現代物流報9月
經常在培訓課程中，有學員問起安全庫存的如何計算的問題。這確是一個很現實的問題，因為企業常為斷貨脫銷而苦惱，同時，這也是一個偽命題，試問，庫存多少為安全？因為此邏輯犯了一個根本性錯誤，就那是靜態的思維來管理動態的事物。供應鏈管理本質是供應和需求的平衡，而上游供應商的供應水平和下游的客戶需求水平都是動態的。這就是為什么用ERP軟件跑出的物料需求計劃使得庫存高漲，同時又斷貨頻繁的問題所在。下面我們就目前企業中幾種安全庫存設置模型做簡化分析。
模型一：安全庫存=緊急訂購天數*日平均需求量
點評：這是最基礎最差的庫存計算模型了，兩個變量都是動態不可控制的。做與不做沒有太大差別。
模型二：安全庫存=平均日銷量*(安全天數+采購周期+2）
安全天數：可以根據運營特征自行設計
采購周期：取近三次采購周期平均值
平均日銷量：7天占70% 15天占20% 30天占10%
點評：較之模型一有所改善，在平均日需求上加了權重分配。
優點是數據獲取簡單，易操作。而問題在于加入主觀因素太多，權重分配依據是什么?不同周期市場因素對供應鏈的反映是不一樣的。對成熟實用型產品，可以起到一定輔助決策作用。
模型三：安全庫存標準差= QC=√`R(QS2)+`S2(QR2)
安全庫存=Z*安全庫存標準差
`R:平均補貨周期(天數)
`S ：平均需求量
QS：單位需求量標準差
QC：安全庫存的標準差
QR：補貨周期的標準差
Z:安全系數
附Z值表：
顧客服務水平(%) | 安全系數(Z) | 顧客服務水平(%) | 安全系數(Z) |
100.00 | 3.09 | 96.00 | 1.75 |
99.99 | 3.08 | 95.00 | 1.65 |
99.87 | 3.00 | 90.00 | 1.50 |
99.20 | 2.40 | 85.00 | 1.04 |
99.00 | 2.33 | 84.00 | 1.00 |
98.00 | 2.05 | 80.00 | 0.84 |
97.70 | 2.00 | 75.00 | 0.68 |
97.00 | 1.88 | 70.00 | 0.53 |
點評：這是考慮到需求和供應波動性的安全庫存控制法，能實現庫存水平適中與客戶需求的最大化滿足。前提是歷史需求和歷史補貨周期符合正態分布。如果有季節性因素、天氣因素、促銷因素、政策因素等導致供應鏈波動過大，此方法將失去效果。
我在供應鏈管理領域從業10余年，接觸企業上百家，這個困惑仍未能解開，只能說是一直在路上。8月與深圳某供應鏈管理公司一起探討研究的基于“動態庫存管理模型”，經過數輪模擬，在壓縮庫存、降低缺貨頻率方面能起到非常好的效果。當然該模型不是放之四海而皆準，針對快銷生產型或流通型企業而言尤有成效。下面一起來做一個簡單模擬：
模型假設:
供應鏈中有四個環節,依次為: NDC LDC RDC retailer
模擬周期:7月30日—8月23日(25天)
各環節成本如圖示: 用來分析供應鏈成效
| NDC | LDC | RDC | Retailer |
單品銷售利潤 | 2 | 3 | 4 | 5 |
單品儲存成本 | 0.5 | 0.8 | 1 | 2 |
單品缺貨損失 | 可以設置，模型暫不考慮此成本 | |||
訂貨前置期 | 無限 |
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這是傳統預測下供應鏈運營效益分析:(版面有限,8月4日—24日的數據被隱藏)
說明:在需求隨機，供應鏈總成本為61.5單元成本。當我們運用動態預測模型，預估未來30天或更長的需求情景下，前置期不變，以終為始，情景將大為不同：
供應鏈總成本將降至11.5單元成本（同樣，版面有限，隱藏中間輪次的數據），這是整體庫存水平下降和缺貨概率降低而實現的。這里你可能要問，如何以終為始呢？這就是我們模型的關鍵了：
以上為貨物流圖示.左側AUD 表示取一個周期歷史一周七天每天的需求數量，供應鏈中各環節的安全系數依次為：
NDC | 0.3 |
LDC | 0.5 |
RDC | 0.8 |
RETAILER | 1 |
Rate max與Rate min 為需求闕值,需根據歷史各類影響因素(促銷/天氣/媒體/政策/節假日等)產生實際數據主觀確定,是動態可調的.導入這些,模型就可以自動生產ACTUAL SALES 量了.然后按照這個量來制定補貨計劃,就能實現庫存水平最低,客戶滿足率最高的庫存管理.
庫存問題是一道永遠沒有最佳答案的討論題,該模型不能保證100%解決你的問題,起碼在降庫存比例,減少缺貨頻率上一定能起到立竿見影之成效.
如果你是快銷
如果你有庫存高漲
如果你常常斷貨…..的困惑,
期待與你交流.你的意見對我非常重要.
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