安全库存 (SS) 基于：
- 预测误差
- 服务级别目标
使用 gamma 分布对预测误差进行建模：
- Gamma 可以是不对称的，也可以是对称的。
- 如果对称，则可以使用正态分布。
服务级别目标可通过以下方式表示：
- 不缺货概率
- 满足率
正态分布与 Gamma 分布
Objective
After completing this lesson, you will be able to 了解正态分布和 gamma 分布之间的差异。
安全库存需求的基本驱动因素
预测误差的 Gamma 分布
使用 gamma 分布，对预测误差进行建模。如果 gamma 函数是对称的，则可以使用正态分布。
Gamma 分布比正常更强大
比较 Gamma 分布和正态分布时，Gamma 分布比正态分布更稳健。
使用 Gamma Distribution 计算安全库存
下图显示了使用 gamma 分布计算安全库存的示例。请注意以下事项：
通过即时提前期计划一个产品、一个位置或一个期间。
预测：100 ± 25，预测误差分布：gamma。
服务水平目标：95% 不缺货概率。
计算正确的安全库存需要 gamma 累计分布函数的数值集成。
目标库存水平 = 145 个单位，安全库存 = 45 个单位
填充区域占总数的 95%。在库存轴上，可以区分周转库存和安全库存。
注意
平均值不一定处于曲线的峰值。