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化学:人教版九年级 空气教案.doc

1、14000之间,还需应对二等品、残次品数量的同步增长,这对企业库存管理来说无异于重大的挑战,尤其是目前产能过剩、管理杂乱的现状还未得到改善的情况下。三、江苏雨中情厂区库存管理中存在的问题(一)市场需求预测不准,库存积压过多仓库内部的产品库存数量和车间内部的产品生产计划一般都是从两方面来综合衡量控制的,一方面是在外跑业务的销售员根据日常跑售业务的情况和对市场的调查分析后得出的结论,但很多时候由于某个销售跑销的范围太小并不能准确的预测他所属地区未来产品的需求量,便会出于自身的考虑进行多数上报,最后各地汇总上来会出现整体虚高的现象。另一方面就是根据公司对各地建筑行业的调查,获取各地建筑工程、市政工程

2、的进展进度,并参照当地的经济发展水平、消费指数来进行制定,最后真正决策时就将两方面的数据综合起来考虑。以江苏雨中情厂区的APP改性沥青防水卷材为例,其真正的销售量与公司制定的预测需求量就有较大出入,如图:图3 APP改性沥青防水卷材销售量与预测量对比统计图(数据来源:根据江苏雨中情防水技术集团官网数据整理所得,http:/ 张纯元.高龄老人受教育程度与健康长寿关系研究J.南方人口,2001,3:1-5.。几乎月月都会造成产能的剩余。单一的产品情况如此,多种系列产品累积起来便会给库存的管理造成巨大的压力,使企业的仓储成本难以调控。(二)库存现场管理杂乱,仓库运作效率不高因为该公司涉及到的产品种类

3、多样,生产工艺复杂,产品材质的特殊性对于库存的要求极高,储存转运的过程中需要注意产品周围的环境、温度、湿度、有无明火等隐患,同时堆码不可以超过两层,以防止产品之间相互倾轧,入库时还需对其进行分类登记 Waller,M.,Johnson,M.E,&Davis,T.Vendor-managed inventory in the retail supply chainJ.Journal of business logistics,1999,20(3):255-256.。这一系列的工作都需要专业的仓库管理人员来进行运作,由于库存管理作业量较大,更多的时候会聘请外包工来协作完成,但这些人员缺乏专业培训,

4、对产品的专业知识不够完备,许多产品的分类并不能准确把握,致使产品在转运入库或者存放的过程中受损,不合理的存放方式有时还会导致多种产品同时失效。此外仓库中还有部分因为财务核帐问题或人为操作失误长期积压的二等品、残次品,由于仓库面积较小,单均利用面积不高,更多时候会将正常产品和残次品靠近存放,这样不仅会对正常产品的质量造成一定的影响,还进一步增大了库存管理的难度,而这一系列弊病都是引发管理杂乱的根源。 四、江苏雨中情厂区库存管理优化措施 雨中情防水技术集团江苏分公司库存管理内部出现的主要问题就是由于对市场需求预测不准所带来的库存积压和现场管理杂乱所导致的仓库运作效率低下。对于这两个主要问题,本文将

5、提出相应的优化措施,即通过建立灰色预测模型来对未来几个月的市场需求进行预测以告别以往单一粗放的预测方法,和对仓库产成品采用改进型ABC分类法进行管理以便将产品的分类做的更加精细合理化。(一)采用灰色预测模型提高市场需求预测的准确性1.灰色预测模型GM(1,1)的介绍模型的建立通常分为如下几步,第一步设立原始数据,设=(,) 张京京,马冬冬.等维灰数递补模型在人口预测中的应用以浙江省为例J.温州大学学报(自然科学版),2011,4:37-42.,然后对原始数据进行累加处理 ,设模型的微分方程为 陈江.多台阶岩质边坡稳定性研究D.重庆:重庆大学,2012.: 方程中为发展灰数,则为内生控制灰数,设

