（周期）服务水平定义
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作者：Joannes Vermorel，上次修订时间：2014 年 3 月
在供应链中，周期服务水平（或简称服务水平）即下一个补货周期内不发生缺货的预期概率，因此，也就是不错过销售的概率。周期的持续时间暗指交付周期。服务水平也可以定义为在面临缺货或错过销售的情况下能够服务于客户需求的概率。尽管 100% 的服务水平（即所有时候都可以服务于所有客户）看似理想，但一般是不可行的。
周期服务水平不可与供货率混为一谈，供货率是指在没有延迟或错过销售的情况下满足的需求比值。
实际上，服务水平的概念只与未来需求不确定的情形有关 – 否则，只要正确调度就能实现 100% 的服务水平。在未来需求不确定时，理论上只有库存无限时才不会发生缺货。所以，库存经理需要将就不完美的库存折衷。这种折衷可以通过服务水平的概念进行准确衡量。
以服务水平作为金融取舍
零售商或制造商在最大化销售的同时，会力求尽可能地满足更多的客户。但与此同时，保持相应库存的成本和风险都很高：购买或生产产品的费用高、需要空间储存产品、产品会过期和过时等等。最终，持有的存货越多，成本和风险越高，而只有在某个点才是最合适的。事实上，库存控制的主要难题就在于实现成本之间的适当平衡：拥有足够多但又不会过多的存货，以免额外销售所带来的效益还不足以弥补库存成本。
从企业的视角而言：服务水平就是存货成本与缺货成本之间的折衷。
高服务水平下收益递减
在大部分零售领域，不论是否为专门领域，以高服务水平为导向是常态，服务水平通常在 95% 以上。高服务水平是提高客户忠诚度的关键因素之一。不过，实现高服务水平是收益递减的一种典型情况，即每多做出一份努力（本例中为增加额外的存货），产生的收益越少，也就是说只消除了一小部分缺货。上图说明了服务水平与存货水平之间的关系：
如图所示，对于大部分零售商而言，将服务水平从 95% 提高到 97% 的成本远高于从 85% 提高到 87% 的成本。实际上，社会零售中鲜有商店的服务水平超过 98% 的情况。
优化服务水平
服务水平是对机会成本与运营成本的折衷。通过优化服务水平来最大化公司的收益往往很复杂而且特定于领域。这个挑战的难度很大，因为分析对所考量的时间框架很敏感：降低存货水平会释放额外的资金，但是可能需要几年的时间才能观察到因为减少缺货所实现的减少客户流失（进而会提高销售量）。鉴于客户对缺货的敏感度因产品而异，所以最佳服务水平（如果可以计算出此类值）很可能将特定于每款产品 – 每款产品有其特定的最佳值。不过在实践中，一般会使用便利的近似计算（即启发式方法）来降低这个问题的复杂度。
启发式方法：ABC 分析
广为人知的 ABC 分析法基于产品生成的收益越多，则认为这种产品更“重要“ ，对于零售商及其客户都是如此。这一假设通常会提供合理的结果（尽管也存在值得注意的例外情况），并提供便利的途径来根据产品相应的销售量对其分类。之后会为每个类别指定特有的服务水平。典型的 ABC 划分如下：
- A 类项目，前面 20% 的产品，分类为“严重不足“：服务水平高，例如为 96-98%
- B 类项目，接下来 20-30% 的产品，分类为“中间水平”：服务水平中等，例如为 91-95%
- C 类项目，最后 50-60% 的产品，分类为“不太重要的多数”：服务水平低，例如为 85-90%
当然，这些数据会根据市场/行业而有所不同。我们也可以进一步分类。
更先进、更实际的方法：成本分析
ABC 分析用于确定产品组的适当服务水平，但理论上是可以找出每种单独产品的最佳服务水平的。不过，绝大部分此类方法要么基于过于简单的假设（而且这种假设一般是完全错误的，例如销售呈正态分布），或是基于非常复杂的数学机制（例如销售的实际风险分布）。我们在专门介绍最佳服务水平的页面中介绍过其中一种方法。在我们看来，在找出最佳服务水平时，应从长远的角度以企业的视角来考量一种不同的方法（同时也是一种更有效的方法）。上文中说过，目标服务水平可定义为存货成本与缺货成本之间的折衷。因此，我们可以估计这些成本并通过成本分析解决服务水平问题。但问题是，说来容易做起来难。
