[摘 要]文章借對貨物供需計劃的年度Excel數(shù)據(jù)進行深入研究，并通過建立回歸模型，預(yù)測未來數(shù)值流，加以季節(jié)層次的變量因素的考察，研究了預(yù)測值與實際值之間由于季節(jié)因子的存在和其強弱性的影響所帶來的誤差大小范圍，以數(shù)形結(jié)合的方式更加說明了季節(jié)變動下預(yù)測值的規(guī)律和區(qū)間范圍的波動。

[關(guān)鍵詞]季節(jié)性規(guī)律;庫存管理;數(shù)據(jù)建模;供需預(yù)測;供應(yīng)鏈模式

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.06.015

1 引言

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展水平的提高和人們收入的增長，人們對咖啡消費的需求越來越高，未來人們越來越習慣在咖啡館消費。由于商品的供需層面存在著某些季節(jié)性變化特點，即隨著季節(jié)的轉(zhuǎn)換商品供給或需求的增減趨勢相對固定，這些商品的價格也因此帶有季節(jié)性波動特性，故此將這種波動特性稱為季節(jié)性波動規(guī)律。X咖啡店在供應(yīng)鏈方面具有一定的運營優(yōu)勢，就在于供需計劃上的誤差控制與預(yù)測預(yù)警。供需計劃受季節(jié)因素影響較大，節(jié)假日的咖啡銷量會明顯升高，而溫度和濕度的變化對成品咖啡制品的儲存和運輸上都具有一定的影響，雨季容易在交通運輸方面構(gòu)成延時和儲運方面的誤差，對于供需計劃的制訂也造成了一定的干擾。

2 理論分析與研究假設(shè)

在目前的供應(yīng)鏈模型研究中，主流理論選擇的是回歸模型的建立，包括邏輯變量和數(shù)值型變量兩種方式，在對供應(yīng)鏈質(zhì)量管理的績效研究中，大部分采用的中介效應(yīng)為研究方法闡述了供應(yīng)鏈質(zhì)量管理中的三大要素之間的正向促進作用的高低，知道在談?wù)撟兞康恼{(diào)節(jié)與相互作用的時候，選擇中介模型可以量化其作用機制，且同時以AMOS結(jié)構(gòu)圖的方式把所有中介變量和直接變量表現(xiàn)在一起。但是文章由于研究對象是季節(jié)性的誤差與預(yù)測，更加傾向于線性回歸的預(yù)測，數(shù)據(jù)為時間序列的連續(xù)性特點，采用的是VBA的數(shù)據(jù)工具箱，假設(shè)已知2018年和2019年的實際銷量，且各個月份之間數(shù)據(jù)不會缺失，就可以得到回歸方程，并且季度值采用加總求和的方式來得到每季度供應(yīng)的實際需求，從而得到了根據(jù)平均水平得到季節(jié)性因素，繼而向下研究。而通過季節(jié)性因子的去除進行的預(yù)測中，可以進一步地計算實際與預(yù)測的誤差，供以制訂供銷計劃，在這個過程中，筆者運用了跟蹤信號的理論。跟蹤信號是對預(yù)測的平均值是否與需求的真實上升或下降變化保持一致的測定。若該預(yù)測值呈連續(xù)性的過高或者過低，則指該預(yù)測為偏離預(yù)測。在計算跟蹤信號的值閾是在（-2，2）之間的過程中，可以得到的是預(yù)測模型值并不會比實際數(shù)值的平均值大很多，也就是預(yù)測基本有效，供銷計劃是不需要進行調(diào)節(jié)的。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選取

通過X咖啡店提供的運營計劃，截取到了2018—2019年1—12月的貨品倉儲情況，通過整理，將咖啡伴侶和咖啡產(chǎn)品的總量累計，得到的是2018年度和2019年度月度的產(chǎn)品銷售額，利用線性回歸的形式對該時間序列以年為單位分組回歸，得到以下結(jié)果。

因此，說明了銷售額隨時間的推移是具有遞增的趨勢的，即有時間趨勢項影響下的銷售額需要進一步分析。

此外，還得到了通過回歸方程預(yù)測變量得到的對應(yīng)年份數(shù)列，部分如下：

知道時間序列的分解，常常歸納在5個因素上，包括趨勢、季節(jié)性、周期性、自相關(guān)性和隨機性，在文章的研究中，僅考慮時間趨勢項的季節(jié)性因素，通過歷年相同時期的比較，來研究季節(jié)量的固定趨勢因素。假定季節(jié)變動因子是一種相乘式的季節(jié)變動，其公式為：包含趨勢和季節(jié)性的預(yù)測=趨勢×季節(jié)因子。

