发布时间：2019-05-14所属分类：经济论文浏览：1次
摘 要： 摘要：建设智能电网，加强配网建设是重中之重。要确保配网安全、经济、高效运行，就必须保证配网物资的及时供应。配网物资主要用于已经建设好的电网维护和新建设工程项目，而新建项目由于工程频繁变更导致所需物资需求变化较快，出现物资积压或短缺现象不可
摘要：建设智能电网，加强配网建设是重中之重。要确保配网安全、经济、高效运行，就必须保证配网物资的及时供应。配网物资主要用于已经建设好的电网维护和新建设工程项目，而新建项目由于工程频繁变更导致所需物资需求变化较快，出现物资积压或短缺现象不可避免。基于约束理论，对国家电网Z省电力物资采购配送业务现状及流程进行分析发现，其中存在着采购周期过长、车辆装载率过低、配送路径不合理、查验周期超长等问题。为了提高电力物资企业的物资管理水平和物流效率，增强其核心竞争力，实现良好的经济效益和社会效益，应建立电力物资采购链信息平台，减小采购批量，缩短采购周期，彻底消除采购周期过长瓶颈;建立车辆配载模型、车辆路径规划模型和电力物资装载配送平台，通过装载可视化、配送智能化，提升车辆装载率和配送效率，缩短查验周期，建设高效、智能的电力物资采购配送系统。
关键词：电力物资,约束理论,采购周期,车辆装载,配送路径
一、引言
随着我国城市建设的飞速发展，电力用户对提高配网供电可靠性、电能质量、工作效率和服务水平等方面都提出了更高的要求。国家电网公司提出建设智能电网，加强配网建设是重中之重。配网是整个电力系统的网络末端，是电网的重要组成部分，肩负着向社会居民和中小型企业提供优质、合格、可靠电能的重任，直接反映了电网企业的供电质量、供电能力和供电服务水平。配网的建设和运行与电力物资公司的社会责任、企业形象、经济效益以及客户的利益密切相关。要确保配网安全、经济、高效地运行，就必须保证配网物资的及时供应。
因此，加强配网生产过程中所需的各种物资的选购、运输、储备、供应，提高物资管理水平，对保证配网生产的安全经济运行、提高公司经济效益和社会效益，都有着积极的意义。配网物资主要用于已经建设好的电网的维护和新建设工程项目。其中，已经建设好的电网维护所需物资比较稳定，需求预测可以做到比较准确，不是本研究关注的重点。而新建设工程项目由于工程频繁变更而导致所需物资需求变化较快，出现物资积压或短缺现象不可避免，这正是本文研究的主要问题。
本文以Z省电力有限公司为例，研究配网电力物资采购配送情况。虽然该省电力物资采购配送管理走在全国前列，但还存在一些问题，旨在通过本研究，为该省提升配电网物资供应水平提供帮助。约束理论(TheoryofConstraints，TOC)既是一种管理理论，也是一种生产管理方式。它强调把企业看作一个整体系统，注重提高整体效益，致力于消除系统瓶颈;允许企业存在合理的库存和运作费用，并不提倡一味降低成本。本研究将TOC理论应用到配电网物资的采购配送体系中，解决Z省电力公司在物资采购配送时存在的采购周期及查验周期长、配送车辆装载率和配送效率过低等问题。
二、文献综述
(一)TOC理论应用研究
TOC理论，即瓶颈理论或者约束理论，是由以色列物理学家高德拉特博士提出的，与精益生产、六西格玛并称为全球三大管理理论。国外学者对约束理论的研究主要从其开创者高德拉特博士开始。1984年高德拉特博士的论著《目标》(TheGoal)出版，书中详细介绍了约束理论的原理和应用方法，并将其应用于制造业环境下，取得了很好的成效，成功地使优尼公司起死回生。
20世纪80年代后期，TOC提出运用有效产出(Throughput)、存货(Inventory)和营运费用(OperatingExpenses)三个指标来衡量企业的经营状况。1991年，约束理论又衍生出思维流程(ThinkingProcesses)，使TOC的理论体系日臻完善[1]。
