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变异系数与季节需求的稳定性相矛盾怎么办?最好的办法是不怎么办
来源: | 作者:许栩 | 发布时间: 1416天前 | 8775 次浏览 | 分享到:

变异系数与季节需求的稳定性相矛盾怎么办?最好的办法是不怎么办


在我的专栏《从头细说安全库存》的第三部分“安全库存的设置”中,我提到,物料管理不要一刀切,我们要采取一定的方法对物料进行分类,要依据实际的情况,针对不同类别的物料,采用不同的管理方法。

那么,物料如何进行分类呢?在专栏中,我提出了较常见的四种分类方法(ABC分类法、XYZ分类法、卡拉杰克矩阵分类法和需求分类法),并建议以ABC-XYZ矩阵对安全库存进行设置与管理

这其中,无论是四种分类方法之中的XYZ分类法,还是ABC-XYZ矩阵,我们都需要用到一个重要的参数,变异系数。

变异系数,Coefficient of Variance,又称“标准差率”,或者“离散系数”,一般用C.V表示,是衡量各观测值离散程度、变异程度的一个统计指标,也就是衡量各期数据稳定情况的一项指标,变异系数反馈的是需求的稳定性。

变异系数的数值为标准差与平均值的比值,其计算公式:变异系数=标准差/平均值


变异系数无法判定季节需求的稳定性。

变异系数反馈的是需求的稳定性,就这一点,问题来了。

前段时间,有位朋友指出,变异系数由标准差除以平均值得出,反馈的是需求的稳定性(变异系数越大越不稳定),这在一般情况或常规情况下,没有任何问题,但是,如果需求具有季节性,变异系数所得的结果与实际似乎是个矛盾,变异系数并不能判定季节性需求的稳定性。

这位朋友说,季节性越明显,一般代表这个需求越稳定,但是,如果计算变异系数的话,结果却恰恰相反。计算结果显示,如果季节性越明显,经计算得出的变异系数越大(也就是需求越不稳定),这与实际情况或事实相矛盾。

我按这位朋友的思路,模拟了一组数据,发现这还确实是个矛盾。


如上图,列出了共36期的两组需求,这两组需求的总量相等(平均值相同),但实际需求1的变异系数明显小于实际需求2的变异系数,也就是说,从数据上显示,实际需求2明显比实际需求2稳定。

但是,请看下图。这是两组需求的曲线对比图,从图中可明显看出,实际需求2具有典型的季节性,也就是说,实际需求2的稳定性比实际需求1要好,这与上图变异系数计算得出的结果相矛盾。


去除季节性,再计算变异系数?

出现矛盾怎么办呢?最常想到的办法是先去除季节性,再计算变异系数。这样能不能解决问题呢?

如下图,比如我以移动平均去除季节性(取季节长度12期),变异系数计算结果为0.02。这稳定性非常好,完美的解决了这季节性稳定性矛盾的问题。


但是(必须有但是),一组数据,你怎么知道有季节性呢?如何识别季节性呢?有人说,生成曲线图不就一目了然吗?

不错,以曲线图来观察季节性是一个办法,但是(还是要有但是),我们所管理的物料,SKU不可能只有几个,往往有若干多个,在实际操作中,这若干多个SKU一个个来观察曲线太不现实。以曲线图来观察季节性,在实际操作中,这是一个纸上谈兵的方法,或者说,是一个无法落地的不靠谱的方法。

那么,还有其它方法来识别大量SKU的季节性吗?很可惜,可能要让大家失望了,到目前未止,我还真没找到可以批量的有效识别季节性的定量方法(当然,我相信绝对有方法,我没找到是我的能力与知识欠缺),也就是说,指望识别季节性再去除季节来解决季节性需求稳定的问题,可能有点靠不住。


最好的办法是不怎么办!

靠不住怎么办?最好的办法是不怎么办!最底层的方法是不采取方法。

让我们回到问题的原点,回到物料管理中XYZ分类法(ABC-XYZ矩阵)的初衷。

在物料管理中,我们对物料进行XYZ分类管理,是为了更合理的订货,是为了控制库存。

我们都知道,影响订货的主要因素包括未来一段时间的需求(预测)、订货提前期、订货周期、客户服务水平以及订货批量(最小或经济)。可以明显看出的是,在这几大因素中,可能受变异系数(稳定性)影响的是需求预测。

我们控制库存、我们订货也需要需求预测,但订货所需要的预测,时间跨度没办法太长,也不需要太长(我的建议是略大于订货提前期+订货周期即可)。也就是说,我们根本不需要以整个季节长度(或超过季节长度)来评定需求的稳定性,我们需要评定的是较短的一段时间内需求的稳定性(比如订货提前期+订货周期)。

到这里,问题是不是非常明了呢?

XYZ分类中,我们不需要长跨度计算变异系数,我们不需要纠结季节性,我们有一个最好办法就是不怎么办!

而我们需要做的,是不管有没有季节性,测算并判定某一段时间内的变异系数,仅此而已。

至于这某一段时间是多长时间,我再建议一次:最好以天为单位,这一段时间的总天数为订货提前期和订货周期之和。比如一周订一次货,订货提前期为15天,那么,我们只需要滚动测算22天的需求稳定性即可。


本文总结。

变异系数反馈的是需求的稳定性,但是,变异系数无法判定季节性需求的稳定性。

我不建议采用先去除季节性,再计算变异系数的方法来解决季节性需求稳定的问题,我建议最好的办法是“不怎么办”。

XYZ分类中,我们不需要长跨度计算变异系数,我们不需要纠结季节性

          
       
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