Henrik 是一名供应链主管，他花了多年时间管理、分析和努力减少库存。他有很好的课程和故事，与我的经验相符。

以下是我们所有人要牢记的一些教训：

首先，您可能有多个需求流：库存公式具有单个需求值。这在许多情况下都有效，但不是全部。

例如，您可能有一组客户每天或每周持续订购，而其他客户则每月或每季度订购大订单。或者，您可能希望以更高的填充率提供服务的客户。

在这种情况下，您希望分析和跟踪不同的需求流。例如，您可能希望为一组预留库存，或者承诺不同的交货时间。

不幸的是，这需要一些工作来考虑。例如，如果您有两个（或更多）独立的库存计算，您可能会错过所需的风险池。另一方面，如果你有一个计算，你需要仔细考虑规则以及何时可以打破它们。

其次，注意牛鞭效应：如果一家公司直接通过多个渠道销售，您可能需要过滤以确定实际需求。

如果出现短缺，可能会发生这种情况。在这种情况下，客户可能会通过不同的渠道下达多个订单。这些订单可能看起来像是错过了很多需求。但是，当然，这并不全是真实的。一旦客户获得他们想要的产品，他们就会取消其他订单。这是牛鞭效应的原因之一。

您需要一个系统来过滤掉这种需求。如果不这样做，可能会导致库存过多，或者更糟糕的是，对生产能力进行不必要的投资。

第三，注意日历和时间桶。Henrik 提到了一家公司，每年 2 月库存都会激增。没有人知道为什么。这是一项没有太多季节性的业务。

起初，这种飙升被归咎于交货时间的自动调整。年底总会有延误。由于交货时间有所增加，这可能导致 2 月份的库存增加。

交货时间不是罪魁祸首。虽然，这确实给了另一个教训：如果你捕捉到的噪声多于信号，在改变参数时不要太动态。

相反，问题在于二月的天数较少。计划系统基于每月桶。然后，将特定的需求分配给天数，2 月份的每一天都有太多的需求。

好消息是，一旦您了解了这一点，就很容易发现，并且有修复程序。修复程序是转换为仅使用周作为主要时间桶，或创建自己的月份定义（并明确指出四周和五周的月份）。

坏消息是，这可能是一个令人头疼的问题。这是因为我们倾向于思考、计划并拥有其他重要的系统，这些系统在每月的桶中工作。

第四，如果你自动计算值，请设置一些安全帽。数据中总会有异常。任何计算预测误差、提前期或提前期可变性的人都会因为数据发生了一些有趣的事情而对其中一个值进行飙升。

因此，当您构建这些系统时，您希望包含一个流程来限制一个值在不同时期内可以更改的金额，或者仅在获得适当批准的情况下进行重大更改。当然，您还应该建立定期审计，以确保数据保持干净。