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在前一篇文章中，我們選取了一種高需求配件過去10年的歷史數(shù)據(jù)，使用數(shù)字孿生和不同庫存算法，觀察庫存水位和服務(wù)水平的變化，從而評估不同算法可以實現(xiàn)的服務(wù)水平和付出的庫存代價。

這次，我們選取了另一組中等需求、周轉(zhuǎn)較快的配件需求數(shù)據(jù)，10年中間的歷史需求數(shù)據(jù)如圖7所示，每周平均需求量1.4件，需求波動系數(shù)CV值為1.3。

圖7： 10年中間配件B每周需求曲線

配件B用MTS算法得到的庫存水位如圖8所示，平均庫存水位13個，10年中沒有出現(xiàn)過缺貨，周轉(zhuǎn)率5.7次/年。

圖8：MTS算法得到配件B的庫存水位

配件B用MTA算法得到的庫存水位如圖9所示，平均庫存水位5.1個，有36周出現(xiàn)缺貨，服務(wù)水平約90%，周轉(zhuǎn)率13.4次/年。

圖9：MTA算法得到配件B的庫存水位

配件B用TOC算法得到的庫存水位如圖10所示，平均庫存水位6.7個，服務(wù)水平約95%，周轉(zhuǎn)率10.8次/年。

圖10：TOC算法得到配件B的庫存水位

結(jié)論：

MTS算法能實現(xiàn)很高的服務(wù)水平，但庫存量是TOC算法的1.94倍，是MTA算法的2.55倍，對于中等需求配件來說，放置如此高的庫存浪費太大。

配件B采用TOC算法實現(xiàn)了95%的服務(wù)水平，但追求過高的服務(wù)水平會增加庫存積壓風(fēng)險，明智的做法是平衡服務(wù)水平和庫存周轉(zhuǎn)率。相比之下，MTA算法的庫存是TOC算法的76%，服務(wù)水平也更合理，周轉(zhuǎn)率比TOC算法高24%，從各方面看都更加合理。

圖11：配件B周轉(zhuǎn)率與服務(wù)水平的關(guān)系

MTA算法還有一個重要的優(yōu)點，不僅在安全庫存與服務(wù)水平之間建立了統(tǒng)計學(xué)關(guān)系，還能夠自動計算配件周轉(zhuǎn)率，根據(jù)配件毛利率和周轉(zhuǎn)率確定服務(wù)水平目標(biāo)值（圖11），以此確定安全庫存，從而實現(xiàn)自動補貨機制，目標(biāo)庫存水位也會隨著需求數(shù)據(jù)的波動而自動調(diào)節(jié)，達到隨需求波動自動調(diào)整的效果。

為什么生產(chǎn)系統(tǒng)可以實現(xiàn)零庫存JIT（Just In Time），而后市場卻要承受如此高的庫存壓力？因為生產(chǎn)系統(tǒng)有一條根據(jù)生產(chǎn)計劃和零件BOM圖計算出的需求基準(zhǔn)線；后市場的需求隨機性強，很難找到這條基準(zhǔn)線，而目標(biāo)庫存水位正是我們苦苦追尋的基準(zhǔn)線！

合適的目標(biāo)庫存水位是一個變量，隨著時間推移不斷變化，圍繞這條基準(zhǔn)線進行補貨，我們就能減少50%以上的無效庫存，還能大幅提升庫存周轉(zhuǎn)率和服務(wù)水平（圖11）。

圖12：庫存量與服務(wù)水平之間的關(guān)系

庫存水位和服務(wù)水平之間并非線性關(guān)系（圖12），當(dāng)服務(wù)水平超過90%之后，其微小的提升都會付出很大的庫存代價，還可能產(chǎn)生庫存積壓與呆滯風(fēng)險，導(dǎo)致庫存周轉(zhuǎn)率下降。所以，庫存計劃中不要片面追求庫存周轉(zhuǎn)率或服務(wù)水平，而是圍繞目標(biāo)庫存水位建立補貨機制，實現(xiàn)平衡的庫存策略。

（待續(xù)，敬請期待下周文章）

參考文獻：

干貨 | 安全庫存算法（上）

干貨 | 安全庫存算法（下）

干貨 | 安全庫存的意義

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