安全库存⚓︎
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安全库存(
Safety Inventory
): 在给定期间内,为了满足超出预期水平而持有的库存。 -
提前期(
Lead Time
) : 从发出订单到收到订单中货物的时间间隔 -
产品满足率(
fr
) : 指产品需求中用库存产品得到满足的比例,也就是现有库存满足产品的需求的概率。 -
周期服务水平(
CSL
) : 所有顾客的需求都得到满足的补货周期所占的比例,也就是一个补货周期内不缺货的概率。如果十个补货周期内有6个周期都不缺货,那么CSL就是60%。
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连续盘点 : 不间断地清点库存,降低到再订货点(ROP)的时候,发出订货订单。
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周期盘点 : 定期对库存状况进行盘点,当库存降低到某个阈值的时候通过补货提高库存水平,例如每周清点库存来确保现有库存+订货=某个水平
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补货周期平均预期缺货量(ESC) : 每个补货周期内无法由现有库存满足的那部分市场需求的平均数量
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计算给定补货策略下的安全库存
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假设提前期\(L \(,每周订单需求的均值是\)D \(,再订货点\)ROP\), 安全库存为\(ss\), 有 $ss = ROP - DL $
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计算给定补货策略下的周期服务水平
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如果提前期内的需求超过\(ROP \(, 那么在补货周期内就会出现缺货。我们有\)CSL = Prob(\)补货提前期L周内的需求\(\leq ROP)\)
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知道补货提前期内的需求服从均值\(D_L\),标准差\(\sigma_L\)的正态分布,在EXCEL中,我们可以按照下面这个函数计算\(CSL =NORMDIST ( ROP, D_L,\sigma_L, 1)\)
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计算给定周期服务水平下的安全库存
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给定期望周期服务水平\(CSL\)、提前期内的需求均值\(D_L\), 提前期内的需求标准差\(\sigma_L\)
\[F(D_L + ss, D_L, \sigma_L) = CSL\]
\[D_L + ss = F^{-1}(CSL, D_L, \sigma_L) = NORMINV(CSL, D_L, \sigma_L)\]
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所以在excel中ss计算如下
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\(ss = F^{-1}_s(CSL) \times \sigma_L \\ = F^{-1}_s(CSL) \times \sqrt{L} \sigma_D\\ =NORMINV(CSL) \times \sqrt{L}\sigma_D\)
计算期望满足率下的安全库存⚓︎
- 给定期望满足率\(fr\),订货批量\(Q\),提前期内的需求量的标准差\(\sigma_L\),可以计算出ESC ;
\(ESC = -ss [ 1- F_S(\dfrac{ss}{\sigma_L})] + \sigma_Lf_s(\dfrac{ss}{\sigma_L})\)
- 在excel中可以表示为:
\(ESC = - ss [1 - NORMDIST(ss / \sigma_L, 0, 1,1)] + \sigma_D \times NORMDIST(ss/\sigma_D, 0,1,0)\)
- 如何已知ESC求出ss呢? 我们使用Data中的GOALSEEK方法,一直修改ss,直到ESC等于目标值再停止。
减少补货提前期和需求不确定性的好处⚓︎
- 这一部分是对比实验。公式就是上面的
\(ss = NORMSINV(CSL) \times \sqrt{L}\sigma_D\)
- 尝试缩短补货提前期/降低预测误差,最终发现所需产品的安全库存均有大幅度的降低。
单元格 | 函数 | 对应相同单元格 |
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F3 | =A3*B3 | F4:F7,E10:E14 |
G3 | =SQRT(B3)*E3 | G4:G7 |
H3 | =NORMSINV(D3)*G3 | D4:H7 |
H10 | =-G10(1-NORMDIST(G10/E10,0,1,1)) +E10NORMDIST(G10/E10,0,1,0) |
H11:H14 |
E17 | =NORMSINV(C17)SQRT(B17)D17 | E18:E21 |