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庫存管理與客戶服務的拉鋸戰中,如何勝出?

商業顧問服務事業群 陳木彬

 

現今企業面臨的最大挑戰,除了希望能夠準確預測產品市場銷售需求外,就是在無法準確預測產品銷售的前提上,該如何有效去做好庫存的規劃工作,透過規劃合理庫存能隨時滿足客戶需求。

傳統上企業在庫存規劃上最常見的作法,便是以歷史平均銷量做為庫存量的參考,但是若以歷史平均銷量來備庫存時,基本上能滿足客戶需求的機率只有五成,亦即有五成機率會無法滿足客戶需求。特別是碰到前置時間越長且銷量波動性越大的產品,無法滿足客戶需求的機率越高,因此影響企業的營收與競爭力。因此企業若要做好庫存規劃,必須隨時掌握市場需求波動特性,可隨時依據市場變化動態調整庫存,以提高對客戶的服務水準。

如何掌握市場需求波動特性呢? 通常會利用預測分析手法,產生未來預測值,由於要準確預測的困難度極高,需考量過去歷史波動的變化幅度(統計上稱為變異性或標準差),依據想要滿足的服務水準(反之則為缺貨率),來產生適當的庫存建議量。舉例來說,假設預估未來需求為100,那實際就會發生100嗎?理想狀況當然是,但是在實際上準確率為百分之百的機率非常低,實際需求有一半的機率會超過100,也就是說有一半的機率不超過100,因此根據數理統計的理論基礎假設,實際與預測間的誤差(error)通常呈現平均值為零,標準差為σ的常態分配。

根據常態分配的理論機率來看,若以95%的信心水準來看,即有95%機率會落在100±2*σ之間,亦即超過100+2*σ的機率為2.5%,代表對客戶的服務水準可達97.5%。

 

 

因此,透過過去歷史數據的波動特性,從所想要的服務水準中,去求得適當的安全庫存數據,並隨著最新歷史數據的更新,產生出合理的安全庫存量來。

庫存量決定的多寡,與滿足客戶的服務水準高低有關,當增加庫存量時,能夠滿足客戶的服務水準愈高,但也有可能造成過多庫存,但若不需要過多的庫存量,那就必須犧牲掉部份的服務水準,因此如何從服務水準與庫存量間取得平衡,就必須進一步從產品特性及產品定位的角度評估,選擇適當的產品服務水準,計算出合理且有用的庫存建議值來。

總而言之,分析產品歷史銷售波動特性,將是企業做好庫存規劃的第一步。從了解歷史銷售數據的波動特性,找出產品銷售的行為模式,透過工具產生客觀及合理的預測及庫存數據,讓企業可以在庫存管理與客戶服務上取得平衡,為企業帶來更多利潤及降低不必要的成本壓力。


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