铁路机车物资库存管理优化的创新和实践

摘要：基于库存管理相关理论，对铁路机车物资库存管理优化问题进行探讨。以铁路X机务段为例，分析研究其铁路机车物资库存管理优化策略及成效，应用智能立体仓库、智能仓储等技术手段，采取仓储布局优化、库存数据监测、物资精准配送、核定库存定额等策略，有效优化了库存结构、盘活存量资源、降低库存成本、提高资金周转率。

关键词：库存管理优化；铁路机车物资；智能立体仓库；精准配送

一、引言

库存管理作为企业运营和供应链管理的核心环节，其理论研究与实践应用一直处于动态演进过程中。铁路企业为重型资产企业，在投入产出过程中资产回报率低，过高的库存资金占用将制约铁路企业的发展。在保证企业生产、经营需求的前提下，将库存量保持合理水平，减少库存空间占用，控制库存资金占用，加速资金周转，对提高企业经济效益具有重要意义。

本文以库存管理优化相关理论和研究为基础，聚焦铁路机车物资库存管理优化问题，并以铁路X机务段为例，对其在库存管理优化中做出的创新与实践进行研究。

二、库存管理优化相关研究现状

库存管理的优化是企业运营管理的重要内容，对于企业控制成本，提升现金流转具有重要现实意义。学术界也高度重视库存管理优化问题。匡其品（2020）研究认为，在互联网经济快速发展时期，企业库存管理面临更多的挑战和机遇，企业应大胆引入最新的库存管理方法和工具，提升库存管理水平[1]。Ntakolia（2021）等提出，企业库存管理要面向需求驱动，及时有效地响应客户需求，从而提升企业整体效益[2]。金智勇（2021）分别对基于供应链的、分散式与集中式以及基于协调中心的铁路机辆物资库存供应管理模式进行了分析，提出了针对机辆物资库存供应管理模式的具体设计方案，为铁路物资管理部门提供相关决策参考。随着制造业的信息化、智能化发展，学术界和产业界都开始关注通过先进技术手段提升库存管理水平[3]。闫尔斐（2021）以一汽-大众佛山工厂为例，从库存管理流程中存在的痛点出发，探索如何将现代物流技术应用于库存管理，通过数字化、自动化、智慧化手段，突破传统管理方式的制约，实现科学、先进的库存管理[4]。张力（2016）基于传统的ABC库存分类管理理论，提出了多元素ABC分类法的库存管理方法，在对商品进行分类时引入多个指标和贡献率的概念，对不同类别的商品建立不同的库存存储标准，从而达到优化库存结构的目的[5]。

三、铁路机车物资库存管理优化创新与实践

1.问题分析

铁路X机务段为铁路重点机务单位，配属SS4、HXD3、HXD3C、DF7、HXN5型等9种机型，主要承担多条铁路线路的货物列车牵引任务和机车维修任务，机车年修程能力2100台。该段配属机型较多较杂，机车配件种类很多，物资储备类别多，包括机电类、化工类、专用配件类、杂品类等，例如电子逆变器、石墨电刷、机车日光灯管、低温喷头、复合传感器等。库存品种多，加上库存管理不够精细化，物资库存量大，近五年最高库存金额曾达到4000万元以上。针对机车物资库存管理方面存在的问题，分析原因如下：

（1）仓储方式较陈旧，信息共享不足。该单位由于历史原因，仓储设施较落后，自动化水平低，出入库人工作业占比大，造成仓储空间利用率低，出入库作业效率较低。同时，仓储管理信息化水平低，库存信息不能及时共享，出现部分物资库存数据延迟或差错，造成补货等库存决策不科学不及时，容易出现库存积压或缺货现象。单位整体仓储设施和管理信息系统有待进行改造，以提升仓储设施自动化水平和数据信息的共享水平。

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（2）生产力部署分散，物资重复储备。该单位生产力部署为段部和X折返段两个主要片区，两地均有机车检修、整备、整修等作业任务，物资采购、供应、管理工作也需要两个片区共同进行。部分物资配件需要在两地同步储备，以确保供应，导致库存偏高。2022年度两地物资重复储备量达470项，主要包括机车常用消耗配件和机车维修偶换配件。

（3）配属机型复杂，库存类别偏高配。属机型较多较杂，每个机型的配件不统一、不可通用，为保障生产需求，每种车型配件均需储备，导致配件储备压力大，库存水平偏高。此外，部分老旧车型配件生产企业较少且厂家无库存储备，导致配件采购周期较长。为了保障生产，对于偶用的配件也需储备，所以储备了较多类别的物资，导致库存较高。亟待在保障运营维修和控制物资库存中寻找平衡点，改善物资仓储管理，优化库存结构并降低库存成本。

2.库存优化策略与实践

为了解决上述问题，该单位开展了智能立体仓库的规划和建设，设计了智能仓储管理系统，并在物资采购、库存管理、物资配送、成本控制等方面进行系统优化。具体措施如下：

（1）搭建智能立体仓库，优化仓储布局

按照“集约管理、智能配送”的思路，坚持“贴近现场、服务一线”的原则，该单位结合现有库存存量测算存储需求，积极与厂商、施工方协调，并遵循“按类分区、按尺寸重量分区、常用料就近”的原则，对全段物资设备逐一登记，将近4000个货位进行合理划分，满足所有物资仓储需要。

