我国1996至2000年的煤炭需求量进行预测，结果是令人满意的[4]邓惜潮（2003）利用统计的方法对影响企业产品销量的因素进行了回归和相关分析[5]。

陈日进（2004）着重对指数平滑法和时间序列法进行研究，并通过实例进行分析和比较，指出各自的优缺点[6]黄裕凤（2006）指出没有科学的销售预测,便不会有企业正确的决策,更不会有企业最佳的经济效益强调了销售预测在企业经营活动中的重要性,分析了预测时需要考虑的因素,详细介绍了销售预测中常用的方法[7]应该指出的是，指数平滑法和时间序列法在销售预测中是最常用的方法，几乎所有关于销售预测的文献都有这两种方法的各种变形戴胜利（2008）探讨了销售预测风险的形成机理和传导机理，分析了各种销售预测方法的优缺点，认为适合企业的预测方法，就是最好的预测方法，就利益相关者的协调以及销售预测风险管理机制的构建做了探讨，以期为有效地管理销售预测风险提供理论依据[8]在销售预测中使用的最多的是指数平滑法和时间序列法，这些方法需要大量的数据进行拟合，而且上述两种方法都是侧重于某一两个方面的影响因素，不能全面地考虑影响数据变动的不同因素本文使用灰色预测理论进行销售预测，其特点是与其他方法相比精确度比较高，所需数据较少，而且能够综合考虑各种影响因素集团企业集中采购模式构建基于灰色预测方法之上，能更好地进行库存控制，提高采购的准确率，降低采购成本，满足物料的需求。

2.邯运集团采购现状分析2.1邯运原料经销目前库存控制现状原材料（煤炭，铁精粉）经销业务是天信、天恒等邯运集团子公司的主要业务，从邯运集团的整体来看，集团每年钢铁、煤炭采购量有5000万吨左右基本由各分公司独立完成所有的采购业务，并分别存放于各自自有或租赁的仓库各运业公司持有库存所产生的主要费用如表1所示：表1 各运业公司持有库存所产生的主要费用财务费用邯运集团目前以不动产抵押从银行贷款，都是专款专用其中用于煤炭运营的贷款是1500万元，所产生的财务费用（利息）十分可观机会成本各运业公司的流动资金随着库存积压而沉淀，流动困难的资金使企业无力加入市场其他领域的竞争，无法取得其他领域所能得到的各种利润，严重影响企业的发展价格波动风险煤炭、铁精粉的价格会随着市场供求变化而不停波动，大量持有库存时，市场价格的变动会使得库存的价值产生波动，尤其当销售价格按照市场价格制定时，成本价格却已经随采购固定下来后，容易导致企业在利润空间以及价格竞争方面都处于全方位劣势堆场租用费大量持有煤炭、铁精粉，对存储堆放的空间要求也随之上升，目前2000元/亩日的堆场租用费也成为原料经销业务成本居高不下的原因之一从以上各种费用分布情况可以看出，这与邯运原料经销目前所遇到的问题在很大程度上是相吻合的，持有库存所造成的巨大资金占用和所产生的巨大成本，使得原料经销业务的利润空间进一步缩小，与客户议价的能力下降。

2.2造成邯运库存现状的原因目前天信、天恒等子公司的库存水平较高，主要是由于需求预测不科学造成的各运业子公司对未来销售周期内的销售量预测，主要是通过以往经验作为判断标准，往往喜欢通过多下订单、保持较高库存水平来保证随时提货，因而造成目前邯运原料经销业务的库存水平高企，资金占用量大2.3库存优化的思路库存占用企业流动资金，大量积压的库存使得企业举步维艰在对邯运集团原料经销业务进行库存分析的基础上，我们希望通过建立对未来需求预测的具体模型，使用灰色预测法，利用原料经销的历史数据对未来时期的销售量进行预测由于灰色预测法具有准确率高的特点，因此预测出的数据与现实十分接近，因而可以解决邯运集团库存积压，物料采购需求预测的问题3 物料采购需求预测模型的建立与算法探讨3.1灰色预测理论灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的而黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息时未知的，系统内各因素间具有不确定的关系[9]。

灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间3.2 物料采购需求预测模型的建立灰色预测理论是将一切随机变量看作是在一定范围内变化的灰色量，将随机过程看作是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程对于灰色量不是通过大样本, 寻找统计规律进行研究, 而是用数据生成的方法, 将看来杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据列再作研究采用灰色预测理论预测物料需求，首先是根据过去及现在影响物料需求的已知或非确知信息, 建立一个从过去引伸到将来的模型, 再利用该模型对物料需求作出预测我们将使用灰色Verhulst模型为邯运原材料经销业务进行库存预测以下将结合邯运集团业务实际对其煤炭经销业务量进行短期预测3.2.1模型的数据准备：考虑到进行预测的目的是为了降低库存积压，我们将销售周期设定为一星期，即在一个销售周期完毕后，便马上对下一周期进行补货。

煤炭的需求量是有淡旺季之分的，图1是全国煤炭销售量的月份销量图（根据煤炭网数据整理）：图1 全国煤炭销售量的月份销量经过分析，我们以邯运集团天信运业的电煤经销业务作为实例进行分析与预测灰色预测法需要对过去的数据进行拟合，因此我们通过邯运集团得到了天信在2006至2008年的数据，再根据全国的煤炭月销量拟合出2006至2008年天信的月销量，其中，在这个拟合过程里包含了季节变动以及淡旺季对每月数据的影响事实上，邯运的原材料经销业务从属于周围的大环境中，也受到社会大环境的影响，因此我们将邯运原料经销业务的每月销售量根据全国煤炭月销售的比例作出拟合，邯运天信公司的销售具体数据见表2表2 天信06年至08年煤炭年销售量年份2006年2007年2008年煤炭销售量450000T500000T600000T表3为拟合出的邯运集团天信06至08年每月周平均销量（单位：吨）：表3 天信06至08年每月周平均销量年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月20067666.885910.258355.158601.829397.379637.519794.331033410277.910702.610834.410987.920079303.456476.610185.710056.51019310372.110422.510549.610508.111167.211891.413129.1200811040.28373.2110222.91270712816.112874.313380.913219.713082.313383.913917.614981.83.2.2 灰色预测模型的选择灰色预测模型可以很好地预测具有指数型增长趋势的数据，而这种预测方法适用于那些具有比较少原始数据的项目，经过上面对数据的处理，我们便能很好地利用灰色预测理论中的Verhulst模型对邯运原料经销每周需求量进行预测。

下面将以预测邯运集团天信运业09年一月份的销售量为例，说明预测的过程从月度数据中我们能明显看到煤炭的需求受到季节因素的影响，因此利用三年同一个月份的数据作为原始数据列，剔除季节因素引起的不规则变动。