掌握这7个库存管理策略，让你的供应链效率倍增！

供应链管理是现代企业管理的生命线。它囊括了企业从原材料采购到消费闭环的全部环节，涉及到企业内部各部门的协同作战，以及与供应商、分销商、零售商等外部伙伴的紧密合作。由于供应链管理的复杂性，许多企业在管理策略和流程上遇到了各种各样的问题。就拿库存管理来说，很多制造业存在着库存积压，导致成本上涨、交付周期慢等问题。这无疑大幅影响了企业的快速发展。

那么，如何解决这些问题呢？这就需要我们深挖当前企业库存管理面临的痛点，找到相应的解决方案。今天这篇文章，就来系统讲讲企业供应链库存管理的7个方法。

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一、企业库存管理的痛点

前面说到，企业在库存管理的过程中出现了不少问题，大师兄在这里给大家简要总结了当前市场上企业库存管理普遍存在的几个痛点：

1. 企业难以用科学手段降低库存，缺乏成体系的指标考核，业务管理缺乏抓手。
2. 企业具备统一采购部门，但在合理分布库存以支撑业务方面能力不足。
3. 企业物资管理存在重复采购、积压物资无法有效消耗的问题，缺乏体系和方法支持。
4. 企业在采购环节对品类深度理解不足，导致采购计划与业务实际不匹配，积压库存严重。
5. 企业具备多级仓储网络，但配送体系与仓储割裂，无法有效支持，成本效率最佳平衡点难以达到，无法真正实现降本增效。
6. 企业拥有大量库存，却对于有效利用空间提升仓储作业效率缺乏办法。

二、库存管理怎么做？

（1）库存及指标优化

1. 物资分类梳理框架：对物资进行细分，包括是否运行、物资类别细分结果等，并明确物资归属对应关系。
2. 库存控制模型：介绍了多种库存控制模型，如（s,S）最大 - 最小模型、（s,Q）重订货点模型、（R,S）定期补货模型、（S - 1,S）消耗一个补一个模型等，包括模型描述、监控策略、补货时机、补货数量及适用范围。
3. 指标体系组成与优化角度：指标体系包括指标管理、指标权责划分、指标设计、指标应用等方面，从全指标管理机制、指标结构深度、指标维度构建、计算方式、设置科学性等角度进行优化，强调明确标准、明确责任、持续改进、注重全局、用好工具。

（2） 物料的分类策略模型

1. ABC 分析：

ABC 分析是一种库存分类方法，通过对年消耗值的分析，将库存项目分为 A、B、C 三类，A 类项目年消耗值最高，占总消耗值的 70 - 80%，B 类为中等消耗值项目，C 类年消耗值最低。ABC 分类法可应用于采购、销售、库存控制、车间、维修、质量管理等多个方面。

2. XYZ 分析

XYZ 分析是一种库存波动分析，通过变异系数 CV（标准差/平均值）确定物料的波动情况，分为 X、Y、Z 三类，X 类波动小，Z 类波动大。XYZ 分析法可用于库存策略指导和需求预测准确性判断，还可探索 BI 实现方式，对 PQR 对 BOM 的使用情况、AHP 等方法进行更多维度分析。

3. ABC/XYZ 联合分析：

通过联合分析了解物料特性，可以针对不同特性进行库存管理优化，比如说： A 类高出库量且稳定的物料采用低库存、低风险策略，C 类低出库量且大幅波动的物料采用低库存或 0 库存、高风险策略等等。

（3）优化库存及物料控制策略

根据 ABC - XYZ 分类，其实不同类型的物料采用不同的库存策略和控制方法。例如：

• AX 物料采购额高且需求波动小，可定期订货，采用 JIT/JIS 或 VMI 交货，设置安全时间作为安全策略；
• AZ 物料采购额高且需求波动大，可定量采购、最小批量采购或见单采购，设置安全时间；
• CX 物料采购额低且需求稳定，可按定量定期订货结合，按经济订货批量采购，设置全库存量作为安全策略；
• CZ 物料采购额低且需求波动大，可见单采购、按最小批量采购或淘汰，设置安全库存量。中间范围物料需要进一步分析考虑。

具体如下图所示：

我们以 AX 的基本库存模型为例：高供应成本和低需求确定性的情况下，可能需要采用更加谨慎的库存策略，如固定补货（一次订货机会）或报童模型；而在低供应成本和高需求确定性的情况下，可以考虑采用 EOQ（经济订货批量）最小最大（s,S）等策略。

（4）各库存控制模型分析

1. (s,S) 最大 - 最小模型

• 描述：明确了订货点和补货需要达到的库存水平。当库存水平达到 [s] 时需订货，订货量应使库存量达到 [S]，也被称为 “最小 - 最大” 控制体系。
• 监控策略：持续监控库存水平，确保在库存达到 [s] 时及时补货。
• 补货时机：当库存水平达到最小库存量 s 时立即补货，最大库存量 S 同时是补货时需要达到的库存水平。
• 补货数量：订货数量要使库存水平达到 S，订货量较大且无最小批量限制，适用于订货量较大的情况。
• 适用范围：适用于各种规模的订货需求，尤其在没有严格最小批量要求的情况下较为适用。

2. (s,Q) 重订货点模型

• 描述：确定了订货点和订货量。当库存水平达到 [s] 时需订货，订货的数量为固定的 [Q]，也被称为 “看板” 或 “双堆” 控制体系。
• 监控策略：持续监控库存水平，以便在库存达到 [s] 时及时发出订货指令。
• 补货时机：在补货周期内保证平均需求水平，确保库存能够满足需求。
• 补货数量：补货量 Q 的计算一般采用典型的优化方式，如 EOQ。Q 为固定的量，适用于订货批量要求严格的情况。
• 适用范围：当供应商可提供价格优惠、仓储空间有限时，该模型较为适用，能够有效控制订货批量和库存成本。

