片烟高架库库存周转率提升的智能补货策略研究

片烟作为烟草生产的关键原材料，其库存管理对于烟草企业的生产运营至关重要。片烟高架库作为存储片烟的重要设施，合理的库存管理能够保障生产的连续性、稳定性，同时降低库存成本，提高企业经济效益。库存周转率是衡量库存管理效率的核心指标之一，提升片烟高架库库存周转率有助于减少库存积压、优化资金占用。智能补货策略作为现代库存管理的重要手段，能够根据实时数据和智能算法精准预测需求，实现科学补货，对提升库存周转率具有重要意义。

一、片烟高架库库存管理现状及问题分析

（一）库存管理现状

目前，片烟高架库库存管理主要依赖人工经验与传统的库存管理方法。库存管理人员根据历史销售数据和生产计划，结合个人经验设定安全库存和补货点，当库存水平降至补货点时进行补货操作。同时，库存数据的记录与更新主要依靠人工录入系统，存在一定的时效性和准确性问题。

（二）影响库存周转率的因素

影响片烟高架库库存周转率的因素众多，主要包括需求不确定性、补货策略不合理、库存信息不准确等。需求不确定性导致难以准确预测片烟的使用量，容易造成库存积压或缺货现象；传统补货策略缺乏科学性和灵活性，不能根据实时需求动态调整补货计划；库存信息不准确则使得管理人员无法及时掌握库存真实状况，影响补货决策的及时性和准确性。

（三）传统补货策略的不足

传统补货策略主要基于固定的安全库存和补货点，未充分考虑需求的动态变化和多种影响因素的综合作用。这种静态的补货方式难以适应市场需求的波动，容易导致库存水平过高或过低，进而影响库存周转率。此外，传统补货策略缺乏对供应链上下游信息的整合与协同，无法实现全局最优的库存管理。

二、智能补货策略框架设计（一）基于大数据分析的需求预测模型构建

需求预测是智能补货策略的基础。通过收集片烟的历史销售数据、生产计划数据、市场趋势数据等多源数据，运用大数据分析技术进行数据清洗、整合和挖掘。采用时间序列分析、机器学习算法（如神经网络、支持向量机等）构建需求预测模型，对片烟的未来需求进行精准预测。同时，不断优化模型参数，提高预测的准确性和稳定性。

（二）补货时机智能决策

根据需求预测结果和当前库存水平，结合设定的服务水平目标（如缺货概率、库存周转率目标等），运用智能算法（如遗传算法、粒子群优化算法等）确定最佳的补货时机。当预测需求超过当前库存与在途库存之和，且达到一定阈值时，触发补货操作，确保在满足生产需求的前提下，尽量减少库存积压。

（三）补货量智能决策

在确定补货时机后，需要进一步确定补货量。综合考虑需求预测的不确定性、补货成本、库存持有成本等因素，建立补货量优化模型。通过智能算法求解模型，得到最优的补货量，使得在满足需求的同时，实现库存总成本最小化，从而提高库存周转率。

三、智能补货策略的关键技术实现（一）数据采集与整合技术

利用物联网技术，在片烟高架库部署各类传感器，实时采集库存数量、库存位置、出入库时间等数据。同时，与企业内部的生产管理系统、销售管理系统等进行数据接口对接，获取生产计划、销售订单等相关数据[1]。通过数据整合平台，将多源异构数据进行清洗、转换和集成，为需求预测和补货决策提供全面、准确的数据支持。

（二）机器学习算法应用

选择合适的机器学习算法构建需求预测模型和补货决策模型。在需求预测方面，对不同算法进行实验对比，选择预测精度最高的算法进行模型训练和优化。在补货决策方面，运用智能优化算法对补货时机和补货量模型进行求解，得到最优的补货策略[2]。同时，不断更新和优化算法模型，以适应市场需求的变化和企业运营的调整。

（三）系统集成与可视化技术

将智能补货策略集成到现有的库存管理系统中，实现数据的实时交互和业务流程的无缝对接。通过可视化技术，将库存数据、需求预测结果、补货决策建议等信息以直观的图表、报表等形式展示给库存管理人员，方便其进行监控和决策[3]。同时，设置预警机制，当库存水平异常或补货计划出现偏差时，及时发出预警信息，提醒管理人员采取相应措施。

四、结论

本文提出的片烟高架库库存周转率提升的 通过构建基于大数据分析和机器学习算法的需求预测模型，实现补货时机和补货 足，提高库存管理的科学性和灵活性。理论分析和算法设计 库存成本方面具有显著优势。未来研究可进一步深入探讨如何更 货 时，结合实际生产环境，对智能补货策略进行持续优化和改进，提高其 为烟草企业片烟高架库库存管理提供更加完善的解决方案。

参考文献

[1]梁宏谋. 新技术在片烟高架库设计与建设中的应用 [J]. 科技与创新， 2024， （13）： 191-193.

[2]张仁勇，夏同行，郑超，等. 片烟库存智能核对系统的研制 [J]. 轻工科技， 2020， 36 （11）： 52-54.

[3]方利梅，邵坚铭，刘剑敏，等. 卷烟厂片烟配方高架库烟包排序出库功能的设计与实现 [J]. 物流技术与应用， 2016， 21 （12）： 158-160.