订货点
订货点（order point）是指，设置的存货水平，如果总的现有库存加上已订货库存量降低到或者低于该点，就要求采取措施补充存货。订货点通常按补货提前期内预计使用库存加上安全库存计算。
订货点的确定
订货点（order point）：当现有存货消耗到预先设定的水平，即订货点。这个时候就要发出订单。
确定订单发出时间必须满足的条件是：当时库存的存货数量能满足从订货点至货物到达时间（称为提前期-lead time）的生产需求。
例如，某产品的平均需求为每周100单位，提前期为2周。如果手头有200单位存货时发出订单，平均来说所持存货就能够满足订货到达前的生产需求，这里的200是提前期内需求量（demand during lead time）。
但是，任何提前期的需求都可能多于或少于平均数，为防止缺货必须采取预防措施，即安全库存（safety stock）。
当现有存货消耗到提前期需求量与安全库存之和时，发出订单。
OP=DDLT+SS
其中，OP＝订货点：DDLT＝提前期内需求量；SS＝安全库存。
图1-1反映了安全库存、订货点、订货量与提前期之间的关系。
在上图中：
一个周期内平均库存量=（期初库存＋期末库存）/2。
期初库存＝订货量＋安全库存
期末库存＝安全库存
平均库存＝（订货量＋安全库存＋安全库存）÷2
=订货量÷2＋安全库存＝Q÷2+SS
决定订货点的因素是提前期内的需求量与所需要的安全库存，“提前期内需求量”的确定我们后面文章讨论，本篇我们将讨论决定安全库存所需要考虑的因素。
安全库存（safety stock）：是指为了防止由于不确定因素（如突发性大量订货或供应商延期交货）影响订货需求而准备的缓冲库存，安全库存用于满足提前期需求。
安全库存量取决于两个关键因素：首先是“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。其次是“所期望的服务水平”，服务水平越高所要求的库存量越高。
提前期内需求的变化
对“进销存周报表”进行“行列互换”及EXCEL函数取值，我们可以得到另一种格式的“进销存周报表”，如下图：
|
物料编码 |
2590025 |
2570207 |
2520146 |
2570034 |
3120023 |
2500171 |
… |
… |
… |
|
出库_W1 |
60 |
67 |
159 |
86 |
39 |
294 |
… |
… |
… |
|
出库_W2 |
17 |
22 |
80 |
94 |
42 |
172 |
… |
… |
… |
|
出库_W3 |
86 |
189 |
55 |
25 |
154 |
… |
… |
… |
|
|
出库_W4 |
27 |
40 |
138 |
73 |
113 |
… |
… |
… |
|
|
出库_W8 |
49 |
68 |
140 |
35 |
37 |
… |
… |
… |
|
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
出库_W52 |
52 |
68 |
186 |
26 |
25 |
149 |
… |
… |
… |
|
使用周次 |
50 |
45 |
48 |
39 |
46 |
30 |
… |
… |
… |
|
周均用量 |
49 |
53 |
149 |
62 |
34 |
176 |
… |
… |
… |
|
均值 |
49 |
53 |
149 |
62 |
34 |
176 |
|||
|
中位数 |
51 |
67 |
150 |
64 |
37 |
154 |
|||
|
众数 |
68 |
25 |
|||||||
|
下四分位数 |
33 |
40 |
139 |
40 |
25 |
149 |
|||
|
第二大值 |
60 |
68 |
186 |
86 |
39 |
172 |
|||
|
最大值 |
86 |
68 |
189 |
94 |
42 |
294 |
|||
|
最小值 |
17 |
22 |
80 |
26 |
25 |
113 |
|||
|
极差 |
69 |
46 |
109 |
68 |
17 |
181 |
