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安全库存

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(重定向自保险储备)

安全库存(Safety Stock,SS)

目录

什么是安全库存

  安全库存(又称保险库存,德文:Sicherheitsbestand)是指为预备未来物资供应或需求等不确定因素(订货期间需求增长、到货延期等)导致更高的预期需求或导致完成周期更长时的缓冲存货,安全库存用于满足提前期需求。在给定安全库存的条件下,平均存货可用订货批量的一半和安全库存来描述。

  安全库存的确定是建立在数理统计理论基础上的。首先,假设库存的变动是围绕着平均消费速度发生变化,大于平均需求量和小于平均需求量的可能性各占一半,缺货概率为50%。

  安全库存越大,出现缺货的可能性越小;但库存越大,会导致剩余库存的出现。应根据不同物品的用途以及客户的要求,将缺货保持在适当的水平上,允许一定程度的缺货现象存在。安全库存的量化计算可根据顾客需求量固定、需求量变化、提前期固定、提前期发生变化等情况,利用正态分布图标准差期望服务水平等来求得。

需要安全库存的原因

  1、为缩短交期(Lead time)

  2、投机性的购买

  3、规避风险

  4、缓和季节变动与生产高峰的差距

  5、实施零组件的通用化

  6、其它诸如营销管理缺失,生产管理和制程不合适,供应来源等原因

安全库存的原则

1、不缺料导致停产(保证物流的畅通);
2、在保证生产的基础上做最少量的库存;
3、不呆料

怎么确定哪些物料需要定安全库存[1]

  运用A.B.C分析法确定了物料的A,B,C等级后根据A,B,C等级来制订库存:

A类料:一般属于成本较高,占整个物料成本的65%左右,可采用定期定购法,尽量没有库存或只做少量的安全库存.但需在数量上做严格的控制。
B类料:属于成本中等,占整个物料成本的25%左右,可采用经济定量采购的方法,可以做一定的安全库存。
C类料:其成本最少,占整个物料成本的10%左右,可采用经济定量采购的方式,不用做安全库存,根据采购费用和库存维持费用之和的最低点,订出一次的采购量。

安全库存的预测

  安全库存对于企业满足一定的客户服务水平是重要的,在企业产品供应上起到缓冲的作用,企业往往根据自身的客户服务水平和库存成本的权衡设置安全库存水平。而在现实情况下,企业的安全库存往往起不到应有的作用,当市场销售繁荣时,根本就没有库存保证供应,缺货水平很高,而在市场萧条时,安全库存显得多余。这主要源于预测的不准确。

  安全库存和补货数量的计算方法,因每个公司的库存绩效指标不一样,其结果也不一样,下面是一点看法,仅供参考。

  (1)要求客户将自己各月的销售数量和当前库存数量发给本公司销售部门。

  (2)经销商根据预测公式计算客户的合理安全库存建议值。

  具体计算方法为: 假设我们从1月开始计算,

  A=1月份的安全库存, B=月销售量, Ci=i月安全库存,C1=A  C2=(C1+B1)×2/3  C3=(C2+B1+B2)×2/4  ……  Ci=(Ci-1+∑Bn-1)×2/(i+1)

  根据客户的不同情况,本公司销售部门在初始阶段为其设定一个安全库存值,等运作起来之后,本公司销售部门计算出安全库存建议,并参考实际情况(如促销或者季节因素)进行相应的修改,下发给客户。如果客户许可本公司销售部门进行供应商库存管理,则本公司销售部门可直接进行补货。

  (3)客户将本公司销售部门给定的安全库存建议值作为参考,制定个人的安全库存数量。并计算补货数量,假设为X。补货数量=安全库存建议值+在途库存数量-当前库存-在库未提库存。

  (4)本公司销售部门接到客户的补货单后,测算客户的补货数量是否合理,本公司销售部门根据客户的剩余库存数量以及安全库存建议值计算补货数量,假设为Y。 Z=(Y-X)/Y×100% 如果Z在±20%的范围内,则客户的补货数量是合理的,可继续执行。

  (5)本公司销售部门继续判断该补货数量是否满足最小补货数量标准,以及客户的信用状况,如果不满足则不执行。

  这套计算方法是一个比较详细的流程,在具体执行过程中,一定程度上依赖于该公司销售部门和客户信息系统及时提供的相关数据,该公司销售部门要做好业务员管理和客户的数据采集。

