[发明专利]一种库存物资需求预测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及物资需求预测技术领域，特别是指一种库存物资需求预测方法及装置。

背景技术

对于许多大型的公司、单位或者部门来说，由于大型项目需求的物资较多且种类繁多，当项目真正需要开始的时候必须保证物资的齐全。一方面，这就需要相关的库存部门能够提前采购并且存储相应的物资，否则将会导致项目前期大量的时间浪费在物资采购上，延误工程进度和效率。另一方面，库存物资若是采购过多、过早将占用较大的资金成本，采购过少、过晚会影响项目物资供应的保障能力，也会不利于项目的进度。因此，在年初的投资计划预下达时，根据有限的项目信息对该年度的物资需求的种类、数量做出较为准确的预测是协议库存物资需求预测的一个技术难题。

现有用来对协议库存物资需求数量进行预测的常用方法有以下两种：

(1)因素分析法：该方法的原理大致是根据项目实质内容相关的因素去预测物资的需求。该方法造成需求预测不准确的主要原因有两个：第一，编制需求预测时待建设的项目不确定，项目管理部门在提报协议库存需求预测时，往往只有一个初步的投资计划或者综合计划下达后的项目清单，与日后实际实施的项目有较大的出入。而物资需求又与将实施的项目密切相关，因此在不完全确定未来要建设的项目情况下业务部门难以提出准确预测。第二，预测的方法待提高，项目管理部门在进行协议库存需求预测时，详细工程设计尚未完成，主要预测方法是相关专业人员参考历史数据、根据个人经验提出需求预测。该方法受制于不同业务人员的业务经验及个人能力，随意性较大，进而造成预测精度不够准确。同时，从综合计划下达后到要求提报需求预测往往不到时间较短，而配网项目众多，因此工作时间紧、任务重的现状进一步降低了预测的精确度。因此，因素分析法对于项目清单不确定的业务现状的解决办法不多，在实际使用中仍受制于计划编写的准确性。同时，该方法需要项目在ERP建项中、在编制投资计划时已经有较为明确项目属性，而非以一个项目包进行管理。因此，当实际业务管理达不到要求时，该方法难以给出较高的准确率。

(2)时间序列法：根据协议库存相应物料在历史上每月的领料记录得出其在时间上的变化规律，结合每年的综合计划投资金额，各项目类型的投资金额等因素对未来需求变化情况进行预测。由此，时间序列分析无法提炼精确的项目关键信息，导致因素分析法无法使用时，时间序列分析可以较快地部署实施，起到一定预测的作用。然而由于缺少对物资需求预测的相关影响因素的分析，在预测准确度上整体表现不会太好。同时鉴于一些特殊库存实时期限的不同，例如：国网的某些配网协议库存仅实施3年，同时这些期间采购范围、物料编码也有较大变化，导致实际进行预测时数据量较少，进一步降低预测精度。

以国家电网中相关物资计划为例，国网电力农配网物资计划管理业务面临以下挑战：项目设计信息滞后，完全依据项目设计信息形成后再进行物资需求预测，无法确保现场供货的时效性；年初预下达的投资计划信息与实际项目信息有时存在差异，增加了物资需求预测的难度；农配网项目政府投资日益增多，临时增加的政府项目对物资需求预测业务形成干扰；农配网项目建设时间较为集中，需求申报较为集中，部分供应商产能不足，供货周期较长；ERP系统对于同一地区、同一项目物资配套匹配支撑不足，需要进行手工匹配操作，工作量大、效率低且易出错。

因此，在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中库存物资的预测不仅准确性较低，而且预测的效率低下。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种库存物资需求预测方法及装置，能够提高库存物资预测的效率和准确性。

基于上述目的本发明提供的库存物资需求预测方法，包括：

根据初始的投资计划，获取每个项目中的计划投资额以及每个项目对应的工程属性；

根据每个项目对应的工程属性获取每个项目所包含的物资小类，查找预设的物资小类和工程属性与预测模型的对应关系列表，得到每个项目所包含的每个物资小类所对应的预测模型；

将获取的每个项目中的计划投资额分别输入相应项目所包含的每个物资小类对应的预测模型中，计算得到每个项目中的每个物资小类的预测需求量；

将每个物资小类在不同项目中的预测需求量相加，计算得到每个物资小类的总预测需求量。

可选的，所述计算得到每个物资小类的总预测需求量的步骤之后还包括：

根据每个物资小类的历史价格，按照预设算法计算得到每个物资小类的预测价格；

将每个物资小类的总预测需求量与对应的预测价格相乘，得到每个物资小类的采购资金需求；