安全庫存的設(shè)定是為了降低不確定性因素所帶來的缺貨問題。

如果不設(shè)置或設(shè)置少了安全庫存會導(dǎo)致潛在銷售機會的喪失，設(shè)置多了安全庫存又會帶來庫存的積壓和倉儲成本的上升，所以安全庫存的計算就是為了找到供需關(guān)系的最佳平衡點，這樣這個問題就成了一個尋求最優(yōu)解的數(shù)學(xué)題，其復(fù)雜度是受到核心的兩個變量的影響:供應(yīng)和需求的不確定性。

在思考計算公式之前，還要考慮在實際場景中會遇到的以下問題:庫存積壓、供應(yīng)商的不可靠性、產(chǎn)品的生產(chǎn)周期、物流問題、銷售預(yù)測、庫存管理等。

首先，跨境電商賣家將準備好的銷售數(shù)據(jù)輸人Excel表格進行模擬，供應(yīng)和需求的計量單位以月為標(biāo)準(也可以是星期或天)。

(-)方法1:Max-Average公式SS (Safety Stock )=(Max Salex Max Lead Time )- ( Average Salex Average Lead Time )=1200x1.31-1 000x1.15=1572-1150=422這個公式比較簡單，缺點是如果平均銷量和平均供應(yīng)周期出現(xiàn)毛刺峰值，將會使得安全庫存偏差極大，從而帶來大量庫存積壓。

解答這個題目要面對的是兩個正態(tài)分布:一邊是供應(yīng)，一邊是需求。

安全庫存就是在這兩個正態(tài)分布的上下浮動過程中覆蓋一定供應(yīng)水平的標(biāo)準差。

我們通過正態(tài)分布來預(yù)測產(chǎn)生一定銷售的概率(其實也是滿足一定銷量不缺貨的概率)，這個概率我們叫服務(wù)率(service rate / service level)，它會影響安全因子的計算，安全因子為服務(wù)率的標(biāo)準正態(tài)分布的逆(inverse of standard normal distribution ),運行 python 的代碼可以實現(xiàn)運算(見圖6-11)。

服務(wù)率為90%的時候，安全因子為scipy.stats.norm.ppf (0.9)=1.28。

它的含義是當(dāng)標(biāo)準正態(tài)分布的安全因子取值范圍在[-1.28,1.28]之間的時候，能覆蓋90%的情況，所以安全因子大于1.28倍的標(biāo)準差時，能提供90%的 service level,缺貨概率為10%。

安全因子越大，覆蓋度越高，而缺貨率也越低。

(注意安全因子不適用于季節(jié)性產(chǎn)品)。

建模的時候，縮寫代表的含義如下: SS為Safety Stock(安全庫存); Z為安全因子;DSD為Demand Standard Deviation(需求標(biāo)準差);ALT 為Average Lead Time(平均供應(yīng)周期或者平均前置期); LTSD為Lead Time Standard Deviation(供應(yīng)周期標(biāo)準差); AS為Average Sale(平均銷量)。

(二)方法2:僅需求不確定的正態(tài)分布需求標(biāo)準差可以用Excel公式 STDEVS計算為141.42。

SS =ZxDSDxALT=1.28x141.42x1.15≈194(三)方法3:僅供應(yīng)不確定的正態(tài)分布 SS=ZxASXLTSD=1.28x1000x0.14≈179(四)方法4:需求與供應(yīng)均不確定且相互獨立的正態(tài)分布例如:雨傘的供應(yīng)不會影響其需求，兩者相互獨立。

SS=Zx/ALTxDSD2+(ASxLTSD)2=1.28x/1.15x141.422+(1 000x0.14)2≈264(五)方法5:需求與供應(yīng)均不確定且相互依賴的正態(tài)分布這是方法2與方法3結(jié)果之和。

SS=ZxDSDxALT +ZX ASXLTSD=194+179=373如果產(chǎn)品的銷量非常低，可以使用Max-Average公式;如果銷量非常高，可以使用方法 2;如果供應(yīng)周期不清晰，可以考慮方法4。

進行采購管理和庫存管理的最合適的途徑之一就是選擇適合的ERP軟件，并且根據(jù)店鋪銷售的實際情況來制定規(guī)則和算法。