基于之前對季度數(shù)據(jù)的歸類和計算，可以得到一組關(guān)于銷售數(shù)量和季節(jié)之間的數(shù)組，同樣經(jīng)由時間序列的回歸可以得到季度為單位的預(yù)測值，該預(yù)測值可以通過趨勢方程推導(dǎo)而出，在這里選擇用除法，將實際值與趨勢值做比值，并且通過了兩年中同一季節(jié)的平均值計算出不同季節(jié)的季節(jié)因子。

3.1.1 變量定義

模型的關(guān)鍵變量為時期、季度、實際需求、季節(jié)性因素和去季節(jié)因素需求，模型計算的目標是得到2020年包含趨勢和季節(jié)因子的預(yù)測值，通過數(shù)據(jù)整理得到回歸系數(shù)的計算方法如下：

3.1.2 模型構(gòu)建

根據(jù)X咖啡店的運營計劃，2020年的預(yù)測值幾乎與2019年的情況持平，在經(jīng)歷了七個月的銷量統(tǒng)計的過程中，又已知了實際值，在這個過程中運用簡單的移動平均的方法平均絕對離差MAD，預(yù)測誤差的連續(xù)總和RSFE和跟蹤信號TS，從對MAD的理解上，得知跟蹤信號在（-2，2）之間尚屬正常，超出了絕對值2就出現(xiàn)了實際需求和預(yù)測需求的偏差。

4 季節(jié)性趨勢的中介效應(yīng)

4.1 變量控制

定價類促銷和季節(jié)性戰(zhàn)略因素影響供需計劃效用水平，季卡VIP銷售等促銷策略會使庫存水平受到一些波動，而供需計劃需要實時根據(jù)庫存管理的狀況來針對性地調(diào)整。季節(jié)性因素可能會帶來的問題，不僅僅是選購人群愿意付出購買力，也是戰(zhàn)略運營的需要引導(dǎo)市場的必然性選擇，因此變量、因變量選擇的是供需計劃的效用水平，自變量則為庫存管理的水平。

控制可能影響人群購買力的季節(jié)性變動因素和由于戰(zhàn)略運營策略帶來的其他外因要素，筆者只關(guān)注可能存在的中介效應(yīng)進行研究，分析中介變量如何作用于直接效應(yīng)是本研究的重點之一。根據(jù)以往研究，下表列舉了過往研究得出的其他指標，主要的要素包括定價類促銷、團購、時間段搶購，節(jié)假日促銷，VIP優(yōu)惠，存儲濕度，存儲溫度這七個為一組中介變量，另外還有勞動力時間柔性，季節(jié)性勞動力，專用設(shè)施與柔性設(shè)施的使用，轉(zhuǎn)包合同，季節(jié)性增加產(chǎn)品柔性，進軍國際市場等戰(zhàn)略要素。

4.2 數(shù)據(jù)結(jié)果

文章研究的是自變量庫存管理水平，與因變量供需計劃效用水平在可能的中介因素季節(jié)性促銷計劃的6項指標的中介效應(yīng)下的作用關(guān)系。中介效應(yīng)是協(xié)方差分析來進行，設(shè)置其中一個作為因變量，其他歸到協(xié)變量里，因為X為分類變量，Y為連續(xù)變量，設(shè)定的所有中介因子都是的作用非完全中介作用，以PROCESS控件分析中介效應(yīng)，得到的結(jié)果解讀：

（1）模型摘要：采用模型4.Y為連續(xù)變量，X為分類變量，M為連續(xù)變量，樣本量為421個。

（2）效應(yīng)結(jié)果，X對供需計劃效用水平的總效應(yīng)為2.4516，95%CI：1.5412～3.3620，P=0.000<0.05，因此X-供需計劃效用水平存在直接效應(yīng)，X-供需計劃效用水平的間接效應(yīng)為1.9538，95%CI：0.9717～2.9360。因此這個模型顯示，庫存管理水平對供需計劃要素對季節(jié)性促銷計劃因素的影響模型為間接中介模型。

