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吴菁芃:供应链管理与系统——库存篇(一)
发布来源: 吴菁芃Vincent 发布时间:2020-09-21
库存顾名思义,可以理解为存货,或者说是存货中的库存商品,即已经生产完结处于出售业态的产品。这些年大家经常听到房地产去库存或电商行业去库存,正是因为万物都有周期,在经济或者行业上行周期时,公司会增加库存、扩大投资、增加产能,但是随着产能增加,供过于求,那么生产的产品反而成了过剩的累赘,占用了公司大量的流动资产,对公司的发展构成了极大的不利影响,此时唯一的出路就是去库存,把库存降下来,把钱收回来,形成良性循环。


读者中绝大多数都从事或了解汽车行业,众所周知,2019年全球汽车行业销量大幅下滑,导致行业滞涨、存库爆仓,汽车市场价格不断波动。整个行业存货连年增长,2108年底存货余额高达1131亿元,存货周转率更是只有11.48次,10年以来新低。所以毫无疑问2019年是汽车行业的去库存之年,行业的典型特点是存货高企,存货周转率大幅下滑。今天开始菁芃就针对供应链与库存相关基础知识理论,结合管理+技术+应用综合分析,让大家更多从供应链系统的角度了解库存。


一、库存概述

库存(Inventory)有时被译为“存贮”或“储备”, 是为了满足未来需要而暂时闲置的资源 ,人、财、物、信息各方面的资源都有库存问题。库存是一项代价很高的投资,无论是对生产企业还是物流企业,正确认识和建立一个有效的库存管理计划都是很有必要的。由于生成的原因不同,可以将库存分为以下六种类型:周期库存、在途库存、安全库存(或缓冲库存)、投资库存、季节性的库存、闲置库存。


对国家物资主管部门下属的物资经营者来说,库存主要包括大宗按计划进货供应的物资、年度计划尚未安排具体用户和用途的待分配物资、发挥“蓄水池”作用必须购进的物资和正常供应所需周转库存等。库存的共同点在于,上述我们谈到的库存都会占用企业的流动资金,如果库存量过大,流动资金占用量过多,就会影响企、事业单位的经济效益;库存量过小,又难以保证生产持续正常进行。因此,库存量的多少必须掌握适度定额和合理库存周转量。

当然,不同的企业对于库存管理,历来有不同的认识。概括起来主要有以下三种:

(1)持有库存。一般而言,在库存上有更大的投入可以带来更高水平的客户服务。长期以来,库存作为企业生产和销售的物资保障服务环节,在企业的经营中占有重要地位。企业持有一定的库存,有助于保证生产正常、连续、稳定进行,也有助于保质、保量地满足客户需求。维护企业声誉,巩固市场的占有率。

(2)库存控制保持合理库存。库存管理的目的是保持合适的库存量,既不能过度积压也不能短缺。让企业管理者困惑的是:库存控制的标准是什么?库存控制到什么量才能达到要求?如何配置库存是合理的?这些都是库存管理的风险计划问题。

(3)以日本丰田为代表的企业提出的所谓“零库存”的观点。主要代表是准时生产方式(JIT)。他们认为,库存即是浪费,零库存就是其中的一项高效库存管理的改进措施,并得到了企业广泛的应用。当然,“零库存”绝不代表库存为零才是终极目的,特别是在内循环基础的中国闭环供应链体系之中,这个菁芃在后续文章会详尽说明。


二、从供应链管理视角看库存
 
在供应链中,每个企业都会向其上游订货,一般情况下,销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次,而是在考虑库存和运输费用的基础上,在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货;为了减少订货频率,降低成本和规避断货风险,销售商往往按照最佳经济规模加量订货。同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本,供应商也往往要求销售商在一定数量或一定周期订货,此时销售商为了尽早得到货物或全额得到货物,或者为备不时之需,往往会人为提高订货量。这样,定货量的层层放大,有可能导致最终的供应商所得到的订单需求是用户的实际需求的几倍甚至几十倍。这给各个企业在库存管理以及生产方面都带来了极大的负面效应。我们称这种现象为“牛鞭效应”。导致需求变异放大即“牛鞭效应”的原因比较复杂,涉及到库存管理方面的主要原因在于:企业之间的信息不对称、提前期的问题以及库存失衡的问题。下图是美国APPLE公司供应链管理中库存策略流程。



客户和供应商的关系管理是供应链管理的一个重要方面。协同关系这一概念经常被看作供应链管理的核心问题。然而,如果对供应链关系, 尤其是包含产品流的供应链关系进行更为细致的审查,则会发现,该关系的核心是库存的流动和储存。关系管理的大多数活动都基于库存的采购、转移和管理。库存在供应链中扮演着重要角色,因为它是供应链的焦点。

库存的关键作用之一或许就是推动供需平衡。为了高效管理供应链中的正向和逆向流动,公司要妥善处理与上游供应商间的交流和下游客户的需求,这就促使他们必须在满足难以精准预测的需求和维持足够的材料及产品供应之间取得平衡。这种平衡经常是通过库存来取得的。

 
比如,越来越多的公司开始使用销售与运作计划(sales and operations
planning,S&OP),该计划的最主要目的就是将公司的需求管理职能(如销量预测、营销)与运营职能(如制造、供应链、物流)结合起来,并作为战略计划的补充。这个计划经常涉及对公司现有库存、在途库存和在制品的讨论,这类讨论让销售和营销部门的职员能够在未来的一段时间内,通过获取足以支撑销售活动的库存水平信息来制定合理的销售和营销计划。此外,运营部门也能够因此直接获取有助于规划未来库存需求的实时销量预测信息,由于一些近期着眼于特定库存单位的战略决策, 这类信息很可能导致制造计划的变动或采购需求的调整。


