疫情封控买菜模型2.0，如何保障家里既不会缺菜，也不会浪费？

2.0版本模型介绍

众所周知，上海市已经进入了新一轮的封控阶段，或许我们还要经历一段时间的囤菜生活模式。

由于人们正常的生活消费节奏已经被打乱了，一些人在慌乱中盲目囤菜，必然会有一些食物吃不完，变质了，最后忍痛丢弃，造成了浪费，而还有些人可能抢不到菜，只能吃方便面。

从库存控制的角度看，浪费（过了保质期的食物）和缺货（买不到的菜）都是异常情况，我们需要采取措施来优化库存，这样才能让更多的人吃上菜。

库存水平是由供应和需求的相互关系决定的，在囤菜场景中，供应是各类食品的供给，需求是维持人体所需能量的一日三餐。

疫情期间，在供应端存在着大量的不确定性，比如一些线下的菜市场和超市关闭了，而线上生鲜电商的配送运力不足以支撑社区的购买需求。即便市场中物资充裕，但难以交付到消费者手上，供应的难题始终存在。

相比之下，需求端波动性很小，因为每个人的食量基本是固定的，每天摄入2000卡路里的人，给他3000卡的食物也未必吃得下，而摄入不足就会感到没吃饱，饿得慌，继续找东西吃。

每人每天消耗食物的量是比较稳定的，意味着需求是平稳的，偏差较小。正是由于需求的这个特征，经典的库存模型不太适用于这个场景，具体原因会在文章最后进行简单说明，暂且略过不表。

假设咱们家的冰箱都足够大，没有容量的限制，可以囤积许多食物。食物都是有保质期的，短则数日，比如冰鲜肉类或是鲜奶，还有些食物可以长期存放，例如食用油、大米面粉等，可以放置好几个月。

不管是哪种食物，都有保质期，不能永久性地放在家里。这样一来，我们要算出持有食物的最大量，然后减去家里的存粮，再减去正在配送路上的食物，就能得出要补货的数量。

这就是看板拉动的库存补货模型。这套补货系统的原理是以平均需求为基础，根据订货和配送时间，考虑上运输的额外延迟时间，再结合食品保质期和最小包装量，综合而成的看板拉动补货机制。

上面这段话非常地抽象，让我用一些例子为大家解释说明。

看板拉动的囤菜库存模型

1.下单和配送时间

这个模型关键点就是要计算出持有食物的最大量，我们已经假设了家里的冰箱和存储空间是足够大的，所以不存在这方面的约束限制。

补货采用定期盘点，循环下单的方式，普通家庭的米面库存扫一眼就能盘好了，清点冰箱里的食物也花不了几分钟。

因为大家都是居家办公或是隔离，所以有充足时间完成每日盘点，接着就可以在电商平台或是社区团购渠道里下单补货，对我们来说都不是麻烦事。

我们可以每天或每两天盘点一次，随后立即下单补货的采购模式。由于现在的配送运力比较紧张，我们可以假设从下单到配送到家需要间隔24小时，比如是早上8点下单，第二天上午8点收到食品。

这样算来，我们每天收到的网购商品，都是来自于前一天的订单，从下单到配送是一天，两次到货之间的相隔时间也是一天。

持有食物的最大量要能够覆盖从下单到收货，和下一次到货这段时间内的需求总量。如果运输有额外的延迟，我们也需要把安全运输时间（DeliverySafety Time）考虑在内。

2.持有库存最大量

在这张图的上方有一条绿色的虚线，这就是库存食物的最大量。在订货点1处，蓝色虚线是需要订货的量，这是由持有库存的最大量减去现在的库存后得出的。

在这个时间点上，货物还没有到达，所以用虚线表示。从下单到送货的这段时间就是订单前置时间。

在下好第一个订单后，库存还在持续消耗中，直到新订单到货后获得了补充。实际到货数量应该等于补货订单的数量，所以蓝色虚线A的长度等于灰色实线B的长度，表示订单数量等于实际到货数量。

此后订货也是一样的道理。这张图就解释了为什么持有库存的最大量，一定要能够覆盖从第一次订货到第一次到货，以及第二次的到货。

如果不是这样，就会在第一或第二次到货之前出现短缺的情况，这是所有的库存补货模型的基本逻辑。

补货就是以持有库存最大量，减去所有的库存，包括仓库（家里）和运输配送中的库存，这样能够保证我们不会缺货，同时也不会有过量的库存。

如何来计算出最大库存持有量呢？考虑到每人每天消耗的食物总量上下波动不大，所以需求是平均的，有一个非常简单好用的方法，就是使用“订单——到货——下次到货”这段时间加上安全运输时间，乘以平均需求就能快速地计算出来。

