人們經常混用服務水平和有貨率，其實他們是相關但不同的。

簡單地說，服務水平是一個訂單來了，我們有沒有足夠的庫存來滿足，是個0和1的關系；有貨率呢，則是手頭庫存能滿足這個訂單的百分比。比如這個訂單要求100個，我們手頭只有90個，那么服務水平是0，但有貨率卻是90%。有貨率也叫現貨率、庫存達成率等。

放在每天、每周、每月等時間單位上，也是同理。就拿表 1中的例子來說，假定我們在統計過去7天內的服務水平，假定每天的初始庫存都是10個，每天的實際需求不同。這7天內，5天的庫存能夠完全滿足當天的需求，服務水平的值為1；2天的不能完全滿足，服務水平的值為0；7天的綜合服務水平是71%（5除以7）。

但是，有貨率的計算就不一樣。比如第2天的需求是12個，庫存只有10個，服務水平是0，但有貨率卻是83%（10除以12）。這樣，累計7天的需求，發現總需求61個中，有55個能夠當天滿足，有貨率是90%（55除以61）。

表 1：服務水平和有貨率計算示例

看到這里，大家很容易得出這樣的結論：服務水平看上去更嚴酷，如果用有貨率統計的話，我們的指標會更好看。且慢，對于批量大的產品往往如此，但對于小批量的產品來說，也可能正好相反。就如表 2中，假定每天的庫存是2個，實際需求一般都很低，但偶然會很高（對長尾產品來說，這很常見），比如第7天的需求為9個。整體的服務水平還是71%，但整體的有貨率卻只有58%了。

表 2：批量小的時候，有貨率可能比服務水平更低

服務水平可以說是完全滿足率，不完全滿足就不算；有貨率是部分滿足率，部分滿足也算。這在實踐中有其意義。如果沒法完全滿足，對我們來說意味著多次送貨，物流成本增加；對客戶來說也意味著多次收貨，客戶體驗差。更糟糕的是可能影響到齊套率，比如產線設備壞了，需要一次性更換一組兩個零件，而我們手頭只有一個。

兩個指標對業務的影響可能不同。

對于B2C來說，比如你要給汽車換輪胎，希望以此把4個輪胎都換了，而4S店只有3個輪胎，那你八成不會等著他們有4個輪胎的時候再去，而是給另一個4S店打電話了。這意味著那個4S店可能喪失業務。但是，企業往往沒法統計這點，因為客服人員一般不會把這些記下來，甚至根本不知道發生過這事。比如你到超市貨電商平臺，發現存貨不夠，你就轉頭就走，招呼都不打。

對于B2B來說，因為雙方都是企業，商業關系比較穩定，相互的忠誠度也更高，他要4個，你手頭只有3個，講一下往往是OK先送3個過去，客戶也不愿投入資源尋找和驗證第二個供應商。但如果長期如此的話，就會影響到客戶體驗，雙方的運營成本也更高。這種情況下，有貨率的統計意義也就更大。

在安全庫存的計算公式中，我們用的是服務水平。我們一般是按照天或周來匯總需求，即完全能夠滿足每天或每周需求的概率。當統計有貨率的時候，一般會比服務水平高。對于客戶來說，他們最為關注的當然是服務水平，甚至是“完美訂單率”。但作為供應鏈，人們往往用有貨率來“混淆視聽”，尤其是企業既有大批量產品，也有小批量產品的時候。

讓我們拿MRO產品為例來說明。有些備品備件是高值慢動產品，需求量大的往往是低值產品。那么5000元一臺的發動機我們就一個也不備，5分錢一只的螺絲釘我們備很多；客戶訂了10次發動機，每次要1臺，都沒貨，不過沒關系，他們也訂了990只螺絲釘，我們有貨，整體有貨率是99%（990/(990+10)*100%）。

企業可以根據自己的實際情況，決定究竟統計服務水平還是有貨率。也可兩個指標都統計，一段時間后，建立兩者之間的大致關系。當然，不管統計哪個，如何統計，沒有完美的統計方式，真正重要的是要統計，有可比性，驅動持續改進。