大数据在传统中小型企业的库存管理
摘要:库存管理作为企业生产、计划和控制的基础,为企业的生产管理和成本控制提供重要依据。随着物联网和大数据的发展,可以为企业搜集、分析、处理前端数据,以及企业科学、高效的库存管理提供支持。笔者阐述了库存管理的概念、必要性及其所面临的问题,提出中小型生产企业开发库存管理数据化平台的措施,重点分析了企业安全库存的建立、上下游供应商的融合两个方面,指出大数据时代基于云会计的库存管理框架构建,必然会导致企业库存管理方式的改变,加速上下游企业的数据融合,降低过量库存,提高企业经济效益。
关键词:大数据;云会计;库存管理
1引言
库存管理影响企业的生产管理和成本控制两个环节,是维持企业正常生产经营不可或缺的一部分。库存管理的核心是物料管控,需要不断统计收集库存信息,及时与采购和销售部门共享信息,为企业运作提供支持。随着互联网与大数据的蓬勃发展,以互联网与智能物流产业为代表的新兴产业已建立起了相对完整智能的产业链。采用分布式库存平台进行区域化联网管理,大大提升了企业竞争力。对于传统中小型企业来说,在互联网经济与智能制造不断发展的当下,只有不断革新通过互联网结合上下游企业优势,形成智能产业融合才能真正意义上地提高企业的核心竞争力。王涵等[1]针对多品种、小批量生产型制造企业管理流程相对不✘规范、库存信息了解不及时、安全管理和用户管理功能弱以及最优库存管理等问题,设计了一个针对该类型制造企业库存管理的信息系统,并提出零库存的管理方式,通过Hopfield算法来尽量压低库存量。搜集现有应用发现,各行业的龙头企业已基于物联网、云计算、大数据分析技术在库存管理方面进行了多年的应用探索,形成了较强的行业竞争力,但中小型企业都处于初级使用探索阶段。大数据、云会计、物联网技术在企业库存管理、分析、处理及信息交互与产业融合方面有着很大的优势。鉴于此,本文在分析大数据对企业库存管理影响的基础上,融合实际企业的应用探索,构建了中小型企业建立数据平台的方式,并详细阐述了安全库存的建立、平台构架的搭建与上下游产业链的融合方式,并对未来发展进行一定的展望。
2库存管理及在数据时代所面临的问题
2.1库存管理的概念
库存管理是指在物流过程中商品数量的管理,过去认为仓库里的商品多,表明企业发达、兴隆。而现代管理学如MBA、CEO12及EMBA等则认为零库存是最好的库存管理状态。库存多,占用资金多,利息负担加重,但是如果过分降低库存,则会出现断档。
2.2大数据时代对库存管理产生的影响
2.2.1数据时代的现状要求中国制造业正处于从价值链的低端向中高端、从中国制造向中国创造转变的关键历史时期。以工业化与信息化深度融合为背景的制造业信息化与创✡新驱动是实现从制造大国向制造强国迈进的战略举措[1]。2015年我国政府工作报告明确提出“中国制造2025”战略规划与“互联网+”行动计划[2],由此生产制造业必须满足时代的要求,将企业的生产、管理、研发、销售等方面进行数字融合,以期降低产业成本适应越来越激烈的市场竞争,不断依靠数据发现产业链的内在价值成为企业新的利润增长方向。2.2.2数据时代带来的变化随着数据采集与分析技术的发展,大数据逐渐满足企业尤其是中小企业对于管理过程中低成本、高效率、操作简单、信息方便获取的需求,这对企业库存管理的管理成本、库存控制及企业的经营方式产生了极大的影响。
(1)大数据使库存管理成本更低廉。通过物联网技术实时采集库存信息,并传输至大数据云平台中,与研发、营销等多部门的数据进行交互,结合所在行业的年营销记录,可以对库存产品的数据进行预测评估,科学选择库存的调拨方式,合理布局库存,节约库存管理的成本。
(2)大数据使库存控制更精确。传统实时控制系统JIT或ABC对于供应商的实时处理要求极高,一旦出现处理延误就会供货延期造成库存供应链断裂。使用大数据平台可以有效进行零部件监控,预测需求数据和当前使用周期并与供应商实时共享。方便供应商排产供货,降低供货延期带来的风险。
(3)大数据使库存管理更智能。不同的客户有不同的需求,推测其不同阶段的产品及数量需求,合理优化库存零件种类,在处理订单时和供应商进行统筹调配,即使出现供应短缺企业也能第一时间获悉,加长预警时间有效降低企业风险成本。
2.3库存管理面临的新问题