怎么降低“安全”库存

1、订货时间尽量接近需求时间.
2、订货量尽量接近需求量
3、库存适量

  但是与此同时,由于意外情况发生而导致供应中断、生产中断的危险也随之加大,从而影响到为顾客服务,除非有可能使需求的不确定性和供应的不确定性消除,或减到最小限度。这样,至少有4种具体措施可以考虑使用:

1、改善需求预测。预测越准,意外需求发生的可能性就越小。还可以采取一些方法鼓励用户提前订货;
2、缩短订货周期与生产周期,这一周期越短,在该期间内发生意外的可能性也越小;
3、减少供应的不稳定性。其中途径之一是让供应商知道你的生产计划,以便它们能够及早作出安排。
另一种途径是改善现场管理,减少废品或返修品的数量,从而减少由于这种原因造成的不能按时按量供应。还有一种途径是加强设备的预防维修,以减少由于设备故障而引发的供应中断或延迟;
4、运用统计的手法通过对前6个月甚至前1年产品需求量的分析,求出标准差后即得出上下浮动点后做出适量的库存。

安全库存计算方法[2]

  客户需求不确定、生产过程不稳定、配送周期多变、服务水平高低等是影响安全库存的重要因素。根据经典的安全库存公式,安全库存SS是日平均需求d、日需求量的标准差σ 、提前期L(补货提前期和采购提前期)、提前期L的标准差σL和服务水平CSL的函数,故有:

  (1)SS=z\sqrt{{\sigma_d^2(\overline{L})+\sigma_L^2(\overline{d})^2}}  

  式中:SS—— 安全库存,\overline{L}—— 提前期的平均值, \overline{d}——日平均需求量, z—— 某服务水平下的标准差个数,σd ——日需求量d的标准差σL —— 提前期L的标准差。

  式(1)即经典的安全库存公式,看起来简单,可是在企业实践中的应用,却颇为复杂,原因是数据收集量难度很大,例如对于具有几千至几万种物料的制造业企业或大中型零售企业而言,收集关于物料或产品的日需求量d和提前期L的数据,其难度之大可以预期。而且,理论或方法越复杂,其在企业实践中的广泛应用越受到限制。我们曾调研了广东省十几家实施了ERP系统的企业,发现这些企业都是根据简单的经验法则来确定安全库存SS。签于此,在需求随机分布并服从正态分布的假设下。根据提前期不变和提前期可变这两种不同的情况,本文将分别提出两个简洁实用的SS公式。

  1.提前期L不变

  目前众多企业都重视供应链管理,强调快速响应和协同预测,实施ERP、SCM和电子商务来加强信息交流,并且大幅改善了运输条件和准时交货,强调对提前期变异的管理,因而提前期的变异可以视为很小。在需求随机分布并服从正态分布和提前期不变的假设下,式(1)的第二项\sigma_L^2(\overline{d})^2为零,故式(1)简化为:

  (2)SS=z\sigma_d \sqrt{\overline{L}}

  不妨设一个时间单位周期为T(T=周、旬、月、季等),根据统计学中一系列独立事件的方差等于各方差之和,单位周期 的需求量标准差σT即与日需求量标准差σd之间有如下关系式:

  (3)\sigma_T^2=T\sigma_d^2

  综合式(2)、式(3),得:

  (4)SS=z\sigma_T\sqrt{\overline{L}/T}

  这是本文提出的第一个安全库存SS公式。

  2.提前期L可变

  如果提前期L变化很大,则式(1)的第二项\sigma_L^2(\overline{d})^2不为零,设式(1)的第一项和第二项存在如下关系:

  (5)k\sigma_d^2(\overline{L})=\sigma_L^2(\overline{d})^2

  本文把式(5)的k称为调整系数,综合式(1)、式(3)、式(5),得:

  (6)SS=z\sigma_T\sqrt{{(1+k)\overline{L}/T}}

  式(6)是提出的第二个安全库存SS公式。式中,定义k为调整系数,k∈[O,K](K是一个充分大的正数)。若k=0,则提前期L不变,式(6)就变成了式(4)。

安全库存量的确定[3]

  (一)定期补货策略下安全库存量的确定

  随着库存的减少,企业要采取措施来补充库存。其中一种补充库存的办法是规定补货时间。一般是确定两次补货之间的时间间隔,只要第一次补货时间明确,以后各次补货时间也就确定下来了,这种补货方式称为定期补货策略。

