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      自上世紀(ji)九十年代起，外(wai)資汽車(che)品牌紛紛實現(xian)在中國合資落地生產(chan)。發展迅速的(de)(de)國內消費市場和(he)規(gui)模龐(pang)大的(de)(de)汽車(che)產(chan)業，促成了合資汽車(che)品牌市場的(de)(de)百花齊放。然而，受海外(wai)供(gong)應商長期合作關系(xi)、質量(liang)控制(zhi)和(he)技術壁壘的(de)(de)制(zhi)約，汽車(che)零部件，尤其(qi)是(shi)關鍵零部件的(de)(de)進口量(liang)一直居高(gao)不下。
      一方(fang)面(mian)，以海運(yun)為主導的進(jin)口件(jian)運(yun)輸方(fang)式，使得運(yun)輸時間依(yi)附于(yu)供應商和承運(yun)商構成的運(yun)輸網絡；而(er)天氣、國內外節假日差(cha)異等因素(su)，又造成了(le)進(jin)口件(jian)長期(qi)(qi)以來運(yun)輸周期(qi)(qi)長、到貨時間不穩(wen)定的特(te)點。
      另一方面，由技術壁壘所造成的庫存成本高、價格高等痛(tong)點長期以來未得到有效的解決。
      大(da)多車廠最(zui)初在制定進(jin)口件(jian)采購和庫(ku)(ku)(ku)存策略時，通常依賴車廠自身過往經驗，通過大(da)量(liang)堆積(ji)庫(ku)(ku)(ku)存，輔以緊急空運補貨，來彌補需求(qiu)(qiu)的不穩定。但這種(zhong)粗(cu)放的備(bei)貨模式(shi)通常又會造成大(da)量(liang)的資(zi)金占用和庫(ku)(ku)(ku)存積(ji)壓(ya)，可如果盲目減少(shao)庫(ku)(ku)(ku)存，一旦進(jin)口件(jian)無(wu)法(fa)滿足生產需求(qiu)(qiu)導致生產停線，代價往往會更大(da)。

      庫存掩蓋的問題

      于是，如(ru)何在及時響應市場波動的基礎上，平(ping)衡進(jin)口件的庫存(cun)成(cheng)本和空運成(cheng)本，優化(hua)(hua)進(jin)口件的安全庫存(cun)量，是目(mu)前很(hen)多國產化(hua)(hua)程度(du)相對較(jiao)低的車(che)廠的重(zhong)點研究議題。
      傳統零(ling)售(shou)行(xing)業(ye)應對庫存(cun)優化所使用(yong)的策略通常為：以安全庫存(cun)計算方式——經(jing)(jing)典SS（Safety Stock）公(gong)式為主，輔以簡單(dan)的經(jing)(jing)驗法則。但汽車行(xing)業(ye)與零(ling)售(shou)業(ye)畢竟(jing)不同，汽車進(jin)口件(jian)采購運貨周期波動大，零(ling)配件(jian)特性積累會顯著影響(xiang)需求量，經(jing)(jing)典SS（Safety Stock）公(gong)式此時就無(wu)能為力了(le)。
      對汽(qi)車(che)行業而言，最(zui)常用(yong)的進口件(jian)采(cai)(cai)購優化方(fang)式(shi)通常為固定周期(qi)訂(ding)(ding)貨(huo)模式(shi)。這種訂(ding)(ding)貨(huo)方(fang)式(shi)要求確(que)定一個比(bi)較(jiao)恰當的庫(ku)存額，庫(ku)存額包含采(cai)(cai)購提前期(qi)內的正常消耗(hao)量(liang)(liang)和安全庫(ku)存量(liang)(liang)，這兩(liang)個量(liang)(liang)又分別取(qu)決于(yu)需求的預測值、采(cai)(cai)購的提前期(qi)和服務水平。具體(ti)方(fang)式(shi)主要體(ti)現為：在(zai)每(mei)個周期(qi)將要結束時，業務人員對存貨(huo)進行盤點，基于(yu)庫(ku)存額決定訂(ding)(ding)貨(huo)量(liang)(liang)。
      基(ji)于汽車行(xing)業的特(te)殊性，我(wo)們在經典(dian)SS（Safety Stock）公式的基(ji)礎上(shang)，將進口件(jian)采購特(te)性轉換為約束(shu)條(tiao)件(jian)，引(yin)申出OPIO模型TM（Overseas Parts Inventory Optimization Model），有效地幫助(zhu)了國內主(zhu)機(ji)廠解決進口件(jian)庫存優(you)化(hua)難題(ti)。
      該模型將(jiang)零部件周期性的訂(ding)貨量描述為(wei)一個由時間、零部件、運輸(shu)節點構成(cheng)(cheng)的三維變(bian)量，以訂(ding)貨成(cheng)(cheng)本(ben)、運輸(shu)成(cheng)(cheng)本(ben)、庫存成(cheng)(cheng)本(ben)、缺貨懲罰成(cheng)(cheng)本(ben)等(deng)構成(cheng)(cheng)的綜合(he)成(cheng)(cheng)本(ben)值作(zuo)為(wei)模型的目標。約束條件則主要包括：

