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安全库存=（预计最大消耗量-平均消耗量）*采购提前期
如果用统计学的观点可以变更为：
安全库存=日平均消耗量*一定服务水平下的前置期标准差
下面附计算案例：转载
使用从一特定物品的需求数据计算出来的平均绝对偏差ＭＡＤ来计算统计性后备存货的方法。下面用物品Ｍ为例来说明在服务水平的某一范围上服务与库存投资之间关系的计算。计算所需的数据是：
年度预测＝２６，０００件
订货量＝２０００件
ＭＡＤ＝２０９件
单价＝￥１．３５
如果用统计学的观点可以变更为：
安全库存=日平均消耗量*一定服务水平下的前置期标准差
下面附计算案例：转载
使用从一特定物品的需求数据计算出来的平均绝对偏差ＭＡＤ来计算统计性后备存货的方法。下面用物品Ｍ为例来说明在服务水平的某一范围上服务与库存投资之间关系的计算。计算所需的数据是：
年度预测＝２６，０００件
订货量＝２０００件
ＭＡＤ＝２０９件
单价＝￥１．３５
可用上述方法来计算每一服务水平所需的后备存货。例如：
每年允许缺货的次数＝４
每年曝光次数＝年度预测除以订货量
＝２６，０００／２０００＝１３
服务率＝（１３－４）／１３＝９／１３＝６９．２％
从正态分布下的安全因素表中可查出所需的ＭＡＤ数约为０．７５。
因此所求后备存货＝０．７５×ＭＡＤ＝０．７５×２０９
＝１５７
用类似方法，可以计算出不同服务水平时所需的后备存货水平。图８－４中所示为９个不同的服务水平下对物品Ｍ所作的计算。理论上完善的服务（永不缺货）所需的后备存货量约为允许一年缺货４次时的７倍。必须记住这种计算是假定作业被良好地计划并紧紧地受控。
┌────────────────────────────────┐
│ 据： │
│ ＭＡＤ＝２０９ 订货量＝２０００ │
│ 年预测＝２６，０００ 单价＝￥１．３５ │
每年允许缺货的次数＝４
每年曝光次数＝年度预测除以订货量
＝２６，０００／２０００＝１３
服务率＝（１３－４）／１３＝９／１３＝６９．２％
从正态分布下的安全因素表中可查出所需的ＭＡＤ数约为０．７５。
因此所求后备存货＝０．７５×ＭＡＤ＝０．７５×２０９
＝１５７
用类似方法，可以计算出不同服务水平时所需的后备存货水平。图８－４中所示为９个不同的服务水平下对物品Ｍ所作的计算。理论上完善的服务（永不缺货）所需的后备存货量约为允许一年缺货４次时的７倍。必须记住这种计算是假定作业被良好地计划并紧紧地受控。
┌────────────────────────────────┐
│ 据： │
│ ＭＡＤ＝２０９ 订货量＝２０００ │
│ 年预测＝２６，０００ 单价＝￥１．３５ │
├──────┬────┬────┬────┬─────┬────┤
│缺货次数／年│曝光次数│服务分数│ 服务率 │所需MAD数 │后备存货│
├──────┼────┼────┼────┼─────┼────┤
│ 4 │ 13／年 │ 9／13 │ 69.2％│ 0.75 │ 157 │
│ 2 │ 13／年 │ 11／13 │ 84.5 │ 1.29 │ 268 │
│ 1 │ 13／年 │ 12／13 │ 92.5 │ 1.80 │ 376 │
│ 2年1次 │ 26 │ 25／26 │ 96.1 │ 2.20 │ 460 │
│ 3年1次 │ 39 │ 38／39 │ 97.4 │ 2.40 │ 501 │
│ 4年1次 │ 52 │ 51／52 │ 98.1 │ 2.60 │ 544 │
│ 5年1次 │ 65 │ 64／65 │ 98.5 │ 2.70 │ 565 │
│ 10年1次 │ 130 │129／130│ 99.2 │ 3.00 │ 626 │
│ 从不缺货 │ ─ │ ─ │ 100 │ 5.00 │ 1044 │
└──────┴────┴────┴────┴─────┴────┘
图８－４ 服务水平与后备存货对照表
图８－５用曲线表示出这一关系。图中每年缺货次数表示为每１０年的缺货次数，以便用统
│缺货次数／年│曝光次数│服务分数│ 服务率 │所需MAD数 │后备存货│
├──────┼────┼────┼────┼─────┼────┤
│ 4 │ 13／年 │ 9／13 │ 69.2％│ 0.75 │ 157 │
│ 2 │ 13／年 │ 11／13 │ 84.5 │ 1.29 │ 268 │
│ 1 │ 13／年 │ 12／13 │ 92.5 │ 1.80 │ 376 │
