干货 | 安全库存算法（上）

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我们生活在一个不确定的世界里，预测偏差不可避免，交货延迟时有发生，将库存计划寄希望于更准确的需求预测是不现实的，缺货造成的加急运输成本和催货时间，以及过剩产生的滞销风险，给企业带来很大风险。如果缺货导致客户流失，损失更是不可估量。

所以，计算适当的安全库存，对于库存计划十分重要，因为安全库存就是用来消除不确定性带来的缺货影响。然而，配件种类很多，特性各不相同，切忌采取“一刀切”的做法，先思考两个问题：

1. 缺货的后果有多严重？如果如果后果严重，就必须增加安全库存以避免缺货；反之就减少安全库存；

2. 需求波动有多大？如果需求波动大，要想避免缺货，安全库存也必须更大才行。

首先要对配件进行分类，将它们分为高需求、中等需求、低需求零需求配件，然后采取差异化的库存策略，确定不同类型配件的服务水平，计算安全库存。

配件分类与库存策略

高需求配件对客户影响很大，一旦缺货企业损失大，要保证高服务水平，库存策略是“保供”并避免缺货，设置高安全库存；中等需求配件需求适中，应设置适当的安全库存和服务水平，库存策略是“平衡”；低需求零需求配件库存呆滞风险高，库存策略是“不放库存”。

高需求快速周转配件

安全库存是防患于未然的智慧，这类保供配件应采取高安全系数算法，例如：基于预测的MTSMake to Stock算法，用波动缓冲区方法计算安全库存：

安全库存SS = 应对需求波动的缓冲 + 应对补货延迟的缓冲

需求波动的缓冲 = (需求量峰值 - 需求量均值)×补货期均值

补货延迟的缓冲 = (交货期峰值 - 补货期均值)×需求量均值

目标库存水位是仓库设定的最高水位。每次补货时，补货量就是目标库存水位与实际可用库存之间的差额，确保库存水位永远不应超过目标水位，并且在库存消耗完之前及时补充。

MTS算法中，

目标库存水位需求量平均值平均补货期安全库存SS

需求量最大值补货期平均值 + (最长交货期-补货期平均值)×需求量平均值

案例：

统计数据显示，某种配件的补货周期从27天至40天不等，平均值为35天，需求量从25件/天至50件/天不等，平均值为33件/天。考虑到需求和补货周期的波动性，增加安全库存来避免缺货：

需求波动的缓冲 = (50-33)×35 = 595

补货延迟的缓冲 = (40-35)×33 = 165

安全库存SS = 595 + 165 = 760（件）

另一种更保险的安全库存计算方法是平均值-最大值法：

安全库存SS = 需求量最大值×最长交货期-需求量平均值×平均交货期

目标库存水位＝需求量最大值×最长补货期

上面案例中，使用平均值-最大值法的安全库存为：

SS = 50×40 - 33×35 = 845（件）

显然，这种方法是用两个最大值作为基准计算目标库存水位，以抵消不确定性的影响。虽然降低了缺货风险，代价却是增加了库存的资金占用和积压风险。

安全库存计算没有标准答案，方法不同库存的安全系数不同，安全系数越高，库存通常也更大，占用资金更多，反之亦然，取决于企业的库存策略。

低需求、慢速周转零需求配件

当补货周期中平均需求量小于0.5件时，就是长尾需求，属于非存储配件，应采取按订单采购的MTOMake to Order策略，不放库存，除非是企业的战略考量。

这类配件库存不仅占用资金，还极易产生呆滞风险。很多呆滞库存产生的原因，都是因为担心缺货而存储了这类非存储配件，特别是在进入一个新市场的初始库存计划总是“宁多勿少”，计划人员既担心缺货，又害怕过剩，结果不得不承受这两个副作用。

大概对好过精确的错，安全库存算法就是在预测不准、资源有限的条件下，最大限度地满足客户需求，同时避免库存过剩，这正是库存计划的核心理念。

（待续，敬请期待下期文章）

参考文献：

干货 | 配件库存放多少才合适？

干货 | 必须关注的几个库存指标

干货｜库存该存什么，不存什么？

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