一般来说，存货成本涉及到多个方面，有时在核算时难以分离开来，尽管如此，还是可以明确这些成本的，这些成本有周转资金成本、储存空间成本、定期处理（装货/卸货/储存/周转）存货的成本。除了这些明显的成本外，某些产品还有过时的成本、存货变质和被毁坏的成本等等。有关更加详细的列表和对这些成本的估算，请参阅我们的文章。
缺货成本是一个完全不同且更加复杂的问题。最明显的缺货成本当然是错过销售，但不论这个因素有多重要，根本算不上是唯一的问题，甚至算不上是最重要的问题。广泛的研究 (1) 表明，缺货会给客户满意度带来巨大风险，从长远来看，会严重影响您的客户群。
对这些成本的估算和成本分析远远超出了本文的范畴。粗略估算很容易获得，但要想获得更准确、更相关的信息，需要相关企业开展具体研究。
进一步深入：衡量服务水平
在认识到服务水平的必要性（此举当然是明智的）的前提下，大部分零售商想对他们在过去一周、一月或一年内为客户提供的确切服务水平进行“事后剖析“，因此会尝试衡量服务水平。此举会导致多个问题。尽管我们已提供了有关服务水平的典型定义（根据我们的经验，这也是非常合用的定义），但务必意识到该定义不是绝对的。实际上，服务水平可以从多种截然不同的方式解读。
我们来举个例子，来加强对这些定义的理解：
假设某商店在上午 10 点到晚上 8 点之间营业。在开门营业时，店内有 9 件产品 A 的存货。当天有 2 位客户进店想购买产品 A：第一位客户在上午 11 点进店，想购买 9 件产品，第二位客户在下午 4 点进店，想购买 1 件产品。
按照这种格局，第一位客户可以买到 9 件产品，但这样会使该店在上午 11 点时缺货，因此：
- 如果服务水平表示实际满足的总需求的百分比（按件），那么当天的服务水平为 90%（总共需要 10 件，供应了其中 9 件）。
- 如果服务水平表示实际满足的总需求的百分比（按订单（/车）），那么当天的服务水平为 50%（1 位客户得到了完全满足，1 位客户发现货架已空）。请注意，如果每个订单都是订购 1 件产品，该定义就与上一种情况相同。
- 最后，如果服务水平表示总周期内未缺货时间的百分比，那么当天的服务水平为 10%（该店在 1 小时后发生缺货，一天当中的缺货时间超过 10 小时）。请注意，如果销售持平，那么该定义也与第一种情况相同。
这些例子中的每一种情况都代表服务水平定义的某个角度：第一种情况是以错过的销售为中心，第二种情况以客户满意度为中心，第三种以时间为中心。这表明，在尝试衡量服务水平时，首先务必准确定义所考量的对象。
在大部分情况下，传统零售商想衡量的是错过的销售。问题是，衡量错过的销售（按订单或件数）非常难，因为在客户发现店内的货架上已空的时候，他一般不会报告这一事件。唯一一种可以进行这种衡量的情况是，客户通过电子商务下订单时，未收到该产品已缺货的提醒，或者客户仍不得不下订单（被动客户），但这种情况实属罕见。
比较实际销售量与预测销售量的方法存在很大的缺陷，因为这种方法基于预测完全正确这一假设，但根据定义这是错误的。这种方法充其量是警示最异常的销售，实际上并不能提供可靠的服务水平指标。
所以最后就只剩下 2 种衡量服务水平的方法：采用传统的、成本极高的手动审计（查找货架上产品售空的位置），或是进行非常大胆（一般也是极其错误）的假设：即存货数据是正确的，并且销售模式多多少少是已知的。
Lokad 的亮点：被动式服务水平与主动式服务水平的比较
库存优化所采用的传统预测法几乎无法掌控实际服务水平。实际上，计算安全库存时所做的假设是不正确的，并且在衡量服务水平时其实并不能观察到理论服务水平。但在 Lokad，我们意识到只要采用正确的方法（也就是分位数预测，是可以精确获得所需的服务水平的。采用通过设计保证服务水平的库存控制方法可以简化许多流程，并为真正开始优化这些服务水平提供可能。