在同樣的X和Y下，選取季節(jié)性戰(zhàn)略因素等6項作為中介變量，X對Y的總效應(yīng)為2.4516，95%CI： 1.5412～3.3620，P=0.0000<0.05，因此M-季節(jié)性戰(zhàn)略因素存在直接效應(yīng)，M-季節(jié)性戰(zhàn)略因素的間接效應(yīng)為0.2203，95%CI：1.4444～ 3.3332.因此M-季節(jié)性戰(zhàn)略因素不存在中介效應(yīng)。

那到底是如何解釋模型的實際意義的呢？

根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，在季節(jié)性促銷指標中R2數(shù)值越大，顯示的相關(guān)程度越大，因此得到了如下結(jié)論，首先，根據(jù)旺季運營部門設(shè)置的團購計劃會對供需計劃效用因素有著極大影響，且人們具有共同的購買意向，能夠使得團購策略作用于庫存管理的積極性得到提升，但是存儲溫度要素的不良情況對于供需計劃效用的影響力并不明顯。也就是說，庫存的溫度可以在庫存管理過程中極快地得到調(diào)節(jié)，供需計劃效用水平不易受到倉庫溫度影響。其次，供需計劃平衡上，各類型的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)計劃會由于正確的進度計劃、倉儲管理、物流運輸和庫存容量計算的準確操作而得到提升，而且程度比起其他促銷手段對庫存管理水平的激勵要有效的多。排在后面的影響因素為季卡VIP和節(jié)假日促銷，但是這些因素都是正向影響因變量的，但是影響程度不是非常巨大。再來看庫存濕度，其雖然能夠作用于供需計劃效用，但是影響程度仍然不顯著，因為平時的管理較為正規(guī)，倉庫的濕度和溫度都能夠準確地根據(jù)咖啡品種的需要得到保護。

5 供應(yīng)鏈下庫存管理水平的季節(jié)性因素

5.1 從成本角度看季節(jié)性因素的作用力

已知咖啡產(chǎn)品的單位售價為100元，單位成本保持50元不變，每一單位未售出的產(chǎn)品殘值為20元。在供需計劃周期內(nèi)的每個品類的期望需求為350～400包，至少能售出35包，但是不可能賣出量每一品種超過400包，低估需求的成本會導(dǎo)致利潤損失，即Cn=100-50=50（元/包），高估需求的成本也就是當產(chǎn)品不得不以殘值出售時的損失，即Co=100-20=80（元/包），未售出的最佳概率為P≤Cn/（Co+Cn）=0.385。

根據(jù)上面的分析數(shù)據(jù)，對應(yīng)的是285包。因此最小成本出現(xiàn)在訂購量為285包的時候?，F(xiàn)在又知道在第三季度單位咖啡產(chǎn)品庫存成本是庫存價值的15%，采購部門每次采購需要花費250元，這里指每包原材料的制作費用，咖啡制造廠出品的最低采購量選擇為上面的285包上浮安全庫存的25%，即356單位。已知的訂購數(shù)量與價格浮動的關(guān)系為訂購數(shù)量在95～110包之間單價為100元，訂購數(shù)量為110～200包之間為75元，訂購數(shù)量超過了200包單價為65元。所以以最低單位成本計算出在每個價格初始點的經(jīng)濟訂購模型，以合適的訂購量得到的數(shù)額為：

Q（90）= （2×356×250）/（0.15×65）=135（不可行）

這時候算出的EOQ自相矛盾，因此采取臨界點500進行計算：

Q（130）= 2×328×50/（0.15×75）=120.7（可行）

因此算到這里發(fā)現(xiàn)，在第三季度實際訂貨量的數(shù)額為121包左右，可是供需計劃給出的最小成本的訂貨量為285包，這就意味著會有一定的庫存積壓，因此在第三季度會受到季節(jié)性因素的很大制約。任何的季節(jié)促銷打折，以及運輸和需求變化都會影響到企業(yè)供需計劃最終得到的盈利數(shù)據(jù)。

5.2 供應(yīng)鏈人力分配計劃分析

根據(jù)X咖啡公司的庫存數(shù)據(jù)，以及入庫和出庫甘特圖可以計算出以下的內(nèi)容，由X咖啡公司的作業(yè)計劃可知，在倉庫負責相關(guān)工作的一共4人。可是目前根據(jù)已有的每日員工調(diào)度情況的統(tǒng)計結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，除了在貨物貼標簽，貨物上架方面目前人手盈余之外，其他項目都是緊缺人力，因此存在項目人力分布不均衡的問題。

