常見的多級庫存優化管理的方法有兩種：順序排列法和DRP法。
一、順序排列法
這方法遵循了基本路線。在單層級案例中所采用的方法在多層級案例中實施了兩次——一次在他們庫存驅動因素的基礎上對DC 進行了補貨，然后在基于它的庫存驅動因素的基礎上向RDC 進行補貨。在這個案例中，DC 利用了終端客戶需求和RDC 前置時間。RDC 的前置時間是十分明顯的；它們僅僅是對供應商而言的。但是怎么為RDC 進行需求預測呢？一種方法是將需求建立在從DC 到RDC 的歷史訂單基礎之上。另一種方法是簡單地傳遞來自DC 終端客戶的需求。正如我們所看到的那樣，這兩種方法都是有缺陷的。
圖1 順序排列法
圖1說明了DC 和RDC 的補貨方法，如前所述。這是一個順序排列法，它將多級補貨過程分成兩個獨立的階段——一個階段是為DC 補貨，另一個階段是為RDC 補貨。但是這種方法帶來了許多問題：
1、缺乏需求鏈前向可視性
當 DC 進行補貨時，處于RDC 上游的供應商通常被遺忘。特別是DC 往往會忽視前置時間，當然除了來自RDC 的前置時間之外。而DC 一般也想當然地認為RDC 會在任何時間都能完全滿足它的補貨訂單需求。最后，DC 對于RDC 的庫存狀況沒有可視性。
2、缺乏需求鏈后向可視性
當 RDC 進行補貨時，通常會遺忘DC上游的客戶。此外，RDC 對于DC 的庫存狀況貨需求狀況也沒有可視性。
3、牛鞭效應帶來的需求扭曲
因為 RDC 和DC 有獨立的需求預測（在基于他們各自直接的客戶需求），牛鞭效應在RDC 和DC 之間造成了需求波動。這個結果導致RDC 不必要的庫存。
4、整個網絡成本難以評估
當 RDC 或DC 的補貨策略發生變化（如，通過改變可控庫存驅動因素），新策略在另一級產生的隱含成本沒有考慮進來。人們通常僅僅關注于對最近一級產生的影響。
二、配送需要計劃法
配送需要計劃（DRP）是材料供應計劃（MRP）的拓展。制造商利用MRP 對零部件需求進行決策。用來制造產成品的零件或者部件是需求相關項目。正如MRP 那樣，DRP 方法不管理生產組合不同階段相關的需求，它對產品處于不同配送網絡層級的需求進行管理。在某種意義上說，更高一層級中的產品需求取決于對相同產品低一級的需求。采用DRP 方法，DC 水平的需求預測首先被用來開拓整體產品需求。這些預測和安全庫存需求、庫存狀態信息結合在一起，最終得出DC 的凈需求。這是一種類似于MRP 綜合圖表的方法。通過彌補由RDC 到DC 前置時間產生的DC 凈需求并且加總相應的時間周期，RDC 各階段的時程化需求得到計算。RDC 利用這些上傳的需求進行補貨。DRP 方法也有些缺點。它首要的缺陷是上傳需求和前置時間的非確定性。一個直接的結果是RDC 安全庫存通常是在主觀的方式下進行決策的。因為需求確定地上傳至RDC，所以沒有進行安全庫存決策的嚴格性方法。這也是為什么使用這種補貨方法的企業一般對RDC 安全庫存量使用拇指規則；這種不科學的方法直接產生了多余的庫存。由此，如果安全庫存決策在一定程度上是不精確的，那也一點都不令人驚訝了。DRP 方法在制造領域中已經比較常用了，生產和運輸成本通常也比庫存成本更令人關注。正如順序排列方法一樣，DRP 不能拓展需求鏈前向的可視性，也缺乏對庫存優化的整體網絡性看法。
特別需要指出的是，兩層級的安全庫存之間是沒有任何聯系的。因此，任何試圖打破兩層級之間的最佳平衡庫存都是不可行的。
三、對順序排列和DRP 方法的評價
順序排列和 DRP 方法都會導致多余的庫存，也沒有對最終客戶必要服務水平的改進。雖然每一層級可能獲得合理的結果——來自它對整體問題的近視性看法——結果不一定是對整個網絡最佳的解決方案。也就是說，DRC 和DC 的全部庫存在追求最終客戶服務目標方面沒有達到最小化。
四、多層級網絡中的牛鞭效應
對于牛鞭效應以及它扭曲需求信息已經談過很多了。雖然牛鞭效應也可能在單層級解決方案中出現，但是它通常是企業所不能控制的。
然而，在多層級網絡中事實就不是這樣了。在這些案例中，企業一定要考慮和管理牛鞭效應。牛鞭效應是在需求信號處理、訂單計量、對價格波動和短缺博弈的反應過程中，由獨立理性決策引起的。順序排列方法通過在不同層級使用多獨立需求預測而陷入了牛鞭效應之中。在低層級中訂單計量引起層級之間額外的需求變化。最后，在順序排列或DRP 方法中，缺乏需求供應鏈前向和后向的可視性能為實現客戶服務目標而產生過多的庫存積累。一個多層級網絡提供正確測量牛鞭效應的機會，以此確定它的根源，減少或消除它對需求供應鏈績效的影響。忽視這種機會也就意味著讓牛鞭效應降低預測的準確性，增加庫存，增加運作成本，降低客戶服務水平。
五、真正的多層級方法
當一個有多層級網絡的企業使用多層級方法管理庫存時，主要的目的在于在所有的層級中最小化總庫存，同時滿足對最終客戶的服務承諾。既使庫存是主要的焦點，但是運輸、倉儲運作費用同樣也在考慮之中，因為它們的成本因素也是優化的一部分。順序排列和DRP方法將每個層級都看成是一個獨立的問題，沒有考慮到一個層級的庫存可能對另一個層級可能產生較大的影響。采用多層級方法，需求預測和庫存補貨決策在單個優化過程中是在企業這個層面進行的。具體來說，真正的多層級方法應該是這樣的：
1、避免每個層級中的多頭獨立預測
在 DC 的主要客戶需求信號和其他信息驅動著所有層級的預測。真正的多層級方法消除了對于下游客戶需求的依賴。
2、計算所有前置時間和前置時間的波動
在每個層級上，補貨決策計算了所有上游供應商而不僅僅是直接供應商的前置時間和前置時間的波動。
3、控制和管理牛鞭效應
企業測算需求扭曲和確定可能采取的正確行動的根源。
4、實現需求鏈前向和后向的可視性
每個層級利用其他層級庫存位置的可視性——現有的、已定購尚未交貨的、履行和延期交貨的。在DC 層級，這意味著否定了對短缺博弈的任何需要。在RDC 層級，對DC 庫存的可視性改進了需求的產生。
5、同步化訂單策略
將 DC 的訂貨周期與RDC 的運作實現同步化能減少RDC 和DC 之間的前置時間和前置時間波動。多層級模式能評估對不同同步化策略對兩個層級的沖擊。
6、提供差異化服務水平
RDC 能為不同的DC 提供不同的服務水平（相同的產品）。一個多層級方法使之成為可能，因為企業控制一個產品在什么時間以什么方式進入或者離開RDC。
7、正確模擬一個層級替代性補貨策略對另一個層級的交互式影響
替代性策略包括不同補貨周期、訂單供應策略、服務水平目標和 SKU 層化。
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本文標題：多級庫存優化管理的方法
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