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今天我们来学习安全库存。
一、确定安全库存
安全库存用于预防供给与需求的不确定性。不确定性分为两种：数量的不确定性和时间的不确定性。当供给或需求数量发生变化时，产生数量的不确定性，如给定期间内需求大于或小于预期数量。当供给或需求的接收时间与预期不符时，产生时间的不确定性，如客户或供应商可能变更交付日期。
有两种方式可以预防不确定性：保留额外库存——称为安全库存（safety stock），或提前订货——称为安全提前期（safety lead time）。安全库存是计算出来的额外保留的库存量，用于防止数量的不确定性，安全提前期是通过早于需要的时间进行订单发放与订货接收来预防时间的不确定性。安全库存与安全提前期都会产生多余库存，但其计算方法不同。
安全库存是预防不确定性最常用的方法，也是本次主要讨论的内容，所需要的安全库存取决于以下几个因素：
1）提前期内需求的变动性。变动越大，则所需要的安全库存量也越大。
2）再订货频率。如果经常订货，则需求的变化或需求的变动性就能及早发现。
3）所期望的服务水平。服务水平所要求的库存量越高，则更能适应周期性的需求增长。
4）提前期时长。提前期越长，特定服务水平下的安全库存越多，这也是为什么要尽量减少提前期的一个重要原因。
二、提前期内需求变化
实际需求偏离预测值有两个原因：预测平均需求时的偏移误差及需求与预测值之间的随机误差，在确定安全库存时主要关注后者。
如上表所示，假如两种产品A和B有10周的销售历史记录，两种产品提前期的平均需求都是每周1000单位。(这里为了简化起见，提前期与销售历史的间隔时间都为一周，一般情况下并非如此，订购提前期与销售间隔之间的差别将在后面谈到。)但产品A的每周需求变化区间为700~1400单位，产品B为200~1600单位产品。B产品比A产品的需求更不稳定，如果订货点都为1200单位，则A出现一次缺货而B出现4次缺货。如果要提供相同的服务水平（即每种产品缺货次数相同），就需要运用一些预测产品需求随机性的方法。
三、平均需求的变化
假设过去100周，某一产品的历史需求显示其平均每周需求为1000单位，期望情况是把大部分需求都在1000单位左右，只有少数偏离平均值较远，更少的几个偏离非常远。如把每周需求归入平均值附近的组或区间的话，就产生了需求平均值的分布。假设需求分布如下：
将这些数据整理后的结果如下图所示，该形状表明，虽然分布不同，但是遵循一定的模型，如图中平滑的曲线所示，这样一个自然的模型表明即可预测性，只要需求条件不变，我们就可以预测到大致不变的需求模型。如果需求不确定，那么需求模型也就不确定，预测也就更难准确。幸运的是，大多数需求是稳定且可预测的。
四、确定安全库存及订货点
正态曲线的一个特征就是平均值两边是对称的，这就意味着实际需求量一半的概率小于平均值，一半的概率大于平均值，安全库存只需要用来预防提前期中实际需求量大于平均值的部分，因此50%的平均服务水平可以在没有安全库存的情况下完成，如果需要更高的服务水平就需要安全库存来预防实际需求量大于平均值时的需要。
例题：
如果标准差为200单位，提前期内需求量为1000单位，安全库存为200单位，
1）计算在84%的服务水平情况下的安全库存与订货点。
2）如果保留两个标准差的安全库存量，计算安全库存与订货点。
答案：
1）安全库存量=1标准差=1x200=200单位
订货点=提前期内需求量 安全库存=1000 200=1200单位
其中提前期内需求量与安全库存是预先确定的，在这种安全库存与订货点条件下，平均有84%的可能缺货时间不会发生缺货。
2）安全库存=2x200=400单位
订货点=提前期内需求量 安全库存= 1000 400=1400单位
安全系数：服务水平与作为安全库存量的标准差直接相关，通常称为安全系数。下表展示了不同服务水平下的安全系数
今天的课程就到这里，谢谢大家！
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