在后市场的零件业务中，很多人对需求预测的不确定深感头痛，看到最近某种零件需求很多，马上采购进来放到仓库里，可是没有想到的是，需求却像西北风那样，刮完一阵子就不见了。结果，放进库里的零件变成了积压库存，你还不知道什么时候会再有人需要。
这是很多从事库存计划人员面临的共同难题：你永远都不知道谁、在什么时候、会需要什么零件！除非你是神！这里有一个好消息要告诉你：神也不一定能准确回答这些问题！是不是感觉好一点儿了？我还有一个更好的消息送给你：数理统计可以帮助你来回答这些问题，虽然不是100%准确，但却能够帮助你理解库存计划的原理，更好地实施企业的库存策略，最大限度地提升现货满足率，并把呆滞库存降到最低。
零件的市场需求具有很强的随机性，这的确让我们感到困惑，没人能预知未来，没人能够预测哪个产品何时会发生何种故障。但是，永远不要低估零件业务的可重复性，在看似随机的数据背后，零件需求也在按照一定的规律不断重复，需求预测就是大数据挖掘，这正是我们做好库存计划的基础。比如：汽车和工程机械设备都需要定期保养，每次保养所需要更换的油品和滤芯是确定的，使用到一定的时间间隔就需要更换，这就是需求的确定性，周而复始，循环往复。
我们可以把零件需求分为确定性的和不确定性的需求，然后采用不同的数学方法来分别解决。需求的不确定性越小，零件库存的周转效率越高，库存能够创造的价值也越高；相反，需求不确定性越大，需要额外增加的安全库存越大，库存的周转效率也会下降。
零件需求的确定性
图1：某零件需求量的数据分布
某零件的需求量如图1所示，数据看起来非常分散，似乎没有什么规律可言，但通过对需求数据的加权平均，我们就可以计算出该零件的月需求平均值是50个，有时多，有时少，但12个月统计下来，每个月平均能销售50个。这样，我们就可以把50作为这个零件的月平均需求量，从而做好我们的库存计划。
如果近几个月设备销售的增长很快，对零件需求影响较大，我们还可以把近几个月的权重增加，来计算月平均需求量。如果企业刚刚搞了一次滤芯和油品的降价促销，不少用户看到价格优惠，就把全年需要保养的零件一次性都买齐了，这样一来，这些促销零件未来几个月的销量会大幅降低。如果我们简单地根据销售量来预测未来，就可能过多地库存滤芯和油品，导致未来几个月的库存积压。所以，促销和出口订单等非常规的零件需求，必须从预测数据里剔除。
零件需求的不确定性
确定性的需求比较容易解决，难的是不确定的需求。举例来说，图1中如果我们按照50个/月来库存这种零件，12个月中正好有50%的客户需求能够得到满足，但是，还有50%的客户需求无法得到满足，现货满足率仅仅50%，客户当然不会满意，很可能会造成客户流失。
根据数理统计，我们不仅可以计算出零件需求的平均值，还可以算出需求数据与平均值之间的标准差σ，即数据的离散程度。数据的标准差越大，数据越分散，说明需求的波动越大，用平均值来拟合零件需求的误差也越大。然而，我们可以根据零件需求的标准差来设定安全库存，用以补偿预测误差和交货延迟所带来的缺货风险。这样，就可以提升零件现货率的安全系数，能更好地满足客户需求，同时又不产生较大的呆滞库存风险。
很多企业的库存管理过于粗放，从事库存计划的人员却不懂库存，不知道该采购什么，该采购多少数量，只能根据经验和感觉拍脑袋，在稀里糊涂的情况下把很多不需要的零件采购进来，放进仓库，不产生大量呆滞库存才怪呢。理解了零件需求的确定性与不确定性之后，我们就能根据数据的标准差，正确地设置安全库存。
图2：根据需求数据标准差来设置安全库存
例如：根据图1零件需求量的数据分布，我们可以计算出离散数据的平均值和标准差σ。当我们放置一个标准差σ的安全库存时，零件库存仓位从50个提升到70个，现货满足率也从50%相应地提升到84.1%；如果我们放置2个标准差σ的安全库存，现货满足率又可以进一步提升到97.7%（图2）。显然，这样做有利于提升客户的满意度，但同时也加大了企业的库存压力和风险。
三箱库存管理模型
图3：三箱库存管理模型
零件存多少数量合适，这与该零件的采购周期、交货期和需求标准差有很大关系。举例来说，假设图1所示零件的采购周期是1个月，零件交货期是2个月，那么根据零件需求50个/月的平均值，零件需求确定性的部分就是周转库存和周转储备库存，即1个月的需求量（50个零件）用来保证订货周期内的需求，还有2个月的需求量（100个零件）用来保证交货期中间的需求，共150个零件库存。
但是，如果只存150个零件作为库存，我们仅仅解决了零件需求的确定性问题，仅仅保证了50%的零件现货满足率。为了提升客户满意度，我们必须再增加一个安全库存（图3），如果我们希望实现97.7%的现货满足率，我们就必须设置2σ的安全库存，再增加70个零件的库存量。这样，该零件的健康库存水平就达到了220个，既保证了订货周期、交货期的客户需求，又在一定程度上保证了需求出现波动时，仍能够保证零件的及时供应。
设置合理的安全库存，是库存计划人员的看家本领。采用三箱库存管理模型，帮助库存计划人员更直观地理解零件库存的需求和目的，完美地解决了零件库存计划中确定性和不确定性的问题，很好地平衡了现货满足率与库存周转率，客户满意度和企业投资回报率之间的关系。
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【叶老师讲库存管理之十四】如何应对零件需求的确定性与不确定性？
