[发明专利]一种基于消耗预测的电力行业安全库存决策分析方法

权利要求书

1.一种基于消耗预测的电力行业安全库存决策分析方法，其特征在于：所述的基于消耗预测的电力行业安全库存决策分析方法包括按顺序执行的下列步骤：

步骤1)梳理建模数据：首先梳理建模所需数据，将影响模型的输入参数按照数据来源、信息系统、数据类型进行细分，并明确与物资库存相关的包括ERP、ECP、PMS、基建管控、营销管理和规划计划在内的业务系统能提供历史数据的期间；

步骤2)数据预处理：对上述建模数据集进行包括数据抽取、清洗，处理数据噪音、无效数据及错误数据在内的预处理操作；

步骤3)构建物资消耗模型：根据上述预处理后数据间的相关性系数，选择适宜的算法构建多种物资消耗模型；

步骤4)从关联的业务系统中提取出可用于预测的业务参数，并根据需要预测物资的业务范围选择需要参与运算的参数数据；然后根据实际业务的需要选择本次预测的精度，确定可接受的误差范围；最后在上述建成的物资消耗模型中输入相应参数以预估出下一阶段物资消耗情况；

步骤5)安全库存度量指标分析：根据上述预估出的下一阶段物资消耗情况，确定哪些物资适合做安全库存管理，哪些物资适合进行按需采购管理，并针对适合做安全库存管理的物资按照定期采购和定量采购两种供应模式进行安全库存建模，最后给出有建议性的分析结果。

2.根据权利要求1所述的基于消耗预测的电力行业安全库存决策分析方法，其特征在于：在步骤3)中，所述的构建物资消耗模型的方法是：

步骤3.1构建物资消耗预测模型：根据电力行业物资消耗特点及资金管控方式，构建项目物资消耗预测模型、运维物资消耗预测模型和物资消耗预测模型，并配合使用，共同为安全库存决策提供支撑；

步骤3.2构建安全库存度量指标模型：为了定量分析物资适合做安全库存的程度，根据数据梳理的结果，从物资消耗量、物资消耗波动、物资消耗覆盖月份数三个维度建立安全库存度量指标模型；

步骤3.3构建安全库存决策模型：将上述物资消耗模型预测的结果作为输入参数，结合包括供货周期、补货周期及物资供应用户满意度在内的安全库存决策的影响因素构建安全库存决策模型。

3.根据权利要求2所述的基于消耗预测的电力行业安全库存决策分析方法，其特征在于：在步骤3.2中，所述的构建安全库存度量指标模型的方法是：

步骤3.2.1)分别将物资消耗量、物资消耗波动、物资消耗覆盖月份数据进行归一化处理；

步骤3.2.2)建立如下式所示的评价模型：

g(x,y,z)=-0.1*Ln(x)x2+2*y2/z]]>

其中，Ln(x)为以e为底的自然对数；x为归一化月度均消耗量，y为归一化覆盖月份数，z为归一化月度消耗标准差，g(x,y,z)为模型输出，分布范围为[0,1]。

4.根据权利要求2所述的基于消耗预测的电力行业安全库存决策分析方法，其特征在于：在步骤3.3中，所述的构建安全库存决策模型的方法为：

基于传统的安全库存设置理论，结合电力行业物资库存物资消耗的动态特点分析，利用物资消耗预测需求总量、物资在历史年份的包括月度消耗量及消耗量的波动在内的消耗趋势，并综合考虑采购周期、补货周期及二者之间的对应关系等影响安全库存水平的关键因素，建立下面安全库存决策模型：

Qss=z*δT*(k+1)(L‾+B)/T]]>

其中，

Qss：安全库存量；

k=[dT‾δT]2*δL2*1T*(L‾+B)]]>

z：一定用户满意度下对应的安全系数；表示在一个存货周期内满足所有需求的概率；

T：对应月即30天、季即90天、年即365天；

B：补货周期；存在于定期采购模型中，一般为定值；

供货周期均值；电力行业中供货周期就是某物资采购订单申请审批日期至到货日期的时间差；

δ_T：月、年需求量标准差，根据物资历史消耗规律结合物资预测消耗量得到；

月、季、年平均需求量，根据物资预测消耗量得到；

δ_L：供货周期的标准差；

K：调整系数，用于对安全库存量的计算进行调整；k∈[0,K]，K是一个充分大的数。