安全库存设定：实例对比（1/2）

之前我们从理论上讨论了安全库存通用标准公式，尤其是该公式的适用条件。(请参见：聊一聊安全库存通用标准公式)

这次，我们用实例来对比常见的安全库存思路，并为后续讨论打下基础。

本篇从最简单的起步，假定：需求符合正态随机分布、交货提前期稳定可靠、不存在增长因素。

构建需求数据

应用Excel的随机数生成器，我们可以构造需求数据。步骤如下：

可以看到，这里构造的是“均值50，标准差45”的200个数据。对应的是一颗在日需求尺度上的X类物料。我们得到的结果如下：

注意：这里没有放弃生成的负数，默认为可退货且不影响使用。以免破坏生成数据的正态性。

    这里设定为工作日，同时1个月=20个工作日。

以同样的方式，我们再构造“均值100，标准差1000”的200个数据。对应的是一颗在日需求尺度上的Z类物料。

但是，由于这样的数据负值过多，因此我们将负值以0替代。于是，数列的均值变为415，标准差变为540，仍然为Z属性。得到的结果如下：

注意：这颗物料在月度数据上，仍然是X类的。

使用随机数生成器来得到供应链意义上的Y或Z类物料，难度还是有的。这里我们直接采用真实数据。连续220天数据，按照上述同样标准，可以转化为11个月。转化后，这颗物料在月需求尺度上接近于Z类。实际情况如下：

基于所得到的物料A、B、C，我们可以按照不同的安全库存思路，来验证一下实际效果。

两种安全库存思路

按照交货提前期20天(1个月)和40天(2个月)来讨论。安全库存设定，遵循两种不同方式。

安全库存方式一：标准公式

安全库存，按照通用标准公式设定。其中，服务水平设定96%，对应系数1.75；

当货期以月计算时，我们还需要再订货点ROP逻辑。这里我们按照最基本的方式，ROP=1个交期内平均需求+安全库存。

假定：期初库存值等于ROP。

基于前述需求构造过程我们知道，只有物料A是严格满足正态分布特征的，物料B、C的正态性都存在问题。不过，我们的目的就是检验标准公式的实际效果，因此，我们仍将以标准公式来进行计算讨论。

安全库存方式二：月度循环补货

以月度滚动下单的方式补货，不考虑提高预测准确度的所有可能，我们仅仅按照平均需求水平下单。

这时，安全库存是用来弥补月度波动风险的。这里，我们设定安全库存包括两部分，其一是月度需求的标准差，其二是月度需求相对均值的最大偏差绝对值。安全库存为两部分之和。

假定：期初库存值等于安全库存，并且，月度滚动补货订单都于当月第一天到货。

安全库存效果检验

前面已经假定不存在增长因素，因此，我们可以直接以现有数据作为未来需求来进行检验。

对于“标准公式”方式，期初库存=ROP(因此，我们也同时假定没有在途订单)，当有需求时，直接触发对应PO补货，并严格按照标准交货期到货。

需求导致库存下降同时触发订单补货，订单到货又导致库存上升，由此，连续计算200天，我们就得到了库存变化图。所有库存低于0的日子，就是缺货的日子，我们以缺货天数占比，来衡量实际服务效果。

以下是LT=20天时，对于物料A的检验结果：

对于“月度循环补货”方式，由于月初到货，因此，只有到库存下跌至安全库存以下时才会触发额外补库PO，并严格按照标准交货期到货。

同样，以下是LT=1个月时，对于物料A的检验结果：

注意：可以明显看到，图中第4个月时，由于连续3个月高需求，以此当月触发了额外订单补库，并于下个月到货。事实上，在第2个月也有发生，只是不太明显。

同样的逻辑，我们可以看看在货期加长一倍时的检验结果：

只管交货而不管库存，对于供应链而言是不可能的。因此，我们也需要对比一下存货效果。以下是物料A在四种情况下的月末存货情况对比：

这是物料A的情况。我们知道，物料A是供应链里相当典型的X类物料。

但是在讨论最终结论之前，我们还需要再看看物料B、C的情况……