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库存管理中安全库存的预测与优化
作者：王菲
来源：《进出口经理人》2017年第10期
摘 要：库存是企业的一项巨大投资，控制库存成本对于企业具有重要的意义。尤其是生产企业库存，对其安全库存进行预测与优化，能够使企业资源得到合理地调配与应用，提高企业的经营效益。基于此，文章主要对安全库存进行了分析，并对其预测及优化进行了探讨。 关键词：企业；库存管理；安全库存；预测；优化
工业企业在运营过程中，为了满足企业自身发展需求，其大都会定制相应的库存管理计划，以此来避免因库存不足而导致生产断线或供货不足等问题，安全库存也是由此提出的。在库存管理过程中，通过对企业实际经营情况进行分析，确定其安全库存管理计划，并依据当前及未来的经营计划，对安全库存进行实时优化是非常有必要的。 一、安全库存概述
安全库存（又称保险库存）是指为了防止由于不确定因素（如突发性大量订货或供应商延期交货）影响订货需求而准备的缓冲库存，安全库存用于满足提前期需求。安全库存的计算，一般需要借助于统计学方面的知识，对顾客需求量的变化和提前期的变化作为一些基本的假设，从而在顾客需求发生变化、提前期发生变化以及两者同时发生变化的情况下，分别求出各自的安全库存量。即假设顾客的需求服从正态分布，通过设定的显著性水平来估算需求的最大值，从而确定合理的库存。 二、安全库存的预测
在库存管理过程中，安全库存预测的科学性直接影响着库存管理水平。文章主要以BP神经网络模型为理论基础，对安全库存进行了预测分析。 （一）BP神经网络算法
BP神经网络的名称来自于BP算法，BP算法属于 算法，该由两部分组成信息的正向传递和误差的反向传播。在正向传递过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层计算传到输出层。根据输出层的输出与期望输出作比较，计算出输出层的误差变化值，然后通过反向传播算法将误差信号延原来的连接通路反传回隐含层，在根据这个误差修改各层权值直到达到期望目的。 （二）训练方法的选取
在BP标准算法中，每个样本作用时都会对权矩阵进行修改。由于每次权矩阵修改后没有考虑到修改权值，在其他模式作用下难以判断出输出误差是否减小，这就导致BP标准算法训
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2022-04-11
