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user: 2. 协议库存需求预测体系 协议库存需求预测体系由数据清洗、采购物资需求特性分析和采购物资需求预测模型设计组成。 2.1. 数据清洗 为了保证数据分析过程中数据的可靠性，需对原始数据进行预处理。原始信息的搜集、整理、清洗、分析的过程，是进行需求预测的前提和基础。数据预处理全过程中最主要包括冲销处理、单价异常处理、去除季节性异常处理和负值处理四个过程。 1) 冲销处理 采购数据中有很多属于冲销数据即历史物资消耗记录存在反复冲销问题。如果不进行处理会对实际采购数据有很大的影响，因此在数据分析之前，需要把冲销数据去除。 步骤一：寻找所有采购数据为正的采购信息，并提取出匹配信息：数量、本位币金额、物料编码、过账日期、库位； 步骤二：在匹配时间范围内(向前12个月，向后1个月)查找满足匹配条件(物料编码相同、数量相反、金额在正负10%之内、库位相同)的数据。 步骤三：将已匹配的数据数量修改成0，本位币金额不做修改。 2) 单价异常处理 企业会出于一些实际情况的考虑，在保证金额准确的前提下，对采购数量做一些修改，因此此条采购记录的单价就会偏离正常值，通过判断每条采购记录的单价，以此来判断这条采购信息是否合理，并在此基础上修正采购数量。 步骤一：通过对2015年到2017年的采购订单数据整理获得每个物资每次采购的单价，并四舍五入取整。 步骤二：统计每个单价的出现频率，并依据频率大小，从大到小排序。 步骤三：挑选出排名前五的单价和频率，对于某些物资的不同的单价个数少于5个的，只取这几个单价和频率即可。 步骤四：确定每个物资的中心单价、最高单价、最低单价。如果该物资频率最高的单价与同属一个小类的其他物资的中心单价在同一数量级上或者差别小于50%，那么就将该单价作为中心单价，否则根据物料描述选择规格最近的物资平均中心单价作为该物质的中心单价；如果该物资挑选出来的单价最大值与同属一个小类的其他物资的最大单价在同一数量级上或者差别小于50%，那么就将该单价作为最大单价，否则根据物料描述选择规格最近的物资平均最大单价作为该物质的最大单价；最小单价同最大单价计算方法。 步骤五：选择异常单价范围。根据经验和上海电力实际情况，我们将异常单价范围设置为小于最小单价的10%和大于最大单价的900%，即我们认为大于10倍最大单价和小于1/10倍最小单价是异常单价，是需要进行修正的。 步骤六：通过计算机选出符合条件的采购信息，并对采购数量进行修正。 3) 去除季节性异常处理 通过对部分数据观察、分析发现，部分物资采购具有明显的季节性。因此通过去除季节性来观测哪些月份出现了异动采购——即不常用物资偶尔发生的大规模非常规采购，并对异常值进行修正，这些异常的采购值可能是由于项目因素或者其他在这一阶段没有考虑的因素，并在分析中进一步挖掘。 步骤一：通过程序计算出每个物资每月的季节因子。 步骤二：通过将每月采购数量/对应月份的季节因子得到去除季节因子的历史值。 步骤三：选择异常值范围，根据上海电力的调研分析和行业经验，我们将大于去除季节因子的历史值的均值 + 3倍标准差的采购量或者金额作为异常值。 步骤四：通过计算机查找在异常范围内采购信息，并做修正。修正的原则是将异常月份采购调整到合理的范围内即可。 4) 负值处理 对于某些物资会出现某个月份的采购量小于零(这里与电力系统里面采购为负，入库为正的情况正好相反)的这种情况，与实际需求的非负性矛盾，这是由于采购后退回引起，实际上没有产生需求，为剔除这种情况的影响，需将负值剔除。 步骤一：挑选出采购数量X或者金额为负采购月份。 步骤二：将负值X加到前一个月份的采购量Y上，该月采购为0，前一个月份出口为Y + X。 步骤三：如果Y + X大于零，则结束计算，如果Y + X小于零则再向前一个月去除负值，同步骤二。 2.2. 采购物资需求特性分析 一般来说，需求特征可以分为四种，即水平需求、间歇需求、季节性需求和周期需求，与之相关的需求分析主要包括：1) ABC分类；2) 连续性分析(判断需求是否连续)；3) 波动性分析(判断需求的预测难度)；4) 季节性分析(判断需求是否具备显著季节性特征)；5) 生命周期分析(判断对象是否具备显著生命周期特点)。