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拉式存货方法

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拉式存货方法编辑本段

  拉式存货方法又称反应方法,是指反应性存货系统通过在配送渠道内拉动产品,对渠道成员存货需要作出反应。当可得的仓库储备水平下降到事先确定的最低限度之下或订货点时,该系统就会启动补给装运。尽管订货数量有可能是当前储存水平函数的某种变量或事先确定的最低限度水平,但它通常可由某种订货批量公式来确定。

  概括地说,反应性存货系统等待顾客的需求,以便通过系统拉动产品。例如,每一个零售商对于何时向批发商配送中心订货既定多少货,都是独立作出选择的。依次地,每一个批发商或配送中心也都独立地向其供应商订货。这一系列独立行动,在整个配送渠道内的每一个再订货点上产生不确定因素。多层次的不确定因素需要可观的安全储备,以提供充足的完成条件。

拉式存货方法理解编辑本段


 

  为了能更详细地了解反应性存货控制系统,接下来将考察它的各种假设及其含义。

  第一,该系统是建立在这样一种假设基础上的,即:所有的顾客、市场领域和产品配送都有同等的获利机会。在战略上,使用ABC分类法或品种分类建立所需存货,以满足顾客市场和产品的需求水平。然而,一个纯粹的反应系统会最大限度地缩小预期的存货运输,因此将排除这样的推理,即:这类运输将趋于承运大批量产品。

  第二,反应系统假定有无限的可得来源(即对制造能力或储存能力不存在重大的限制)。这种假定将大大地限制该系统,意味着它能够按需生产,并在配送中心需要之前把产品一直存放在生产设施中。

  第三,反应性存货逻辑假定,供应地点有无限的存货可得性。假定2和假定3的结合,意味着相关的再补给时间是可以确定的。反应性存货逻辑规定,在处理补给订货时不存在延交订货或缺货的现象。

  第四,反应性决策规则假定,完成周期的时间是可以预计的,并且周期的长度是独立的。这种假定意味着,每一个完成周期是一个随机事件,并且对随后的补给订货来说,一般不发生延长周期的情况。虽然反应性逻辑假定不对整个周期时间进行控制,但实际上,许多经理能够通过加送替换供给源的战略,对完成周期的长度施加影响。

  第五,当顾客需求模式相对稳定和不变时,反应性存货逻辑的作业状态最佳,从理论上讲,需求模式在整个相关的周期内应该是稳定的。因为统计上的反应逻辑能正确运作。大多数反应系统决策规则都假定需求模式基于标准的正态分布、伽玛分布或泊松分布函数。当实际的需求函数与上述任何一种分布函数并不相似时,那么,建立在这些假定基础上的存货统计决策规则将不会正确地运作。例如,如果因有几笔大账目使实际的销售模式成“块”状的话,那么,实际的安全储备需要将高于使用标准正态分布求得的预计数。与平滑需求相反,块状需求具有周期性大批量订货的特征,强调存货的能力。块状需求需要额外的安全储备,以满足所需的服务对象。既然由于变化趋势、营销方案和竞争行动的结果,使大多数产品的需求模式不断地在变化,那么,要识别什么才是或应该是适当稳定的需求模式,可能是相当困难的。

  第六,反应性存货系统确定了每一个配送中心对所有现场,其中包括供应源,独立进行补给订货的时间与数量。因此,不可能在多个配送中心之间有效地协调存货需求。当降低配送渠道成本的有用信息在少数几个物流资源中间传输时,存在着一个严重的缺陷,即:可利用的存货信息并没有得到利用。

  反应性存货系统的最后一个假设是,完成周期的长度不应该与需求相关。这种假设必然要求精确地显示出整个完成周期需求量的近似变化值。然而,在许多情况下,需求水平越高,所产生的完成周期会越长,因为它们还增加了对存货资源和运输资源的需求。这就意味着需求时期未必与延长的完成周期相符,因为它们是由于缺货或产品可得性受到限制所致。

  上述讨论概括了典型的反应性存货逻辑中所存在的许多假设和产生的问题。这些问题中包括了过分简化需求模式、“无限”的可得性和能力、不考虑细分化的获利能力以及不协调多个设施之间有关需求方面的信息等。在作业上,大多数存货经理是通过熟练地使用经理佣金手册来克服种种限制的。而这种经理佣金手册往往能产生近乎最佳的存货决策,因为它所产生的决策组合既不受固定的决策规则的约束,也不受固定的存货管理准则的影响。

拉式存货方法的实例编辑本段

  永续的或定期的检查控制过程是典型的反应系统的例证。下面举例说明了一个配送中心及其所服务的两个仓库所处的反应性存货环境。

反应性存货环境反应性存货环境

  图:反应性存货环境

  上图显示了每一个仓库当前的存货水平(I)、再订货点(ROP)、订货批量(Q),以及平均日需求量(D)。对批发商存货的检查结果表明,批发商A应安排从配送中心再补给订货200个单位。既然批发商B当前的存货在ROP上,那么此时他无需采取再补给行动。然而,经更全面的分析表明,由批发商A单独采取的行动将有可能发生缺货,因为它的存货水平接近再订货点,并且,配送中心将没有足够的存货来完成批发商B的补给需求。


 

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