表1-1进销存周报表
该表格的上半部分：行为物料编码、列为出库周、中间数据为每周用量；同时进行了使用周次（即每年有多少周使用过该物料）及周均用量（出库总量/周次）的统计。
该表格的下半部分：列出了一些描述性数据（这些表述性数据的解释及获取方法我们在下个篇幅中解读）的种类及数值，通过这些数据可以看到在实际生产过程中，单位周期内物料的实际需求波动还是比较大的。
这种波动到底应该如何来表述呢？我们这里引入“标准差”的概念。
标准差（Standard Deviation）是一个统计学数据数，反映一个数据集的离散程度。用希腊字母σ表示。标准差是方差的算术平方根，平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
从统计学的角度：实际需求在预测平均值的士1σ、士2σ、士3σ之内的概率分别为：68%、95%和99.7%。
EXCEL中使用STDEV.P函数可以直接得出数列的标准差。如下表：
|
料号 |
2590025 |
2570207 |
2520146 |
2570034 |
3120023 |
2500171 |
… |
… |
… |
|
出库_W1 |
60 |
67 |
159 |
86 |
39 |
294 |
… |
… |
… |
|
出库_W2 |
17 |
22 |
80 |
94 |
42 |
172 |
… |
… |
… |
|
出库_W3 |
86 |
189 |
55 |
25 |
154 |
… |
… |
… |
|
|
出库_W4 |
27 |
40 |
138 |
73 |
113 |
… |
… |
… |
|
|
出库_W8 |
49 |
68 |
140 |
35 |
37 |
… |
… |
… |
|
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
标准差 |
24 |
19 |
36 |
21 |
6 |
67 |
… |
… |
… |
表1-2各物料的标准差
确定安全库存
现在我们已经计算出了标准差，下面就要计算需要多少安全库存。我们把已知一定周期内的数据（例如上述的52周数据）作为预测数据。
标准偏差的数据分布复合正态分布，正态曲线的一个特征就是平均值两边是对称的。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。
从统计学的观点来看，有68％的概率需求落在预测数的士1σ之内（34％的概率小于预测值，34％的概率大于预测值）。
假设提前期内需求的标准差是100个单位，并把这100个单位作为安全库存。这些安全库存实际就为84%(50%+34%）的可能缺货时间提供了保障。
安全系数（safety factor)。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。用正态曲线可以得出一个、两个或三个标准差所产生的服务水平，安全系数是这个过程的逆运算。服务水平：一般指满足用户需求的百分比。在产品交付过程中，其表现形式是：顾客订货得到完全满足的次数/订货发生的总次数。服务水平是企业的管理层确定的库存绩效目标。
安全系数与服务水平之间的对应关系见下表：
|
服务水平(X%) |
安全系数 |
服务水平(X%) |
安全系数 |
|
|
50 |
0 |
96 |
1.75 |
|
|
75 |
0.67 |
97 |
1.88 |
|
|
80 |
0.84 |
98 |
2.05 |
|
|
85 |
1.04 |
99 |
2.33 |
|
|
90 |
1.28 |
99.86 |
3.00 |
|
|
94 |
1.56 |
99.99 |
4 |
|
|
95 |
1.65 |
表1-3安全系数表
综上，现通过一个实例来回归与总结我们今天的主题。
编码为2590025的物料，年需求为2450件，每次订货量为150件，提前期内需求的标准差为24件，提前期为2周。同时，公司管理层决定，该物料每年只允许出现一次缺货。现计算：
1、每年的订货次数。2、服务水平。3、安全库存。4、订货点。
解析如下：
1、每年的订货次数=每年需求量/每次订货量=2500/150≈17（次/年）
