库存管理与客户服务的拉锯战中，如何胜出?日期   / 2018-09-05

如今企业面临的最大挑战，除了准确预测产品的市场需求外，就是在无法准确预测产品销售的前提下，如何有效且合理地规划库存，以此随时满足客户的需求。
传统企业在库存规划时最常见的作法，便是以历史平均销量作为库存的参考量。但据统计，若以历史平均销量来备库存时，基本上只能满足50%的客户需求，即有五成的机率企业将无法满足客户需求。尤其是面对前置时间长且销量波动大的产品，无法满足客户需求的机率会越高，继而影响企业的营收与竞争力。因此企业若要做好库存规划，就必须随时掌握市场需求的波动性，依据市场动态及时调整库存，以提高对客户的服务水准。
如何掌握市场需求的波动性呢? 通常来说，企业会利用预测分析手法，导出未来的预测值，由于精准预测极其困难，因此企业还需考量历史波动的变化幅度(统计上称为变异性或标准差)，依据目标设定的需求满足率(反之则为缺货率)，测算出适当的库存建议量。举例来说，假设预估未来需求为100，那实际需求就会是100吗？理想状态当然是，但实际工作中，实现100%准确率的机率非常低，50%情况下实际需求会超计划，也就是说仍有一半情况下实际需求满足率不足100%。因此，根据数理统计的理论基础假设，实际与预测间的误差(error)通常呈现平均值为零，标准差为σ的常态分配。
根据常态分配的理论来看，若以95%的需求满足率来看，即有95%机率会落在100±2*σ之间，亦即超过100+2*σ的机率为2.5%，代表对客户的需求满足率可达到97.5%。

因此，企业能通过历史数据的波动性，并结合目标期望的需求满足率，去测算合理的安全库存量，并随着历史波动性的更新，实时产出更合理的安全库存量。
拟定库存量的多寡，与客户的需求满足率高低相关联，当增加库存量时，客户的需求满足率愈高，但也可能因此造成库存过剩，但若想剔除多余的库存量，那就意味着必须牺牲掉部份的需求满足量。因此，如何在需求满足与库存量间取得平衡，就必须进一步从产品特性及产品定位的角度评估，设定适当的产品需求满足率，计算出合理且有效的库存建议值。
总而言之，分析产品的历史销售波动性，将是企业做好库存规划的第一步。在了解历史销售数据的波动性同时，解读产品销售的行为模式，通过工具导出客观且合理的预测及库存数据，协助企业在库存管理与客户服务上取得平衡，为企业带来更多的利润同时减少不必要的成本。