古普塔(Gupta)[2]认为，约束理论从管理的范畴和覆盖行业来看包括很多方面，通过对组织进行整体思考可以有效提高投资收益。目前，国内专家学者对约束理论的研究也比较可观。陈启申[3]提出了传统物料需求计划(Ma⁃terialRequirementPlanning，MRP)和制造资源计划(ManufacturingResourcePlanning，MRPⅡ)的不足之处，介绍了约束理论的基本要点，包括三个指标、DBR排程法(Drum-Buffer-Rope，DBR)、五步骤工作法等，并指出TOC软件在处理功能上的特点。
唐帅[4]通过对约束理论和流程管理的关联性进行分析，将约束理论应用于现代企业流程管理中，并指出其独特优势。刘辉[5]以作业指标体系、瓶颈资源等为前提，对约束理论的管理思想和管理工具进行了细致的分析，并将其应用于物流企业中。
而后，孟辉[6]、宋斌等[7]构建基于约束理论、制造资源计划推动体系和即时(JustInTime，JIT)生产控制拉动体系结合的集成化生产计划与控制模型，使得整个系统大大节省编制时间，过程实现动态调整，计划可以准确有效地实施。
集成后的系统提高了生产系统的敏捷性，能快速响应客户需求。陈子顺等[8]深入分析了TOC五大核心步骤在应用过程中存在的障碍，提出将发明问题解决理论(TheoryoftheSolutionofInventiveProb⁃lems，TRIZ)与精益生产应用到TOC五大核心步骤之中，利用模型中的TRIZ工具识别出潜力约束并解决存在的冲突，进一步合理配置非约束环节的工艺资源，并维持改进成果的稳定性。同时，江志斌和周利平[9]将精益管理、六西格玛、TOC理论通过组合、整合以及融合三种方式，优劣互补提高企业经济效益。夏灿明等[10]以生产制造企业为例，对公司生产系统进行改进，改变排产方式、提升瓶颈工序产能等，使公司的生产效率有了明显的改善。
(二)车辆装载问题研究
车辆装载问题(VehicleFillingProblem，VFP)一般是指在一些约束条件下，将一批货物按照恰当的装载方法装入适合车型的车厢中，满足配送要求的同时，使得车辆装载率达到最高。车辆装载问题是物流中公认的一个NP难题(Non-Deter⁃ministicPolynomialProblems，NPC)，一般都被归结为经典的装箱问题或背包问题来考虑[11-12]。
国外有关装载问题方面的研究成果主要有：阿卜杜和马斯利(Abdou&El-Masry)[13]提出了混装并符合稳定性要求的三维货板装载算法;雷和孙(Lei&Sun)[14]结合贪心算法与启发式算法，设计了求解多品种装箱问题的贪心启发式算法;洛(Loh)等[15]设计了求解带有重量约束的一维装箱问题的模拟退火启发式算法;卡洛(Carlo)[16]设计了近似算法来求解总质量一定而物品数目不定的一维装箱问题;弗朗索瓦(Francois)等[17]将两种精确算法演变成了新的精确算法，求解了传统的二维装填问题。在国内，井祥鹤等[18]对集装箱的装载问题进行了研究，在基本遗传算法(GeneticAlgorithm)和三维自由变形算法(Free-FormDeformation，FFD)的基础上，提出了一种求解铁路多车型平车装载问题的混合遗传算法。
陈晨[19]、许光泞等[20]、张德富等[21]分别采用自适应遗传算法、模拟退火算法、混合遗传算法等启发式方法，对集装箱和军用物资的装载问题进行了研究。张磊等[22]对车辆路径及装载的整合优化问题进行了研究。牟欣[23]将在配送过程中相互联系、相互制约的车辆装载问题和车辆路径问题结合在一起考虑，进行整合问题研究，从而达到同时优化车辆配送路径与车辆装载方案的目的。
王超、金淳等[24]在三维装载约束下的CVRP问题的基础上，考虑配送数目与路径总距离两个目标函数，构建了三维装载与联合多目标优化问题模型，并证明其模型是有效的。杨广全、马玉坤等[25]针对手工编制集装箱装车装载方案费时、装载不合理等问题，基于集装箱和铁路车辆的参数，考虑集装箱装车后铁路车辆的转向架承重、左右两转向架承重差和重心横向偏离量几个方面，建立集装箱装载方案的优化模型。
(三)车辆路径规划研究
