库存真是个好东西（库存那些事一）

库存那些事（一）

张兆平

如果一家销售类企业希望提升当前的企业利润，如何可以从物流端处理？

销售收入	100万
采购费用	65万
物流费用	20万
管理费用	10万
利润	5万

如果想利润翻倍，可以从哪几点入手呢？

1) 首先可以将销售收入从100万扩大至200万，但是在当下的情况，难度非常的大

2) 其次采购费用从65万下降至60万，有希望，但是从只有5%的利润来看，该行业的竞争也非常激励，采购费用下降会意味着品控的下降，有一定的风险

3) 再次人员管理费用从10万下降5万，但是这个会带来员工流失、上班摸鱼的情况发生，也有一定的风险

4) 最后物流费用从20万下降至15万，这个只要方法合适，不影响客户体验，是有机会去实现的

那么我们就从降低物流费用着手，看看可以采用什么方式才能合理的下降

物流费用主要包含仓储和配送，今天先看仓储：

企业中每个环节都会有特定的KPI指标，仓储环节也不例外，其中最关键的指标就是库存周转率，何为库存周转率？

库存周转率是在某一时间段内库存货物周转的次数。是反映库存周转快慢程度的指标。周转率越大表明销售情况越好。简单的说就是库存转变成现金的次数，如果一仓库的货每年只能周转2次，以上面的这个例子看，那么就意味着销售收入就是200万，利润为10万。如果每个月周转1次，那么销售收入就是12000万，利润为60万。这样就能很明显的看到库存周转的次数越多，那么企业的盈利就会越多。

那么回头再看库存周转率，包括了2个含义，1个是库存，1个是周转率。同样以上面这家企业为例，他的库存就是65万，即采购费用。大家可以简单想一下，库存越多，采购费用就越高，其周转率难度就会越大

从经济学的角度看，成本是由2个因素驱动，数量和品种，数量越大，成本越低。品种越多，成本越高。Boston Consultancy有个报告，数量翻倍，成本下降15%-25%，品种翻倍，成本上升20%-35%

下面这两个大型规模的零售企业各自的经验模式都不一样，不能说哪家好，哪家坏？但是逐渐缩减SKU，从而降低成本，一定是未来的方向！

我们可以从资本市场来看，从2015年的8月到2022年的6月，Costco上涨了3.4倍，而Walmart只上涨了1.9倍。那么可以看出在资本市场中哪种模式更受青睐！

再回到库存周转率上，如何才能降低库存呢？

大家一定知道2/8定律，也叫帕累托法则，关键少数法则等名称，即在任何一组东西中，最重要的只占其中的一小部分，约20%，其余的80%尽管是多数，但是却是次要的，所以称为二八定律。

那么同样在库存中的SKU也有二八定律，还是用上面的企业举例

SKU	货值（万）	占比（%）	归类
10	21	32.3	A
11	15	23.1	A
12	11	16.9	A
13	6	9.2	A
14	5	7.7	B
15	2	3.1	B
16	1	1.5	B
17	1	1.5	B
18	1	1.5	C
19	0.6	0.9	C
20	0.5	0.8	C
21	0.3	0.5	C
22	0.3	0.5	C
23	0.2	0.3	C
24	0.1	0.2	C
总计	65	100

一般A类SKU的占比在70%-80&之间，B类在15%-20之间，剩下的就是C类

针对以上的ABC类SKU，管理的方式也肯定不相同，A类占有资金最多，需要加强监管，在不影响供货的情况下，尽量压缩库存。而针对B类，可以定时定量的安排订货，针对C类由于货值较低，可以大批量的订货，压低采购价格，并要求按时送达。

有些企业还会把ABC类再做细分，划分成AA/AB/AC，BA/BB/BC，CA/CB/CC类，这些虽然增加了划分时数据归类的时间，但是未来对重点中的重点，普通中的普通可以做更好的管控，从而做出判断。

记住：能满足利润或销量的，或者两者都能满足的才是好库存，需要保留。如果利润和销量两者都不能满足的就是坏库存，需要消灭

但是只对SKU进行ABC分类就结束了吗，如果A类SKU的管理模式是压缩库存，但是一旦某段时间需求发生变化，A类SKU发生短缺就会无法供货，导致销售机会丧失。那么除了对SKU进行ABC分类，还有哪些纬度可以观察呢？

SKU的XYZ

X类的出货量是基本稳定的，只是在一个中间值做上下的波动，其是稳定在一定的范围区间内的，所以是可以较准确做出未来的预测。

Y类的出货量虽然不能稳定在一定的区间内，但是在一定的程度上还是可以去做预估，因为这种变化可能是因为季节性、上下游的周期等因素从而造成的。

而Z类则是毫无趋势性的，从而没有办法去做预测的因果关系

举例

销售
产品	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月	变异系数
10	82	120	100	88	121	79	98	101	113	98	110	100	13.4%
11	180	88	78	90	53	11	79	101	160	0	33	56	69.2%
12	456	441	563	470	512	343	422	431	431	542	345	444	14.9%
13	23	0	0	0	0	0	0	0	111	0	0	0	287.7%
14	44	0	61	54	0	44	0	45	0	89	0	0	112.6%
15	51	61	72	80	70	61	52	63	70	81	72	61	14.6%
16	58	113	56	79	234	111	546	23	56	78	99	201	103.2%
17	90	87	88	98	91	89	85	92	88	92	95	92	4%
18	34	133	37	44	33	99	43	51	23	61	58	35	58.3%
19	120	145	170	145	120	145	170	145	120	145	170	145	12.7%
20	0	76	111	0	0	0	0	58	0	0	991	0	274%
21	36	57	79	99	113	132	345	133	111	99	74	55	71.8%
22	2000	1905	2100	1980	2001	1999	2020	2019	2108	1990	1998	2000	2.6%
23	101	0	89	450	888	11	0	32	99	0	0	333	161.2%
24	50	49	130	171	212	222	133	95	22	94	130	172	52%