6 結(jié)論和建議

6.1 在季節(jié)性影響較強烈時增加旺季促銷計劃

根據(jù)上面分析，咖啡產(chǎn)品在第三、四季度的季節(jié)因子數(shù)較大，也就是說供需計劃中的需求量與計劃采購量受到這方面的影響較大，一方面，第三、四季度的節(jié)假日較多，且天氣原因更多的顧客愿意自己儲存咖啡，促銷活動也頻繁地出現(xiàn)在這些季節(jié)，對于咖啡的儲存來說第三、四季度的天氣也較為穩(wěn)定，濕度和溫度適合咖啡的收獲和分裝保存，出貨量較大，更加具有資本來進行促銷，經(jīng)營成本隨大量出貨而降低，從采購方來說這是一個利好消息，而對于庫存管理頻繁的促銷計劃也要求對入庫和出庫的相關(guān)商品分類要實時統(tǒng)計，增加促銷計劃有利于銷售獲利，也順應(yīng)了文章研究所得到的季節(jié)性的規(guī)律，但是同時要求要把頻繁出貨和庫存周轉(zhuǎn)率高的貨物正確地安排在倉庫，盤點庫存并梳理樹立正確的應(yīng)急預(yù)案。

6.2 第三季度尤其要加強人力資源庫存管理調(diào)度效率

根據(jù)上面獲取的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)庫存管理的人員數(shù)量較低，也就是說，這4位員工每個人擔負著多個職能，該倉庫存儲的主要為咖啡產(chǎn)品，對外供給量較大，由此抽樣的倉庫情況可以反映一個大的問題，那就是倉庫工人的人員調(diào)配容易在工作量較大的情況下混亂，有些工序上的人較多，有些就較少，故而存在著問題。庫存和倉儲的過程需要通力協(xié)作，但是正確地分配人力，進行工作調(diào)度控制，這是不管經(jīng)營的是哪個產(chǎn)品都要注意的點，因此筆者建議對該倉庫實施人員再分配，多分配相應(yīng)的員工，使得更多工序上不會出現(xiàn)缺人手的結(jié)果。

6.3 預(yù)防庫存積壓在季節(jié)性影響下的負面影響

文章通過核算成本收益的最小訂貨量和最佳訂貨量，發(fā)現(xiàn)目前的情況是與理論值向左的問題，這也就說明了成本和收益在第三季度受到了較為嚴重的沖擊，這部分沖擊能概括為季節(jié)性變動，一開始公司按照收益和以往情況核算得到了不含季節(jié)趨勢的最佳訂貨量，按照這一個訂貨量一直對應(yīng)著自己的庫存管理，可是這就導(dǎo)致了在季節(jié)性變動較強的時候庫存有較多的壓貨，從而進一步提升了成本，因此筆者建議在第三、四季度適當減小庫存積壓，從供需計劃上再做文章，即可有所改善。

6.4 供需計劃不能完全依靠營銷戰(zhàn)略來調(diào)節(jié)自身問題

中介效應(yīng)分析中，可以讀出這樣的信息，那就是供需計劃與營銷戰(zhàn)略的方向制定不存在立竿見影就有所優(yōu)化的因果關(guān)系，將營銷戰(zhàn)略的各個因子作為中介變量的結(jié)果發(fā)現(xiàn)它們并不相關(guān)，這是因為庫存與購買情況有關(guān)，每購買一個產(chǎn)品，庫存就會下降一個，而營銷戰(zhàn)略是一個周期產(chǎn)物，供需計劃的制訂依據(jù)要首先根據(jù)自身的時間段，遵守精益生產(chǎn)的步驟進行盤點。要根據(jù)季節(jié)變化得到的規(guī)律，結(jié)合季節(jié)促銷和生產(chǎn)情況，在直接相關(guān)的環(huán)節(jié)上進行收和放。當真正營銷戰(zhàn)略的結(jié)果作用于供需計劃鏈中的某一端時，才進行相應(yīng)的調(diào)整。

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[基金項目]廣州市高校第十批教育教學(xué)改革研究項目（項目編號：2019JG219）;廣州市屬高?？蒲许椖俊盎诖髷?shù)據(jù)分析的城市網(wǎng)絡(luò)形象評價模型構(gòu)建與實證研究”（項目編號：1201620633）。

[作者簡介]譚中利（1979—），男，大學(xué)講師，物流師，經(jīng)濟學(xué)士，研究方向：倉儲與配送管理、供應(yīng)鏈管理。