国内外学者发表了大量关于车辆路径优化问题(VehicleRoutingProblem，VRP)的研究成果。早在1983年，博丁(Bodin)等[26]在长达140多页的对VRP研究进展进行综述的文章中，就列举了699篇相关参考文献。
目前，各国学者对这个问题的研究已较为成熟，国外近年的研究成果主要如下。贝克(Baker)等[27]用遗传算法很好地求解了实际应用中的车辆路径问题;格尼沙(Ganesh)等[28]设计了种群搜索式启发式算法来求解集送货一体化车辆路径问题;威廉(William)等[29]提出了求解多货点车辆路径问题的混合遗传算法;恩里克(En⁃rique)等[30]提出了求解带有容积约束的车辆路径问题的细胞遗传算法;秀城(Hideki)等[31]设计了多次迭代局部搜索算法来求解带灵活时间窗和访问次数限制的路径问题等。
在国内的研究中，邱荣祖等[32]将时间窗这一条件加入了规划模型，并用地理信息系统(Geo⁃graphicInformationSystem，GIS)与禁忌搜索算法(TabuSearchAlgorithm，TSA)联合开发农产品物流配送路径优化系统，为车辆路径优化问题开辟了数字化和信息化的道路。徐优香[33]重点研究了冷链物流配送领域的车辆路径优化问题，在特殊的环境下分析配送的时间价值和场所价值，具有突出的现实意义。李东宝和王永良[34]分析了在应急物流情况下的配送路径优化问题。
宋伟刚、张宏霞等[35]针对非满载率的路径优化，在单车场单车型情况下，考虑有时间窗，建立车辆路径优化模型，并利用遗传算法得到了最优解。李进、傅培华等[36]基于节能减排的新视角，在安排车辆路径时考虑能耗、碳排放和租车费用，建立了非满载运输方式下低碳路径模型，并利用禁忌算法得到最优解。葛显龙等[37]基于商业中心相对分散的现状，提出“多对多”的城市联合配送机制，考虑运输距离、实载率等与成本密切相关的油耗成本因素，并以其为优化目标，建立面向城市多区域联合配送需求的车辆路径模型。
(四)评述
综上所述，国内外关于TOC理论的应用研究有一些新的进展，但在电力物资领域并没有得到很好的应用;关于车辆装载和路径优化问题的研究，许多学者均对不同情况做了比较深入的分析，但是在解决采购配送链整体思路上还未利用TOC理论。因此，本研究针对电力物资，基于TOC理论，找出采购配送系统的实际问题，并分步提出相应的解决方法，对采购配送系统研究提出一个新的解决问题的思路。
三、浙江省电力采购配送业务现状分析
通过对Z省电力物资进行实地调研可知，目前Z省电网物资配送有三个层级，按顺序分别是中心库、周转库、仓储点。其中有3个中心库，分别由J电力物资公司、W电力物资公司、X电力物资公司管理。J电力物资公司管辖J市以及周边几个地级市，J中心库位于J市，对于J市，J中心库也是周转库，下设9个县级仓储点，用Ai(i=1，2，…，9)表示。
下文主要以J电力物资公司为例，分析Z省电力物资采购配送系统。J电力物资公司遵循“统一受理，一口对外”的原则，对J管辖区域内所有配网物资进行集中招标采购，采购的物资分为统购统配和寄售两种方式，经过中心库检测，然后向周转库、仓储点下拨(参见图1)。而所有物资按照规格可以分为通用类物资和定制定长类物资。其中，通用类物资纳入中心库集中存储、检测、配送，定制定长类物资需求由调配室集中审核(平衡利库)后申报，匹配结果下达后分发各单位，由客服经理跟踪履约，具体步骤是：
第一步，需求计划及平衡利库。首先根据Z省公司下发的物资目录，结合J中心库的仓储物资种类情况，调整物资目录并将其下发至需求单位。其次，项目单位和仓储点根据需求上报需求计划，在中心库召开的月度供应计划平衡会上进行讨论，会上汇总并审核J中心库的月度需求计划，将最终月度需求计划上报Z省公司调配平台。
第二步，物资履约排产。Z省公司集中分配协议库存，下达匹配结果;根据需求变化，由调配室协同Z省物资公司配合匹配结果调整，与供应商进行匹配结果确认;供应商确认匹配结果后进行排产，将排产计划汇总到调配室;调配室通过分析当月物资供需情况，编制月度到货计划并下发至仓储各部门;供应商按照月度到货计划发货，之后中心库到货验收。
