朱飞龙

摘 要：结合城市物流发展的实际需要，以青岛光亮照明有限公司为实例，本文通过利用区间估计的大样本方法对城市物流末端环节仓库入库进行了货品检验，然后公司可以依据检验数据进行决策，以降低物流成本，增加公司利润。结果表明，该方法可有效的降低入库产品的不合格率，提高产品进入市场的合格率，提高公司服务质量。

关键词：区间估计；大样本方法；入库检验

1 绪论

1.1 研究的背景和意义

随着社会的快速发展，当前物流被人们称为第三大利润源，企业的主要成本也来源于物流。城市物流在城市化发展中的作用越来越重要，它是人民生活质量的基础，城市发展的支撑。与其他传统物流相比，城市物流更应该受到人们的重视。进入21世纪，企业的主要成本来源于物流系统，经调查研究，物流成本占企业总成本的40%左右。城市物流系统中包含许多环节，如运输、生产、包装、入库及配送等。每个环节当中都存在者巨大的利润空间。本文着重介绍入库环节中的企业利润。

入库检测是企业对产品流入市场的最后一道防线，在此环节应用一定的方法研究可有效降低企业成本。

比如，不合格产品进入仓库后不仅会降低仓储空间的有效使用率，而且还会降低配送车辆的有效负载，不合格产品进入用户手中不仅会降低公司信誉还要负担赔偿费用。

入库检测的方法有很多，其中产品种类，数量和标准起决定性作用。入库检测是一个辅助决策的过程。本文以青岛光亮照明有限公司为例，运用区间估计的大样本方法对入库产品进行检验。实现检测数据帮助决策者制定出正确的决策方案。

1.2 研究现状

在产品入库检测方面，国内有些人早些年已经做出了许多研究。如马越于2012年通过把RFID技术应用到仓储中，实现了入库中对物流关键点作业流程监控、全程关键点复核和仓储人员门禁管理实现自动化和管理化的方式，替代了低效重复的人工操作流程。

在区间估计的使用上，钟小伟等利用区间估计克服了传统综合评判方法中数据信息用“点”数值不足的缺点，构建了区间估计综合评判方法，使整个评价过程中的数据信息用“区间数”表示的更加合理。李良通过区间估计方法降低了抽样误差，将其控制在一个可接受的合理范围内。李柏林讨通过大样本方法研究区间估计的最优性，并且就最优区间估计的合理性给予了充分论证。

2 案列分析

青岛光亮照明有限公司创建于2003年，专业生产照明设备。为了能够获取更多利润，降低企业成本，需保证产品入库的合格率。文章中，以青岛光亮照明有限公司为实例，利用区间估计的大样本方法，求出产品入库前的合格率，以供决策层制定出正确的发展战略。

3 检测方法

3.1 区间估计的大样本方法简介

区间估计大样本方法基本思想是：在已知总体X服从0-1分布B（1，p）的前提下，根据样本（X1，...，Xn）所提供的信息来估计未知参数p。例如产品的不合格率，某一电视节目的收视率，种子的发芽率等等。

3.2 理论模型

J为置信区间，n为样本容量，X为抽取检测样本的均值，p为置信区间的可信度，k为系数。

由于

近似服从N（0，1），故

可以得到p的一个双侧（近似）1-a置信区间所的上、下限分别为

其中

实际计算中，通常由下式构造p的置信区间

可以证明，当n较大时，近似地有J*～N（0，1）。由此得到p的一个双侧（近似）1-a置信区间的上、下限分別为

（1）

得到的p的一个单侧（近似）1-a置信区间的上限为

（2）

得到的p的一个单侧（近似）1-a置信区间的上限为

（3）

3.3 数据分析

青岛光明公司有一批准备入库的节能灯，这批产品将会销往省外，部门主管想了解这批产品的合格率，以便决定是否进入市场。从这批产品中随机抽取100件进行检验，发现有4件是不合格品，试求不合格率的单侧近似95%置信区间上线。

由于n=100，x=0.04，根据公式（2）可得p的单侧近似95%置信上限为

这表明有（近似）95%的把握可以认为这批产品的不合格率不超过

7%。

4 总结

管理层可以根据得出的具体数值进行决策，合格率要求高的话可在生产环节增加一道检测程序，但会增加商品成本，合格率要求低的话会增加仓储和物流成本，以及其他间接影响。所以管理层需要在三者之间找到一个最大利润点，利用区间估计的大样本方法计算出的产品合格率无疑是支撑决策者制定出正确决策的强力依据。

参考文献

[1]马越.RFID中间件研究及其在仓储出入库检测中的应用[D].北京邮电大学，2012.

[2]钟小伟，傅鸿源.基于区间估计的综合评判方法及其应用[J].数学的实践与认识，2012，01：74-79.

[3]李良.区间估计与抽样误差关系的研究[J].科技经济市场，2007，03：36-37.

[4]李柏林.最优区间估计问题的探讨[J].襄樊学院学报，2005，02：8-11.