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在售后服務(wù)領(lǐng)域，服務(wù)及時(shí)性和客戶(hù)口碑常常取決于配件是否有現(xiàn)貨，有現(xiàn)貨就能及時(shí)排除故障，反之則不得不停機(jī)等待，造成經(jīng)濟(jì)損失和客戶(hù)不滿(mǎn)，這凸顯了配件庫(kù)存計(jì)劃的重要性。

配件庫(kù)存計(jì)劃的核心，是在需求預(yù)測(cè)存在誤差的條件下，用有限的資源、最大限度地滿(mǎn)足客戶(hù)需求，同時(shí)避免庫(kù)存錯(cuò)配，既保證配件供應(yīng)及時(shí)性，又控制庫(kù)存成本，避免呆滯損失，這是困擾很多企業(yè)的巨大挑戰(zhàn)。

《干貨 | 安全庫(kù)存算法（上）》《干貨 | 安全庫(kù)存算法（下）》兩篇文章中，我們介紹了幾種庫(kù)存算法。

為了考察這些算法的有效性，筆者設(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)字孿生庫(kù)存系統(tǒng)，輸入端是倉(cāng)庫(kù)真實(shí)的歷史需求數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生模塊導(dǎo)入不同的庫(kù)存算法，按照特定的補(bǔ)貨機(jī)制模擬倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)模式，輸出結(jié)果就是服務(wù)水平（配件現(xiàn)貨率）、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率庫(kù)存水位。

圖1：數(shù)字孿生庫(kù)存系統(tǒng)

使用這個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)可以用歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證不同算法的模擬結(jié)果，包括服務(wù)水平、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率庫(kù)存水位，從而判斷哪種算法效果更佳。

同時(shí)，與倉(cāng)庫(kù)實(shí)際運(yùn)營(yíng)結(jié)果（服務(wù)水平、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率和庫(kù)存水位）比較，來(lái)考察使用算法能實(shí)現(xiàn)多大改善，例如：某倉(cāng)庫(kù)去年服務(wù)水平為84％，平均庫(kù)存1500萬(wàn)，庫(kù)存周轉(zhuǎn)率1.8次/年。如果使用去年的庫(kù)存數(shù)據(jù)和MTA算法模擬結(jié)果是：服務(wù)水平提升到93％，庫(kù)存周轉(zhuǎn)率為4.6次/年，平均庫(kù)存降至890萬(wàn)，就證明了算法的良好效果。

庫(kù)存水位太高會(huì)造成浪費(fèi)，一旦庫(kù)存水位見(jiàn)底又可能缺貨，很多倉(cāng)庫(kù)管理者為此頭痛不已，不知道哪種算法更有效。數(shù)字孿生庫(kù)存系統(tǒng)為企業(yè)選擇軟件提供了依據(jù)，相當(dāng)于先看到結(jié)果再?zèng)Q定購(gòu)買(mǎi)。

我們首先選擇了某企業(yè)配件A過(guò)去10年的歷史需求數(shù)據(jù)（圖2）。

圖2：10年期間配件A每周需求數(shù)據(jù)曲線

配件A需求平均值為52.2件/周，需求波動(dòng)系數(shù)CV值為0.7，屬于高需求、快周轉(zhuǎn)配件。配件每2周訂貨一次，交貨期的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3：交貨期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)概率分布（天）

交貨期平均值2.04周，補(bǔ)貨時(shí)間等于訂貨間隔加交貨期，最長(zhǎng)補(bǔ)貨時(shí)間4.71周，平均值為4.04周，補(bǔ)貨時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差為0.24周（根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算）。

配件A采用MTS算法得到的庫(kù)存水位如圖4所示。

圖4：MTS算法得到配件A的庫(kù)存水位

其中綠色區(qū)域黃色區(qū)域分別為訂貨間隔和交貨期的緩沖，用來(lái)確保補(bǔ)貨時(shí)間內(nèi)不會(huì)缺貨；紅色區(qū)域則為安全庫(kù)存，用來(lái)補(bǔ)償需求波動(dòng)和交貨延遲的不確定性，當(dāng)庫(kù)存水位低于0時(shí)就意味著缺貨。采用MTS算法平均庫(kù)存水位為225件，服務(wù)水平約99.8%，保險(xiǎn)系數(shù)很高，周轉(zhuǎn)率為11.7次/年。

配件A采用平均值-最大值算法得到的庫(kù)存水位如圖5所示。

圖5：平均值-最大值算法配件A的庫(kù)存水位

采用平均值-最大值算法的平均庫(kù)存水位498件，沒(méi)有缺貨。這是保險(xiǎn)系數(shù)很高的算法，但安全庫(kù)存很大，占用資金太多，其中三分之二的安全庫(kù)存（紅色區(qū)域）從未使用，周轉(zhuǎn)率僅5.4次/年。

配件A采用TOC動(dòng)態(tài)緩沖區(qū)算法得到的庫(kù)存水位如圖6所示。

圖6TOC算法得到配件A的庫(kù)存水位

采用TOC算法的平均庫(kù)存水位是149件，服務(wù)水平約95%，周轉(zhuǎn)率17.9年。

結(jié)論：

使用歷史數(shù)據(jù)比較MTS算法和平均值-最大值算法發(fā)現(xiàn)：平均值-最大值算法的安全系數(shù)過(guò)大，庫(kù)存量是MTS算法的2.2倍，TOC算法的3.3倍，代價(jià)極高。

對(duì)于那些實(shí)施“保供”策略的配件，采用MTS算法或TOC算法能實(shí)現(xiàn)足夠高的服務(wù)水平，而且?guī)齑嫠桓雍侠?，是比平均?最大值算法更好的選擇。

（待續(xù)，敬請(qǐng)期待下周文章）

參考文獻(xiàn)：

干貨 | 配件庫(kù)存放多少才合適？

干貨 | 必須關(guān)注的幾個(gè)庫(kù)存指標(biāo)

干貨｜庫(kù)存該存什么，不存什么？

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