第三步，检测中心集中检查。跟踪中心库实物到货信息，生成抽检计划;由检测中心进行抽检送检，开展集中抽检，并反馈检测结果和处理不合格产品。统购统配物资经检查合格后，可以进行结算。
第四步，开展周配送。需求单位上报周领用计划，经客服经理和调配室审批后，由中心库配送物资至需求单位。
第五步，物资调配消缺与物资结算。需求单位物资接收时发现配送缺陷(物资缺失、损坏等)，中心库仓储班根据缺货承诺书处理配送缺陷。这一环节后，统购统配物资则完成了电力物资全部采购配送流程，寄售类物资需要经过物资结算环节，结算后完成电力物资采购配送流程。
四、电力物资采购配送瓶颈及措施
TOC理论的核心观点主要立足于企业系统，通过聚焦于瓶颈问题的改善，达到系统各环节同步与整体改善的目标。TOC提出任何系统都至少存在着一个制约因素，因此要提高一个系统的产出，必须找到该系统的限制因素并打破瓶颈。TOC有一套思考的方法和持续改善的程序，称为五大核心步骤：第一步，找出系统中的瓶颈;第二步，最大限度地利用瓶颈;第三步，使企业的所有其他活动服从于第二步的决定;第四步，打破瓶颈，提升瓶颈产能;第五步，重返第一步，找出新的瓶颈问题继续解决。TOC理论的提出，极大地提高了企业的有效产出，降低了企业的生产成本。以J中心库为例，整个采购配送周期是69天，其中采购周期为41天，配送周期为28天。在采购周期中，需求计划制订最短需要30天，供应商生产供应需要11天时间。基于TOC理论，本研究将以采购配送周期作为主要制约因素，找出瓶颈问题并给出解决措施。
(一)瓶颈分析Z省电力物资采购配送流程实施过程中存在四个主要问题，分别为电力物资采购配送实施周期过长、库存积压大且同时存在物资短缺现象、供需协同效率低、配送车辆装载和车辆路径规划不科学。由图3可知，整个采购配送周期是69天，其中采购周期41天、配送周期28天。TOC约束理论需要找出整个采购配送周期中的瓶颈，从时间维度上不难找出系统的瓶颈为长达41天的采购周期。归根结底，库存积压、物资短缺、供需协调效率低等现象都是由采购周期过长造成的。当采购周期缩短时，物资采购批量减小，工程项目变更概率变小，进而库存积压和物资短缺现象将得到明显缓解，物资供需协调效率会相应地明显提高。因此，采购周期过长是采购配送系统中的瓶颈。
(二)采购周期过长的解决措施1.利用瓶颈——减小采购批量，缩短采购周期电力物资采购配送系统中不改变人员、设备设施等瓶颈资源，通过减小采购批量，尽可能地缩短采购周期，以达到最大限度利用瓶颈的目的。目前，Z省电力物资每年采购需求相对稳定，根据订货点库存控制法合理地减小采购批量，会缩短每个采购实施环节用时，也就是缩短需求计划制订周期和供应商生产供应周期，最终将大大缩短整个系统的采购周期。
如果单纯考虑采购系统，采购批量理论上可以无限减小直至单件，采购周期可以极大缩短无限接近到供应商生产及配货时间。但是，在采购配送系统中，为了寻求与配送、仓储等系统整体能力平衡，采购批量在减小到一定量时将不再继续减小，采购周期也将不再缩短。最大利用瓶颈的具体措施如下。
五、结论
综上所述，基于现状调研对Z省电力物资采购配送系统进行分析，利用TOC理论，从寻找瓶颈、利用瓶颈、迁就瓶颈、突破瓶颈四个层面，进行了对电力物资采购配送系统的优化。首先，本文详细地论述了解决采购周期过长这一瓶颈的方法，依据TOC理论，通过减小采购批量、缩短采购周期，建立电力物资采购链信息平台，彻底消除采购周期过长的瓶颈。其次，针对配送瓶颈提出对策，如建立车辆配载模型、建立车辆路径规划模型、建立电力物资装载配送平台，实现装载可视化、配送智能化的目标，为最终建立电力物资综合管理信息平台而努力。通过前期的调研和后期的研究，笔者认为，Z省电力物资公司已具备实施智能采购仓储配送的基本条件，可试点实施并逐步推广。今后的研究重点应放在确定自营物流运用比例和集中配送比例、提高人员工作效率、减少物流工作环节等方面。
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