│ 2年1次 │ 26 │ 25／26 │ 96.1 │ 2.20 │ 460 │
│ 3年1次 │ 39 │ 38／39 │ 97.4 │ 2.40 │ 501 │
│ 4年1次 │ 52 │ 51／52 │ 98.1 │ 2.60 │ 544 │
│ 5年1次 │ 65 │ 64／65 │ 98.5 │ 2.70 │ 565 │
│ 10年1次 │ 130 │129／130│ 99.2 │ 3.00 │ 626 │
│ 从不缺货 │ ─ │ ─ │ 100 │ 5.00 │ 1044 │
└──────┴────┴────┴────┴─────┴────┘
图８－４ 服务水平与后备存货对照表
图８－５用曲线表示出这一关系。图中每年缺货次数表示为每１０年的缺货次数，以便用统
一的尺度表示各种情况。这一曲线清楚地表明随着所要求的服务水平的提高后备存货将急速地增长。使用此类曲线，可以选定一个合理的客户服务水平然后据此确定达到这一服务水平所需的后备存货。然后可用相应于该点的服务率来计算系列中每一物品的后备存货。在后备存货库存原先是凭直觉确定的大多数情况下，这种统计解法可使库存与服务水平间的关系立即有所改善。然而，此曲线的最重要的方面却是它暴露了客户服务与库存投资之间的矛盾，对物料控制与其它管理人员表明要给出相应的客户服务水平所需的成品库存。这类曲线是一种非常有用的管理工具。
大多数企业中持有成千上万种库存物品，为每种物品这样去开发与分析数据与曲线是不现实的。物料控制人员必须确定每种物品的所需后备存货以便恰当地去计划其补货，但这必须在管理层已经决定了要提供的具体服务水平之后。而管理层要在服务水平问题上作决定，他所需的服务与投资数据不是对个别物品而言，而是要所有物品的库存总量数据。个别物品的库存对库存计划人员是有意义的，但在更高的管理层，要考虑的是总量库存投资。
对一个物品绘制服务对投资曲线的方法可以扩展到对一组物品表示其客户服务水平同整个大类产品所需库存投资的关系。
在下例中，将为具有４种物品，物品Ｍ、Ｎ、Ｏ、Ｐ的一个系列产品来计算服务对投资的关
大多数企业中持有成千上万种库存物品，为每种物品这样去开发与分析数据与曲线是不现实的。物料控制人员必须确定每种物品的所需后备存货以便恰当地去计划其补货，但这必须在管理层已经决定了要提供的具体服务水平之后。而管理层要在服务水平问题上作决定，他所需的服务与投资数据不是对个别物品而言，而是要所有物品的库存总量数据。个别物品的库存对库存计划人员是有意义的，但在更高的管理层，要考虑的是总量库存投资。
对一个物品绘制服务对投资曲线的方法可以扩展到对一组物品表示其客户服务水平同整个大类产品所需库存投资的关系。
在下例中，将为具有４种物品，物品Ｍ、Ｎ、Ｏ、Ｐ的一个系列产品来计算服务对投资的关
系曲线。设有数据如下：
───────────────────────
物品 年使用量 订货量 单价 ＭＡＤ
Ｍ 26,000 2000 1.35 209
Ｎ 96,000 8000 0.70 1600
Ｏ 12,000 2000 0.90 271
Ｐ 6,000 1500 0.85 240
───────────────────────标准差怎么算
设该物品组的最低服务水平是每年８次缺货（相当于每一物品每年缺货２次），可计算出所需后备存货、平均库存金额等，见图８－６．图中表明，要达到每年缺货８次的水平，将需有￥７５１８的总平均库存；要达到较高的服务水平，就需有相应的较高的平均库存。这一组物品的服务水平对投资总的关系可概括如图８－７所示。
┌──────────────────────────────────────┐
│物品 曝光 服务 服务 后备 1/2订 平均库 单价 平均库存 │
│ 次数 分数 率％ MAD数 存货 货量 存件数 金额 │
───────────────────────
物品 年使用量 订货量 单价 ＭＡＤ
Ｍ 26,000 2000 1.35 209
Ｎ 96,000 8000 0.70 1600
Ｏ 12,000 2000 0.90 271
Ｐ 6,000 1500 0.85 240
───────────────────────标准差怎么算
设该物品组的最低服务水平是每年８次缺货（相当于每一物品每年缺货２次），可计算出所需后备存货、平均库存金额等，见图８－６．图中表明，要达到每年缺货８次的水平，将需有￥７５１８的总平均库存；要达到较高的服务水平，就需有相应的较高的平均库存。这一组物品的服务水平对投资总的关系可概括如图８－７所示。
┌──────────────────────────────────────┐