对于电力物资，由于所有的协议库存物资都处于生命周期的成熟阶段，因此主要考虑前四种分析。 ① ABC分类 ABC分类法是库存管理中非常常用的方法，该方法通过对物资金额进行帕累托排列，将数量占比少而金额占比高的物资作为A类物资，提倡管理者重点关注这些物资的需求，获得较高的管理效用。其中，A类产品指的是物料条目少但采购金额较高的物资，B类产品指的是品种适中价值也适中的物资，C类产品指的是品种多而价值低的物资。 ② 连续性分析 电力物资在需求连续性方面需求呈现不同的特点，由于连续和间断的需求适用的预测模型不同，因此需要对每一个物资分析其连续性。 连续性分析主要通过分析物资的采购次数(即需求次数)来实现，通过统计物资每个月的采购情况，计算月平均需求间隔和月采购比例，并与设定的阈值比较判定物资的连续性。 ③ 波动性分析 由于季节性需求、项目式需求或者其他一些因素导致需求围绕均线上下波动，这种波动性(平稳性)主要是通过物资的月采购量标准差与月采购均值之比(变异系数CV)来衡量。 ④ 季节性分析 季节性分析主要用于判断物资采购是否具有季节性规律。季节性主要根据物资月采购的季节性指数变化进行判定，季节指数可以简单的理解成各月度平均需求与全年平均需求的比值。 ⑤ 相关性检验 通过将上述特性指标整理后对数据进行标准化并使用SPSS 24.0进行相关性分析，并从结果中选择有较强特征相关性的维度，基于物资需求特性进行标签划分，进而对每个物资从物料及小类维度进行组合预测，通过对不同模型预测结果进行分析，赋予不同的权重，能够有效提升需求计划的适应度。 2.3. 采购物资需求预测模型 2.3.1. 自下而上的采购需求预测模型 对于电力物资数据可采用同时处理连续性需求和间断性需求的多个预测模型进行组合预测，以实现预测模型选择的自动化和智能化。进入组合预测模型的单体预测模型包括，适合预测需求连续性强、季节波动性明显的Winter模型、适合需求趋势性明显的曲线拟合模型和适合需求间断的Croston模型，设计算法对于不同预测模型的预测结果进行主观赋权，赋予不同的权重，有效提升需求计划的适应度。具体预测模型如下： 改进winter模型：① 计算历史采购的季节因子(月度指数) ② 剔除历史数据中季节因子，形成相对平滑的采购趋势；③ 使用6种拟合曲线对采购趋势进行拟合，选择拟合优度最好的模型预测未来的趋势值；④ 将趋势值乘上相应月份的季节因子得到最终的预测结果。 Winters乘法模型：① 计算初始季节因子，剔除季节因子的历史值以及初始趋势值；② 选择最优的平滑系数分别对季节因子，剔除季节因子的历史值，趋势值进行指数平滑，得到最终的季节因子，剔除季节因子的历史值和趋势值；③ 将剔除季节因子的历史值加上趋势值再乘上季节因子得到最终的预测值。 Croston模型：① 将原始时间序列分成非零需求序列和需求间隔序列；② 选择最优平滑系数分别对非零需求和需求间隔进行指数平滑；③ 得到最后一期的非零需求和需求间隔的指数平滑值，将预测的非零需求量平均到这段需求间隔内；④ 更新非零需求和需求间隔，继续预测。 如图2所示，将三类预测模型整合到组合预测模型中对每一颗物料进行预测，该模型既可以自动为每颗物料选择最优预测模型，也可以进行多个模型的智能组合预测，这里的组合预测是指以一定的规则“每一个模型得到的需求预测值”赋予权重，使用加权平均值作为最终输出的组合预测结果，权重设定则按照“预测误差最小”的方式进行寻优计算。同时，允许多颗技术特性相近的物料进行合并预测，之后再分解得到各颗物料的预测结果，该过程称之为聚合-分解预测过程，最终得到单一物料的“自下而上需求预测”结果。 图2. 电力物资自下而上需求预测模型框架 2.3.2. 