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安全库存与动态调整:实例对比

[罗戈导读]当业务非稳态时,安全库存标准公式的表现又将如何呢?

前面两篇用实例对比了稳态业务条件下不同的安全库存设定效果(请参见:安全库存设定:实例对比(1/2);安全库存设定:实例对比(2/2))。

我们可以看到,在稳态业务条件下,无论是否满足正态分布前提,安全库存标准公式在相当程度上都可以实现其所声称的服务水平(当然,需求波动性越大,交货提前期越长,则实际服务水平也就相应越低)。

但是,稳态业务毕竟不是供应链的常态。当业务非稳态时,安全库存标准公式的表现又将如何呢?这就是本篇将要探讨的问题。

分析前提

首先,为了讨论方便,这里仍然首先假定:交货提前期稳定可靠,同时,(即便是在增长过程中)需求总是符合正态随机分布。

其次,业务非稳态,这里指的是业务增长。显然,我们想要讨论的,首先是交货能力,而非存货控制。

依据之前聊过的工业市场特点(请参见:预测案例2 续:成长期业务特征),我们设定增长率为大约20%,同时,实际增长过程通过三个月实现。也即,先有三个月均值提升10%,然后再进入均值提升20%的稳定区域。

最后,采用月度更新安全库存参数的方式。这是现实中应对非稳态的基本方式,每个月都通过之前12个月的数据来更新安全库存,所谓“滚动更新(Rolling Update)”。

无疑,我们所设定的分析前提,并不是特别严苛,这属于工业领域比较基本的业务增长情境。我们的重点是,看看在工业领域基本情境下,不同安全库存设定逻辑的表现特点是怎样的。

构建需求数据

需要的序列包含两年24个月,并且仍然假定每个月均包含20个工作日。需求序列由以下三部分共同构成:

第一部分:12个月,业务处于稳态。设定日需求的均值48、标准差45,借用之前谈到的随机数生成器,构造240个数值的序列。

第二部分:3个月,业务处于增长阶段。设定日需求的均值55、标准差49,构造60个数值的序列。

第三部分:9个月,业务处于增长后的新稳态。设定日需求的均值60、标准差54,构造180个数值的序列。

实际构造出的需求数据序列如下图所示:

注意:图中的红色曲线,为6个月移动平均线。左侧的日需求图,由于坐标尺度的原因,均值由48增长至60在视觉上不是那么显著;而右侧的月需求图,则可以很清晰地观察到需求增长的情况。

从XYZ特性上,我们知道,这颗物料在日需求上属于Y类,而在月需求上仍然属于X类。(不要惊讶,哪怕是在处于三个月爬坡九个月稳定的后12个月里,月需求序列的均值为1219,标准差也只有259)

检验过程

分别基于交货提前期20天、40天两种条件,对“标准公式”和“月度滚动下单”两种方式进行检验。

对于“标准公式”,与上次讨论一样,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;再订货点ROP=1个交期内平均需求+安全库存。我们假定期初库存值等于ROP。

第13个月时,安全库存和ROP的计算结果与初始值一样,不会带来额外影响。

从第14个月开始,每次计算的安全库存和ROP结果,都是基于之前12个月(240个数值的序列)重新计算。这个计算结果与前值的偏差,直接触发额外采购需求,并在交货提前期后准时到货。

对于“月度滚动下单”,也与上次讨论一样,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。我们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。

月度滚动下单,前面13个月的月度补货订单,数量都与初始月度均值一样;从第14个月开始,按照之前滚动12个月的月均值下单。

从第14个月开始滚动更新安全库存。安全库存与前值的偏差,直接触发额外采购需求,与月度补货订单一起下单,并在交货提前期后准时到货。

检验结果

我们仍然以当日库存为负值的天数占比,直接作为缺货率。

当交货提前期为20天(1个月)时,两种方式的缺货率如下:

当交货提前期延长为40天(2个月)时,两种方式的缺货率如下:

同样,相应的月末存货情况对比如下图:

本篇结论

非稳态业务,是供应链必须面对的情境。

在本篇的实例中,我们事实上是在考察:在不依赖预测(或者说,预测无法依赖)的前提下,通过滚动更新参数的方式,不同的安全库存设定逻辑,各自的抗压能力如何。

之所以进行这一讨论,是因为这是供应链面对的常态。如果说,销售团队在整体上对于业务趋势还是相对有把握的,那么,在成百上千颗具体物料上,业务人员则很难做到精确预见每一颗的月度波动。

这个时候,我们所采用的安全库存逻辑,其抗压能力就变得格外重要。

通过本篇的实例可以看到,当业务由稳态进入到非稳态时,安全库存标准公式的抗压能力是堪忧的。并且,随着交货提前期的延长,情况还会进一步恶化。

造成这种局面的根源在于,安全库存标准公式,实质上是将希望完全寄托在“库存自动恢复”上。当需求波动特性完全不变时,这种自动恢复是可以期待的。可是现实中,需求波动特性却不可能完全不变。

即便是依托于月度更新参数,对于抗压能力的改善也仍然是有限的。其中的原因是我们上一篇所阐述的,安全库存标准公式,其本身对均值和方差波动的抵抗力就很差。要知道,这种通过2、3个月实现的20%增长,反映在12个月滚动更新计算中,其影响的体现是相当缓慢的。

对于这种情况,如果不能把交期强加给客户,那么通常的思路就会是提高预测质量。

但是,如果有了可以信赖的精确预测,我们还需要安全库存吗?

(本篇完)

在现实操作中,通常还会有月度存货控制行为。在这一背景下,即便是有安全库存,由于需求自身的波动性,对于交货能力的影响则更加扑朔迷离……

我们后续再聊

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