【专栏】配件的需求预测与库存计划

2022/05/23 09:29第一工程机械网特邀作者叶京生

我们所处的时代正在从制造经济向服务经济转型,为客户提供服务价值和杰出体验,已经变得越来越重要。

对于服务型企业,要做到及时排除故障,除了服务技师的经验和技能之外,配件供应至关重要。毕竟巧妇难为无米之炊,没有配件,技术再高的技师恐怕也无法解决设备问题,客户体验也只能是一句空话。

因此,服务型企业配件库存必不可少,有现货就意味着客户开心还有钱赚,无现货就招来客户抱怨和失去赚钱机会。仓库里有没有需要的配件,取决于库存计划的水平,这决定了客户满意还是抱怨,库存周转还是呆滞。

所有的需求预测都是错的

一提起库存计划有些人就认为是需求预测,他们以为:如果能提前预测出未来的市场需求,就可以提早备货,满足客户需求。但是,没人知道明天会发生什么,也没人能预测什么时间、哪个零件会发生故障,所有的预测都有偏差,都是错的。

所有的需求预测都是错的

所有的需求预测都是错的

那需求预测还有意义吗?当然有,库存计划是基于需求预测模型做出的,预测虽然有误差,库存计划中会补偿预测偏差。所以,虽然预测存在误差,有预测总比没有预测好,没有预测就只能凭经验、拍脑袋了。

库存计划不等于需求预测

库存计划的目的,是将客户可能需要的配件提前放入仓库,这样就能在客户需要时提供现货,及时满足客户需求,实现更高的客户满意度。

需求预测是根据配件历史需求数据,通过计算来预测未来的需求量。库存计划则是通过数理统计方法,根据配件供应链的边界条件,补偿需求预测误差的影响,以保证适当的配件现货率来满足客户需求。

举例来说明,某种配件之前12个月的需求数据如下:

某种配件之前12个月的需求数据

某种配件之前12个月的需求数据

根据数据可以计算出需求量为平均每月16个,标准差为6个的正态分布。假如服务商每2周可以从供应商那里订一次库存订单,交货期也是2周,则服务商需要至少存储4周的配件作为库存,来保证满足正常需求。

根据正态分布函数,在95%的配件现货率条件下,安全系数为1.64,计算出的安全库存为10个。这样,周转库存8个,周转储备库存8个,安全库存10个,总共是26个,即该配件的健康库存水位是26个,能保证95%的配件现货率(参考《从进销存系统到三箱库存管理模型》)。

由此看出,当我们基于16个/月做库存计划时,存在着6个/月的标准误差。尽管存在误差,我们只需增加10个配件作为安全库存,就能实现95%的配件现货率。如果我们把安全库存增加到15个,现货率就能提高到99.4%,现货率的提升不是需求预测更准了,而是增加了库存计划的安全系数。通过调整安全库存来实现所期望的配件现货率,就是库存计划的精髓。

平衡是库存计划的核心

增加安全库存就可能提升配件现货率,但也会增加呆滞风险;如果库存放少了,虽然避免了呆滞风险,提升了库存周转率,却可能出现缺货,影响客户满意度,还会导致客户流失。

平衡是库存计划的核心

平衡是库存计划的核心

所以,每种配件存多少合适,必须精打细算,库存计划人员必须问自己:这种配件放N个库存的原因是什么?预计能实现多高的现货率?未来库存呆滞的风险有多高?平衡现货率与呆滞风险是关键。

在库存计划中,我们在周转(储备)库存的基础上,又额外增加了一个安全库存,它与需求预测误差和配件现货率目标正相关,即预测误差越大,安全库存也更大,现货率目标越高,安全库存也越大,这样才能保证客户满意度。

需求预测是一个开环系统,仅仅依赖预测无法提升库存的准确性;库存计划是一个闭环系统,预测误差越大,设置的安全库存越大,用来补偿预测误差和交货延迟,以保证配件现货率的达成,这正是库存计划的魅力所在。

(来源于 杰克的下午茶)

责任编辑:Zeshuai

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