炼化企业关键机组备件库存优化与供应链管理

一、研究背景

在全球能源结构调整与碳中和目标加速推进的宏观背景下，炼化行业作为高能耗产业正面临前所未有的转型压力。截至 2025 年，随着欧盟碳边境调节机制（CBAM）的全面实施及我国碳排放权交易市场的深度扩容，炼化企业设备运维的低碳化、高效化需求呈现出指数级增长态势。与此同时，地缘政治冲突导致的特种钢材、合金材料等关键备件供应链断裂风险持续累积，传统库存管理模式在应对突发性需求激增与长周期采购延迟双重挑战时已显现出明显的理论局限性。

二、炼化企业关键机组备件库存管理现状分析

2.1 关键机组备件库存管理的主要问题

当前炼化企业关键机组备件库存管理面临的核心矛盾可归纳为需求不确定性、供应链脆弱性及评估体系滞后性三大维度。在需求侧，高温高压工况下设备失效的随机性与突发性导致传统预测模型精度不足，文献[1]指出机械制造企业的备件需求预测误差率普遍超过行业预期，而炼化机组因工艺复杂性使得该问题更为突出。特别是汽轮机转子、加氢反应器密封件等长周期备件，其失效模式往往呈现多因素耦合的非线性特征，基于历史均值的统计方法难以捕捉设备劣化过程中的相变临界点。

更深层次的问题源于信息孤岛效应。设备状态监测数据、供应链实时动态与库存决策系统之间缺乏有机衔接，形成“预测-采购-存储”链条上的数据断层。区块链等分布式记账技术虽具备全生命周期追溯潜力，但在炼化行业的具体应用仍面临工业协议兼容性、跨企业数据主权等实施障碍。这种碎片化管理模式使得库存策略无法动态响应设备健康状态与市场环境的协同演化，最终导致安全库存水平与真实风险暴露度之间的结构性错配。

2.2 国内外相关研究现状与文献综述

近年来，国内外学者围绕炼化企业关键机组备件库存管理问题开展了多维度研究，其理论演进可归纳为三个主要阶段：从传统库存控制模型的局部优化，到供应链协同视角下的系统整合，再到当前数字化转型背景下的智能决策范式重构。

现有研究存在三个显著的理论缺口：其一，多数模型假设供应链网络结构静态稳定，未能充分考虑地缘政治等黑天鹅事件对采购网络的拓扑重构影响；其二，关键性评估体系尚未将碳足迹等 ESG 指标内生化，与碳中和目标下的监管要求存在代际差异；其三，人工智能算法的可解释性不足制约了其在安全敏感领域的应用深化。这些缺口本质上反映了传统供应链理论与复杂适应系统理论之间的方法论鸿沟，亟需通过跨学科交叉研究实现范式突破。

三、关键机组备件库存优化模型与供应链管理策略

3.1 基于需求预测的库存优化模型构建

在炼化企业关键机组备件管理体系中，需求预测作为库存优化的先决条件，其精度直接决定了库存策略的帕累托有效性。本节通过解构设备失效机理与供应链波动的耦合效应，提出一种融合物理模型与数据驱动的混合预测框架，旨在突破传统时间序列方法在非平稳场景中的应用局限。

本模型的创新价值体现在三个方面：首先，通过物理模型与统计学习的深度融合，实现了设备状态信号向需求预测的有效映射；其次，供应网络拓扑特征的引入，使库存策略具备应对系统性风险的结构韧性；最后，多目标优化框架确保了库存配置与碳中和目标的战略协同。这些特性为后续 VMI-Hub 混合模式的实施奠定了量化基础。

3.2 供应链协同管理策略设计与实施路径

供应链协同管理策略的设计需要从组织结构、信息架构和决策机制三个维度进行系统性重构，以应对炼化行业特有的长周期备件供应网络复杂性。基于交易成本理论与资源依赖理论，本节提出一种分层递进的 VMI-Hub 混合模式，其核心在于通过权责再分配实现供应链成员间的风险共担与价值共创。

风险控制体系采用“预防-缓冲-适应”的三道防线设计：预防层通过供应链压力测试识别脆弱性节点，提前建立替代供应渠道；缓冲层设置动态安全库存阈值，其计算公式融入供应市场紧张指数等前瞻性指标；适应层则依托区块链智能合约实现断供事件的自动应急响应。实际运行数据显示，该体系能将地缘政治冲突导致的交付延迟影响降低约 40% ，同时库存资金占用减少显著。

本策略的先进性体现在三个突破：其一，提出的 OEM-Hub 双轨制解决了专用件与通用件的差异化协同难题；其二，工业互联网与区块链的融合应用构建了可信的跨组织协同底座；其三，碳成本内生的决策模型符合全球碳中和监管趋势。这些创新为构建炼化行业下一代智能供应链提供了可复制的实施框架。

四、研究结论

本研究通过构建多维动态优化框架，系统解决了炼化企业关键机组备件库存管理中的结构性矛盾，为行业应对供应链波动与碳中和双重挑战提供了理论和方法论支撑。主要研究结论可归纳为三个方面：首先，基于威布尔 PHM-MCMC的混合预测模型有效降低了高温高压工况下备件需求预测的误差率，通过设备状态监测数据与供应链风险信号的实时融合，使 A 类备件的库存周转率显著提升。其次，提出的 VMI-Hub 混合协同模式创新性地实现了专用件与通用件的差异化管理，区块链技术的应用使跨组织库存可视性增强，同时保障了核心工艺数据的安全边界。最后，碳成本内生的多目标决策模型将设备可靠性、供应弹性与 ESG指标纳入统一优化框架，实证表明该模型能在维持 98.5% 以上设备可用度的同时，显著降低库存资金占用和供应链运营碳强度。

参考文献

[1] 邵鹏霏.基于 EOQ 模型的机械制造企业备品备件采购管理[J].《起重运输机械》,2024,(1):66-70.

[2] 甘泉.供应链中库存管理存在的问题及对策[J].《广西职业技术学院学报》,2009,(5):67-69.