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扩展的ＡＢＣ分类法在库存治理中的应用
[摘 要] 本文分析了库存治理应该考虑的因素，建立了库存治理综合评价指标，提出了各个指标权重的确定、评分方法，举例 说明了扩展的ABC分类法的具体分类过程，并对分类的结果提出不同的治理策略。[关键词] 库存治理综合评价；指标权重；治理策略
一、ABC分类法在库存治理中存在的题目
ABC分析法的核心思想是在决定一个事物的众多因素中分清主次，识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素。1951年，治理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库存治理，命名为ABC法。1951年，美国通用电器经过对所属工厂的库存产品模式调查后发现，ABC分析原理适用于存储治理，并将ABC分析法开发成一套库存治理技法，使其迅速得到普及。
ABC分类法是现在库存物品分类应用最广泛的方法之一。该方法十分简便，并且应用广泛，它的主要思想是重点管住少数价值高的物品。但是该方法在实际的应用中也存在一定的题目。ABC分类法分类标准过于单一，主要按库存物品所占资金数目或者销售额进行分类，它没有考虑到产品的采购难易度、采购提前期等因素，分类具有一定的片面性。在现实的库存治理中需要重点治理的产品未必就是A类产品。某些非A类产品的采购提前期长，或生产依靠性很强，假如该类产品缺货，对企业来说损失也是十分致命的。
企业的库存治理是供给链的一环，也是最基本的一环。就制造企业而言，加强库存治理，可以缩短并逐步消除原材料、半成品、成品的滞留时间，减少无效作业和等待时间，防止缺货。因此，本文针对制造业中库存产品治理，提出一种新标准对库存物品进行分类，使库存治理目标更精确、更符合实际，以便企业高效地控制库存，同时节约治理用度。
二、库存治理综合评价指标体系的构建
1.库存治理考虑的因素
(1)物品的价值
ABC分类法通常是根据库存物品所占资金的比例来进行分类的，现在它还是库存治理中必须考虑的一个重要因素。在其他因素一定的情况下，若库存物品所占的资金越多，则说明该物品在制造过程中越重要，这类物品应该是重点治理的对象。物品的价值=物品所占资金/库存物品总价值。
(2)采购提前期
采购提前期为采购所需的时间，包括预处理提前期(业务员处理采购订单的时间)、处理提前期(供给商接到采购合同后，到能送货合格物料的时间)和后处理提前期(接到供给商送货后，检验的时间)。在其他因素一定的情况下，该物品采购提前期越长，则说明该物品应该重点治理，以防止缺货。
(3)采购难易度
采购难易度是库存治理中应该考虑的一个重要因素。它代表着该类物品是否能按时采购，是否会影响到企业的正常生产。影响采购难易的因素很多，一般有供给商的数目、市场需求变化和物品稀缺性等因素有关。在其他因素一定的情况下该物品采购越难，这类物品应该重点治理。采购难易程度=未按时交货次数/总采购次数。
(4)生产依靠性
生产依靠性主要说明该种物品在整个生产制造过程中的重要性。在其他因素一定的情况下，该种物品生产依靠性大，说明它是生产过程中的核心物品，比如，手机的芯片，像这种产品假如一旦缺货，会直接影响到正常地生产，对整个企业造成的损失也是很大的，那么企业应该对此种物品的库存进行重点治理，以防止出现缺货的情况。
(5)物品实效性
物品实效性是指随着时间的流逝库存物资价值的下降速度。在其他因素一定的情况下，若该种物品实效性越强，则该物品价值下降速度越快，对于该种物品，库存量不宜过大，否则产品价值贬值给企业带来的损失将远远大于节约的本钱。比如：电子产品和汽车等。
(6)物品通用性
物品通用性是指该原材料或是零部件是否可以用于多种产品的生产。其他条件一定的情况下，若该物品通用性越小，可替换性就越小，则说明该物品对于库存治理来说就越重要，一旦缺货对于生产的影响也越大。因此，对于通用性越小的物品，其库存应该重点加以控制。
2.库存治理综合评价指标权重的确定
库存治理中要考虑的因素很多，本文仅列出最重要的考虑因素。这些因素在库存治理中的权重反应了各个因素在体系中所起作用的大小。如何根据题目的特性恰当地确定出各个因素的权重，是关系到分类结果是否科学、公道的关键题目。层次分析法(Analytic HierarchyProcess，简称AHP )是一种将定性分析和定量分析相结合，定性题目定量化的实用决策方法。现利用AHP法来确定各个因素的权重，其步骤如下。
(1)建立递阶层次结构。把复杂题目中的各种因素通过划分相互联系的有序层次使之条理化、层次化，建立库存治理层次分析的结构模型。如图1。
(2)构造判定矩阵。进行指标间的两两比较，得出单个指标的相对重要性，构建判定矩阵，矩阵中的元素反映针对上一个层次，一个元素相对于另一个元素的重要程度。一般采用美国运筹学satty建议的1～9 级标度法。先构造准则层的判定矩阵。对各个指标(见图1)进行两两比较，使用1～9 级标度法，假设可以得到指标的相对重要性数据，进而可得到判定矩阵。
(3)指标权重的确定。对于判定矩阵，计算其特征根和特征向量，再将特征根回一化，即为各因素对于上一层某个目标相对重要性的权值。利用matlab软件进行计算，矩阵的最大特征值为6.5875，对应特征向量w=[0.8266 0.4153 0.3042 0.1968 0.0964 0.0618]T，对w回一化处理得到各个指标的权重分别为[0.4348 0.2184 0.1600 0.1035 0.0507 0.0326]。
(4)一致性检验。为了保证AHP 法得到的结论基本公道，必须把判定矩阵的偏差限制在一定范围内，就要进行一致性检验。一般用C.I.和C.R..两个指标进行判定。若未通过一致性检验，则应该重新修改判定矩阵，直到一致性检验通过。经过计算此矩阵的C.I.=0.1175， R.I.=1.2400，C.R..= 0.0948，由于C.R..= 0.0948
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