上图中,表现的是另一个通过库存来获取平衡的例子,零售行业利用销售点(point-of-sale,POS)数据进行永续库存管理。对许多零售商来说,用收银机进行商品扫码结算的时候,每一次“哔”声都代表着一系列库存单位被销售出去了。这个信息不只会被零售商追溯,还会被分享给上游的供应商。当商品出库以后,零售商和供应商会协同工作以决定库存,尤其是配送中心级别的库存补货的恰当时机。基于库存到达店铺所在地的时间点来追溯需求信息,从而决定下单补货的时机,这属于供需平衡的范畴。库存相关决策的本质作用就在于决定何时需要库存流入来应对相应的需求流出。
 
正如销售与运营计划所展现的那样,库存是供应链管理的一个关键部分。所以,一个公司的库存状况经常被当作公司整体供应链管理流程和决策“健康”状况的“试金石”。比如,如果一个公司拥有过多的安全库存,这实际上是有问题的,因为这些库存会产生库存持有成本;并且由于资本被捆绑在无法转换成销售额的资产之上,还会产生机会成本。更大的问题在于,过多的安全库存很可能是供应链管理的效率低下所致。如下图所示,概率需求模型试算安全库存。


或许需求预测一直以来都很不准确,或许供应商的交货时间被不必要地拖长了,或许运营碰到了瓶颈,或许处理库存的效率太低,又或许承运人在运输过程中损坏了库存或没有将其及时送达。出现大量呆滞库存(stagnant inventory)或持续缺货等都是供应链管理效率低下的表现。因此, 库存是评估供应链管理绩效的一个重要工具,它是最初体现供应链低效的几个因素之一。因此,北美地区领先的行业分析师、供应链咨询师和研究员,甚至华尔街人士都高度关注库存指标,从而观测供应链的绩效趋势和变动。越来越多的公司开始使用如库存周转率、库存天数及现金周期等反映供应链管理水平的指标。这些指标能够反映如库存在供应链中的周转速度、客户需求的满足程度、库存投资对公司的资产流动性的影响等问题,甚至能够反映供应商关系管理的效率。


三、供应链库存流管理方法

(1)组件风险汇聚

风险汇聚(risk pooling)、投资组合效应(the portfolios effect)、安全库存汇聚(safety stock aggregation)的核心思想是一样的,都可以称为风险汇聚。风险汇聚是一种将需求流组合在一起从而减少安全库存的现象,因为随机变量总和的相对不确定度低于多个随机变量相对不确定度的总和。前提条件是随机变量的相关度小于1。这意味着可以减少安全库存。举个例子,假设有两个不同的需求市场,分别由两个不同的配送中心供货,如果只有一个配送中心可以为这两个市场供货,而其他条件不变,只要需求变量的相关度小于1,所需安全库存就会减少。

假设由1号配送中心服务的市场中,某个库存单位需求的标准差为4, 由2号配送中心服务的市场中,该库存单位需求的标准差为3,并且这两个需求不相关;两个配送中心的提前期都为1天,安全库存等于 DDLT 的标准差乘以 3。现在 1号配送中心有 4 × 3 = 12个单位安全库存,2号配送中心有 3 × 3 = 9 个单位,总和为 12 + 9 = 21个单位安全库存。现在,如果将两个配送中心组合起来,则推导的标准差为
所以安全库存等于 5 × 3 = 15 个单位,比之前减少了约 30%。
但是要注意,如果需求是相关的,我们就要做点修改。
X1 =SKU1 需求的随机变量
X2 =SKU2 需求的随机变量
Var = 方差
ρ = 相关系数
所以两个随机变量之和的标准差为:


在前例中,假设需求之间的相关系数为 0.1,那么:


5.2 × 3 = 15.6,仍然小于 21。实际上只有当ρ (X1,X2)=1 时,结果才会跟之前一样。回顾一下,ρ(X1,X2)∈[-1,1]。在之前的例子中,   如果ρ (X1,X2)=−1,那么有:


同样,在之前的例子中,如果ρ (X1,X2)=1,那么:


7 × 3 = 21 个单位,和两个配送中心组合之前的结果一样。

一般来说,可以通过组合配送中心来进行风险汇聚,但方法不止这一种。如果两个产品彼此是可相互替代的竞品关系,如零售店里两种品牌的黄色 2 号铅笔,假设服务水平不发生变化,那么去掉其中一种产品也是一种风险汇聚。

风险汇聚也可用于预测。相较于分散式预测,集中式预测的准确度更高。举个例子,如果要预测某库存单位的销量,一般来说,对 100 家店进行预测的结果会比对一家店进行预测的结果更加准确,长期预测的结果比短期预测结果更加准确。比如,某库存单位未来一个月销量的预测结果会比未来一天销量的预测结果更为准确。供应链管理的很多领域及很多其他行业都使用了风险汇聚法,如金融行业,但金融行业称其为投资组合效应。

正如我们之前提到过的,风险汇聚有时被称为投资组合效应和安全库存汇聚,有时也被称为平方根定律(the square root law)。事实上这并不算是一个定律,所以本书不使用这个说法。此外,平方根定律假设需求的随机变量之间不存在相关关系,但通常实际情况并非如此。




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