在上图中，假设我们是在每周一下单，周二到货，周三下单，周四到货，周六下单，周日到货，一周下单3次，到货也是3次。

这样就出现了两种情况，如图上所描述的，第一种情况的总时间为3.5天，第二种是4.5天。

安全时间是指可能存在的配送延误，先按照0.5天计算。

我们该选用两种情况中的最大值，也就是4.5天，这是为了要确保不会缺货，宁可有一些的冗余，也不能出现短缺，这点很重要。

因此，我们需要设定的最大库存持有量是4.5天。可能有人会问，在疫情期间仅保留4.5天的库存够吗？对于保质期很短的食品是够的，例如鲜奶、海鲜和冰鲜肉，而且我们是基于食品供应充足，配送运力相对靠谱的前提下。

最近盒马在一些地区开设了“盒区团购”的业务，可以提供标准化的套餐，定点配送至周边小区，只要能够抢到，配送的时效性是有保障的。

如果大家的小区还没有开设提货点，可以向盒马客服申请，只要小区有300个用户激活地址就可以进行申请。

如果实际情况超出了假设的条件范围，我们只需要增加配送的安全时间就可以了，比如从0.5天上调到1天。

3.食品保质期和最小包装量/起订量

食品保质期的概念相信大家都很熟悉，就不再赘述了。最小包装量/起订量是根据保质期的特征来设定的最小采购数量。我大致列了一个表，供大家参考，可以根据自己的经验进行调整。

民以食为天，以大米为例，每户人家每天平均要吃掉0.5公斤（500克）大米，这是属于可长期存放的食品，所以最小包装起订量最大，例如5公斤包装，也就是可供家庭10天消耗的量。

根据上面的公式，库存最大持有量= 向上取整 { [max (3.5, 4.5天) x 每日平均需求]/最小包装量}，家里应该储备的大米库存数量就等于了：

= 向上取整（4.5 x 0.5/5）=1袋5公斤的大米。

假设此时在家里没有大米库存，那么我们就应该购买一袋。等到货物送达后，我们开始消耗这袋大米，然后在下一个订货日时再次进行盘点。

根据上面计算出的结果，我们需要的大米库存依然是1袋5公斤大米，此时那袋已开封的大米该怎么算呢？它不应该被统计在库存里，因为我们只把未开封包装的商品记为库存。

这里的概念有些烧脑，虽然这袋大米只消耗的一小部分，但是在统计库存时，不能把它计算在内，因此我们要再购买一袋大米。

这样一来，家里始终都有一袋未开封的大米库存，你可以把它看作是冗余，但这绝对是有必要的额外库存，同时也让你不会再储备更多的大米了，库存也就控制住了。

再来看一个品类，保质期中等的鲜牛奶，一般只有6天左右的有效期，普通包装牛奶是1升每盒，假设每户家庭每天消耗也是1升，鲜牛奶的最大库存持有量就等于：

= 向上取整（4.5 x 1/1）=5盒牛奶。

在全部5盒牛奶到货后，当天就消耗掉了一盒牛奶，期末库存数为4，所以需要订购1盒。

在第2天继续消耗一盒，当天获得了来自于前一天的补货，所以期末库存是4盒。

到了周三，库存消耗至3盒，需要补货2盒。在周四，库存仅剩了2盒，但是得到了补充的2盒，重新恢复至4盒。

以此类推，牛奶始终不会缺货，也不会超过最大持有量5盒，库存得到了很好地控制。

为什么传统补货模型不适用于这个场景？

最后为大家简单介绍一下传统补货模型，它的计算逻辑和看板补货模型是一样的，也是用最大持有量减去库存，从而得出了订购数量，但是最大持有量计算方法略有不同。

传统补货模型中的最大持有量公式等于：

= [平均需求x（订单提前期+两次到货时间间隔）] + [√（订单提前期+两次到货时间间隔）x标准方差x正态分布Z值]

前半部分的计算和看板补货模型是一样的，唯一的区别在于后半部分。

由于篇幅有限不能全部展开介绍，传统模型更适用于标准方差较大的场景，通过服务水平来设置Z值。

由于人体每日消耗能量是比较平均的，所以这里的标准方差很小，导致了后半部分的数值偏小，有可能会出现缺货的情况。因此我们需要使用看板补货，它更适用于需求较为平稳的场景。

希望通过这篇短文，帮助大家理解库存补货的基础逻辑和使用方法，更希望大家都能吃上菜，保持良好的身体和精神状态来对抗疫情。

抢菜真心不容易，珍惜粮食要牢记。

囤粮始终要有度，大家一起来努力！

中国加油！战疫必胜！