现代物流报9月
经常在培训课程中,有学员问起安全库存的如何计算的问题。这确是一个很现实的问题,因为企业常为断货脱销而苦恼,同时,这也是一个伪命题,试问,库存多少为安全?因为此逻辑犯了一个根本性错误,就那是静态的思维来管理动态的事物。供应链管理本质是供应和需求的平衡,而上游供应商的供应水平和下游的客户需求水平都是动态的。这就是为什么用ERP软件跑出的物料需求计划使得库存高涨,同时又断货频繁的问题所在。下面我们就目前企业中几种安全库存设置模型做简化分析。
模型一:安全库存=紧急订购天数*日平均需求量
点评:这是最基础最差的库存计算模型了,两个变量都是动态不可控制的。做与不做没有太大差别。
模型二:安全库存=平均日销量*(安全天数+采购周期+2)
安全天数:可以根据运营特征自行设计
采购周期:取近三次采购周期平均值
平均日销量:7天占70% 15天占20% 30天占10%
点评:较之模型一有所改善,在平均日需求上加了权重分配。
优点是数据获取简单,易操作。而问题在于加入主观因素太多,权重分配依据是什么?不同周期市场因素对供应链的反映是不一样的。对成熟实用型产品,可以起到一定辅助决策作用。
模型三:安全库存标准差= QC=√`R(QS2)+`S2(QR2)
安全库存=Z*安全库存标准差
`R:平均补货周期(天数)
`S :平均需求量
QS:单位需求量标准差
QC:安全库存的标准差
QR:补货周期的标准差
Z:安全系数
附Z值表:
顾客服务水平(%) | 安全系数(Z) | 顾客服务水平(%) | 安全系数(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 |
点评:这是考虑到需求和供应波动性的安全库存控制法,能实现库存水平适中与客户需求的最大化满足。前提是历史需求和历史补货周期符合正态分布。如果有季节性因素、天气因素、促销因素、政策因素等导致供应链波动过大,此方法将失去效果。
我在供应链管理领域从业10余年,接触企业上百家,这个困惑仍未能解开,只能说是一直在路上。8月与深圳某供应链管理公司一起探讨研究的基于“动态库存管理模型”,经过数轮模拟,在压缩库存、降低缺货频率方面能起到非常好的效果。当然该模型不是放之四海而皆准,针对快销生产型或流通型企业而言尤有成效。下面一起来做一个简单模拟:
模型假设:
供应链中有四个环节,依次为: NDC LDC RDC retailer
模拟周期:7月30日—8月23日(25天)
各环节成本如图示: 用来分析供应链成效
| NDC | LDC | RDC | Retailer |
单品销售利润 | 2 | 3 | 4 | 5 |
单品储存成本 | 0.5 | 0.8 | 1 | 2 |
单品缺货损失 | 可以设置,模型暂不考虑此成本 | |||
订货前置期 | 无限 |
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这是传统预测下供应链运营效益分析:(版面有限,8月4日—24日的数据被隐藏)
说明:在需求随机,供应链总成本为61.5单元成本。当我们运用动态预测模型,预估未来30天或更长的需求情景下,前置期不变,以终为始,情景将大为不同:
供应链总成本将降至11.5单元成本(同样,版面有限,隐藏中间轮次的数据),这是整体库存水平下降和缺货概率降低而实现的。这里你可能要问,如何以终为始呢?这就是我们模型的关键了:
以上为货物流图示.左侧AUD 表示取一个周期历史一周七天每天的需求数量,供应链中各环节的安全系数依次为:
NDC | 0.3 |
LDC | 0.5 |
RDC | 0.8 |
RETAILER | 1 |
Rate max与Rate min 为需求阙值,需根据历史各类影响因素(促销/天气/媒体/政策/节假日等)产生实际数据主观确定,是动态可调的.导入这些,模型就可以自动生产ACTUAL SALES 量了.然后按照这个量来制定补货计划,就能实现库存水平最低,客户满足率最高的库存管理.
库存问题是一道永远没有最佳答案的讨论题,该模型不能保证100%解决你的问题,起码在降库存比例,减少缺货频率上一定能起到立竿见影之成效.
如果你是快销
如果你有库存高涨
如果你常常断货…..的困惑,
期待与你交流.你的意见对我非常重要.