让正确的配件、以正确的数量、出现在正确的地方，是配件库存计划的核心任务。那么“配件应该放在什么哪里，放多少数量”就是库存计划人员的看家本领，做得好能给企业带来巨大价值，满足客户需求，创造配件收益；做得不好也会给企业造成巨大风险，配件缺货，客户不满，还有呆滞库存损失。
很多企业采用配件中心库、区域配件库和代理商配件库的三级配件储备策略。但是，哪个仓库应该放什么类型的配件，却一直困扰着这些企业，有些企业的配件库存策略混乱，三级仓库的配件储备重复，没有实现协同的效果。
不少企业认为：配件应该放在最接近客户的代理商仓库里，才能在需要时提供现货，保证客户满意。当然，主机厂也存在私心：代理商的配件库存越多，主机厂的销量越大，他们完成销售任务越容易。
区域配件库的功能是为了缩短那些不常用维修件的交货期，协助代理商满足客户需求。可是，笔者却发现，一些主机厂的区域配件库里有很多快速周转配件，甚至绕过代理商向最终用户直接销售，以完成自己的销售任务。这种做法完全曲解了区域库的功能。
代理商区域小，资金有限，需求预测精度低，存储慢周转配件很容易出现库存呆滞，影响现金流；配件中心库覆盖区域大，慢周转配件应该存储在中心库；而区域配件库则存储那些中速周转维修配件，以实现三级储备的完美协同。
图：配件库存协同策略
中心库的需求预测精度高于区域库，区域库的需求预测精度高于代理商，所以三级配件储备策略让中心库、区域库和代理商各司其职，能够有效地提升配件现货率，降低库存呆滞风险，把配件库存的效益发挥到最大。
假设配件中心库下属4个区域配件库，每个区域库为当地10家代理商供应配件，多数快速周转配件由中心库（或供应商）直发，以缩短交货期。为什么配件中心库的预测精度高于代理商呢？中心库、区域库和代理商库的预测精度之间是什么关系呢？
这个问题涉及数据的聚合效应、层次结构中的信息整合以及更高层级的数据稳定性。
假设每家代理商的需求预测误差是同一数量级，服从正态分布，根据中心极限定理，当我们将多个独立同分布的需求相加时，总和同样趋近于正态分布，其预测的准确性，即均值的稳定性，则随着数据量的增加而减小。
假设每家代理商的需求预测值为Xi，其真实需求为Di,需求预测误差为Ei= Xi-Di，假设各家代理商的是独立同分布的随机变量，均值为0，方差为σ2。
区域库汇总了n家代理商的数据，其总需求预测值为：
真实总需求为：
预测误差为：
根据中心极限定理，误差Eregion近似服从正态分布，均值为0，方差为nσ2，标准差为sqrt{n}σ。
预测精度（以标准差的倒数衡量）为：
相对于代理商，区域库的预测精度提高了sqrt{n}倍，当n=10时，区域库的需求预测精度是代理商预测精度的约3.16倍。
中心库汇总了m个区域库的数据，其总需求预测值为：
真实总需求为：
预测误差为：
同样，误差Ecenter服从正态分布，均值为0，方差为mnσ2，标准差为sqrt{nm}σ。
需求预测精度为：
当m=4时，配件中心库的预测精度是区域库的2倍。
结论：
区域库预测精度是代理商的约sqrt{n}倍；
中心库预测精度是区域库约sqrt{m}倍，即代理商的大约sqrt{nm}倍。
企业实施三级配件储备策略，当n=10，m=4时，中心库的预测精度约为代理商的6.32倍，是区域库的2倍。因此，风险高的慢周转配件不应该存储在代理商的配件库里，而应放在预测准确率最高的中心库，因为需求更高，预测更准确，风险更低。
成功实现三级配件储备协同策略的先决条件是：
1.主机厂必须提升理念，理解局部最优不等于整体最优，实现厂家、代理商和用户的多赢；
2. 必须打通库存数据，即代理商的数据汇总到区域库和中心库，才能使用库存计划软件统一规划，实现整体最优。
否则，即使采用三级配件储备策略，也难以实现“提升配件现货率，降低库存风险”的目标。
|
