组织供应计时可变性

从标准订单中，您可以处理提前期不确定性。这可能意味着延迟交货的时间。

通常需要安全库存来应对交货和制造提前期中的不确定性。提前期可变性（围绕平均值的标准偏差）：

• 捕获由于自然、外部力量而导致的提前期变化

• 不包括加急和提前下单的影响（我们不打算加速）

• 不包括上游物料不可用的影响（即不同的度量）

在 LT 标准偏差 字段中插入数字意味着 SAP 在计算安全库存时考虑 LT 可变性。然后，SAP 假设装运可能延迟到达，约为时间的 50%。LT StdDev 显示系统装运到达的延迟和延迟概率。LT StdDev 值越高，装运到达时间越晚。

然后，此潜在延迟装运与供应链中的其他不确定性相结合，此数字用于计算安全库存。长期不确定性还会增加供应链中的潜在敞口。

此字段接受非零值，并且不需要是整数。

预测误差可变性会捕获预测相关的错误。

由于多阶段优化，服务可变性从内部补货点捕获有意的、不太完美的服务。

提前期可变性捕获由于自然外部力量而导致的提前期变化。提前期不包括加急和提前下单的影响。提前期不包括上游物料不可用的影响。

总提前期是从下订单到收到订单之间的时间。

由于延迟或更快的处理，实际提前期与平均提前期不同。

提前期可变性导致订单收货可能延迟的风险。

订单延迟可能会导致库存水平短缺。

忽略提前期可变性会对服务级别产生负面影响。

基本方法如下：

• 计划平均提前期。
• 计划最长提前期（最差情况场景）。

这两种方法的典型趋势和趋势可以从下图所示的表中得出。

与面向库存的 SAP IBP 相比，纯学术公式只会忽略计划中的许多重要复杂性。

基于下图，让我们看一个示例：

• IN 的提前期可变性是否影响 CF 的库存短缺？
• 此影响是否受 IN 的库存决策 (SS) 影响？

示例：如果 SS(IN) = 0 与SS(IN) = 1000?

如果需求时变，每个期间的 IN 和/或 CF 短缺是否相同？

让我们看一下下图，并比较三种不同的方法：

• 计划平均提前期
• 最差情况提前期计划
• 面向库存的 SAP IBP 方法

两个连续的订单到达。每个 都具有 LT = 2。订单由使用先到先得 (FCFS) 原则的收货覆盖。

第一个订单延迟，但第二个订单提前到达。

第一个订单的提前期 = 3，第二个订单的提前期 = 1。

订单未按相同顺序接收，称为订单交叉。

两个订单的实际提前期值有多个场景。

想想哪些订单交叉，哪些没有。

原则上，订单交叉可以发生：

• 未处理订单时，基于先到先得 (FCFS) 策略。
• 存在多个运输模式或提供商时。
• 并行处理订单时。
• 存在多个供应商时。
• 当运输时间因地理和天气等因素而出现变化时。

忽略订单交叉会导致库存短缺严重高估，因此导致安全库存需求。

这也可以从订单交叉表中的总统计值中看到。

让我们模拟在交叉场景中上升的 PBR 的影响，首先我们假设 PBR = 1。

接下来，PBR 增加到 2，所有其他参数保持不变。

随着 PBR 增加到 3，我们的例子趋向明显。订单之间的间隔越高，订单交叉的可能性就越低。

如图所示，较大的批次大小会增加订单之间的间隔。这减少了像以前一样进行订单交接的机会。

关于批次大小，我们进行以下观察：

• 在这两种场景中，平均现有库存随批次大小而增加。
• 当考虑订单交叉的影响时，现有库存可能较低。

在我们的示例中，这些趋势可以从下图的 表中以数字形式派生。

安全库存始终随着提前期可变性的增加而增加，如下图所示。

相对于提前期，提前期标准偏差非常小时：

• 订单交叉未发生
• 安全库存随着批次大小增加而减少

当提前期可变性较高时：

• 当批次大小相对较小时，会发生订单交叉。
• 随着批次大小增加，安全库存会逐渐增加。例如，达到限制。