什么是安全库存？

维持额外库存是有效库存管理的最佳实践。库存管理是供应链的关键要素，是指订购、储存和销售公司库存的流程。其目标是在正确的时间、正确的地点提供正确的产品。

确定足够的安全库存水平可能是一个基于一个或多个安全库存公式的复杂计算，并且安全库存过少或过多都会对业务产生负面影响。如今，人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 和库存可见性软件等技术正在帮助企业优化其安全库存管理、库存成本和需求计划。

有了最佳安全库存，企业可以确信他们有足够的商品来维持客户满意度并满足需求，即使在以下波动中也是如此：

• 需求激增
  
• 供应链中断
  
• 库存预测错误

客户需求的突然上升源于可预测的季节性（如假期）挑战和不可预测的挑战（例如，资源稀缺、天气事件和竞争加剧）。

供应链涉及多个利益相关者。因自然灾害、工人罢工或其他导致瓶颈和原材料短缺的全球事件等不可预见的情况，关键参与者可能无法完成职责。

缓慢、易出错且不连贯的计划周期可能会导致供需失衡，以及补货与订单履行的周转速度放缓。

虽然二者听起来很相似，但安全库存与循环库存截然不同。两者对于满足需求和维持客户满意度均十分重要。

周期库存是指为满足特定时间段内的正常需求所需的某一商品的库存量。安全库存则是指除周期库存之外所保留的缓冲库存。

在多个地点平衡适当数量的安全库存可能很复杂。安全库存过多会增加持有成本。例如，在零售业，过剩的库存会导致降价，或者更糟糕的是，导致库存清算。在 B2B 中，过多的安全库存可能意味着数千个专用零件的持有成本很高。易腐烂、保质期短的商品（如食品）如果储存时间过长，也存在变质的风险。

或者，当企业没有足够库存时，则可能会面临销售损失、客户不满和品牌声誉受损的风险。由于这些原因，准确计算安全库存便至关重要。

确定每个商品或 SKU（库存单位）的适当安全库存水平需进行仔细计算。但是，没有一个通用公式可用于计算最佳安全库存水平。企业选择的具体公式取决于其用例和各种供应链变量。

许多最常见的安全库存公式包含以下变量：

• Z 分数
• 交货时间标准差 (σLT)
• 平均需求 (Davg)

Z 分数是指所需的服务级别或服务系数。它代表企业能满足实际需求的可能性。较高的 Z 分数意味着缺货的几率较低，而安全库存也较多。较低的 Z 分数意味着缺货的几率较高，而安全库存也越少。

它衡量的是产品的平均交货时间与实际交货时间的差异。标准偏差越大，说明数据集越分散。

该变量是指在特定时间段内（用于安全库存计算时则通常为每天）对某一商品的平均需求。

共有几个安全库存公式，而每个公式均有自己的用例：

• 固定公式
• 平均最大公式
• Greasley 公式
• Heizer 渲染公式
• 补充公式

此公式是最基本的公式之一，因为它不考虑需求或交货时间的可变性。具有一致需求和供应链运营的企业更有可能使用此公式。

（平均日销售额）x（库存天数）

该公式用于计算特定时期内平均所需的最大单位数量。虽然它确实考虑了交货周期的变化，但没有考虑需求的变化。该公式可帮助企业避免缺货风险，但可能无法为极端或季节性需求激增提供足够的安全库存。

（每日最大使用量 x 最长交货时间）–（平均每日使用量 x 平均交货时间）

有人把这个公式称为标准偏差安全库存公式。它考虑了交货时间和需求的波动。它是更为准确的安全库存公式之一。

（Z 分数）x (σLT) × (Davg)

此公式考虑了大量的供应变化。它没有考虑需求波动。对于经常出现供应商延误和较长交货时间的企业，它通常是首选的公式。

（Z 分数）x (σLT)

还有一些公式可以补充安全库存计算。例如，经济订货量 (EOQ) 公式确定了企业应保留的最佳库存量，以帮助最大限度地降低库存成本。另一个公式是再订购点 (ROP) 公式，它使用安全库存量和其他变量来确定订购新产品的具体时间，以防止用完。

除了公式，不同的技术和工具也可以帮助进行安全库存管理和优化：

• 企业资源规划 (ERP) 系统
  
• 库存管理软件
• 人工智能 (AI)
• 物联网 (IoT)

ERP 系统旨在管理企业的所有部分，包括供应链管理和制造。它们可以更准确地预测销售情况，这可以帮助企业降低所需的安全库存水平。ERP 系统对于电子商务零售商尤其有用，他们可以使用此类系统来协助采购订单和仓库管理。

该软件可跟踪并管理企业的库存量、订单、销售和配送情况。它可帮助企业识别趋势、预测需求、制定定价和优化库存量。

通过机器学习 (ML) 算法，人工智能可以显著增强需求预测功能和准确性。通过访问实时内部和外部数据，AI 可以更深入地了解需求的驱动因素。这可以产生更准确的预测，可帮助确保企业有足够的库存。

在库存管理中，射频识别 (RFID) 标签或智能货架等 IoT 设备可帮助实时跟踪库存水平。此功能可以提供潜在缺货的早期预警。