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）