│物品 曝光 服务 服务 后备 1/2订 平均库 单价 平均库存 │
│ 次数 分数 率％ MAD数 存货 货量 存件数 金额 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每年缺货８次（每物品２次）时 │
│Ｍ 13 11/13 84.5 1.29 268 1000 1268 1.35 ￥1710 │
│Ｎ 12 10/12 83.4 1.20 1920 4000 5920 0.70 4140 │
│Ｏ 6 4/ 6 66.7 0.54 146 1000 1146 0.90 1030 │
│Ｐ 4 2/ 4 50.0 0 0 750 750 0.85 638 │
│ ￥7518 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每年缺货４次（每物品１次）时 │
│Ｍ 13 12/13 92.4 1.80 376 1000 1376 1.35 ￥1860 │
│Ｎ 12 11/12 91.6 1.75 2800 4000 6800 0.70 4760 │
│Ｏ 6 5/ 6 83.3 1.20 325 1000 1000 0.90 1192 │
│Ｐ 4 3/ 4 75.0 0.84 202 750 952 0.85 810 │
│ ￥8622 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每年缺货８次（每物品２次）时 │
│Ｍ 13 11/13 84.5 1.29 268 1000 1268 1.35 ￥1710 │
│Ｎ 12 10/12 83.4 1.20 1920 4000 5920 0.70 4140 │
│Ｏ 6 4/ 6 66.7 0.54 146 1000 1146 0.90 1030 │
│Ｐ 4 2/ 4 50.0 0 0 750 750 0.85 638 │
│ ￥7518 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每年缺货４次（每物品１次）时 │
│Ｍ 13 12/13 92.4 1.80 376 1000 1376 1.35 ￥1860 │
│Ｎ 12 11/12 91.6 1.75 2800 4000 6800 0.70 4760 │
│Ｏ 6 5/ 6 83.3 1.20 325 1000 1000 0.90 1192 │
│Ｐ 4 3/ 4 75.0 0.84 202 750 952 0.85 810 │
│ ￥8622 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每年缺货２次（每物品隔年１次）时 │
│Ｍ 26 25/26 96.1 2.20 460 1000 1460 1.35 ￥1970 │
│Ｎ 24 23/24 95.8 2.16 3460 4000 7460 0.70 5220 │
│Ｏ 12 11/12 91.6 1.75 474 1000 1474 0.90 1325 │
│Ｐ 8 7/ 8 87.5 1.45 348 750 1098 0.85 923 │
│ ￥9447 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每年缺货１次（每物品每４年１次）时 │
│Ｍ 52 51/52 98.1 2.60 544 1000 1544 1.35 ￥2085 │
│Ｎ 48 47/48 98.0 2.56 4100 4000 8100 0.70 6060 │
│Ｏ 24 23/24 95.8 2.16 585 1000 1585 0.90 1428 │
│Ｐ 16 15/16 93.7 1.92 461 750 1211 0.85 1030 │
│ ￥10,203 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每２年缺货１次（每物品每８年１次）时 │
│Ｍ 26 25/26 96.1 2.20 460 1000 1460 1.35 ￥1970 │
│Ｎ 24 23/24 95.8 2.16 3460 4000 7460 0.70 5220 │
│Ｏ 12 11/12 91.6 1.75 474 1000 1474 0.90 1325 │
│Ｐ 8 7/ 8 87.5 1.45 348 750 1098 0.85 923 │
