木质生物质能源厂原材料库存控制研究

邓蓉，李军龙，邱荣祖

(1.三明学院管理学院，福建三明365004；2.福建农林大学交通与土木工程学院，福建福州350002)

　　摘要：在一个时间单位周期内、对原料的需求保持相对均衡的前提下.针对木质生物质能源厂原材料库存控制进行研究，提出了组合安全库存控制理论和经济订单批量模型的库存控制策略.结合调研背景设置模型参数，即可求解出周期安全库存量、一次进货量、再订货点，以及该执行方案下的库存成本核算。通过应用分析及敏感性分析证明了该组合模型可以较为理想地为木质生物质能源厂提供库存决策辅助，对企业原料供应的平稳运作及优化成本两个方面都大有益处。

　　所谓生物质能是指太阳能以化学能形式贮存在生物质中的能量形式，即以生物质为载体的能量，具体来说，通常包括木材、森林废弃物、农业废弃物、水生植物、油料植物、城市和工业有机废弃物、动物粪便等，其中，由于森林的阳光利用率远高于农作物，使得木质生物质能成为生物质能中最重要的一部分。近年来，国内外学者们开始广泛关注木质生物质能问题，从资源特性来看，木质生物质能源属于可再生能源，具有分布广泛、总量丰富、产量较大的特点，与其他一些只能间接作为燃料的生物质能源相比较，技术上的难题较少；从碳排放的角度来考量，木质生物质在生长时需要的CO₂相当于它燃烧时排放CO₂的量，因而对大气的CO₂净排放量近似于零，同时木质生能源的转化过程和使用过程形成了二氧化碳的循环排放过程，可有效缓解目前日趋严重的温室效应；从国家能源结构来说，开发木质生物质能可代替部分煤炭、石油、天然气等化石燃料，对优化能源结构和保障国家能源安全具有重要作用。然而，由于木质生物质原料的分布式特性、以及一系列复原操作的高成本和复杂性，在很大程度上造成生物质能源生产无法达到预期效果。

　　近年来，国外对木质生物质原料库存控制与管理的研究文献明显增多。对相关领域的成果进行梳理，主要分为两大类：一是以传统的数学建模方法(如线性规划、启发式算法)或网络模型为方向的库存管理优化，代表人物有Helene Gunnarsson、Philip C Jones、Pascal Forget等学者；二是动态仿真研究方面，代表学者有De Mol、Fengli Zhang。目前国内关于木质生物质原料库存的相关研究报道比较零散，存在微观情境下需求预测精度不高、库存控制策略多依赖经验方法确定、原料仓储管理信息化程度有待提高等等问题。

　　本文研究着重关注木质生物质能源厂在原材料库存控制问题上的合理化与经济化。库存控制策略包含安全库存量、一次进货量、再订货点以及成本核算等等决策。解决供应链上需求不确定性的主要考量是通过设置必要的安全储备。但是目前大多数生物质能源厂的木质原料安全储备多依赖决策者的经验方法确定，过低的安全库存设置水平无法应对需求突增的情况，拥有过高的存量又会产生大量的库存呆滞；在一个存货周期中，生物质能源厂如何去设定最优订单批量、再订货水平直接影响着库存成本。

　　1建模

　　1.1参数及变量定义

　　1.2模型建立

　　安全库存量的制定以及安全库存费用的核算方式可以通过安全库存控制理论计算得出，解决“当月应该预留多少初始库存”这个问题。在此基础上，本文将应用经济订单批量模型来研究周期库存策略。这个方法对于涉及到的各项库存成本如何平衡具有重要意义，考量的是“一次进货量应该订购多少最为合适”、“当库存剩余多少时就应该执行再订货”以及“这一时间单位周期内的总成本该如何核算”这3个问题。模型图示如图1所示。模型的实质为安全库存控制模型和经济订单批量模型的组合，在SS、Q以及ROL等等变量的推导上又相对独立。

　　该执行方案下的库存成本核算包含安全库存保管的持有费用SS·HC，以及需求突增时将安全库存全部投入使用也无法满足需要而造成的缺货费用SC·OL，以及周期订货费TCo，周期订货费用包含原材料购买成本f相对于库存控制来说，这是一项固定成本)，再订货费用和存货持有费用。因此，本文库存控制模型的成本公式可表述为：

　　1.3最优解的确定

　　1.3.1 SS的确定

　　安全库存量的计算方法需要借助统计学知识，根据提前期、需求量(固定或变化)的规律，做出一些基本假设以及对原始数据进行处理.然后结合需求标准差、顾客服务水平、正态分布图等因子共同来确定合理的库存量。在这里引入一个存货周期服务水平的概念，用来表示在一个存货周期里能够满足所有需求时的概率大小，由此可知，顾客服务水平和缺货率存在着对应关系，假定缺货率为α，即有服务水平=1-α，在此情况下，还有一个所对应的安全系数，这一数值取决于库存控制对供应保障率的具体要求.它们三者之间的内在概率关系可以通过正态分布表查得，如表1所示。

　　根据标准的安全库存公式通过一系列数学推导，有：

　　2应用分析

　　2.1应用案例概况

　　福建某生物质能源厂以桉木片、松木片、杨木片等木片以及桉树、马尾松、杉原木等种类的次材、短材、薪材作为原材料，专门用于生产生物质能源机碳棒，根据实际调研，近年来该厂对木质原料的年需求量大致在25～35万t的量级上。在一个时间单位周期内对木质原料的需求近似均衡。

　　木质原料属于季节性产品，各个月份的需求存在差异，故按月需求为一个时间单位周期来考虑库存策略会更加合理。本文以该厂2011～2015年木质原料需求情况作为基础数据，利用灰色预测和3次指数平滑预测的组合模型，进行2016～2020年木质原料的需求情况预测，如表2所示。该厂的调研数据如表3所示。在本文提出的模型中，安全库存的设定是以年度作为周期，同一个年份里的月安全库存储备量相同，而订单批量和再订货点是由当月需求多少决定的。本文模型利用计算机编程已实现自动运算。

　　3敏感性分析

　　4结论

　　(1)利用组合模型中的经济订单批量模型，可确定最优订单批量和再订货点，从而控制再订货费用和保管的持有费用加总最低。通过偏离q。的敏感性分析可发现，如果实际采购的订单批量与最佳批量Q0的偏离幅度不是特别大，造成总成本的增加是微乎其微的，此时可理解为在最优值Q0附近总成本相对稳定，允许根据实际情况，比如说装车等，人工调整稍稍偏离由模型计算出的Q0值，此时并不会对总成本造成较大影响。

　　(2)利用组合模型中的安全库存控制理论，可确定周期内的安全存货储备量，这个数值的合理与否具有重要意义，一方面可应对供应链上需求的不确定性，尽量减少由于需求突增造成的缺货损失；另一方面过多的储备并没有必要，会造成大量的资金呆滞而影响到企业运作。

　　(3)经典的经济订单批量模型和安全库存控制模型，对库存环节的优化皆具有重要的指导意义，但是却相对局限在独立的物流功能上。随着现代物流及供应链管理趋向成熟，库存控制研究必须综合考虑到供应链上的整体利益，需要把自供与外购、库存与现购、厂区库存与中心库存加以协调，在今后的研究工作中，可在本文提出组合模型的基础上.进一步完善对林工一体化条件下的木质生物质原料管理。