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来源：匠客工程机械
在后市场的零件业务中，很多人对需求预测的不确定深感头痛，看到最近某种零件需求很多，马上采购进来放到仓库里，可是没有想到的是，需求却像西北风那样，刮完一阵子就不见了。结果，放进库里的零件变成了积压库存，你还不知道什么时候会再有人需要。
这是很多从事库存计划人员面临的共同难题：你永远都不知道谁、在什么时候、会需要什么零件！除非你是神！这里有一个好消息要告诉你：神也不一定能准确回答这些问题！是不是感觉好一点儿了？我还有一个更好的消息送给你：数理统计可以帮助你来回答这些问题，虽然不是100%准确，但却能够帮助你理解库存计划的原理，更好地实施企业的库存策略，最大限度地提升现货满足率，并把呆滞库存降到最低。
零件的市场需求具有很强的随机性，这的确让我们感到困惑，没人能预知未来，没人能够预测哪个产品何时会发生何种故障。但是，永远不要低估零件业务的可重复性，在看似随机的数据背后，零件需求也在按照一定的规律不断重复，需求预测就是大数据挖掘，这正是我们做好库存计划的基础。比如：汽车和工程机械设备都需要定期保养，每次保养所需要更换的油品和滤芯是确定的，使用到一定的时间间隔就需要更换，这就是需求的确定性，周而复始，循环往复。
我们可以把零件需求分为确定性的和不确定性的需求，然后采用不同的数学方法来分别解决。需求的不确定性越小，零件库存的周转效率越高，库存能够创造的价值也越高；相反，需求不确定性越大，需要额外增加的安全库存越大，库存的周转效率也会下降。
零件需求的确定性
图1：某零件需求量的数据分布
某零件的需求量如图1所示，数据看起来非常分散，似乎没有什么规律可言，但通过对需求数据的加权平均，我们就可以计算出该零件的月需求平均值是50个，有时多，有时少，但12个月统计下来，每个月平均能销售50个。这样，我们就可以把50作为这个零件的月平均需求量，从而做好我们的库存计划。
如果近几个月设备销售的增长很快，对零件需求影响较大，我们还可以把近几个月的权重增加，来计算月平均需求量。如果企业刚刚搞了一次滤芯和油品的降价促销，不少用户看到价格优惠，就把全年需要保养的零件一次性都买齐了，这样一来，这些促销零件未来几个月的销量会大幅降低。如果我们简单地根据销售量来预测未来，就可能过多地库存滤芯和油品，导致未来几个月的库存积压。所以，促销和出口订单等非常规的零件需求，必须从预测数据里剔除。
零件需求的不确定性
确定性的需求比较容易解决，难的是不确定的需求。举例来说，图1中如果我们按照50个/月来库存这种零件，12个月中正好有50%的客户需求能够得到满足，但是，还有50%的客户需求无法得到满足，现货满足率仅仅50%，客户当然不会满意，很可能会造成客户流失。
根据数理统计，我们不仅可以计算出零件需求的平均值，还可以算出需求数据与平均值之间的标准差σ，即数据的离散程度。数据的标准差越大，数据越分散，说明需求的波动越大，用平均值来拟合零件需求的误差也越大。然而，我们可以根据零件需求的标准差来设定安全库存，用以补偿预测误差和交货延迟所带来的缺货风险。这样，就可以提升零件现货率的安全系数，能更好地满足客户需求，同时又不产生较大的呆滞库存风险。
很多企业的库存管理过于粗放，从事库存计划的人员却不懂库存，不知道该采购什么，该采购多少数量，只能根据经验和感觉拍脑袋，在稀里糊涂的情况下把很多不需要的零件采购进来，放进仓库，不产生大量呆滞库存才怪呢。理解了零件需求的确定性与不确定性之后，我们就能根据数据的标准差，正确地设置安全库存。
图2：根据需求数据标准差来设置安全库存
例如：根据图1零件需求量的数据分布，我们可以计算出离散数据的平均值和标准差σ。当我们放置一个标准差σ的安全库存时，零件库存仓位从50个提升到70个，现货满足率也从50%相应地提升到84.1%；如果我们放置2个标准差σ的安全库存，现货满足率又可以进一步提升到97.7%（图2）。显然，这样做有利于提升客户的满意度，但同时也加大了企业的库存压力和风险。
三箱库存管理模型
图3：三箱库存管理模型
零件存多少数量合适，这与该零件的采购周期、交货期和需求标准差有很大关系。举例来说，假设图1所示零件的采购周期是1个月，零件交货期是2个月，那么根据零件需求50个/月的平均值，零件需求确定性的部分就是周转库存和周转储备库存，即1个月的需求量（50个零件）用来保证订货周期内的需求，还有2个月的需求量（100个零件）用来保证交货期中间的需求，共150个零件库存。
但是，如果只存150个零件作为库存，我们仅仅解决了零件需求的确定性问题，仅仅保证了50%的零件现货满足率。为了提升客户满意度，我们必须再增加一个安全库存（图3），如果我们希望实现97.7%的现货满足率，我们就必须设置2σ的安全库存，再增加70个零件的库存量。这样，该零件的健康库存水平就达到了220个，既保证了订货周期、交货期的客户需求，又在一定程度上保证了需求出现波动时，仍能够保证零件的及时供应。
设置合理的安全库存，是库存计划人员的看家本领。采用三箱库存管理模型，帮助库存计划人员更直观地理解零件库存的需求和目的，完美地解决了零件库存计划中确定性和不确定性的问题，很好地平衡了现货满足率与库存周转率，客户满意度和企业投资回报率之间的关系。
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