自上而下的采购需求预测模型 如图3所示的电力物资自上而下的采购需求预测模型，主要流程为： 1) 通过对近三年可研批复数据和综合计划数据以及项目物资历史采购订单的整理，得到项目实际计划采购金额、实际采购金额、电压等级以及相关小类采购情况等属性信息； 2) 通过项目的属性信息对项目进行聚类，并确认聚类结果所属的项目类型； 3) 以总投资金额和项目类型为出发点，同时考虑到年度增长率、项目批复影响因素、物资单价浮动、设备使用状态等要素，对小类采购量进行回归分析，剔除不显著的影响因素，得到多因素的回归系数； 4) 最后通过得到的多元回归模型以及未来一段时间内相关因素的取值预测各类物资采购需求量。根据近三年年所有项目的采购订单信息，包括项目类型、项目金额、小类金额占比、电压等级等，对项目进行聚类 [ 3 ] (聚类整体分布情况见表1)。 图3. 电力物资自上而下需求预测模型框架 Table 1 Overall distribution of item clusterin 第1类 第2类 第3类 电缆保护管 97.66% 10 kV变压器 73.94% 电力电缆 86.00% 电力电缆 1.90% 架空绝缘导线 12.97% 电缆保护管 6.78% 普通光缆 0.10% 锥形水泥杆 8.27% 柱上断路器 1.38% 电缆附件--其他 0.09% 钢管杆(桩) 1.19% 锥形水泥杆 0.93% 锥形水泥杆 0.07% 接地短路故障指示器 0.65% 架空绝缘导线 0.60% 柱上断路器 0.07% 柱上断路器 0.48% 高压开关柜 0.56% 低压电力电缆 0.05% 高压计量柜 0.45% 电缆附件--其他 0.53% 光纤配线架(ODF) 0.03% 环网柜 0.38% 配电终端 0.36% 交流避雷器 0.01% 电力电缆 0.33% 线路保护 0.27% 钢管杆(桩) 0.01% 交流避雷器 0.33% 环网柜 0.25% 第4类 第5类 第6类 环网柜 68.12% 锥形水泥杆 57.03% 架空绝缘导线 85.45% 电力电缆 8.45% 钢管杆(桩) 22.28% 锥形水泥杆 5.24% 配电终端 7.79% 架空绝缘导线 8.35% 钢管杆(桩) 3.57% 交流电源系统 3.59% 接地短路故障指示器 3.38% 10kV变压器 1.68% 变电在线监测装置 2.41% 交流避雷器 2.63% 柱上断路器 1.34% 箱式变电站 1.82% 电力电缆 1.45% 低压电力电缆 0.63% 压力变送器 1.27% 高压计量柜 1.19% 交流避雷器 0.56% 低压屏(柜)、箱 1.20% 10kV变压器 1.17% 高压计量柜 0.44% 其他 0.94% 柱上断路器 1.08% 电力电缆 0.33% 自动化系统及设备 0.83% 低压电力电缆 0.67% 接地短路故障指示器 0.29% 第7类 第8类 第9类 架空绝缘导线 43.52% 高压计量柜 93.60% 箱式变电站 14.97% 锥形水泥杆 18.81% 导、地线-其他 3.76% 接地短路故障指示器 11.35% 10kV变压器 15.92% 交流避雷器 1.24% 高压开关柜 7.63% 钢管杆(桩) 7.96% 其他 0.63% 柱上断路器 6.79% 柱上断路器 6.38% 等径水泥杆 0.28% 低压电力电缆 6.76% 电力电缆 2.37% 低压电力电缆 0.28% 配电终端 5.41% 接地短路故障指示器 1.21% 锥形水泥杆 0.21% 三相智能电能表 4.89% 其他 1.16% 架空绝缘导线 0.00% 线路保护 4.36% 交流避雷器 1.07% 10kV变压器 0.00% 电力电缆 4.19% 低压电力电缆 0.41% 钢管杆(桩) 0.00% 直流电源系统 3.60% 第10类 第11类 低压开关柜 49.65% 导、地线-其他 66.00% 环网柜 15.17% 其他 30.35% 低压电容器柜 14.41% 高压计量柜 2.46% 封闭绝缘母线 5.69% 电缆保护管 0.42% 电力电缆 2.63% 等径水泥杆 0.39% 10kV变压器 2.29% 锥形水泥杆 0.38% 配电终端 1.83% 变电在线监测装置 1.37% 压力变送器 1.30% 交流电源系统 0.73% 表1. 项目聚类整体分布情况