库存(Stock)是用来提高交货速度、缓冲需求到单高峰的常用手段，通过按库存生产(MTS)的方法，用储备库存来满足客户需求、并按一定规则补货，无需等待生产周期，可极快地交付。相比按订单生产(MTO)的模式，采用安全库存可以有效控制风险。

但难免存在问题，诸如库存费用导致产品成本增加、销路不畅导致库存积压、短生命周期产品随存储时间增长而导致贬值、贵重产品做库存潜在风险高等。如何根据市场需求实时动态调整库存，即可以满足市场订单发货需求，又可以最大化地降低成本，保持渠道的新鲜度呢？笔者基于业务实践，尝试为您你呈现一种解决方案。

如何确定合理的库存模型？

库存设置的目的，本质是为了应对未来的市场到单需求，提高交付效率。评估库存设置是否合理，关键在于是否能够确保在低库存、高周转率的前提下，能够尽可能地准确满足未来的市场到单需求。

不同商品有各自的市场周期规律，再结合市场策略、发展目标、促销计划、重点客户与区域需求、不同产品的淡旺季等，可以做出一定程度的市场预测。不同商品又有各自的生产周期，加上经济批量、转产换型周期、品质周期、库存新鲜度要求等，结合上述市场预测，通过多因子模型可以构建出最佳的目标库存、安全库存以及补货频率。

接下来，我们以实际案例来谈谈如何根据销售预测应用排程易APS库存模型，动态制定合理的库存~ ☟☟☟

在示意图中，库存始终是有富余的，因为补货及时，需求也很均衡，库存低“水位”时触发补货需求，生产后迅速补货到目标“水位”。但实际市场需求是波动的，库存消耗速率也不断变化，比如一条产线可生产多个品种，一个品种可以有多条生产产线，各品种的市场需求结构实时变化，其补货周期随之动态更新，原本设定的库存最低水位和目标水位，往往需要根据市场实际情况进行快速动态调整。

库存最低水位=生产补货周期*预计消耗速率，那我们如何确定生产补货周期和预计消耗速率呢？

其中，预计消耗速率可以根据我们前面所讲的，基于多因子市场销售策略和周转策略的销售计划，再结合渠道库存周期天数、库存新鲜度等要求制定。简要来讲，如果一个月每天都出货，预计消耗速率=月度总量/当月天数，如果有若干天休息不发货，则可以扣减天数之后再计算平均出货速率，得出日均市场需求量(即理论出货速率)。

实际出货速率肯定会有波动，则可以通过排程易APS系统动态监测，实时调整库存水位，并在低于最小库存水位后触发补货排产，确保库存水位紧随市场需求动态变化，补货频率也根据市场需求变化情况实时调整。

什么是生产补货周期？

生产补货周期就是从生产指令下达，到货物入库可以发出给客户的这段周期。其中，不同商品生产周期不同，需要结合具体生产工艺流程制定，但如果多种产品共用产线的话，则在需补货产品投产前，等待其它排队的产品生产完成，怎么计算等待周期是关键！

等待生产的场景十分复杂，这里介绍其中一种计算方法：假如某产线以一周为一个循环周期，即要求每周都要把所有的产品生产一遍，那么等待周期就是在这一周里，等待其他产品生产所需的时间。这里我们取最长的等待周期，即将其他所有的产品都生产完成需要的时间，将其他产品的月度计划平均划分到周，然后按产线生产效率计算出一周计划的用时，加和便得出了等待周期。

综合生产与等待周期、质检释放周期、转产换型周期、库存品质周期、经济批量等库存模型因子综合考虑，可以得出实际生产命令下达到发货给客户的生产补货周期。

基于多计划场景下的全价值链解决方案

至此，我们已完成了一个基于销售预测计划、以周为循环周期的生产模式的库存计划模型构建，尽管实际应用较多，但生产实际情况也是复杂多变，销售预测模型自然也多元，比如基于市场历史销售情况的大数据运算，计算各个SKU品种的销售概率分布等等，此处不再做展开。

库存模型在大宗快销品领域具有极强的适用性，适用于出货量大、较为均匀且客户需求周期短，而生产周期长的产品在具体应用上，不同行业属性、不同产品特点与生产销售模式，就需要根据实际情况，调整模型因子的各项配置，制定出适用于具体企业的合适的安全库存解决方案。

经过多年的发展，美云智数排程易APS累积了多行业龙头企业应用经验，可支持离散制造、流程制造等跨行业，多种计划模式、多种计划场景下的全价值链解决方案。