Safety Stock and Replenishment Strategy

1. 解决的问题

需求预测告诉你"预计卖多少"，安全库存告诉你"为了防止意外，应该多备多少"。

2. 核心算法逻辑

核心问题：需求预测告诉你"预计卖多少"，安全库存告诉你"为了防止意外，应该多备多少"。补货策略告诉你"什么时候下单、下多少"。三者构成供应链决策的完整链条。

3. 业务应用场景

业务问题：Momcozy 销售某品牌3段奶粉，供应商在德国，海运 lead time 6周。需要确定： - 安全库存多少罐？ - 再订货点多少罐？ - 每次补货多少罐？

参数： - 平均周需求：200罐 - 周需求标准差：40罐 - Lead time：6周 - 目标服务水平：95%（Z=1.65） - 年需求量：10,400罐 - 每次订货成本：$500（运费+报关） - 单位年持有成本：$2.4/罐（仓储+资金占用）

计算： 1. 安全库存：$SS = 1.65 \cdot 40 \cdot \sqrt{6} = 162$ 罐 2. 再订货点：$ROP = 200 \cdot 6 + 162 = 1,362$ 罐 3. 经济订货量：$EOQ = \sqrt{2 \cdot 10400 \cdot 500 / 2.4} = 2,083$ 罐

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

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6. 业务价值 / ROI

• ROI：缺货率降低+库存周转提升，年节省成本20-40万
• 难度：⭐⭐☆☆☆（2/5）— 公式计算，实现简单
• 优先级：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）— 供应链最核心的日常决策工具

7. 代码模板

代码块数量：1 · 路径：未检测到

"""
Safety Stock and Replenishment Strategy — 安全库存与补货策略
"""

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats


def calculate_safety_stock(demand_std, lead_time, service_level=0.95):
    """
    计算安全库存

    Args:
        demand_std: 需求标准差（单位时间）
        lead_time: 提前期（单位时间）
        service_level: 目标服务水平
    """
    z = stats.norm.ppf(service_level)
    sigma_ltd = demand_std * np.sqrt(lead_time)
    ss = z * sigma_ltd
    return ss


def calculate_rop(avg_demand, lead_time, safety_stock):
    """计算再订货点"""
    return avg_demand * lead_time + safety_stock


def calculate_eoq(annual_demand, order_cost, holding_cost_per_unit):
    """计算经济订货量"""
    return int(np.sqrt(2 * annual_demand * order_cost / holding_cost_per_unit))


def calculate_inventory_metrics(avg_demand, demand_std, lead_time,
                                 order_cost, holding_cost, unit_cost,
                                 service_level=0.95):
    """
    计算完整库存指标

    Returns:
        dict with safety_stock, rop, eoq, avg_inventory, turns, stockout_prob
    """
    annual_demand = avg_demand * 52
    ss = calculate_safety_stock(demand_std, lead_time, service_level)
    rop = calculate_rop(avg_demand, lead_time, ss)
    eoq = calculate_eoq(annual_demand, order_cost, holding_cost)

    # 平均库存 = 周期库存/2 + 安全库存
    avg_inventory = eoq / 2 + ss

    # 库存周转率
    inventory_value = avg_inventory * unit_cost
    turns = (annual_demand * unit_cost) / inventory_value if inventory_value > 0 else 0

    # 年总成本
    annual_ordering_cost = (annual_demand / eoq) * order_cost
    annual_holding_cost = avg_inventory * holding_cost
    total_cost = annual_ordering_cost + annual_holding_cost

8. 论文来源

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。