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安全库存的计算方法

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库存周转天数的详细介绍中大家提及,库存周转天数是一种当不确定因素(订购期内要求提高、交货推迟等)造成 高些的预估要求或造成 进行周期时间更长时的缓存库存商品,那麼这一节大家来谈一谈,一些基础的测算库存周转天数的方式 。

库存周转天数并不可以彻底阻拦断货的出現,只有说从一定水平上减少断货的几率。一般 而言,断货(stockout)出現的关键缘故有:不确定性的销量,不精确的市场需求分析,经销商/原材料交货時间的可变性这些,因此多种要素的危害下,大家必须寻找一种比较平衡的方式 来明确产品的库存周转天数,下边大家就来讨论一下这种要素,及其如何计算库存周转天数。

1.顾客服务水准(Servicelevel)

顾客服务水准,是决策库存周转天数的一个很重要的主要参数,它意味着着,在一个周期时间内,有多大的几率大家可以确保不断货。例如90%的顾客服务水准,就代表着在10%的状况下将会会出現断货。因此针对这些销售量高,毛利率高的产品,大家将会会有心的提升他们的顾客服务水准。但也如同我上一篇文章中所提及的那般,过高的顾客服务水准会促使库存量大大增加,以致于导致积压货等严重危害。

在我们明确了有关产品的顾客服务水准以后,就可以获得大家在预估库存周转天数中一个关键的主要参数-Zscore了。Z-score是一个应用统计学中被称作‘标准分数’的变量类型。例如,以便能以95%的置信度考虑消费者要求,务必带上等于1.65倍于要求标准偏差的附加库存量。这等于Z数值1.65。下列是一个可用以查寻不一样Z-score的报表:

Zscore和顾客服务水准中间的关联

以便更强的了解Zscore的功效,从这一报表里能够 看得出,假如设置Zscore为1,那麼大家就可以推断在84%的周期时间里,不容易出現断货的状况。假如设置Zscore为0,也就是带上0企业的库存周转天数,那麼便会有50%的几率出現断货。

从下图的曲线图里大家还可以看得出,顾客服务水准和ZScore的关联并并不是线形的,一般 大家会将顾客服务水准设置在90%到98%中间,可是最好是可以依据不一样的商品开展归类,例如根据针对销售量高矮,销售量转变高矮,毛利率高矮,成本费高矮等针对商品开展聚类分析法,对于每一组产品授予不一样的顾客服务水准。

2.需要量转变(Demandvariability)

如果我们必须考虑到的唯一的变化量是需要量,而且有相对性详细的市场销售历史记录,那麼大家就讨论一下如何计算需要量的转变:

假定要求周期时间(demandperiods)相当于交货周期时间(leadtime)且全是一周,那麼我们可以测算出每星期的要求标准偏差σ(weeklystandarddeviation);假如要求周期时间为一周,而交货周期时间为三周,那麼每星期的要求标准偏差就应当再乘于√3。

这时候的库存周转天数计算方法为:

测算库存周转天数的公式计算(1)

PC:performancecycle,交货時间的另一种名字,包含与经销商沟通交流提交订单等必须的時间,运送与进库存储等必须的時间这些。

T1:用于测算要求标准偏差的時间增加量

σD:standarddeviationofdemand,要求标准偏差

消费者需要量的转变,通常是危害安全性供应量的最重要的要素。

3.经销商交货時间转变(Leadtimevariability)

倘若需要量的转变并不算太大,反倒是经销商交货時间的发生变化,那麼大家就应当导入第二种计算方式:

测算库存周转天数的公式计算(2)

σ(LT):standarddeviationofleadtime,交货時间的标准偏差

D(avg):averagedemand,均值需要量

假如经销商交货時间自变量及其要求自变量都挺大,那麼大家就需要考虑到合拼这二者的危害。假定这两个自变量分别听从标准正态分布且独立同分布,那麼:

测算库存周转天数的公式计算(3)

倘若这两个自变量中间互相不单独,那麼库存周转天数能够 做为二者的总数:

测算库存周转天数的公式计算(4)

4.简易的测算案例

最终大家来详细介绍2个简易的测算案例。

倘若每星期需要量50个企业,每星期要求标准偏差是10个企业,交货時间标准偏差是0,而且经销商十分靠谱,从经销商到库房的時间不超过1天,客户服务水准是95%,時间以周测算,那麼大家就可以用公式计算1来测算库存周转天数:

SS=1.65×√(8/7)×10=18

假如说交货时间转变的,而且转变值在0.五天,等于0.07周,那麼大家可以用公式计算3来测算库存周转天数:

SS=1.65×√((8/7)×10^2+(0.07×50)^2)=19

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之上便是有关怎样简易的测算库存周转天数的几类方式 。如果我们必须减少库存周转天数,那麼从减少需要量转变上下手可能是一个更迅速合理的挑选。

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