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在前一篇文章中，我們介紹了高需求配件和低需求/零需求配件安全庫(kù)存的不同算法，其中的核心在于差異化的庫(kù)存策略，高需求配件要保證供應(yīng)，不要缺貨，而且這類配件基本上沒(méi)有呆滯風(fēng)險(xiǎn)；低需求/零需求配件則不同，它們周轉(zhuǎn)極慢，呆滯風(fēng)險(xiǎn)很大，所以按訂單采購(gòu)，不放庫(kù)存。

實(shí)際上對(duì)那些中等需求、中速周轉(zhuǎn)配件，設(shè)置合適的安全庫(kù)存才更加棘手。

這類配件采用基于可得性MTA（Make to Availability）庫(kù)存策略，在安全庫(kù)存與服務(wù)水平之間建立聯(lián)系。需求高、周轉(zhuǎn)快的配件安全庫(kù)存大，需求低、周轉(zhuǎn)慢的配件安全庫(kù)存小，然后根據(jù)服務(wù)水平的目標(biāo)值來(lái)計(jì)算安全庫(kù)存。當(dāng)需求量進(jìn)一步減少時(shí)，就進(jìn)入了長(zhǎng)尾區(qū)域，轉(zhuǎn)而采用按訂單生產(chǎn)（采購(gòu)）的MTO庫(kù)存策略。

目標(biāo)庫(kù)存水位 = 需求量平均值D×平均補(bǔ)貨時(shí)間ATR + 安全庫(kù)存SS

根據(jù)正態(tài)分布曲線，使用標(biāo)準(zhǔn)差方法，按照配件服務(wù)水平目標(biāo)值計(jì)算安全庫(kù)存的公式為：

其中

= 安全庫(kù)存系數(shù)（通過(guò)正態(tài)分布函數(shù)的反函數(shù)計(jì)算，例如：1.645對(duì)應(yīng)著95%的服務(wù)水平）

= 需求量的預(yù)測(cè)值（平均值）

ATR = 平均補(bǔ)貨時(shí)間（Average Time to Replenish）

這種方法的優(yōu)點(diǎn)是清晰地展示了服務(wù)水平與安全庫(kù)存之間的關(guān)系，有助于更好地理解安全庫(kù)存的意義。當(dāng)企業(yè)擁有可靠的庫(kù)存歷史數(shù)據(jù)，并且需要保證配件服務(wù)水平時(shí)，就可以采用這種方法。

舉例：

一家零售商每周補(bǔ)貨一次，某種商品承諾的服務(wù)水平為95%（Z = 1.645），商品需求的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如下：

平均需求量：25件/周

需求波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差：5件/周

平均補(bǔ)貨時(shí)間ATR：4周

補(bǔ)貨時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差：0.25周

則安全庫(kù)存為

考慮到補(bǔ)貨和需求的不確定性，放置20件安全庫(kù)存就能確保該商品在95%的情況下提供現(xiàn)貨。

目標(biāo)庫(kù)存水位 = 25×4 + 20 = 120（件）

如何確定配件的服務(wù)水平目標(biāo)值呢？根據(jù)配件銷售的邊際效益和邊際成本原理，結(jié)合銷售配件的毛利率和實(shí)際周轉(zhuǎn)率，可以計(jì)算出該配件的最佳服務(wù)水平：

這也是該配件服務(wù)水平的目標(biāo)值，其中25%是庫(kù)存持有成本比值。每次做庫(kù)存計(jì)劃時(shí)，都可以根據(jù)之前12個(gè)月的庫(kù)存歷史數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算出該配件的周轉(zhuǎn)率，例如：該配件周轉(zhuǎn)率為6次/年，毛利率為20%，則該配件的服務(wù)水平目標(biāo)值為：

服務(wù)水平目標(biāo)值 = (6×20%)/(6×20%+25%×(1-20%))

=85.7%

當(dāng)一種配件的周轉(zhuǎn)率超過(guò)25次/年時(shí)，它就屬于不應(yīng)缺貨的高需求配件，服務(wù)水平目標(biāo)值應(yīng)該在98％以上；當(dāng)一種配件的周轉(zhuǎn)率低于1次/年時(shí)，服務(wù)水平目標(biāo)值則小于50％，意味著安全庫(kù)存為零，屬于非存儲(chǔ)配件，上述公式的結(jié)果也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。

服務(wù)水平高于90%以后，任何微小的提升都要付出極高的庫(kù)存代價(jià)，這樣做的副作用是庫(kù)存周轉(zhuǎn)率下降，還可能帶來(lái)呆滯風(fēng)險(xiǎn)，而服務(wù)水平目標(biāo)值恰恰是平衡了邊際效益和邊際成本之后的最佳服務(wù)水平

高德拉特博士提出的TOC制約理論中，有一種動(dòng)態(tài)緩沖區(qū)方法計(jì)算目標(biāo)庫(kù)存水位。這也是MTA庫(kù)存策略的一種，首先從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中計(jì)算出可靠的補(bǔ)貨時(shí)間TRR（Time to Reliable Replenish），然后以TRR為時(shí)間窗口，統(tǒng)計(jì)出歷史需求數(shù)據(jù)中TRR窗口的最大需求量，以此作為目標(biāo)庫(kù)存水位。

這種算法不是計(jì)算安全庫(kù)存，而且直接確定目標(biāo)庫(kù)存水位。每次補(bǔ)貨時(shí)，補(bǔ)貨量就是目標(biāo)庫(kù)存水位與當(dāng)前可用庫(kù)存的差額。而需求量平均值乘以平均補(bǔ)貨時(shí)間與目標(biāo)庫(kù)存水位之差就是安全庫(kù)存。

市場(chǎng)上有很多庫(kù)存軟件和庫(kù)存算法，這讓企業(yè)在選擇時(shí)感到困惑，哪種算法更適合？在下一篇文章中，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)字孿生庫(kù)存系統(tǒng)，并使用三組真實(shí)的（高需求、中等需求和較低需求）庫(kù)存歷史數(shù)據(jù)，模擬計(jì)算安全庫(kù)存和目標(biāo)庫(kù)存水位，根據(jù)計(jì)算結(jié)果來(lái)驗(yàn)證哪種庫(kù)存算法更加有效。

（待續(xù)，敬請(qǐng)期待下周文章）

參考文獻(xiàn)：

干貨 | 安全庫(kù)存算法（上）

干貨 | 安全庫(kù)存的意義

干貨 | 配件庫(kù)存放多少才合適？

干貨 | 必須關(guān)注的幾個(gè)庫(kù)存指標(biāo)

干貨｜庫(kù)存該存什么，不存什么？

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