│ ￥9447 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每年缺货１次（每物品每４年１次）时 │
│Ｍ 52 51/52 98.1 2.60 544 1000 1544 1.35 ￥2085 │
│Ｎ 48 47/48 98.0 2.56 4100 4000 8100 0.70 6060 │
│Ｏ 24 23/24 95.8 2.16 585 1000 1585 0.90 1428 │
│Ｐ 16 15/16 93.7 1.92 461 750 1211 0.85 1030 │
│ ￥10,203 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每２年缺货１次（每物品每８年１次）时 │
│Ｍ 104 103/104 99.1 2.95 616 1000 1616 1.35 ￥2181 │
│Ｎ 96 95/96 99.0 2.91 4660 4000 8660 0.70 6060 │
│Ｏ 48 47/48 98.0 2.56 694 1000 1694 0.90 1525 │
│Ｐ 32 31/32 96.9 2.33 560 750 1310 0.85 1113 │
│ ￥10,879 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每３年缺货１次（每物品每１２年１次）时 │
│Ｍ 156 155/156 99.4 3.14 656 1000 1656 1.35 ￥2219 │
│Ｎ 144 143/144 99.3 3.10 4960 4000 8960 0.70 6260 │
│Ｏ 72 71/72 98.6 2.75 745 1000 1745 0.90 1571 │
│Ｐ 48 47/48 98.0 2.56 615 750 1365 0.85 1160 │
│ ￥11,210 │
├──────────────────────────────────────┤
│ “永不缺货”（９９．９％）时 │
│Ｍ ─ ─ 99.9 4 835 1000 1835 1.35 ￥2480 │
│Ｎ 96 95/96 99.0 2.91 4660 4000 8660 0.70 6060 │
│Ｏ 48 47/48 98.0 2.56 694 1000 1694 0.90 1525 │
│Ｐ 32 31/32 96.9 2.33 560 750 1310 0.85 1113 │
│ ￥10,879 │
├──────────────────────────────────────┤
│ 每３年缺货１次（每物品每１２年１次）时 │
│Ｍ 156 155/156 99.4 3.14 656 1000 1656 1.35 ￥2219 │
│Ｎ 144 143/144 99.3 3.10 4960 4000 8960 0.70 6260 │
│Ｏ 72 71/72 98.6 2.75 745 1000 1745 0.90 1571 │
│Ｐ 48 47/48 98.0 2.56 615 750 1365 0.85 1160 │
│ ￥11,210 │
├──────────────────────────────────────┤
│ “永不缺货”（９９．９％）时 │
│Ｍ ─ ─ 99.9 4 835 1000 1835 1.35 ￥2480 │
│Ｎ ─ ─ 99.9 4 6400 4000 10,400 0.70 7270 │
│Ｏ ─ ─ 99.9 4 1083 1000 2083 0.90 1878 │
│Ｐ ─ ─ 99.9 4 960 750 1710 0.85 1452 │
│ ￥13,080 │
│Ｏ ─ ─ 99.9 4 1083 1000 2083 0.90 1878 │
│Ｐ ─ ─ 99.9 4 960 750 1710 0.85 1452 │
│ ￥13,080 │
在一些日资企业里，安全库存这样计算：紧急采购时间（日）*每日需求量（个/日）。这样比较容易理解，也更具操作性。
快销品行业还有一个更经典的计算方式：1.5倍安全库存法
决定进货量的因素有四个：一是送货周期，二是送货周期的正常销量，三是销量波动概率（可口可乐定为正常销量的1.5倍），四是陈货数量。于是，正常进货量应该为：1.5×一个送货周期正常销量-陈货数量。
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