2.3.1产业链数据化整合复杂设计与生产的流程涉及范围很广,设计流程包括产品生命周期规划、研发及工艺编制等。生产流程包括原料采购、组织生产、质量控制、市场开发及售后维护等各个方面。工业大数据要覆盖生产制造企业的完整的信息需求,搜集的信息的范围很难全部覆盖所有流程,这就导致在需求分析、库存优化和平台综合处理分析时造成分析结果与实际存在偏差。2.3.2产业链融合不完整“两化”融合其实就是制造产业链与数据产业链的融合,但由于封闭而复杂的制造系统和信息技术思路的导向,国内已有的“两化”融合平台主体仍为数据存储和通用云服务,缺少物联网实时数据收集与存储的支持,导致平台融合时交互集成协作程度较低,还不能完全满足生产制造业务链的需求[3]。2.3.3生产库存成本风险加大GE公司调查旗下医疗产品时发现产品的需求量与销售量每年的波动不大,但在内部销售网络中,上层分销商需要比下层经销商储备更多的库存。公司需要根据上层分销商的订单进行生产,但因为是预先生产,会有一个安全库存,而上层分销商也会设置一个安全库存,因为上层分销商不能清楚了解最下层经销商确切的需求量,导致上层供应商拥有大量安全库存,使得需求变动幅度越来越大,而且在分销商向GE订货时订单的波动幅度远大于最终销售幅度,造成了上层供应链的库存严重积压,这种现象被称为“牛鞭效应”。这使得公司积压了大量库存,大量资金被放置在生产与库存供应链,不能向设计研发环节投入更多资金。要想有效避免这种现象,只能通过大数据平台深度整合行业才能实现。
3大数据在中小企业中的实际应用
3.1在企业库存管理改进中的实际应用
随着大数据平台价值的不断显现,一些传统中小型机械制造公司也开始不断探索自身的数据平台,以节省成本,在实际竞争中发挥行业优势。北京山尔管道控制元件有限公司是一家以蝶阀、止回阀为主要产品的生产制造型企业。随着行业竞争的不断增大,产品价格走低,企业的成本压力逐年上升。因此,企业自身不断开发新的管理模式来减少成本支出。库存管理系统的开发与实践是其探索的一个重要方向,主要分析平台使用Hadoop处理技术与Spass数据分析方法,运用物联网传感器接入库房、物料分拣台、上下游供应商等,把采购部、库房生产与销售部有机串联成一个整体[4]。在数据平台搭建的过程中对于安全库存的算法选择是保证运算基本准确的核心。3.1.1安全库存的含义与原则安全库存是指当不确定因素(订货期间需求增长、订货周期不确定、到货延期等)已导致更高的预期需求或导致完成周期更长时的缓冲库存,安全库存用于满足提前期需求。在给定库存的条件下,平均存货可用订货批量的一半和安全库存来描述。安全库存的确定是建立在数理统计理论基础上的,安全库存越大,出现缺货的可能性就越小。但是库存越大可能导致的剩余库存就越多,因此,应根据物品及客户需求的不同,将缺货保持在适当的水平,库存的量化通过计算来进行提前预测。而在安全库存的选择中应遵守如下三个原则:
(1)不缺料,不影响正常生产;
(2)在保证正常生产的基础上拥有最少的库存,减小库存成本;
(3)尽量保证物流畅通,不待料。3.1.2物料等级的划分在库存物品之中,根据产品的不同来划分不同的产品等级,以此来有效规避产品积压的成本风险。运用等级分析法来确定物料等级,来确定不同的库存规模。一级物料:一般为成本高,占整个设备成本60%以上,可采用限制采购法,尽量做到零库存或最少量库存,严格控制数量,来减少成本积压;二级物料:一般为成本中等,占整个设备成本的20%左右,可以采用经济定量方法,保持一定的安全库存,不至于缺货;三级物料:成本低,占整个设备的10%以下,不用做安全库存,根据采购的批量费用与库存保持费用选取平衡点来确定采购量。在划定物料等级时有时有的物料具有时效性只能短期存储,要根据实际情况进行划分。3.1.3库存计算方法选择在实际生产的过程中,影响库存数量的因素往往是不可控制的,如客户需求不确定、生产过程不稳定、配送周期多变、产品合格率等都是影响安全库存的重要因素。经典的安全库存公式为:
(1)式
(1)中:SS——安全库存,L———提前期的平均值,d———日平均需求量,z——某服务水平下的标准差个数,δd——日需求量d的标准差,δL——提前期L的标准差。式
(1)中的数据值为理想状态下的数据值,而在实际使用时实现难度很大,在调研北京十几家使用ERP系统的企业后发现,企业都是根据自身情况运用简单经验公式算法来确定库存,因此,在选择计算公式时根据企业的自身情况进行选择。由于公司所在阀门制造行业,订货过程中铸造零配件货期多变,成为企业生产面临的主要难题,因此,把提前期L的可变作为主要考虑因素,由于式
(1)中L变化很大,则式
(1)中δL22不为零,以此项为因变量,可以设式
(1)中两项存在kδd2=δL22的线性关系。式
(1)中时间周期为天,可以扩展为任意的周、月、季、年等周期,由统计学可知独立事件的方差等于各方差之和,单位周期的需求量标准差δT与日需求量标准差δd的关系可以表示为δT2=Tδd2,则经典公式可以转化为:
/TSS=zδ+kLT
(2)式