2、每年只允许出现一次缺货，所以每年必须有16（17-1）次不缺货。
服务水平=16/17=94%
3、从表1-3可知：安全系数为1.56
安全库存量=安全系数Xσ=1.56X24≈38（件）
4、提前期内需求量（2周）=2450/50X2=98（件）
订货点=DDLT+SS=98+38=136（件）
订货点法
订货点法，也称为安全库存法，其核心思想是在库存下降到预先设定的某个水平（即订货点）时，立即发出新的订单进行补货。这个预设的水平通常高于安全库存，以确保在货物到达之前，企业仍有足够的库存以供使用。
举例来说，假设一家面包店每天需要消耗100公斤面粉，订货提前期为2天，安全库存为50公斤。那么，当库存下降到250公斤（即2天消耗量+安全库存）时，面包店就需要立即订购新的面粉。
订货点法的特点
订货点法的优势在于其简单易懂，便于操作。企业只需要设定好订货点、安全库存和订货批量等参数，就可以较为轻松地进行库存管理。
然而，订货点法也存在一些局限性。
需求波动性:订货点法假设需求是相对稳定的，但在实际情况下，需求往往会受到季节性、市场波动等因素的影响。例如，某些商品在节假日期间的需求可能会大幅增加。
提前期不确定性:订货点法假设订货提前期是固定的，但实际上，供应商的生产能力、运输状况等因素都可能导致提前期发生变化。例如，运输延误可能会导致库存无法及时补充。
库存积压风险:如果需求突然下降或者提前期延长，企业可能会面临库存积压的风险。例如，季节性商品在淡季期间可能会出现大量积压。
订货点法的适用场景
尽管存在一些局限性，但订货点法仍然适用于以下场景：
需求相对稳定:产品的生命周期较长，需求波动较小。例如，日常消费品通常具有较为稳定的需求。
提前期相对固定:供应商的生产和物流能力稳定可靠。例如，与长期合作的供应商通常能提供稳定的交货时间。
库存成本较低:产品的储存成本相对较低，库存积压带来的损失较小。例如，非易腐品和非高价值商品的库存成本通常较低。
如何优化订货点法
为了克服订货点法的局限性，企业可以采取以下措施进行优化：
定期评估和调整参数:根据实际需求和市场情况，定期评估和调整订货点、安全库存和订货批量等参数。例如，季节性调整可以帮助企业更好地应对需求波动。
采用更精准的预测方法:利用历史数据、市场趋势等信息，采用更精准的预测方法来预测未来的需求。例如，使用大数据分析和机器学习技术可以提高预测的准确性。
加强与供应商的沟通:与供应商建立良好的合作关系，及时沟通需求变化和库存情况，以减少提前期不确定性带来的影响。例如，定期召开供应链会议可以增强双方的协作。
订货点系统
当现有存货消耗到预先设定的水平，即订货点时，就要发出订单。订购数量通常是预先通过经济订货批量计算出来的。
应用这种系统时，确定订单发出时间必须满足的条件是，当时手头的存货数量满足从订货点至货物到达期间的生产需求。假设某产品的平均生产需求为每周100单位，提前期为4周，如果手头有400单位存货时发出订单，平均来说所持存货就能够满足订货的生产需求，但是任一提前期的需求都可能多余或少于平均数。一般来说，有一半的概率需求会大于平均数，发生缺货；而一半的概率需求将小于平均数，出现过量库存。为防止缺货，必须采取预防措施，即安全库存。当现有存货消耗到提前期需求量与安全库存之和时发出订单。
OP=DDLT+SS
其中OP为订货点，DDLT为提前期内需求量，SS为安全库存。
需要注意提前期内的需求量，缺货现象只可能出现在提前期内，如果提前期内需求高于预期水平就会出现缺货，除非有足够的安全库存。
上图反映了安全库存、提前期、订货数量与订货点间的关系。在订货点系统中：
1、订货数量通常是固定的。
2、订货点由提前期内的平均需求量决定，如果改变平均需求量或提前期，订货点不会有变化，而安全库存会相应变化。
3、补货时间间隔不是固定的，而是随着再订货周期内的实际需求量而变化。
4、平均库存量=（期初库存+期末库存）÷2
周期期初库存=订货量+安全库存。
周期期末库存=安全库存。
平均库存量=（订货量+安全库存+安全库存）÷2=订货量÷2+安全库存=Q÷2+SS
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