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
确定时变需求的影响
Objective
After completing this lesson, you will be able to 了解已知需求与不确定需求。
安全库存需求的基本驱动因素
库存补货定义
关键驱动因素对库存的影响包括：
- 频繁审查与不经常审查
- 即时补货与提前期计划
- 已知需求与不确定需求
- 时变需求的影响
Z 因子查找表
下表显示了目标服务级别和 z 因素。
Z 因子查找表
| 目标服务水平 | Z 因子 |
|---|---|
| 50% | 0.000000 |
| 60% | 0.253347 |
| 70% | 0.524401 |
| 75% | 0.674490 |
| 80% | 0.841621 |
| 85% | 1.036433 |
| 90% | 1.281552 |
| 91% | 1.340755 |
| 92% | 1.405072 |
| 93% | 1.475791 |
| 94% | 1.554774 |
| 95% | 1.644854 |
| 96% | 1.750686 |
| 97% | 1.880794 |
| 98% | 2.053749 |
| 99% | 2.326348 |
| 99.9% | 3.090232 |
| 99.99% | 3.719016 |
分配宽度
在下图中，标准偏差的预测会影响分配的宽度。
示例：具有瞬时提前期的需求可变性
以下示例显示 PBR = 1、提前期为 0、需求为 100 加/减 25 且服务级别为 95% 的场景。
初始现有值为 41 个单位，目标库存水平 (TIP) 根据图中给定的公式进行计算。
接下来，派生期间 2 的缺失值。
 Demand Variability with Instantaneous Lead Time_image.png "该图描述了需求和服务级别。")
针对期间 3 和 4 重复这些步骤，并计算平均值。
 Demand Variability with Instantaneous Lead Time_image.png "该图描述了需求和服务级别。")
多个期间创建风险池机会
假设下图提供了两个连续期间的分配。
.png "该图描述了风险池机会")
风险组合机会
如下图所示，风险归集可以通过组合不同的单独风险和不安全来降低总风险和不安全情况。
.png "该图描述了风险池机会。")
示例：需求可变性，PBR = 1，LT =2
以下示例显示 PBR = 1、LT = 2、NSP = 95% 且需求 100 加/减 25 的场景。目标库存水平 (TIP) 的值按图中所示计算。
 Demand Variability_image.png "该图描述了安全库存和库存水平")
初始现有值为 72 个单位，初始计划收货为 100 + 100 个单位。后续期间的值根据图中的表进行计算。
 Demand Variability_image.png "该图描述了在库库存。")
通过重复步骤计算不同后续期间的值。最后，确定平均值。
 Demand Variability_image.png "该图描述了需求和补货。")
安全库存使用
要进一步描述和定义安全库存，有两个问题很重要：
在需要安全库存的情况下多久发生一次？
在多少情况下，安全库存量不足以满足需求？
