[发明专利]用于化工企业供应链的计划优化方法

说明书

本发明提供了用于化工企业供应链的计划优化方法，属于优化方法领域，包括：获取供应链初始参数，将供应链初始参数存储至数据仓库；结合化工企业历年销售数据，通过自匹配需求预测确定与化工企业相对的预期市场需求构建供应链计划优化模型，在供应链计划优化模型中设有计划优化目标函数和约束条件，在约束条件下求得计划目标函数的最优解；设定参数步长自动构建不同的计划优化排产方案，计算每种计划方案对应的盈利，选取盈利最高对应的计划方案对企业供应链的相关参数进行优化。通过在平衡供应和需求的同时，能给出一个经济优化求解的计划方案，以实现产品结构的动态调整，提高计划的准确性、可执行性和计划工作的效率，为生产管理提供信息支撑。

技术领域

本发明属于优化方法领域，特别涉及用于化工企业供应链计划优化方法。

背景技术

目前国内大多数化工企业的供应链计划编制采用人工经验进行。而对一个大中型的化工企业来说，产品规格众多，业务流程变化频繁，人工编制供应链计划方案是十分复杂。

一方面，供应链计划前端需求计划人员需要基于历史数据进行市场预测，通常预测方式是人为判断和总结，工作量巨大，无相应数学模型和系统辅助，预测偏差大，容易误导供应计划；另一方面，实际中化工企业供应链计划需要的很多信息(如库存、在途，原料是否能按时到货，原料供应，物流运输信息等)不透明、不对称严重，化工原料、产品供需平衡困难，由于缺乏数学模型的辅助优化，人工计划难以保证全局最优，导致原料供应、计划、检修和库存不协调的现象频发，整体计划完成率不尽如人意。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提供了用于通过构建优化函数进而对优化函数求最优解的方式确定对供应链的最佳优化方案的用于化工企业供应链的计划优化方法。

为了达到上述技术目的，本发明提供了用于化工企业供应链的计划优化方法，所述计划优化方法，包括：

获取供应链初始参数，将供应链初始参数存储至数据仓库；

结合化工企业历年销售数据，根据自匹配需求预测算法确定与化工企业相对的预期市场需求，基于优化后的统计预测算法对预期时长需求进行修正，得到修正后的市场需求数量；

根据得到的修正后的市场需求数量以及存储至数据仓库中的供应链初始参数构建供应链计划优化模型，在供应链计划优化模型中设有计划优化目标函数和约束条件，在约束条件下求得计划目标函数的最优解；

构建不同的计划优化排产方案，从数据仓库中获取供应链初始参数，通过对供应链计划优化模型的输入值按预设步长进行调整，得出至少两套计划方案，计算每种计划方案对应的盈利，选取盈利最高对应的计划方案对企业供应链的相关参数进行优化。

可选的，所述供应链初始参数包括：

供应链初始参数和初始化参数；

所述供应链初始参数包括：预测周期、预测层级；

所述初始化参数包括：单位原料采购价格、单位原料库存价格、单位产品库存价格、单位供应商原料运输价格、单位客户需求产品运输价格、单位装置生产产品操作价格，各原材料采购最小量和最大量，各满足需求的产品销售最小量和最大量，各种需求产品和原料的最小库存限制、最大库存限制，生产每种产品对应每种原料的单耗，每套生产装置最小加工能力、装置最大加工能力，各种需求产品和原料的期初库存量、在途库存量，目标函数的权重。

可选的，所述结合化工企业历年销售数据，根据自匹配需求预测算法确定与化工企业相对的预期市场需求，基于优化后的统计预测算法对预期时长需求进行修正，得到修正后的市场需求数量，包括：

从供应链参数中提取化工企业的历年销售数据，根据历年销售数据确定需求模式，根据需求模式中的具体内容中对应不同产品的预测层级，对预测样本进行重组；