引言

在之前的文章《供應鏈管理中的數學》中，我們已經給大家提到了有關經典安全庫存公式的內容，以及他的實用性拓展——再訂貨點公式，從這篇文章開始，我將給大家深入剖析再訂貨點公式中的各種細節，背后的數學邏輯以及量化思想，并結合實際的業務情況，給大家梳理為什么很多公司在過去使用再訂貨點公式的時候效果都很差，公式在使用時有哪些要點與陷阱。相信能讓大家對再訂貨點公式以及數字化管理概念的認識會煥然一新。

經典安全庫存公式介紹

那么作為系列第一期，我們先對再訂貨點公式進行一個基礎介紹，而再訂貨點公式其實是從我們一個非常熟悉的公式發展而來的，這個公式就是——經典安全庫存公式：

公式中的各部分所代表的業務含義也不同，根號外的z值代表了我們“期望達到的服務水平對應的系數”，例如我們期望最終獲得95%的服務水平，那么z值就會取對應系數1.65，這里就暫時不一一列示了。根號內前半部分的

反之也有僅考慮供應波動，忽略需求波動的公式，但實際業務中很少會用到。

再訂貨點公式介紹

那么在了解了安全庫存公式后，是否就可以據此來設計庫存，指導補貨了呢？其實還不行，安全庫存是用來吸收波動的庫存，基于公式我們可以很容易的推測出，若需求波動為0，供應波動也為0的話，安全庫存就為0，但是即便如此，我們也不能說就不需要庫存了，還需要一部分庫存來應對正常的平穩需求，而這部分就叫做周轉庫存，將這部分和安全庫存公式進行組合就得到了我們的“再訂貨點”公式：

公式的參數含義與安全庫存公式中的含義相同，那么如果用業務性的語言來描述再訂貨點的含義的話，就是：通過執行“當總庫存（含在途）低于再訂貨點時就進行補貨，使得補貨后的庫存數量（含在途）重新超過再訂貨點”的補貨策略，即可使得最終得到的服務水平為z值所對應的服務水平。

關于再訂貨點公式的細節問題

再訂貨點公式的邏輯其實極其好懂，參數的計算也并不復雜，但是一旦你磨刀霍霍的準備將其運用到實際的業務當中去的時候，你就會發現各種各樣的細節問題開始接踵而至了。

• 需求的平均值是日需求的平均值還是周需求的平均值還是月需求的平均值？

• 需求是歷史的需求還是未來的需求？

• 標準差是計算日的標準差還是周的標準差還是月的標準差？

• 標準差是取一個月的樣本還是半年的樣本還是2年的樣本？

• 提前期是生產提前期還是采購提前期還是訂單提前期？

• 服務水平的計算方式是按訂單計算？還是按訂單行計算？還是按訂單行數量計算？還是其他的什么計算方式？

以及一個上文還未提及，但是十分重要的公式運用前提：波動的分布必須滿足正態分布，以及因此而衍生出的問題，為什么要滿足正態分布？是需求波動還是供應波動滿足正態分布？如果不滿足正態分布會導致什么結果等。

甚至于假如實際業務與公式已經完美的契合了，是否就能準確的通過公式對庫存進行指導了？我們的再訂貨點公式是否還有尚未考慮到的其他業務細節？亦或是更基礎的問題，再訂貨點公式憑什么能夠保證服務水平？這些其實都需要我們一一弄清楚后，才能真正的將這個公式運用到我們的實際業務當中。

結語

限于篇幅，無法在一篇文章里將這些細節全部解答，本文是我們再訂貨點公式的系列文章的第一章，只是對再訂貨點公式進行了簡單的介紹，未來我將陸續的把公式中所涉及的各個細節一一展示給大家，讓大家對這個公式知其然，更知其所以然，知道怎么用，知道為什么能用，知道為什么不能用，甚至于知道怎么調整才能使得原本不能用的公式變得可以用。

在數字化轉型的過程中，不是被算法所綁架，而是成為算法的締造者，成為公司數字化轉型浪潮中的掌舵人。我們下期再見！