(2)中k为调整系数,k∈[0,K],K为无穷大的正数。此公式为数据分析平台中库存计算的核心公式。通过库房内部物联网系统的采集统计及整合下游经销商的数据,把数据引入以SPASS为核心的信息处理系统,得出所需的星期、月、季度、年等需求量,进而得出安全库存的标准量。3.1.4平台框架构想通过对市场多家知名企业的参观调研,如京东青龙系统对于商流、资金流、信息流、物流的整合,GE公司的航空发动机的实时数据采集分析,为客户每台发动机节省上万美元的燃油费,都体现出了整合供应链所带来的巨大商机。在生产产品的过程中,产品的合格率与产品零部件的质量有至关重要的关系,但产品质量数据的测量检测有严重的滞后性。比如,影响阀门使用寿命的橡胶靠背是一种注塑成型的零部件,注塑成型是一种重要的橡胶、塑料加工方法,可以在短时间内生产出尺寸精确的产品。但在生产过程中一般都是在批次生产结束后进行抽样检测来检测产品的质量,存在严重的滞后性。赵裴等对此提出了利用拉普拉斯特征映射的方法对于注塑过程中的高维数据进行降维处理,使用MeanShift聚类方法对操作工况进行聚类分析,由此得到产品的分类规则,采取基于粒子群算法参数寻优的偏最小二乘法支持向量机的方法建立了注塑过程的产品质量软测试模型,这就为企业提供了在一种多工况下进行产品质量유在线预测的方法[5]。可以通过此种方法与企业的下游供货商进行合作,可以极大减少到厂产品检测时间,节省企业库存成本,提早发现并解决产品批次问题,减少零部件报废的经济损失。因此,在平台构想中应尽量加强与½上下游企业的信息交互融♫合。同时现代一体化咨询分析数据平台的价格相当昂贵,对于中小型制造企业来说,通过企业的技术平台并结合开源软件,采用“自研+开源”相结合的方式更能节约成本并降低平台的开发难度。不断学习实验新技术,最终应用于产品设计中,成为了中小企业最现实可行的数字化改造方式。通过此种方式来完成企业的生产、销售及存储,最大限度节省企业的运营成本。
3.2实际应用过程中的解决措施
3.2.1实施库存柔性化组织管理实施库存的柔性化管理的主要方式是与处于供应链上的企业,特别是上下游的核心供应商进行合作,以此来减少供应商的数量,提高企业内部的运作效率,尽量使用统一的数据平台,使企业的供销数据得到共享,从而减少企业内部库存存放与流转的费用,降低企业的生产成本,以共同研发的形式建立共享库存系统,提高企业的生产效率,以联盟的整体参与市场竞争。在选择联盟合作伙伴时一定要选择长期良好合作的供应商并在信任、双赢、共同目标和协作的基础上进行联盟。3.2.2协调库存管理中共同资源的分配每个生产企业都可能会拥有几个系列的产品,不同系列的产品中会有一种或几种共用的零部件,这就要求考虑把共同资源分配给不同的供应链时的协调问题,把有限的资源成功分配给不同的产品线的前提是预测需求的能力,同时使下游供应商销售信息和客户特殊定制需求与上游供应商进行有效的信息交互,从而降低供应链上的不确定性,减少对重复资源的浪费,使共同资源可以得到有效的利用,把受影响产品的损失降到最低。3.2.3外包非核心业务获得更高的成本效率企业改进大数据库存平台是在进行新型管理存储方式的探索,缺乏相对应的成功经验,开发团队数量有限。因此,在核心团队确定所需平台的构架与方式后,把有限的资源投入自己最具核心竞争力的业务上,将项目进行模块分解并外包开发。这可以提升开发产品的成功率,把其中的模块分配给拥有成功经验的公司,可以节约开发中的成本、减少潜在风险,充分利用专业化和分工带来的优势。
4结语
企业开发与运用数据平台已成为提升企业核心竞争力的重要措施,它通过数据处理、物联网等技术使客户与生产厂商进行信息交互,并与同行业竞争对手进行对比。随着我国2025智能制造战略的提出与推进,大数据在制造业中的运用必将更加广泛,必然会对企业的传统库存及管理方式产生巨大的冲击,希望本文对中小型企业探索数据库存管理方式提供思路。
参考文献
[1]王涵,蔡安江,褚崴.制造企业库存管理信息系统的研究与实施[J].制造业自动化,2014
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[2]程平,赵子晓.云会计针对中小企业的影响及供应商选择策略[J].会计之友,2014
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[3]王喜文.工业大数据的四种用途和两大价值[J].物联网技术,2016,6
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[4]孙立.工业大数据对智慧云制造的推动与创新[J].科技管理研究,2016
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[5]叶春森,梁昌勇,梁雯.基于云计算——大数据的价值链创新机制研究[J].科技进步与对策,2014
:1-6.