物流需求預(yù)測與庫存管理-資料下載頁
2025-01-08 15:46本頁面
【正文】 售量為 5個(gè)單位；經(jīng)濟(jì)訂貨批量假定為 50個(gè)單位，再訂貨點(diǎn)為 50個(gè)單位，已計(jì)劃的平均存貨為 25個(gè)單位，并且在完成周期內(nèi)的銷售量期望值為 50個(gè)單位。 L=10 QEOQ=50 理想情況下： R=50 d=5 三個(gè)周期內(nèi)的實(shí)際觀察值為： 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 30 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 31 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 對需求量進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)的結(jié)果為： Di Fi 總觀察次（天）數(shù) n=28 又叫樣本空間為 28 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 32 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 需求頻率（某一需求量出現(xiàn)的頻率）圖表明需求服從正態(tài)分布 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 33 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 中數(shù) d=5 d σ d σ d3σ d3σ 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 34 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 標(biāo)準(zhǔn)離差（標(biāo)準(zhǔn)方差的估計(jì)值） σ的計(jì)算： 28181σnDFσ2ii?????Di表示樣本離差。本例中， 計(jì)算表見附件。 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 35 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 d 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 36 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 10**???? zss按照 95%的服務(wù)水平（可信度 ） z= 安全庫存量計(jì)算如下： 訂貨點(diǎn)為： 50+14=64 SKU SKU代表庫存單位， Storage keep unit） 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 37 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 實(shí)際操作中，確定訂貨點(diǎn)的時(shí)候還必須考慮庫存結(jié)余。即實(shí)際訂貨點(diǎn)是理論訂貨點(diǎn)減去庫存結(jié)余。 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 38 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 （二）提前期發(fā)生變化，需求為固定常數(shù)的情形 提前期發(fā)生變化的原因：訂貨不能按時(shí)完成，或者送貨不能按時(shí)到達(dá)。 在提前期（又稱為完成周期、補(bǔ)給周期）服從正態(tài)分布的情況下（實(shí)際情況基本符合）： 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 39 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 補(bǔ)給周期標(biāo)準(zhǔn)離差計(jì)算舉例： Di表示離差 N表示觀察周期數(shù) 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 40 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 L=10 QEOQ=50 d=5 理想情況下： R=50 由于補(bǔ)給周期不穩(wěn)定，需要安全庫存，在 95%的服務(wù)水平下，計(jì)算得： SS=zdσ =*5*2= SKU～ 17 所以， 實(shí)際需要的訂貨點(diǎn) ： R=50+17=67 SKU 仍然以上面例題的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算： 考慮單尾效應(yīng)，是加 8 SKU 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 41 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 （三）需求和提前期都不確定的情況 222222σσL*zSSσσLσcddLdLd????同樣假設(shè)兩個(gè)都服從正態(tài)分布，先求聯(lián)合標(biāo)準(zhǔn)離差， 再求安全庫存： 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 42 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 2023年 5月 12日 湖南大學(xué) 喻建良 43 補(bǔ)充材料 物流需求預(yù)測與庫存管理 演講完畢，謝謝觀看！
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