[摘 要]本文针对库存管理费用高的问题，分析了四种库存补货策略。由于（t，s，S）库存补货策略在物流配送中心的广泛应用，本文通过ARENA仿真软件中的OptQuest模块，针对物流中心（t，s，S）补货策略进行优化分析，选取一个最优的策略值，从而降低库存的平均成本，并给出建模思路，为同类型企业提供参考。
[关键词]Arena；库存成本；补货策略
[中图分类号]F251 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）44-0010-02
1 引 言
随着市场竞争的不断加剧，预测市场对产品的需求量已经成为当今生产企业及第三方物流企业的重要问题。为了使企业能够准确掌握市场的需求量并最好地满足顾客需求，进而降低缺货与库存过多的成本，正确而精准的市场预测是企业做出正确决策的关键。
2 库 存
从物流的角度来说，库存是为了满足客户的需要而暂时闲置，流速为零的存货。从精益生产的角度来讲，库存就是准备售给客户但还滞留在企业内部的东西。简单地说，库存包括成品、半成品和原材料。从财务的角度来讲，库存就是以物料形式存在的资产和现金。
2.1 库存的成本
因为库存本身是有成本的，所以为了避免资金在不知不觉中流失，企业需要进行精益生产，控制库存。库存成本包括以下几项：
（1）订购成本
订购成本是企业在订购货物时产生的成本，其中包括订购手续费、货物跟踪费、相关人员工资等固定费用。订购次数越多，订购成本越高。
（2）購入成本
购入成本指订购的货物本身的成本，包括货物自身的价值，运输及装卸的费用，保险费用和运输过程中的损耗费用等。
（3）持有成本
持有成本指货物保存在仓库的过程中产生的成本，包括货物占用资金所能产生的利息、仓库保管的费用、货物在仓库保管过程中产生的损耗等。
（4）缺货成本
缺货成本是由于货物库存不足，供应中断导致的浪费产能和无法满足顾客需求而产生的费用。一般对第三方物流中心来说，当缺货次数过多，会带来延期交货产生的赔偿成本，甚至顾客满意度将会降低，有可能放弃合作关系寻求其他供应商。
缺货成本的高低与库存大小有关。库存量较大时，缺货的次数和数量会减少，缺货成本也会降低，但持有成本便会相应地有所增加；当库存量小时，缺货次数和数量就会增加，虽然持有成本有所下降，但缺货成本将会增大。
这些成本之间存在着悖反的关系，要确定一个合理的订购量，就要对相关成本进行分析。
2.2 库存补给策略
为了降低库存成本，订购成本、持有成本和缺货成本就需要一个科学的组合关系。为了使多种成本的组成科学化，物流中心需要依据现状对补货策略进行优化，制定一个合适的订货水平点和最大库存水平点，来影响订购次数和库存量，从而影响到库存成本。本文中物流公司采用的是（t，s，S）补货策略。
（t，s，S）策略是指当经过一定的检查周期t时，若库存低于订货点水平s，则发出订单，将库存补充到最大库存水平S。
3 仿真建模
3.1 Arena介绍
本文使用的仿真软件是美国系统建模公司（System Modeling）的Arena软件。该软件不需要描述物流系统的代码。Arena是在早期的SIMAN/CINEMA仿真系统上发展起来的，不仅保留了SIMAN/CJNEMA的强大功能和灵活性，而且具有十分友好的用户界面和方便的动画元素，兼备高级仿真器的易用性和专用仿真语言的柔性，并且可以和Visual Basic或者C通用程序语言相集成，利用Excel表格输出仿真结果分析。
3.2 仿真背景
A物流中心的经理决定对库存中的某一类型货物进行库存成本分析，顾客到达间隔时间服从均值为0.1天的指数分布，并且第一个顾客不在0时刻到达，顾客对该类型货物的需求数量为1，2，3，4个，概率分别为0.167，0.333，0.333和0.167。如果当前库存能够满足一个顾客的需求，则其会得到所有的需求量然后离开。如果库存不能满足，该顾客就会取走剩余的库存量，未能满足的数量则作为未交付订单，等到库存量补充之后再来取走。
在每天开始的时候，会有一名工作人员对库存量进行核对，然后决定是否向供应商发出订单。当前库存小于s值时，工作人员将开始订货并且使库存值到达S值，物流中心现在采用的（s，S）值为（20，40）。新下订单的到货时间服从值为（0.5，1）天的均匀分布。其中每一次订货的固定费用为32$，每单位货物需要3$。每天的储存费用为每单位每天1$。而当库存不能满足顾客需求时，每天的缺货费用为每单位货物每天5$。现在经理要求对该类型货物在一年内的平均总库存费用进行分析统计。
3.3 模型分析
设当前库存值用I（t）表示，t表示天数，当I（t）小于s时，当天订货量便是S-I（t）。一年内总的储存费用可以表示为∫36501×max（I（t）， 0）dt，一年内总的缺货费用为∫36505×max（-I（t）， 0）dt。
3.4 模型构建
模型构建如图1所示。
图1 完整库存分析模型
3.5 仿真结果
每天的库存值变化如图2所示：
图2 库存值变化
根据仿真结果报告可得，当前物流中心针对该类型货物一年内每天的平均储存费用为9.16$，每天的平均缺货费用为15.47$，每天的平均订货费用为97.53$，每天平均总库存费用为122.16$。
3.6 库存优化
经理在得到平均库存费用之后，认为现在的（s，S）值并不是最佳的选择，他觉得需要对现方案进行优化，使得库存费用尽可能地达到最低。
按照经理的要求，我们需要对模型进行改动，在此我们采用Arena中的OptQuest模块，通过对s与S值进行区间限制，来对模型进行优化分析，从而得到一个最小的组合，使得库存费用降到最低。
优化时，我们将s值限制在（1，99）之间，S值限制在（2，100）之间，同时要满足S>s。
图3 （s，S）关系设定
在Objective控制中加入优化目的设置，Avg Total Cost为平均库存费用，优化目的求得多种（s，S）组合情况下的最小值。
图4 模型优化目的
优化模型运行结果分析（如图5、图6所示）：
由图5与图6可以看出，当（s，S）取值（24，64）时，平均库存费用达到最低，为117.5$。此时每天的平均储存费用为20.78$，每天的平均缺货费用为7.99$，每天的平均订货费用为88.73$，每天的平均总库存费用为117.5$。
4 结 论
物流中心面对市场竞争的加剧，在降低库存成本的同时，也需要满足顾客的需求，进而开拓市场。一个完善的补货策略在此占有着重要的地位，通过仿真我们可以针对现状对物流中心运营策略进行优化分析，得到一个最优的结果使库存成本尽可能地降低，并提供了一种优化方法，在未来业务量改变的情况下也能灵活地进行调整。
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