图1 机车物资智能立体仓库

搭建机车物资智能立体仓库，如图1所示。智能立体仓库设备由高层货架、智能四向穿梭车、高速提升机、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、计算机管理系统及辅助设备等组成。其计算机管理系统包括智能仓储管理系统、仓储设备控制系统、尺寸重量检测系统、条码自动识别系统、视频监控系统、电子看板系统等。其中，智能仓储管理系统（运行环境： Windows/Linux主流操作系统，支持主流数据库软件MySQL、Oracle）通过条码识别技术可以实现出入库管理、周转箱分配、出库管理、就近货位存放、货位封锁解锁、盘库、库存预警、柔性分区等功能。系统登录界面如图2所示。

图2 机车物资智能仓储管理系统

（2）实施物资精准配送，保障机车物资供应

实施实时物资精准配送，不断满足物流化生产需求。一是修程机车必换配件精准配送。通过智能仓储管理信息系统自动生成必换件配送清单，实现精准配送。二是偶换配件远程点餐配送。对于超检修计划范围的偶发用料，由检修作业人员通过系统按车型、修程进行远程提料，实施一对一配送。三是常耗配件无人自助配送。通过设置无人值守库、智能微库储备使用频次较高的配件，作业人员依据机车检修实际自主领取使用，系统精准统计物料消耗情况。智能仓储管理系统可实现机车物资数据可视化，其物资消耗分析可视化界面如图3所示。

图3 物资消耗分析可视化界面

规范计量，精准掌握物料消耗情况。对全段材料、配件、工具实行集中管理，并按照最小计量单位入库。物料领用由车间依据当日使用需求按照机车进行提料，便于系统精准统计每项物资日使用频次、周消耗量，从而生成旬度采购需求。同时，实时统计分析单车成本核算及物资资金占用情况，使物资消耗数据更加详实准确。

（3）实时数据监测，严控库存金额

通过不断完善智能仓储系统模块功能，对物资的信息管理、储备管理、配送管理和相关数据的统计分析，不断优化库存结构，严控库存金额。系统实现实时数据监测，为库存决策提供重要依据。库存统计分析可视化界面如图4所示。

图4 库存统计分析可视化界面

通过应用智能仓储管理系统，实现从生产计划的生成到物资出库的全流程自动化作业，将物资采购由人工控制转为系统控制，有效避免了供应不足或库存冗余现象。针对机车重要配件，实施“一物一码”出入库管理，通过条形码溯源精准掌握机车超修情况及大部件更换周期，为库存控制提供科学的数据支撑。

（4）完善管理制度，夯实物资管理基础

依据《物资管理办法》《物资采购实施细则》等铁路物资管理相关文件，结合修程精准配送、远程点餐配送、无人自助配送、全段集中配送四种配送模式，对《材料工具一体化配送管理办法》进行了重新修订，进一步明确职责分工，完善了材料工具全寿命管理流程。结合作业实际，深入研究现场作业过程，优化物资采购流程、收发存流程、材料配送流程、工具配送流程及废旧物资处置流程等，实现了现场作业的流程化和标准化。

（5）精细计划提报，推进物资科学采购

通过智能仓储系统数据（例如物资领用记录）分析机车维修配件的使用频次和数量，结合供应商供货周期，动态调整采购周期和数量，优化采购计划，增加采购频次，杜绝新增积压物资。同时，通过系统数据分析物资消耗的季节性规律，优化季节性物资采购计划。充分利用信息系统的数据监测功能，定期核查数据监测情况，推进科学的库存控制手段应用。

（6）核定库存定额，严控库存增量

推进联储代储，转嫁高额物资储备压力。将柴油、油脂等占用库存资金较大比率较高的物资，通过部门协调实施联储代储，实用实销，降低库存。推行零库存，降低通用物资库存占用。核定库存定额，加强存量物资控制。梳理闲置积压物资，多途径优化核减。全面清查核查库存物资，对有使用价值的呆滞积压物资，通过路内调拨、厂家回购等方式盘活闲置资产，降低库存额。

3. 库存优化效果分析

通过实施以上机车物资“库存优化”策略，该单位的关键库存指标得到显著改善，改善前后对比分析结果参见表1。与上年度相比，该单位有效减少了库存积压、优化了库存结构、盘活了存量资源、降低了库存成本、提高了资金周转率。具体来说，当年库存金额为799万元，与上年度库存金额比较，库存金额实际压减1447万元（按照机车配属量进行测算）；当年库存周转率为26.32次，较上年提升3.23次，显著提高了企业的资金利用率。

表1 “库存优化”改善前后对比分析结果

四、结束语

本文对铁路机车物资库存管理优化策略及成效进行了研究。通过应用智能立体仓库、智能仓储管理系统等先进技术手段，并实施仓储布局优化、库存数据实时监测、物资精准配送、核定库存定额等库存优化策略，有效改善了机车物资的库存结构、降低了库存成本。未来应进一步加强先进物流技术的应用，持续优化和改善铁路物资库存体系，以促进企业经济效益的提升。

参考文献:

[1]匡其品.中小型制造企业库存管理问题和对策研究[J].财会学习,2020,(36):170-171.

[2]Ntakolia C,Kokkotis C.An explainable machine learning model for material backorder prediction in inventory management[J].Sensors, 2021,21(23):126-134.

[3]金智勇.铁路机辆物资库存管理模式探讨[J].铁路采购与物流,2021,16(03):49-51.

[4]闫尔斐,熊超强,梁耀聪,等.现代物流技术在汽车工厂库存管理中的应用探索[J].物流技术与应用,2024,29(06):68-72.

[5]张力.多元素ABC分类法在连锁超市库存管理中的应用[J].物流技术与应用,2016,21(03):134-137.