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作者：Joannès Vermorel，上次更新时间：2015 年 12 月在有关供应链的文献中，通常侧重于将每个独立项目完全独立于其他所有项目来进行处理的订货策略：增加项目 A 订货量的决策与增加项目 B 订货量的决策完全无关。但是，这种方法存在明显的固有局限性。相反，优先订货策略则强调多项目的决策，即每个项目与所有其他项目竞相进行资金分配。实际上，优先订货可以对库存绩效进行更精细的控制，而且如果利用适当的预测技术，通过优先订货还可以实现卓越的库存绩效。Lokad 建议您尽可能采用优先订货策略。
四种典型的库存策略
典型的库存策略寻求的是此类问题的答案：
何时补货？以及
要补多少货？但是，在从数量上解决这些问题前，我们需要先确定库存控制策略的
形式。库存控制系统有很多，下面列出了最常用的库存控制系统 (1)：
- 订货点，订货量 (s,Q)系统：当存货水平降至再订货点或以下时，订购固定数量 Q 的产品。存货水平中应考虑净存量和订购存货（即已提出订货请求但尚未从供应商手中收到货物的产品）。
- 订货点，订货点量 (s,S)系统：与 (s,Q) 系统一样，只要存货水平降至再订货点或以下，便会再订购一定数量的商品。但是，再订购的并非固定数量，订单规模应能保证存货水平提升至订货点量 S。
- 周期检查，订货点量 (R,S)系统：每隔 R 个时间单位，系统将继续像 (s,S) 系统一样运作，并将存货水平提升至 S 水平。该策略通常用于订货未完全实现自动化并且要由采购经理手动定期验证的情况。
- 周期检查 (R,s,S)系统：该系统结合了 (s,S) 和 (R,S) 系统。在这种情况中，每隔 R 个时间单位检查存货水平。如果低于再订货点 s，则订购足够量的产品以将存货水平提升至 S。具体地说，(s,S) 是 R=0 时的 (R,s,S) 的一个特例。
供应链文献提供了大量理论证明 – 有些甚至可以追溯到 20 世纪 60 年代，在特定的假设下，某些策略优于其他一些策略。但从较为现代的角度来讲，这些证明的实际意义甚微，因为它们是基于简单（片面）的假设来建立订货过程的框架，未充分考虑实际的经济驱动因素。
经济驱动因素不断变化
传统的供应链观点是分离所有项目以便单独对这些项目进行处理。但是，在针对 Lokad 所服务的数百家公司收集的关键供应链观点之一，便是单独考虑这些项目几乎不具备任何实际意义：
- 始终有新产品进入市场，也始终有旧产品退出市场。
- 产品可能存在质量千差万别的替代品，既有理想的替代品，也有勉为其难的替代品。
- 落实客户需求可能需要对库存中的产品进行组合，因此当其中某种产品时常需要捆绑或作为套件的一部分提供时，应强化该种产品缺货所产生的影响。
- 新获取一种产品的低价供应商渠道可能会大大改变库存策略，即增大库存量，从而增加这款产品在特定细分市场的销量。
- 新获取一种产品的运转速度更快的供应商渠道，可能会大大降低订购这款产品的优先级（相比其他供应商不可靠且运转速度慢的产品而言）。
从实际的角度来说，如果有其他一年内预期回报为 3 欧元的替代产品，那么多花 1 欧元在某件一年内预期回报为 2 欧元的产品上是没有意义的。
只有在所有存货风险都考虑在内，同时存货的资金分配又能最大化公司的市场潜力时，才是真正的库存优化。在这样的资金分配中，所有产品与其他产品持续竞争每一项边际投资。在进行另外订购时，应评估各产品的预期回报和预期成本。
但是，驱动预期回报和预期成本的变数本身也在不断变化。这方面的例子很多：公司获取或失去资金流动性，资金成本会随之变化；竞争对手改变价格，产品的毛利润随之变化，并且迫使其他公司相应调整期价格；在一年当中的不同时期，储存空间压力也会变化，因为相比淡季，旺季里固定空间的仓库所带来的局限性也更大。
优先订货策略
顾名思义，优先订货策略就是提供待采购项目的优先列表。每一行关联给定项目所要订购的最小数量，为了简单起见，在这里假定为 1 件（有关较为复杂的情形，请参阅
优先级列表的限制）。每个项目在列表中出现多次，实际上这些项目常常是交叉的。这意味着某个项目额外采购 1 件后，接下来要额外采购的最能盈利项目不可能还是这个项目 – 虽然这种情况也偶尔发生。
在实践中，我们建议使用
库存效益函数来获取所要采购的各库存单位的经济价值。该函数用于指示购买该库存单位所带来的预期收益（按美元或欧元计）。使用库存效益函数可以得出各库存单位的
分数，进而确定优先级。
从概念上来讲，优先级列表是无界的：列表趋于无穷，并且后一行的盈利性低于前一行。但在实践中，当优先级列表达到零盈利时，列表就会停止，并且很可能会在此前就已停止，因为需要达到最低边际利润才能抵消所有固定成本。很明显，浪费处理能力在考虑无利可图的情况上根本没有意义。