6、=。通过最小二乘法得到,在其中:到此易求出微分方程的解 第二步对设立的模型进行检验,包括残差、关联度和后验差三方面的检验。(1)残差检验:通过预测模型得出,并将逐级相减生成,然后将原始序列与再次相减得绝对误差序列,另外算出相对误差序列。 (2)关联度检验:设置一个参考数列,其中时刻用K值表示,并假设有m个比较数列:则称 上式定义的关联系数是说明比较数列和参考数列关联程度的一项指标,由于各个时刻都有关联数,表现程度就相对分散不便于比较,为此本文给出如下定义,定义称: 为数列对参考数列的关联度。 (3)后验差检验:原始序列标准差: 绝对误差序列标准差: 方差比: 小误差概率: 令 则 。表2 检验

7、标准好合格勉强合格不合格若残差检验、关联度检验和后验差检验均能通过,则说明该模型可行,具备合理性,可以用于对事物后续发展的预测 赵金环,陈建强,郭立智.Excel在动态GM(1,1)模型预测及检验中的应用J.青岛理工大学学报,2007,4:69-73.。 2.采用GM(1,1)模型对产品市场需求量进行预测因为防水材料产品种类多样,本文选择具有代表性的主打产品来进行预测,以江苏雨中情厂区的SBS改性沥青防水卷材为例 Susana Relvas.Integrated scheduling and inventory management of an oil products distributio

8、n system.Omega.2013.,该种卷材2016年1至10月的销售量如下表所示: 表3 SBS改性沥青防水卷材各月销售量统计表 单位(卷)月份实际销售量1685269737134725 续表2月份实际销售量5748675377728783978710790(数据来源:根据江苏雨中情防水技术集团官网数据整理所得,http:/ =685;=+=1382;=+=2095;=+=2820;=+=3568;=+=4321;=+=5093;=+=5876;=+=6663;=+=7453,第二步构造数据矩阵B和数据向量Y1: 当数据矩阵和数据向量构造完毕后,由于采用人工计算运算量较大也容易出错,本

9、文即准备利用MATLAB软件来进行运算,将事先编好的代码输入MATLAB软件中,运行出今后产品市场走向的拟合公式,同时预测出未来6个月的市场需求量,并依据拟合公式生成相关散点图,散点图如下所示:图4 灰色预测模型预测数据散点图MATLAB软件运算结果如图:图5 灰色预测模型MATLAB软件运算结果截图对照上文所给出的检验标准,本文建立的模型符合预测的需求。将未来六个月的K值代入模型公式中运算,即可预测未来半年产品的市场需求量,预测结果如下: 表4 未来半年产品市场需求预测量 单位(卷)月份11月12月1月2月3月4月预测需求量814.5768827.8495841.3386855.047486

10、8.9795883.1387后期的实际销售数量也充分的表明了灰色预测模型的合理性,成功的将实际销售量与市场需求预测量的差距控制在4%以内,该差距处在公司可以接受的预测误差范围内,具体情况如下表所示: 表5 未来半年产品实际销售量与预测量对比误差表 单位(卷)月份11月12月1月2月3月4月预测需求量814.5768827.8495841.3386855.0474868.9795883.1387实际销售量791797818826837852 续表5月份11月12月1月2月3月4月预测误差率2.98%3.87%2.85%3.52%3.82%3.65%通过实际的数据对比说明该模型对于企业进一步制定生

11、产计划起到了良好的导向作迶.彯助活动。积极实施“集善工程”等助残慈善事业品牌,建立调动社会力量帮扶残疾人的机制和平台。进一步鼓励和规范网络助残慈善活动。2有效开展志愿助残服务。完善助残志愿者招募注册、服务对接、组织管理、评价激励、权益维护等机制,推行结对接力等服务方式,大力开展“志愿助残阳光行动”“邻里守望”等群众性助残活动,为残疾人提供生活照料、支教助学、社区导医、文化体育、出行帮助等服务,促进志愿助残服务常态化、制度化、专业化和有效化。3加快发展残疾人服务业。完善落实残疾人服务业的市场准入、用地保障、投融资、人才引进等扶持政策。着力推动残疾人辅助器具、康复护理、托养照料、生活服务、无障碍产

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