除了相关岗位的专业人士，有谁真的去了解过库存计划对一家公司的重要性？
库存的种类
库存可分为三类：
第一类是周转库存，这是由周转周期决定的。比如生产周期是3周，那生产线上就有3周的过程库存；运输周期是28天，那就意味着有28天的在途库存。第二类是安全库存，用来应对需求的不确定性、供应的不确定性，以达到既定的客户服务水平（有货率）。第三类是多余库存，比如预测失败、订单取消、最小起订量等造成的库存。周转过程中充满不确定性，所以安全库存往往跟周转库存并行。
安全库存，库存计划中的重中之重
安全库存的高低取决于三个因素：
①需求的不确定性——需求变动越大，需要的安全库存就越多；
②供应的不确定性——供应越不确定，需要的安全库存就越多；
③有货率的要求（服务水平）——服务水平要求越高，安全库存水位也就越高。
究竟怎么来设置安全库存呢？那就是量化需求的不确定性、量化供应的不确定性和量化服务水平，“从数据开始，由判断结束”，在数据分析的基础上适当调整，得到最后的安全库存水位。
1.量化需求的不确定性
企业的需求有一定的可重复性。当需求稳定时，我们可以通过计算需求历史的不确定性，来估算未来需求的不确定性。要知道，需求的重复性是一个重要的假设，也符合实践中的很多情况。
在需求相对稳定，需求相对频繁的情况下，我们需要假设需求符合正态分布。
正态分布像一只倒扣的钟。两头低，中间高，左右对称。大部分数据集中在平均值，小部分在两端。
通过计算过去几十周的需求历史数据，计算每周的平均需求，以及需求的标准差来量化需求的变动性。标准差越大，表明需求的变动性越大，反之亦然。
在需求很不稳定，或者需求很低的情况下，正态分布往往不合适，我们需要找到更合适的分布来模拟，比如泊松分布。
泊松分布（法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution）又称帕松分布、普阿松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配、泊松小数法则（Poisson law of small numbers），是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年时发表。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数、激光的光子数分布等等。
对淡旺季明显的产品来说，每年大部分生意就集中在那么几个月。旺季一旦来临，需求增长就很快；过了旺季，需求就急速下降。这时候，我们在计算需求的变动性时，就不能简单地拿需求历史跟平均需求相比，而是要把需求历史与相应时段的预测值比较，计算实际需求与预测值之间的差值，围绕差值计算其标准差. 对于很多企业来说，虽然他们有需求历史，但不一定有同期相应的需求预测数据。 解决方案一，就是用现在的预测方法，套到去年同期数据上，预测去年相应时段的需求，然后按照上述方法来计算偏差。解决方案二， 根据历史经验，按一定的天数的平均需求来设定安全库存，在需求上升阶段，适当多放一点，在需求下降阶段，适当少放点。
2.量化供应的不确定性
供应的不确定性一般指供应周期的不确定性。在工业品公司，整个供应周期包括以下几个部分：
- 订单发送周期，即从需求产生，到采购订单发出给供应商所需要的时间。
- 供应商的交期，即下订单日期和收货日期之间的差值。
- 入库及验收，即供应商送货i来了，登录到ERP里，验收好，产品上架所需要的时间。
整个供应周期为订单发送周期+供应商交期+入库及验收+周末。在企业中存在这么一种现象：企业的信息化水平越低，管理能力越弱。供应周期就越长，不确定性也就越高。
3. 量化服务水平（有货率）
服务水平（有货率）就是当需求产生时，比如客户下订单，多大概率下我们有现成的库存来满足订单，也可定义为需求产生后，在某个特定的时段里，比如3天、5天或1周，我们能够履行订单的概率。
当需求相对频繁时，企业一般会设预测，比如每周预测需求是80个，然后每周按照80个的平均需求来补货。当需求符合正态分布时，这意味着一半的情况下，每周的需求会高于80个；一半的情况下，每周的需求会低于80个。如果每周的供应是80个的话，这意味着50％的概率下，需求能够马上得到满足；50％的概率下，需求没法立即满足。也就是说，不放任何安全库存，我们的服务水平（有货率）是50％而要达到更高的服务水平（有货率），我们就得设置安全库存。当需求服从正态分布时，放1个标准差的安全库存，服务水平会提高34.1％，由50％提高到84.1％；再放1个标准差的安全库存（Z=2），服务水平再提高13.59％，达到97.7％；等放到第3个标准差的安全库存时（Z=3），服务水平会再提高2.28％，达到99.9％，也就是说，一旦需求来了，99.9％的情况下我们手头有库存来满足。
计算安全库存
在量化了需求的不确定性，供应的不确定性和服务水平系数后，我们还需要把这三者结合起来，计算安全库存。这里的关键，是把需求和供应的不确定性（标准差）整合成一个综合的标准差，乘上一个服务水平系数（z值）。
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