      1、訂貨方式和訂貨策略 

      不同訂(ding)(ding)貨(huo)方式的(de)(de)(de)(de)需求(qiu)特(te)征(zheng)不同。舉個例子，零(ling)(ling)件(jian)(jian)級別的(de)(de)(de)(de)訂(ding)(ding)貨(huo)方式認(ren)為(wei)每個零(ling)(ling)件(jian)(jian)都是特(te)殊的(de)(de)(de)(de)，因此會以(yi)單個零(ling)(ling)件(jian)(jian)的(de)(de)(de)(de)實際庫存(cun)(cun)和質量(liang)作為(wei)模(mo)型(xing)變量(liang)求(qiu)解的(de)(de)(de)(de)依據；一(yi)旦(dan)該(gai)(gai)零(ling)(ling)件(jian)(jian)發生非正常(chang)的(de)(de)(de)(de)消耗(hao)，會及時反(fan)應到該(gai)(gai)零(ling)(ling)件(jian)(jian)的(de)(de)(de)(de)需求(qiu)預測——即基于(yu)單個零(ling)(ling)件(jian)(jian)測算(suan)安(an)全(quan)庫存(cun)(cun)策略。一(yi)般情(qing)況下，訂(ding)(ding)貨(huo)量(liang)總是要(yao)求(qiu)訂(ding)(ding)滿某個固(gu)定值的(de)(de)(de)(de)整數倍，這也會作為(wei)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)約束之一(yi)。

      2、網絡結構

      供應網絡(luo)的(de)差異(yi)主要(yao)反映(ying)在倉庫或配送中心的(de)數量和結構(gou)上。若(ruo)(ruo)只存(cun)在一個中心倉庫，網絡(luo)結構(gou)相(xiang)對簡單(dan)，變量會從三維直接降(jiang)到二(er)維；但若(ruo)(ruo)存(cun)在多(duo)個配送中心，則除了優化的(de)對象變多(duo)外，每個對象的(de)提(ti)前期(qi)也(ye)會自下而上形成影響，加大模型復雜(za)度。

      3、歷史需求

      庫存(cun)(cun)的不(bu)確定(ding)性通(tong)常(chang)來(lai)源于提(ti)前期和(he)需求(qiu)的不(bu)確定(ding)，這兩類信息決定(ding)了(le)庫存(cun)(cun)優化模(mo)型的基調。在模(mo)型訓(xun)練的過(guo)程中，歷史需求(qiu)的數據量不(bu)斷(duan)累積，新鮮的“血(xue)液”也會不(bu)斷(duan)注入。
      例如，在歷(li)史(shi)需求里收集到新的零件報廢率特征后，系統會(hui)自動(dong)將(jiang)其作(zuo)為影響需求的因素之(zhi)一(yi)，作(zuo)用到模(mo)型(xing)的下次訓練中。基于提前期和歷(li)史(shi)消(xiao)耗情況(kuang)，系統可以自動(dong)升級優化，完善后期安(an)全庫存策(ce)略輸出(chu)結(jie)果(guo)。

      4、服務水平

      服(fu)務水(shui)(shui)平(ping)的(de)(de)(de)確定(ding)需要綜(zong)合多方面的(de)(de)(de)因素，歷史(shi)的(de)(de)(de)進口件(jian)生(sheng)產需求(qiu)滿(man)足(zu)率以及(ji)完備率是(shi)核心因素。車廠是(shi)無法站(zhan)在(zai)一(yi)個客觀的(de)(de)(de)角(jiao)(jiao)度(du)來判(pan)定(ding)滿(man)足(zu)與否的(de)(de)(de)——對車廠而(er)言，只(zhi)要生(sheng)產還在(zai)繼續(xu)，就不存在(zai)需求(qiu)沒有被滿(man)足(zu)的(de)(de)(de)情況。但站(zhan)在(zai)數據分析(xi)的(de)(de)(de)角(jiao)(jiao)度(du)，一(yi)旦出現臨時或高成本(ben)的(de)(de)(de)非常規性補貨(huo)措(cuo)施，例(li)如空(kong)運補貨(huo)，便視為(wei)是(shi)一(yi)次需求(qiu)未滿(man)足(zu)的(de)(de)(de)情況，其所對應的(de)(de)(de)是(shi)不同的(de)(de)(de)服(fu)務水(shui)(shui)平(ping)。

      OPIO模型

      可見，為實現(xian)進口零(ling)配件優(you)化(hua)，需考(kao)慮(lv)多方面因(yin)素(su)。OPIO模(mo)型(xing)的優(you)勢主(zhu)要體現(xian)在：當所(suo)有(you)業務特征轉換(huan)為約束條件被納入模(mo)型(xing)后，系統可根據定期的數據輸入，為業務人(ren)(ren)員(yuan)提供周期性的訂貨策略，有(you)效地預測未來需求，降低(di)物料風險和成本，從根本上(shang)節省車廠(chang)的人(ren)(ren)力物力成本。
      我們認為，隨(sui)著汽車行業步入(ru)數字化(hua)時代，車企在加快零(ling)部(bu)件(jian)(jian)國產化(hua)進程(cheng)的(de)(de)(de)同時，在算法(fa)的(de)(de)(de)有力支持下，實(shi)現零(ling)部(bu)件(jian)(jian)供應鏈的(de)(de)(de)完善升級，完成從粗放的(de)(de)(de)進口件(jian)(jian)訂貨和庫存模式的(de)(de)(de)優化(hua)轉型，是現時最好(hao)的(de)(de)(de)可行方案。