   在定期补货策略下,补货时间是确定的,每次补货的数量就成为主要应解决的问题。假设每次补货的数量为Q,补货时间间隔为T,补货提前期为t (补货提前期指从发出补货指令到货物入库所需时间) ,每次补货时库存量为q,需求率为v (单位时间内的需求) 。每到补货时间,企业就要发出Q量的补货指令, 经过t时间, Q量的补货入库,要等到下次补货入库还要经过时间T。不难看出,在t + T时间内,用于满足需求的库存总量为Q + q,这个总量定为E ( E =Q + q) ,称之为最大库存量。因为在每次补货时都可以通过盘库获得q量,所以要明确补货量Q,只要知道E,就可以通过E - q来确定。在定期补货策略下的补货问题似乎就变为如何确定E的问题, E的问题一旦明确,定期补货策略就可以在企业的控制之下实现库存的管理问题。在E 的确定中就涉及安全库存量

  E是用来满足( T + t)时间内的需求量,如果需求率v是确定的,即单位时间内的需求不变,则E =v ×( T + t) ,其全部为经常性库存,不包括安全库存,如果v是不确定的,则E的确定需要从经常性库存和安全库存两方面准备。经常性库存通常最简易的做法是用平均需求率E ( v) ×( T + t)取得, 而安全库存则要根据需求分布特征和企业愿意提供的需求满足率来确定。

  (二)定量补货策略下安全库存量的确定

  定量补货策略下,每次补货的数量都相同,而补货的时间则是根据盘点库存量来确定的。当盘点库存量降到企业所规定的一个限量———订货点时,就发出确定的补货量。这种补货策略中,从一次补货入库到下次补货指令发出之间一般不会出现缺货。因为,企业时刻在监测库存量的变化,直到订货点出现时发出新的补货,这期间库存量一直维持在订货点之上。但是从订货点发出新的补货指令到补货入库期间,如果需求率是不确定的,则有可能出现缺货,这时候就要考虑准备安全库存量。

  援引前段提到的假设,即在时间t段要准备安全库存量,由于t时间段只有订货点来满足需求,所以在确定订货点时要包括安全库存量,即订货点由经常性库存和安全库存两部分组成。安全库存量的确定,依据仍然取决于需求特性与需求满足率。举例说明如下:

  例1:某饭店啤酒补货提前期为5天,提前期内需求量服从期望为20加仑,方差为4加仑的正态分布,在定量补货策略下如果维持5%的需求满足率,需要多少安全库存量?

  可以看出,提前期内需求是不确定的,但是有规律可循。在确定订货点时,除了考虑期望值为20加仑外,还要考虑安全库存, 以满足超出期望值的需求,使需求满足率达到95%,所以订货点= 20加仑+安全库存。查标准正态分布表得95%的累计概率下的偏差为1. 65个标准方差。也就是说,实际需求在0~23. 3 ( 20 +1. 65 ×2)加仑之间出现的可能性为95%,要实现需求满足为95%,必须确定订货点为23. 3,其中3. 3 (1. 65 ×2)加仑为安全库存量。

  总结上例可知,当提前期需求满足正态分布时,安全库存量= z ×α,其中α为标准差, z为某一需求满足率下查标准正态分布表获得的安全系数

  (三)安全库存量确定的一般分析

  以上不同补货策略下安全库存量的确定,就是分析需求分布特征。在一定需求满足率要求下,确定的库存应当准备的储存量中超出期望需求的部分库存量,即为安全库存量。如定期补货策略下所确定的最大库存量和定量补货策略下所确定的订货点中超出对应时间区段(定期补货策略对应区段为T+ t,定量补货策略对应区段为t)期望需求的部分库存量。

  如果所掌握需求分布所属时间段与T + t或者t不相符,就要把原始需求分布调整为对应时间段T+ t或者t内的需求分布,这样做才能准确地计算确定安全库存量。我们把例1中的资料稍加改动后作为例2以确定新的安全库存量。

  例2:某饭店啤酒补货提前期为5天,每天需求量服从期望为20加仑,方差为5加仑的正态分布,在定量补货策略下如果维持95%的需求满足率,需要多少安全库存量?

