基于模糊ABC分析法的供电企业库存物资分类研究

【摘 要】根据供电企业库存物资管理的实际需要，引入采购提前期、供应商数量等指标，运用模糊ABC分析法对供电库存物资进行分类。该方法考虑了供电库存物资的多种影响因素，将传统ABC分析法与模糊聚类结合，为供电物资分类管理提供了新的思路。

【关键词】ABC分类；模糊聚类；供电物资

引言

目前，供电企业对物资的分类主要采用传统的ABC分析法，它是以品种和占用资金为主要分类指标，以此来区分物资的重要程度并进行重点管理。但实践表明，传统的ABC分析法并不能完全满足供电物资分类的需要，供电企业不同于单纯以经济效益为目标的公司，如果仅从物资占用的资金角度出发来区分其重要性，则找出的重要物资不能全面反映实际情况，因此引入多指标的分类方法十分必要。

关于物资的多指标分类，国内外学者已经有了相关研究，如需要对指标集主观评价的层次分析法[1]、基于模糊理论的模糊评价[2]和模糊聚类方法[3]以及基于智能算法的人工神经网络[4]等。其中，层次分析法和模糊评价方法存在着分类过程过于主观的缺点，而人工神经网络则缺乏实用性。相比之下，模糊聚类方法是一种较好的选择。它是利用模糊数学和统计抽样来对物资进行评判的综合方法，其根据历史数据来量化指标，相较于定性的方法更具事实性和可靠性。因此，本文借鉴模糊聚类的方法，在ABC分类的基础上，通过引入多个指标，来对供电物资进行细分，以提高分类管理的准确性。

1.模糊ABC分类模型构建

1.1 传统ABC分类

供电物资的传统ABC分类法是按照库存物资的品种和占用资金的多少来确定其重要程度，从而进行物资分类和控制管理的方法。它将库存物资分为特别重要的物资、一般重要的物资以及不重要的物资三个等级。

1.2 模糊聚类分析

模糊聚类分析[5]引入了模糊数学的理论，是按照物资之间的亲疏关系进行分类的，它通过分类指标的确定、模糊关系矩阵的建立以及相应的复合、聚类，把物资分成不同的类别。其中，最为繁琐的工作是模糊相似矩阵的处理以及聚类过程中传递闭包的计算。

2.电力物资分类指标选取

除了传统ABC分类法所用的品种数以及物资的占用资金外，许多专家和学者还提出了其他的分类指标，诸如供应风险、提前期、供应商数量、缺货成本、紧急程度、产品报废率、生产依赖性、数量折扣、技术特征等[6，7]。但是针对供电企业ERP系统中的已有数据结构，大多数指标还不能进行量化分析，因此目前只选定了采购提前期和供应商数量作为衡量电力物资重要程度的指标。但随着ERP系统的不断改善以及信息系统的不断更新，将来必将有更多的指标被采纳以满足电力物资分类管理的需求。

采购提前期是物资采购所需的时间，在其他因素一定的情况下，该物品采购提前期长，则说明该物品应该重点管理，采取实物储备以防止缺货。供应商数量则是指提供商品及相应服务的企业及其分支机构的数量。供应商数量的多少是反应物资市场供应的充足程度。为保证所选指标与综合评价分数呈正相关关系，对供应商数量取倒数，相当于供应商数量越少的物资越需引起重视。

3.算例分析

供电企业库存物资主要包括生产、大修、日常维护以及抢修等物资。由于其品种繁多，因此为了说明问题，只选取其中一部分物资进行分析。现从中选取15种供电物资，运用ABC模糊分析法进行分类。15种供电物资分别为：电力电容器、蓄电池组、开关柜、消弧线圈、避雷器、交流隔离开关、电能计量箱、低压电流互感器、高压熔断器、端子箱、仪表箱、标识牌、拉线保护套、智能电能表、保护金具（重锤片）。

3.1 ABC分类

（2）标准化处理

为统一指标，因此要对原始数据体系进行归一化处理，以消除量纲，将其转化为无差别的标准形式。由于计算较为复杂，本文选用MATLAB作为运行平台。

（3）标定

至于如何合理地求出相似系数rij，由于相关方法较多，所以选用计算较简便的绝对值减数法进行计算，得到相应相似矩阵。

4.结论

本文将模糊聚类方法与传统ABC分类方法相结合，构建了基于模糊ABC分析法的供电库存物资分类模型，同时引用了多个指标，分类结果相比传统ABC分析法更为合理、客观。

参考文献：

[1]Bai Hanbin，Wang Nuanchen. Research on the Selection of Scale in AHP[C]. 2010 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering （ICACTE）， 2010.

[2]徐利，郑然，周世伟.灰色模糊评判法在企业技术创新能力评价中的应用[J].科技管理研究，2010，（4）：149-150.

[3]张丽娟，凌建明，祝云琪.基于灰色模糊聚类法的路网路面使用性能评价[J].同济大学学报（自然科学版），2010，（2）：252-256.

[4]Huanhuan Chen，Qiang Wang，Yi Shen.Decision tree support vector machine based on genetic algorithm for multi-class classification[J].Journal of Systems Engineering and Electronics， 2011，（2）： 322-326.

[5]谢季坚，刘承平.模糊数学方法及其应用[M].武汉：华中科技大学出版社，2006.

[6]杨娟，郭海湘，杨文霞，等.基于多重指标下ABC分类法的煤矿库存物资分类[J].运筹与管理，2011，（5）：193-199.

[7]马应欣，张作刚.基于AHP和模糊方法的库存航材ABC分类模型[J].物流技术，2008（2）：

130-133.

基金项目：国家电网公司科技资助项目（豫电WZBKJ[2011]342号）。

作者简介：

沈男（1989-），女，江苏南通人，华北电力大学经济与管理学院硕士研究生。

郭珊珊（1980-），女，河南南阳人，河南省电力公司物资部工程师。

张洪青（1962-），男，山东烟台人，华北电力大学经济与管理学院副教授。