变异系数是用STDEV/AVERAGE得出的值

如下图，变异系数低于50%的，称为X类；50%-100%之间的称为Y类，大于100%的称为Z

我们再看看对这些SKU的归类

产品	变异系数	XYZ
10	13.4%	X
11	69.2%	Y
12	14.9%	X
13	287.7%	Z
14	112.6%	Z
15	14.6%	X
16	103.2%	Z
17	4%	X
18	58.3%	Y
19	12.7%	X
20	274%	Z
21	71.8%	Y
22	2.6%	X
23	161.2%	Z
24	52%	Y

那么就根据下面的规则，就能非常清楚的知道针对哪类SKU做如何的处理

X类有着很平稳的需求

Y类有着一定的波动

Z类起伏很厉害

如果再结合SKU的ABC分类，那么对SKU再次分类，会更加的清晰，可以反馈出货物价值和需求变动的结合

	A	B	C
X	AX 价值高 需求平稳 预测可靠	BX 价值中等 需求平稳 预测可靠	CX 价值低 需求平稳 预测可靠
Y	AY 价值高 需求波动 预测不可靠	BY 价值中等 需求波动 预测不可靠	CY 价值低 需求波动 预测不可靠
Z	AZ 价值高 需求激励波动 预测无法预测	BZ 价值中等 需求激励波动 预测无法预测	CZ 价值低 需求激励波动 预测无法预测

AX/BX类由于需求变动低，不需大量的库存，但是由于其带来的销售收入较高，可以采用定时或定量的采购，人工定期关注

AY/BY类，因为需求变动虽然不如AX/BX类，但是还是有一定的规律可循，可以将一段时间内该类SKU的库存平均，时间建议至少是12个月以上

AZ/BZ因为风险系数还是比较高的，这些SKU既是高单价也是不规则的，那么就需要对其采用更高的库存的覆盖率，以保证销售的不断货。

CZ类一般就是积压很久的SKU，这类SKU一般不建议采购，不放库存或尽量最少的备库存，从而减少库存堆积

在国外，也有采用通过不同的库存天数来控制不同类别，如AX类的SKU需要备足10天的库存，BZ类的SKU需要备足15天的库存，CZ类的SKU只备1天的库存或者完全不用备货

库存是需求和供应的博弈结果，也是它们之间的平衡点。不过逐利永远都是企业的本性，这也容易导致在不少企业中，销售部门处于强势，而管理库存位于弱势，为此很多时候满足销售认为的“需求”而不断拔高库存，并强调不能缺货，要以100%服务水平为目标，但是这样结果，就必须加大库存量，无疑会损害企业的现金流，为此适当接受某些产品的缺货也是可以的。

不影响客户服务的情况下找到适当的平衡点来优化库存，这可以通过ABC-XYZ结合的服务特征来寻求这个平衡点。例如价值不高的C类，同时又是需求波动很大的Z类，这样的CZ货物就不太值得用高库存来维系高的供应服务水平。

那么企业到底需要准备多少库存呢？

从宏观上讲，一般只需要留有安全库存 周转库存

什么是安全库存，什么是周转库存呢？

简单举例来说，张三每天需要吃1斤肉，他每天会出去买1次，那么家里只要留有1斤肉，这斤肉就是安全库存。

但是有可能某天下雨，肉铺不开门，那么这斤肉就不够了，他就需要保证周转，去预测多久会发生一次这样的事情，他就需要提前采购一些作为周转。

还有就是突然某天邻居王姐串门过来吃饭，这样就打破了他日常的计划，造成库存缺失，这类事情需要尽量避免，如果也去准备这些肉，那么可能这些肉就是过剩的库存。

那么安全库存是否有方法来量化呢？

其实是有公式的

=Z*STDEV(Demand)*SQRT(LT)

其中Z是安全系数，LT就是订货提前期

举例之前ABC分类表中的SKU10，首先这个是A类SKU，A类的SKU一般非常符合正态分布，下面是正态分布表

假设我们每100次的订单，只允许缺货2次，那么缺货率为2%，交货率为98%，那么从下表中查找最接近98%的值，一个0.97982，一个是0.98030，那么取最接近的值是0.97982。那么先看横轴值为2.0，纵轴值为0.05，那么变量值为2.05

如果SKU10的订货周期 周转时间为10天，那么带入公式：

2.05*13.55*SQRT(10)=88

最后，总结一下，如果想管理好库存，需要有哪些方法呢？

1. 控制SKU的数量

想一想，6年前的Iphone6只有16G，你不是也用了几年了，而现在128G的Iphone是不是也还是觉得空间不够，为什么呢？

2. 将SKU分类（ABC分类/XYZ分类）

Iphone针对不同消费能力的消费者只制定了3款设备（颜色内存不考虑），好好检查一下哪些是好库存，哪些是坏库存

3. 接受可以部分缺货的理念

需要去平衡物流费用和缺货带来的收益和损失，不要一味的考虑100%的履约

4. 做好预测

1) 预测总是错误的

2) 预测的准确性在于采用多久的样本时间，时间越长越准

3) 距离现在更近的时间预测会更准确

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