  资料显示每天的需求分布特征,但是定量补货策略下要知道补货提前期内,即5天内的需求特征才有助于直接确定安全库存量,这就需要根据原有需求分布确定新的需求分布。依据独立变量和的分布特征可知,独立变量和的期望等于各变量期望之和,独立变量和的方差等于各变量方差之和。又由于饭店啤酒每天的需求同分布,所以5日内的啤酒需求分布仍属于正态分布, 期望为5 ×20 = 100加仑,方差为5 ×5 = 25 加仑, 标准差为5 加仑, 则95%需求满足率下的安全库存为1. 65 ×5 = 8. 25加仑,订货点为100 + 8. 25 = 108. 25加仑。

  有时候掌握的需求分布资料是根据历史资料推算的,要完全转换为T + t或者t时间段的需求分布,则需要掌握一定的概率和数理统计知识。

  (四)关于需求满足率的说明

  以上讨论所提及的需求满足率,通常指的是库存管理的服务水平。如何获得一个客观有效的服务水平作为企业确定安全库存量的参数至关重要。服务水平可以直接通过客户调查获得,也可以通过历史数据和企业改善管理的能力确定,确定的方法一般有两个:

  库存服务水平= (一定时期内满足的订单数/一定时期内订单总数) ×100%

  库存服务水平= (一定时期内满足的物料单位数/一定时期内物料需求总数) ×100%

  对于同一资料,采用不同计算方法,确定的服务水平有所不同。确定哪一个计算结果作为企业服务水平的衡量水平,企业既要坚持计算方法的连贯性,又要考虑同行业的可比性。因为,服务水平既是企业管理水平的衡量指标,也是企业确立竞争力的因素之一。

安全库存问题的应对措施[4]

  一般地,厂商要处理两种流:物流和信息流。公司内部间的隔阂影响了信息的有效流通,信息的成批处理使得公司内“加速原理”生效,需求信息经常被扭曲或延迟,从而引起采购人员和生产计划制定者的典型反应——“前置时间或安全库存综合症”。该效应继续加强,直到增加过量,相应的成本同时随之上升。

  过剩的生产能力不断蔓延至整条供应链,扭曲的需求数据开始引起“存货削减综合症”,厂商不得不选择永久降低产品的销售价格,侵蚀企业的盈利。前一种效应引起过量的存货,公司为了求出路又导致后一种结果,不进行流程改变,这两种效应将持续存在并互相推动。

  在市场成长期,两种效应的结合所带来的后果常被增长的需求所掩盖,厂商可以生存甚至兴旺而不顾及震荡周期的存在——一段时间内,全力处理存货;另一段时间内却又不顾成本的加速生产。当市场进入平稳发展或下降期后,厂商开始一步步走向衰亡。在目前企业与企业存在隔阂甚至企业内部门之间也存在隔阂的情况下,信息传递滞后、反应缓慢、成批处理和不确定性是造成上述两种效应的深层原因,应对的根本也在于减少组织隔阂、加强信息疏导并能做到迅速反应。

  许多厂商已经意识到供应链中所蕴含的巨大商机,并希望借此获得新一轮竞争中的先发优势,但新的运作理念要求新的运作模式与之相匹配。从供应链管理的思想出发,根据前面的分析结果有针对性地给出了七条重要解决措施。

  措施1:实施柔性化组织管理

  实施柔性管理是现代企业提高其竞争力的重要手段,处于供应链上的企业特别是核心企业必须提高其所在供应链的柔性以提高其竞争能力。厂商的柔性化组织通过快速调整生产达到高效运作以支持其企业和分销网络,避免企业陷入困境并加速产品上市。当厂商面向高效的供应链运作时,又可同时获得内部和外部的效率。内部效率也是供应链运作效率的关键驱动力之一,指的是灵活,而不是经济规模大小,对工厂和分销网络进行投资有助于实现灵活性;而在厂商的外部,供应商的效率则是供应链的绩效的关键。

  措施2:建立联盟与合作

  成功的战略联盟战略合作伙伴关系也是供应链成功的基础。厂商应该关注整个供应链并减少供应商数量,通过实施供应商评估计划限制其数量,找出高质量运作的供应商,更密切和高效合作,保证无论何时何地需要哪一种高质量的产品,都能及时运到。随着向单一供应商趋势的发展。厂商需要向合作伙伴全面披露诸如财务绩效、利益分配策略和联合设计的工作计划等信息,并与其建立相对一致的文化。根据一致的预测开展工作,使用一致的信息技术系统。供应商则须能联接到消费者系统以获得详细的运输数据、生产计划以及任何其它所需要的信息。联盟伙伴以整体的力量参与市场竞争,需要确保联盟的管理机制。一般在联盟中确立市场影响力最大的企业为核心企业,使联盟整体随市场因素的变化而调整战略。成功的战略联盟或伙伴关系必须建立在完全信任、忠诚、双赢、共同目标和协作的基础上,而促成联盟谈判应建立在公平的前提下。

