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按日,按周還是按月匯總需求歷史?

按周匯總,也符合供應鏈運營的特點:管理精細的企業,一般都是按周來匯總指標,管控過程的。
世界經理人專欄

劉寶紅 西斯國際執行總監

在采購和供應鏈管理領域有十幾年的豐富經歷,主要集中在高科技和小批量行業 。暢銷書《采購與供應鏈管理:一個實踐者的角度》和《供應鏈管理:高成本、高庫存、重資產的解決方案》作者。

西斯國際(CSCS International)總部美國硅谷,專注供應鏈、運營、采購和計 劃領域的培訓與咨詢,幫助本土企業提高國際競爭水平。

http://www.scm-blog.com

在計算安全庫存的時候,當需求相對平穩的時候,我們一般用過去一段時間的平均需求當做預測,計算這段需求歷史的標準差,來量化需求的不確定性。這里有兩個問題要考慮:其一,樣本的數量,即用多少個數據點來計算;其二,數據匯總的顆粒度,比如按日,還是按周或按月匯總。

對于數據點,數據點太少,會影響標準差在數理統計上的可靠性,從而影響安全庫存的準確性;數據點太多,意味著取更長時間的需求歷史,可能導致需求歷史的代表性下降——這期間需求的模式可能發生大的變化,不再符合正態分布。對于正態分布,我們一般要求有30個以上的樣本,其統計指標比如安全庫存才更可靠。我們往往沒有那么多的數據。不過少于13個樣本(1個季度13周),我會非常擔心——我會盡量用過去13到26周的需求歷史,這樣有13到26個數據點。

對于需求匯總的顆粒度,太小不好,因為可能放大了需求的變動性,導致安全庫存多放,甚至可能讓需求歷史不再符合正態分布(因而沒法用正態分布的公式計算安全庫存);太大也不行,因為可能掩蓋了需求的變動性,標準差會低估,導致安全庫存設太少。讓我們看個具體的例子。

這是某跨境電商的一個產品過去3個月的銷量。我們先按照日來匯總銷量,得到91個數據點;然后按照周來匯總銷量,得到13個數據點;最后,我們按月匯總,得到3個數據點。如圖1,按日匯總,需求的變動性看上去最大;按月匯總,需求就相對“平穩”多了。直觀上,匯總方式直接“影響”需求的變動性。這里的“影響”打引號,是因為這是展示出不同的變動性,而實際上并沒有改變需求的變動性。

圖1:不同的匯總方式,會“影響”需求的變動性

接著,我們根據按日和按周匯總的數據,計算各自的平均值、標準差,用標準差除以平均值,得到每組數據的離散系數(按月匯總的數據點太少,不能計算這樣的參數)。如圖2,很明顯,當按日匯總的時候,離散度要比按周匯總的高——離散度越大,表明數據的變動性越大。

這很正常,因為時間顆粒度越大,期內的需求變動越可能互相抵消。打個比方,假定每周的需求是210個,分配到每日,一個極端是每天都是30個,另一個極端是其中一天是210個,其余6天都是零。兩種情況,需求的變動性可大不一樣,對安全庫存的要求也是,但因為匯總到周,這樣的變動性就被掩蓋了。這也意味著,按照兩種不同匯總情況,計算出來的安全庫存可能不一樣。

按日,按周還是按月匯總需求歷史?

圖2:按日匯總“放大”了需求的波動性

更糟糕的是,如果按日匯總,需求歷史不符合正態分布(我做了卡方檢驗[1],驗證的結果是的確不符合)。既然不符合正態分布,前面講到的正態分布公式就不適用。那該用什么別的公式來計算,也沒看到合適的,除非是需求非常離散,符合泊松分布,我們可以用泊松分布的公式來計算[2]。

學者們在研究安全庫存時,總是假定需求符合正態分布;但我們在實踐中,卻有很多不符合正態分布的情況,我們這些從業人員沒有很好的模型來對付,學者們則繼續把頭埋在沙子里,踩著那些不現實的假設,在象牙塔尖越鉆越深,不管不顧地自娛自樂。

對案例企業來說,這是中心倉給前置倉(店鋪)的補貨,雖然店鋪每天都在賣貨,需求是每天都在發生,但中心倉給前置倉的補給呢,則是按照每周一次的頻率。所以,這里的需求歷史按周匯總,是一種更靠譜的做法。我做了卡方檢驗,13周的需求歷史也符合正態分布,我們可以用上述安全庫存的公式來計算,也就是說計算出補貨周期內的需求變動性(標準差),乘以有貨率系數。

在我的經驗中,按日匯總,時間的顆粒度太小,數據往往不符合正態分布;按月匯總,時間的顆粒度太大,往往掩蓋了太多的變動;按周匯總,一方面給我們相對多的數據點,另一方面也更可能符合正態分布。按周匯總,也符合供應鏈運營的特點:管理精細的企業,一般都是按周來匯總指標,管控過程的。

在實踐中,我看到有些人為了增加數據點,就按日來分解數據,結果數據不符合正態分布——絕大多數人是沒有足夠的數理統計知識來驗證,但他們還是用正態分布的公式來計算安全庫存。我也看到很多人,特別是管理粗放的企業,按月歸并數據,一方面導致數據點太少,缺乏數理統計的意義;另一方面也掩蓋了太多的變動,導致在計算標準差時低估了需求的變動性,因而設置的安全庫存太低。兩種情況,都要避免。

本文系劉寶紅授權世界經理人發布,并經世界經理人編輯。文章內容僅代表作者獨立觀點,不代表世界經理人立場,如需轉載請聯系原作者獲取授權,并請附上出處(世界經理人)及本頁鏈接http://www.8690862.com/manufacturing/ma/8800101864/01/,推薦關注微信公眾號(ID:CEC_GLOBALSOURCES)

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