平方根法则讨论专帖（游客先生请进）兼讨论安全库存

hzauer110

另外，由于本人实在很懒，所以懒到不想敲键盘，所以发几张书的照片上来，大家可以看看SS的推导思路。这是一本书里的图片，形象的描述。我照了发上来，大家看看就行了，千万别拍砖——因为photo最省事。具体的建议大家买英文原著看，那样最省事，否则容易被翻译误导。由于本人要忙于考试了（每天被逻辑题困饶），上来的时间少了，希望XU同学能照看下本帖。我觉得很好的帖子，不能沉了。Thx！

jenny_xu99

Thanks a lot for your effort, I will read carefully to understand it.
By the way, may I know the book name of the photo you pasted?

hzauer110

Hehe......

Principles of Operation Management. It was published by Pearson Education.

游客游

hzauer110先生：

1）如果说，“在实际工作中”，感觉有点拿特例来辩解呦？还是面子的问题，对吧？请让我告诉您一个具体的区别，就是在实际工作中，lead time的波动恰恰不是一个完整的正态分布。只不过，再往下研究，就是researcher的领域了，您可以在一些学术论文中看到。
2）我们上面的所有讨论没涉及到EOQ，不知道您为什么牵扯它进来；
3）选择最长的lead time放在根号下面，还只是一个顾及面子的说辞。如果您那样想，其实就不用讨论什么安全库存了。因为，您在试图按最坏的打算做准备了，至少在俺们接触的上百家大公司或上千名从业者中，还是第一次听您说。恕俺孤陋寡闻。这里面能看出您对那个简化公式为什么对lead time使用根号，还不理解。

最后，我想说，如果是想钻研，就千万别着急拿“在实际工作”等话语来解脱；否则，咱们为什么还讨论原理呢？还是我原先的那句话，千万别忘了理论是来自于实践的。在我前面的帖子就说过，可以按照经验去做。

hzauer110

1）不是面子问题，是确实有些疑问，如果您考虑面子问题那我实在无法接受。还是就事论事，设想，如果LT不考虑波动的标准差，面对LT变化很明显的情况，我觉得拉长LT的时间的确是可以考虑的（并不一定是最长，可以是在平均LT上加一个你认为合理的值）。虽然会抬升库存，但是的确可以比不太宽泛的LT保证服务水平？为什么不行呢？正如您对XU同学的问题回答的一样。而且我承认LT在理论书中的确是平均数，当然，如果一定是从理论公式考虑，我否定我的看法。拉到足够长也未必能保证生产，因为涉及到供应速率与需求速率的问题，尤其是计划排程的时候。

2）谈到EOQ或固定批量，是因为我考虑一个需求下如果是没有固定批量采购，那么LT是很难保持一致的。例如15000件的LT和5000的LT就可能不一样，尤其是供应商产能超负荷的情况，如果一个需求产生的订单被分批履行，那么您给的那个公式怎么计算呢？15000件分成2000、3000、5000等分别履行，LT就有可能发生变化，因为每批的履行周期可能都不一样。难道我只能要求15000件必须分成1500件*10次履行么？所以就涉及我说的EOQ或采用一个固定批量的问题。

3）欢迎您继续讨论问题。只要不做人身攻击，就事论事，这里的确没有什么面子问题。况且我都已经不从事相关工作了，讨论这个纯粹是兴趣。

log96

最初由 jenny_xu99 发布
[B]我先来发言。

还有就是另外一个影响安全库存的重要因素是订单满足率，或者说缺货容忍度。根本不准备安全库存，客户订单满足率是50%。
。 [/B]

根本不准备安全库存，客户订单满足率是50%。这话说得，呵呵，是这样吗？

游客游

1）您可以采用任何您觉得合适的方法。但是，您强行把个最长的lead time装到根号下，是否有点儿“金玉其外，败絮其中”的感觉呢？如果顾及lead time的波动，正确的做法是使用那个复杂的组合公式。否则，您如何建立z*σSQRT(max LT)与服务水平的联系呢？那还不如直接在根号外面乘以一个系数呢？只不过，真要这样做，就不好跟人解释了，对吧？最长的lead time是否是偶然的（小概率事件）呢？
2）没说仅可以静态的使用安全库存的公式啊？针对不同的批量造成的lead time的不同，里面的数据和lead time可以动态地使用啊，在Excel里不难实现。
3）我会注意，抱歉。

hzauer110

TO：游客先生
您说的的确是。对第一个LT的问题，我就是在LT波动明显，但又不求标准差的情况下考虑的，的确是主观做的，不是数学推导。对第二个问题，我同意，但我没有考虑那么复杂的，也就是仅那个SS公式讨论的，如果考虑批量的不同，那自然可以调整。

您的确是很认真的研究问题，值得大家学习。

log96

6西格码模式由摩托罗拉公司于1993年率先开发，采取6西格码模式管理后，该公司平均每年提高生产率12．3％，由于质量缺陷造成的费用消耗减少了84％，运作过程中的失误率降低99．7％。通用公司的韦尔奇则指出： "6西格码已经彻底改变了通用电气，决定了公司经营的基因密码(DNA)，它已经成为通用电气现行的最佳运作模式。"

　　西格码原文为希腊字母sigma，其含义为"标准偏差"，6西格码意为"6倍标准差"，在质量上表示每百万坏品率(parts permillion，简称PPM)少于3．4。

　　当然，6西格码模式的含义并不简单地是指上述这些内容，而是一整套系统的理论和实践方法。它着眼于揭示生产流程中每百万个机会当中有多少缺陷或失误，这些缺陷和失误包括产品本身、产品生产的流程、包装、转运、交货延期、系统故障、不可抗力等等。大多数企业运作在3至4西格码的水平，这意味着每百万个机会中已经产生6210至66800个缺陷，这些缺陷将要求生产者耗费其销售额的15％-30％进行弥补。而一个实施6西格码模式的公司仅需耗费年销售额的5％来矫正失误。

log96

我觉得所说的问题和6西格码的模式是一样的，都同样是面临服务水平的问题，6西格码是怎么算出来的？