  措施3:供应链问的协调尤为重要

  每个厂商可能涉及几条供应链,而每一条很可能有不同的商业需求,在给不同的供应链分配使用一些共同的资源时必要的协调就显得十分重要。把既定大小的蛋糕公平的分给每个成员,远不如将蛋糕做大后,再进行分配更令大家满意。因此,成功的协调应建立在供应链价值增值的基础上,其中最关键的因素是预测需求的能力,协调的目标受需求影响,与公司大小无关。

  措施4:提高信息沟通效率

  供应链一个重要的功能就是传递信息,将最终用户的信息传回到生产商那里尤其重要,这可以优化消费者对产品的需求信息,提高生产运作。另外,提高成员内部以及它们之间的信息(包括新产品开发、产品改进、成本、需求、供给以及原材料等)沟通可以降低供应链上的不确定性和存货水平。在此基础上的理想买卖关系则可理顺整条供应链。

  措施5:建立渠道竞争优势厂商

  想在行业中获得并保持竞争优势不是一件容易的事情,竞争压力迫使企业必须时刻保持效率。许多厂商把供应链管理看作实现竞争优势的一种手段,希望将生产成本推给供应商,以剔除部分劳动成本。这种削减成本的策略提高了整个供应链竞争效率。同时,厂商变的越来越重视市场渠道,它们在观察整个渠道的活动是如何影响企业运作的。近年来,渠道的力量正移向零售商分销渠道中零售商力量的增强是由一些大的零售商带动起来的。

  措施6:外包非核心业务可以使企业获得成本效率

  这种策略使得供应链中物流或生产的责任位于最有能力获得成功的成员那里,每个厂商都把有限的资源投入到自己最具核心竞争力的业务上,充分利用专业化和分工带来的好处。许多厂商现在将配送外包。并能通过第三方跟踪每一项业务。

  措施7:加强存贷管理

  过去,为了避免断货风险,大量存货普遍存在于商业流通中。随着不断的发展,许多厂商发现存货是成本的重要组成部分,它们更愿意将存货放在生产商处,使卖方管理存货(VMI)成为存货管理的一个趋势。在这种体系下。存货被推回到供货商那里,降低了链上其它成员的存货投资和风险。另外,对存货的快速反应导致产品生命周期变短,这种快速反应系统在消费者需要时,总可以提供适当数量的产品,从而提高了消费者服务,同时也提高了生产商的存货周转

安全库存策略问题案例 [5]

  某企业每年耗用某种材料3650件,每日平均耗用10件,材料单价10元,一次订购费25元,每件年储存费2元,每件缺货一次费用4元,平均交货期10天,交货期内不同耗用量X的概率分布为:Image:安全库存策略问题案例 .jpg

  (1)不考虑缺货,日平均需求量为已知常数,周期初始储存为订货量,当储存量耗尽时,所订货物即可到达。试求此时的最佳订货量及订货次数,使单位时间的平均费用最少。

  (2)考虑订货期内因需求量增加而引起缺货,但订货期内缺货,采取缺货不处理方式。试求此时的最佳订货点和保险储备量,使年度总费用最少。

  一、符号说明

  C1——订购费(元/次)

  C3——缺货费(元/次·件)

  D——年需求量

  T——订货周期

  N——订货次数

  L——平均送货期

  C2——储存费(元/件·天)

  U——单价(元/件)

  R——日平均需求量

  Q——订货量

  S——订货点

  B——保险储备量

  Xi——耗用量

  Yi——缺货量

  N * ——最佳订货次数

  Q * ——最佳订货量

  S * ——最佳订货点

  B * ——最佳保险储备量

  二、问题分析与模型的建立

1.求最佳订货量及订货周期

由于R为已知常数,所以可假定为确定性不允许缺货模型,货物订货量
Q = RT  (1)

