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TYPICAL CASES OF ENERGY INDUSTRY

能源行业典型案例

库存优化项目资料内容


客户:中国石油天然气股份有限公司规划总院

行业:能源行业



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项目背景

根据目前成品油销售市场不佳,库存高涨的实际情况,中国石油销售公司提出了库存合理化的需求,希望借助相关的预测优化分析工具实现对销售公司成品油库存的合理优化,降低库存水平,减少资金占压和仓储费用。库存优化是物流管理系统2.0项目的重要功能模块,需要采购成熟的软件产品和相应的技术服务,实现油库需求预测、库存优化等功能,在满足市场需求的同时合理优化库存水平,满足业务部门的实际要求。

项目目标

针对中国石油销售分公司成品油库存管理与优化的需求,建立完善的油库库级预测与库存优化模型,在保证市场需求与服务水平的条件下,有效降低成品油库存水平和仓储成本,提高库存计划和到站编制的科学性,实现精细化管理,降低销售物流供应链整体成本,提升物流业务管理和决策水平。

解决方案

基于用户实际需求,建立和完善成品油库存优化功能及模型,为31家省公司,区分销售类型、油品类型、油库三个维度,共建立超过10万条时间序列模型支持各省每月的营销需求上报工作;同时针对每个省的业务约束,使用运筹优化算法,依据业务约束和业务规则,建立到站需求拆分模型,支持各省每月的到站需求上报工作。其中,需求预测模块预测精度以省为单位,准确度达到90%以上,到站需求模块,从计划层面将断油溢油风险降低20%以上,在整个月度计划制定流程中,为省公司制定科学合理的计划方案提供了重要依据。

其次,基于经典补货理论给出合理库存区间的参考值,为有效降低成品油库存水平和仓储成本,提高库存计划和到站编制的科学性,实现精细化管理,降低销售物流供应链整体成本,为决策提供量化参考依据。



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方案亮点

• 提供业务合理运行建议

依据经典补货理论,基于油库需求、运输周期、油库库存库容和服务水平要求等数据,计算油库的合理库存区间。在计划层面,合理库存上下限可以为配置计划的制定提供参考;在执行层面,合理库存上下限可以为执行计划的制定提供参考依据。

• 提供预测优化研究理论和数据基础

成品油油库连接一、二次物流及生产、销售环节,库存优化对各环节预测优化起到承上启下的作用。通过准确及时的库存预测,可深入研究炼厂生产及一次物流调配节奏,促进供应链运行更加顺畅。通过合理库存研究与二次物流深入融合,不断优化油库配送范围及产品储备结构,增强油库的功能性及保障性。库存优化模块的实施积累了大量历史及分析数据,可为效益测算、产业结构调整、重大战略布局等研究提供数据支撑。

• 强大的需求预测引擎

使用添加事件因子,多层级预测调和等功能提升模型预测的精确度。

基于应用配置,自动拟合历史数据,筛选最适合的模型预测,高效的对历史数据建模,对需求进行预测。

支持大批量时间序列的自动预测。



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实施价值

提升计划制定的科学性

改变了以往依靠业务经验制定计划的现状,依据模型预测结果制定更科学的计划。

需求预测模块依据历史数据对需求进行预测,省公司业务人员参照预测结果,结合实际业务情况进行微调,上报营销需求。

到站需求模块基于运筹优化算法,根据油品一处下发的配置计划总量,将配置计划拆分成到站需求,省公司业务人员参照模型拆分结果,结合实际业务情况进行调整,上报到站需求。

提升物流业务管理和决策水平

引入运筹优化算法,综合考虑多种业务约束条件,在复杂的情况下,快速找出满足于业务约束并且目标效益最优的解决方案,辅助业务决策。

保障油库平稳运行、稳定二次物流配送节奏

计算油库月度补货量,同时满足油库月度零售和批发业务出库量需求,避免因油库库存不足或过高导致日间出库量剧烈波动,从而达到稳定油库出油节奏,保证二次物流配送顺畅,降低二次物流成本。

项目实施照片:


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项目背景:


项目目标:


解决方案:


项目亮点:


实施价值: