工作中，最容易的是供应商和产品已经确定的采购，它只需执行者对品项、数量和发货时间进行判断即可。正是这种最简单的下单型采购，往往会占据80%的采购业务，所以，研究如何制定此类采购的计划和策略显得格外重要。大多数采购备货策略都可归入下面的4种类型之中：
当库存量达到某个临界值时，触发对外采购业务，采购者将库存补充到一个特定的目标量。这种方法就是传统的订货点法中的定量不定期型采购，可用如下库存波动曲线描述。
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安全库存量：仓库允许的最低库存量，低于这个量再订货，就可能会断货，它等于订货需要的时间*日均消耗量
订货点库存量：为了确保库存不低于安全库存量，根据库存量设定的提前订货点，订货点时的库存量通常等于2*订货需要的时间*日均消耗量
目标库存峰值量：可根据仓库空间、管理者对资金周转的要求、供应商对起订量的要求等因素综合设定，没有统一的标准。
前提：供应商货源够充足，生产/销售/需求消耗的速度相对稳定。
优点：操作简单，只要监控库存数量，一旦接近安全库存量，立刻下单即可。
缺点：如果订货涉及的品类很多，采购者需频繁下单，供方也需频繁发货。
为应对多品类的库存补货工作，在第1种方法基础上，通过对每种产品的目标库存峰值量的精确设定，使得多品类产品在一段固定的时间周期内都不会低于安全库存，而且在周期结束时，各类产品的库存也都接近安全库存。这个周期就是两次采购备货订单的间隔时间。
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安全库存量：假设产品A订货需要10天，产品B需要5天，则当到达订货点时，A的库存应为10*日均消耗量，B的库存因为5*日均消耗量，也就是说他们同时到达安全库存量。
订货时间点：为了确保库存不低于安全库存量，根据库存量设定的提前订货点，这个提前期应该等于所有产品中，最长的那个采购平台网站订货周期天数。在上一条中，它就应该是A的10天。虽然提前十天下单，但是要求供应商把到货时间控制在同一天，也就是所有产品都要在接近安全库存量的那一天到货。
目标库存峰值量：这里与第1种方法不同，这个峰值量需要精确推算出来，它应该等于（产品N的订货需要的时间+订货间隔时间）*产品N的日均消耗量
前提：同上，需要供应和需求消耗的速度都很稳定。
优点：能应对多品类采购备货管理的情况。
缺点：由于产品品类增多，需求的预测难度随之增大，如需实际发生的销售数量比预测的日均销量低，此法不受影响，反之，会造成断货风险，必须提高安全库存量才能减少风险。
方法1、2是订货点法的两种形式：定量不定期和定期不定量。它们成立的前提是上下游的供需稳定，而现实中，这种稳定经常被破坏，尤其表现在需求消耗的速度上。就像电商的双十一，一两天的销售额可能要超过全年销量的80%，在这种需求的波动下，订货点法是完全无效的。此时，对需求的准确预估才是判断订货策略的最关键。
生产型的需求相对容易处理一些，因为不管生产订单有多大，多么突然，生产部门都需要按照一定的速度去排产，不能把所有的库存一下消耗掉。这样，我们只要按照生产的最高消耗速度去计算安全库存量即可确保不断货。而对于销售型，决定需求变化的因素太多，若想通过逻辑规律去预测，几乎不可能，所以，最好的方法就是大数据。根据海量的历史数据做分析，从概率上把握需求的变化。
类似双十一那样的巨大波动虽然很难预测，但是诸如产品的季节性、流行趋势、流量转化率等因素，这样的规律还是能够被大致预测的。如果不能预测，那只能说这个产品的销售人员水平不合格，对市场还不熟悉。在能够预测需求的前提下，将预测的数量作为一个备货模型的调整参数，即可让备货的数量更接近需求市场。
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需求部门调整量：需求部门根据对市场的判断，在原有备货算法上人为地增加一个比例系数或增加固定的数量。
前提：需求部门对市场比较熟悉，能够做更精准的判断。
优点：适合需求消耗速度不均衡的情况。
缺点：备货模型受到人为主观因素影响，准确的水平因人而异。
与上个方法相似，我们同样可以通过对供应市场的充分预测，根据供应市场的变化，调整采购时机、数量，以获得最佳采购效果。例如：当货源紧张时，很多同行的采购者正在争抢货源，此时，打破平时的订货规则，超量囤货的策略会显得非常明智。
再如：当采购者能预见到货源将要大幅涨价或降价时，合理的提前或延后采购时间，也能大幅降低成本。又如：当上游强势供应商向采购者压任务时，为了保住采购的资质、授权，采购者按照任务去囤货，也是合乎情理的。在对供应市场非常熟悉的前提下，采购者对预测模型也填个调整参数，即可让备货的数量更符合供应市场。
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采购调整量：采购者根据对供应情况的判断，在原有备货算法上人为地增加一个比例系数或增加固定的数量。
前提：采购者对供应市场比较熟悉，能够做更精准的判断。
优点：适合供应可能发生变化的情况。
缺点：备货模型受到人为主观因素影响，准确的水平因人而异。
任何采购的补货大致都是这4种情况，不同的是，高明的采购者会穿插使用四种手法，譬如，对大多数产品以方法2为主要手段，以方法1作为补充救急措施，对销售和采购情况波动大的产品采取特殊的人为预测干预，这样的综合运用，才能让备货策略达到最优。
文章来源：李杰；作者：穆萨的世界
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