  均匀下降,当降到0时订货即可到达

记任意时刻t的库存量为g(t),因为在0≤t<T间无定货,所以对于足够小的t有:q(t+ \triangle t)=q(t)-R \triangle t,0≤t<T

  即q'(t) = − R,又q(0)=Q,故q(t)=Q-Rt=RT-Rt</math>,0≤t<T

  由(1)式可得一周期内的储存量为:
\int_0^T q(t)dt=RT^2- \frac{1}{2}RT^2=\frac{1}{2}RT^2
  于是有每天的储存费为
C_2 \frac{\frac{1}{2}RT^2}{t}=\frac{1}{2}C_2 RT^2
  每天的订货费为:
\frac{C_1+URT}{T}=\frac{C_1}{T}+UR
  每天的平均费用为:
C(T)=\frac{C_1}{T}+UR+\frac{1}{2}C_2RT

  所以欲求最佳订货量Q * 及订货次数N * ,就归结为求订货周期T使C(T)最小。

  令\frac{dC}{dT}=0,求得T^*=\sqrt{\frac{2C_1}{RC_2}},再由(1)式即得Q^*=\sqrt{\frac{2C_1R}{C_2}}N^*=\frac{D}{Q^*}

  2.求最佳订货点和保险储备量

  考虑送货期需求量的随机性,订货点S除满足送货期L的平均需求外,还需要维持保险储备量B,所以:
S = LR + B
  当库存量降到S时应订货,又订货期内发生缺货则采取缺货不处理方式,所以:
Y_i = \begin{cases} X_i-S & X_i>S \\ 0 & X_i \le S \end{cases}
  则送货期内因需求量增加而引起的平均缺货量为:
E(Y)=\sum_{i=1}^n Y_i P_i
  因此得年度缺货费为N * C3E(Y),保险储备费为C2B,与保险储备有关的总费用为:
C = N * C3E(Y) + C2(SLR)
  用枚举法可求S * ,使得:
min{N * C3(Y) + C2(SLR)}

  再由B * = S * LR确定B * 即可。

参考文献

  1. 滕宝红主编.图说工厂仓储管理.人民邮电出版社,2011.01.
  2. 楼润平,薛声家.两个实用的安全库存公式.暨南大学管理学院.系统工程2008年26卷12期
  3. 刘贵生.安全库存及其量的确定.江苏经贸职业技术学院学报2008年4期
  4. 赵俊.安全库存问题的应对措施.市场周刊新物流2005年32期
  5. 张国权.数学实验.科学出版社,2004年02月第1版.
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评论(共32条)

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86.76.96.* 在 2010年2月23日 09:29 发表

非常好

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Binbin4butterfly (Talk | 贡献) 在 2010年3月23日 09:12 发表

不够详细

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221.238.159.* 在 2010年10月27日 10:59 发表

对于安全库存的计算,不够详细。

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114.137.56.* 在 2010年12月1日 10:04 发表

說法籠統,公式不夠詳細

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鲈鱼 (Talk | 贡献) 在 2010年12月1日 16:00 发表

114.137.56.* 在 2010年12月1日 10:04 发表

說法籠統,公式不夠詳細

已添加部分内容,希望对您有帮助!

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58.62.42.* 在 2011年1月13日 14:51 发表

安全库存之体积要不要在订安全库存时考虑?

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121.204.233.* 在 2011年8月9日 23:26 发表

学习了

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Fanjinwei 2003 (Talk | 贡献) 在 2011年9月16日 11:40 发表

学习了

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ihdy (Talk | 贡献) 在 2011年9月22日 17:48 发表

还要再学习一次

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Steley (Talk | 贡献) 在 2011年9月26日 22:45 发表

数学不好的路过,太难懂了!

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58.250.117.* 在 2011年11月18日 16:57 发表

有例题讲解就更好了

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张大勇 (Talk | 贡献) 在 2012年2月19日 21:36 发表

太复杂得仔细研究

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丁丁 (Talk | 贡献) 在 2012年8月13日 09:39 发表

在实际运用过程中,存储模型实用性不强,基本是凭经验在确定安全库存和订货策略

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169.145.197.* 在 2012年11月3日 16:32 发表

最好能介绍一下相关的方法,比如静态、动态的,以及高级的方法有哪些等

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120.128.6.* 在 2012年11月5日 09:44 发表

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27.154.16.* 在 2012年11月28日 14:20 发表

看得有点头晕,太复杂了。不过了解下还是不错的。

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张昊宇 (Talk | 贡献) 在 2013年1月6日 09:12 发表

A类产品不是应该采用定量法么?怎么会采取定期法?