从形式上说，采购优先级列表是采用记分函数 $s(u,k)$ 构建的，其中 $u$ 为 SKU，k 表示要购买的第 k 个单位。分数随 $k$ 递减，即 $s(u,k) > s(u,k+1)$，因为额外的库存通常伴随着收益递减。但在某些情况下，可能存在分数随 $k$ 局部升高的情况（例如：老师为课堂内的学生采购 20 本书）。这时，分数越高，所有可能的对 $(u,k)$ 的列表将越少。这种订购列表就是实际采购优先级列表。
从概念上说，优先订购没有解决两个问题：
下文对确定何时停止订货的问题进行了详细说明。
关于订货审查频率的问题，在较为现代的供应链情形中，它的答案是这样的：在待审查的任何一天，都需要每天定期审查。实际上，刷新优先级列表可以完全自动执行，因此，如果实施得当，每天订货审查只需花费边际成本，也只需花费极少的时间或精力，如果系统执行自动操作，那么甚至会更少。此外，尽管理论上还可以对以天为单位的审查进行细分，但实物的运输通常涉及到不能分解的延迟，而通过每天审查多次是无法缩短这种延迟的 (2)。
截断优先级列表
从上文可以看出，优先级列表是无限的，至少在理论上是这样。但是，为了进行订货，从业者需要将列表截短，以便在履行订单时可以反映明确的待订购数量列表。进行截断需要采取某种类型的拦截标准。我们来了解一下一些最显而易见的标准：
- 达到资本水平：项目采购达到分配给库存的所有资金的特定阈值，此处的库存包括现有库存和所要采购的额外库存。这种方法好的一面是始终契合公司的现金流限制。不好的一面是根本不能反映阈值本身的绩效。
- 达到 ROI 水平：只要全面摊销的 ROI 高于给定的阈值，便会采购项目；越往列表下行，ROI 随之逐步降低（库存水平越高，收益会明显递减），阈值始终可以确保列表会得到截断。
不论考虑的阈值为何，都需要引入另外一个函数 $g$。优先级列表越往下行，函数 $g$ 递减。假定 $g_\text{min}$ 为用于停止列表的阈值。那么，在列表中下行到第 $N$ 行应按如下方式进行：
$$N = \text{argmax}_n \{ g(\mathbf{s}_n) \geq g_\text{min} \}$$
其中 $\mathbf{s}_n$ 为采购优先级列表中前 $n$ 行后的库存水平。
优先订货的优势
只有经验性的评价才能证明一种库存策略优于另一种库存策略。实际上，纯粹的理论考量常常会使人误解，因为虽然可以做出一定程度上相违背的假设（例如极短期内的需求可能接近静态），但很难定量评估此类违背的全面影响。有些方法经证明对实际情况极有弹性，而其他一些方法则弹性要低得多。
根据 Lokad 的观察，如果运用
概率预测技术，就能预测出未来所有需求水平的
相应概率，而不只是预测未来的平均数或中位数的需求水平，依赖于采购优先级列表的方法也就能系统地展现出卓越的库存绩效。
能够解释这种卓越绩效的原因有很多。下文列出了使用采购优先级列表时我们最常观察到的一些有利方面：
- 优先化对于所有类型的偏差都很稳定。在多个项目被过高预测时，这些项目仍能保持正确的优先级。因此，（相对）系统性的偏差对实际订货几乎无影响。少量的偏差不足以影响居于列表顶端的项目，相反，也不足以影响距离顶端最远的尾端项目。
- 优先化非常适应各种各样的非线性多项目限制。在采用传统的订货策略时，很难将仓储限制这样的基本要素整合到订货策略中。而在采用采购优先化时，仓库一满便会自然而然地截断列表。
- 优先化对于现有库存水平的影响更趋于局部 。当公司调整库存策略时（例如大大提高服务水平），传统订货策略会使库存水平发生巨大“跳跃”，导致供应商链被打乱。相比之下，采购优先级列表则能实现流畅的转变，因为它只是对截断阈值进行调整。
- 优先化更能适应松散的时间安排。如果公司平均每两周订购一集装箱的货物，在采用传统订货策略时容易产生许多摩擦，因为公司需要监督订货数量达到阈值（该阈值略低于集装箱容量）时的确切日期。一旦超出集装箱容量，采购经理就要手动剔除超出部分的数量以适应集装箱的容量。相比之下，优先化方法随时都能提供下一个最能实现盈利的集装箱。
实际上，在 Lokad 有机会比较传统订货策略（在上文中有列出）与优先订货策略的任何时候，优先订货策略都明显出色得多，这使得中位数和平均数这两种方法被 Lokad 和我们的客户都视为争论点。
此外，驱动
传统方法与
优先化方法的预测技术都是由 Lokad 开发的并且进行了程度相似的技术改进，从这个意义来说这些比较是
公平的。而将一种由
高级预测引擎驱动的订货策略与另一种仅由基本预测引擎驱动的订货策略进行比较则是不公平的。
参考说明
(1)《Inventory Management and Production Planning and Scheduling》，第三版，Edward A. Silver, David F. Pyke, Rein Peterson
(2) 在某些行业（例如航空航天），对备用部件的紧急需求（俗称 AOG（飞机停航待修）请求）可从特定供应链路线中受益，此类路线以分钟计，并围绕快捷交付进行调整。制药行业也可以受益于类似的“紧急”线路。对于这些类型的紧急线路，通常不建议从库存优化角度来审时度势，因为维护线路本身（夜班和类似过程）会产生巨大成本。