3. (R,S) 定期补库模型

• 描述：在固定的周期内订货 [R]（日 / 周 / 月），订货量需要将库存水平达到 [S]，属于周期性补货库存控制体系。
• 监控策略：周期性监控库存水平，在每个补货周期开始时进行检查和补货决策。
• 补货时机：在补货周期的开始时进行补货，确保库存能够满足下一个周期的需求。
• 补货数量：订货量为 [S - x]，其中 x 是订货时的库存量。适用于低值易耗品等库存成本的备件，以及无法实现自动化补货的情况。
• 适用范围：对于低值易耗品等库存成本较低但又需要定期补充的备件，该模型能够有效地管理库存水平。

4. (S - 1,S) 消耗一个补一个模型

• 描述：是 (s,Q) 模型的一种特殊情况，此时 [s]=[S - 1]，订货量固定为 1，也被称为 “消耗一个补一个” 策略。
• 监控策略：持续监控库存水平，确保在库存达到 [S - 1] 时及时补货。
• 补货时机：当库存水平达到 [S - 1] 时进行补货，即补货点为 S - 1。
• 补货数量：Q 为固定的量为 1，S 为订货需要达到的库存水平。适用于最优订货量为 1 或接近于 1 的情况，如库存变化很小、备件价格很高的 A 类备件。
• 适用范围：对于库存变化很小、备件价格很高的 A 类备件，该模型能够有效地控制库存成本，同时确保备件的供应。

基本库存策略是实践中应用最广泛的库存管理策略，通过周期性检查库存水平，每次检查后都要订货并使得库存水平达到某个库存值。这种策略能够在一定程度上平衡库存成本和供应风险，适用于各种类型的物料和企业。在实际应用中，可以根据不同的物料特点和需求情况，选择合适的库存控制模型，并结合基本库存策略进行优化和调整，以实现最佳的库存管理效果。

（5）基于统计学分析的库存优化实现

1. 基本库存策略模型与假设：模型假设订货需经历提前期，订货成本为沉没成本，需求随机，服务水平通过供应可得率衡量。在确定客户服务水平后（可使用 ABC 分析），通过统计学方法确定安全库存，可选择正态分布、Gamma 分布等进行概率性判断及优化。

2. Bi 分析安全库存和基本库存水平：通过BI 工具进行分析，如根据预测库存数据计算均值和标准差，结合服务水平对应的 Z Score 计算安全库存和库存水位。还可以通过BI实现不同物料基本库存水平的可视化展示及缺料情况分析，可进行多维度分析以支持不同模型，如计划订购周期数、服务水平、提前期等。

（6）了解库存构成并定义指标

1. 库存构成及原因：分析库存构成的原因，包括市场/销售、研发/技术、采购/齐套、其他原因等方面，如市场原因包括市场变化、客户原因包括客户需求变化、承运原因包括运输问题、压货渠道包括渠道策略等。

2. 库存指标优化分析（数据优化）：以对赌博式生产的优化改善为例，通过商业智能（BI）系统进行了深入的客户订单分析以及产品出货数据分析。

• 在客户订单分析方面，着重理解客户需求模式，并进行客户 ABC 分类。通过对大量客户订单数据的挖掘与分析，清晰地呈现出不同客户群体的需求特点。例如，对于 A 类客户，其订单通常具有量大、需求稳定且对交付时间要求较高等特点；B 类客户的订单量相对适中，需求也有一定的规律性；而 C 类客户的订单则可能较为零散，需求变化较大。
• 在产品出货数据分析中，深入探究产品出货模式以及进行产品 ABC 分类。分析涵盖了多个关键指标，如成品 ABC 分类、发货量、订单笔数、客户笔数、笔均发货量、周均发货量等信息。例如，A 类成品通常是出货量大、市场需求旺盛的产品，需要重点关注其生产和库存管理；B 类成品的出货量和需求相对稳定，可以进行较为合理的生产安排；C 类成品可能出货量较少，但也不能忽视其在满足特定客户需求方面的作用。
• 此外，还可以进行客户要求周期与客户编码的对应关系分析。通过这种分析，可以更好地了解不同客户对交付时间的具体要求，从而有针对性地调整生产计划，提高客户满意度。
• 同时，对生产过程中的波动性进行了深入分析，包括需求波动、生产能力波动等方面。了解这些波动性因素，有助于制定更加灵活和适应性强的生产计划策略。

（7）更大维度的进行 IBP 流程优化

通过基于单一可信数据源（Single Source of Truth）的供应链数据模型，改进流程并深度挖掘数据，提供更准确的需求预测、库存优化等供应链决策建议，通过高效的需求响应流程实现整体的供应链计划优化与高效的供应链协作，包括 BI/可视化、库存优化、需求管理、供应链协同等方面的设置和计划。

三、总结

综上所述，企业供应链管理的痛点虽多，但通过对物料的分类策略分析、优化库存及物料控制策略、基于统计学的库存优化、库存指标优化以及流程优化等方面的工作，企业可以更好地应对库存管理中的挑战，实现库存的科学管理和优化，提升供应链的整体效率和竞争力。企业可根据自身实际情况，灵活运用这些方案和策略，不断改进和完善库存管理体系，从而适应日益复杂多变的市场环境。

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