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Dan (Talk | 贡献) 在 2013年1月6日 09:22 发表

张昊宇 (Talk | 贡献) 在 2013年1月6日 09:12 发表

A类产品不是应该采用定量法么?怎么会采取定期法?

文中附有参考文献,你可以对比一下。

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14.153.253.* 在 2013年7月28日 13:04 发表

公式中符号错误很多,请不要照搬照抄,自己推导比较好

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61.131.6.* 在 2013年9月24日 13:04 发表

如果不考虑安全库存形式, 直接根据移动平均 预测需求量, 再按照平均库存涵盖系数(根据采购周期+前置期得来的)来确定最终的采购量, 有什么区别么? 或者有什么弊端?

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赵金 (Talk | 贡献) 在 2013年10月21日 22:28 发表

中间是不是公式有点错呢? SS=Zб√average(L)

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赵金 (Talk | 贡献) 在 2013年10月21日 22:29 发表

61.131.6.* 在 2013年9月24日 13:04 发表

如果不考虑安全库存形式, 直接根据移动平均 预测需求量, 再按照平均库存涵盖系数(根据采购周期+前置期得来的)来确定最终的采购量, 有什么区别么? 或者有什么弊端?

我觉得移动平均对线性的数据分析比较适用,对于波动性比较大的consumption 不太适用。

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林巧玲 (Talk | 贡献) 在 2013年10月22日 11:17 发表

赵金 (Talk | 贡献) 在 2013年10月21日 22:28 发表

中间是不是公式有点错呢? SS=Zб√average(L)

已附上参考文献,您可以做下对比。

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220.248.102.* 在 2014年1月17日 14:46 发表

对初学者来说,概念性的指导是有的,作用也很大。 但是举例的例子不好,另外具体参数怎么获取也需要详细点

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Mis铭 (Talk | 贡献) 在 2014年9月22日 11:50 发表

对内容进行了修改,希望对您有帮助!

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牛振杨 (Talk | 贡献) 在 2014年12月25日 16:33 发表

就算是引用,也要详尽一点吧,还是看原版文献直接一点。不过翻阅了大量的文献,对这块的研究还是很少,几乎看不到一个是自己推导的公式,都是引用加阐述,意义不大。

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Zxlion (Talk | 贡献) 在 2015年5月8日 20:21 发表

这公式从哪抄的?完全错的,误导观众。 如果提前期均值9天,方差1天,日均需求量4箱,方差1箱。 按照公式(1)的逻辑。 1,相加的量纲,前面是箱,后面是天,计算的结果是什么? 2,就算根据公式(1)套,在Z值等于 2(即约95%的满足率)的情况下,得出SS=10 10箱库存可以满足9天提前期,95%的情况下的供货?开什么玩笑。

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Zxlion (Talk | 贡献) 在 2015年5月8日 21:55 发表

Zxlion (Talk | 贡献) 在 2015年5月8日 20:21 发表

这公式从哪抄的?完全错的,误导观众。 如果提前期均值9天,方差1天,日均需求量4箱,方差1箱。 按照公式(1)的逻辑。 1,相加的量纲,前面是箱,后面是天,计算的结果是什么? 2,就算根据公式(1)套,在Z值等于 2(即约95%的满足率)的情况下,得出SS=10 10箱库存可以满足9天提前期,95%的情况下的供货?开什么玩笑。

我看错了一个地方,理解不一致。帮我删掉评论吧。

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吴鹏 (Talk | 贡献) 在 2015年9月10日 13:42 发表

我的内心是崩溃的 大学高数不好好学 粗略一看简直是天书,找个安静的时间再看看

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159****1300 (Talk | 贡献) 在 2018年4月18日 21:46 发表

安全库存的确定和安全库存的计算,给搞糊涂了,同种要求不同算法,感觉都自我矛盾。

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223.104.20.* 在 2018年11月6日 14:39 发表

最佳订货量Q*是多少,15.81吗

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M id aff4ff8aa2cfc48ed301458066f0d957 (Talk | 贡献) 在 2022年10月11日 08:50 · 北京 发表

“每天储存费”公式等号后面多了个平方号。 另,文中出现了多处计算描述错误,怎么还会有5%的需求满足率,这么低能行?

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