CN1138179A - 控制库存中的成分单位数的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明的计算机系统应用每一成分的成分数据和预测数据对于所选的库存投资或者服务水平约束优化库存中每一成分的单位数。该计算机系统确定的每一成分的单位可以使得，对于每一添加的采购订单，由库存中满足的该成分的订单数的边际增加等于其它每个成分的边际增加，并且为此或者是库存服务水平等于服务水平约束，或者是库存投资等于库存投资约束。然后该计算机系统输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

Description

控制库存中的成分单位数的系统和方法

本发明一般地涉及用于控制库存的系统和方法，并特别涉及用于控制由库存投资或者库存服务水平约束所限制的库存中成分单位数的系统和方法。

一个库存通常包括一组称为成分的货物、材料和物品。在操作中，对于一个或者多个成分单位的订货是从库存供应的。理想上，库存中每一种成分的单位数UI好象是没有限制的，于是每一订单似乎都能够从库存中被供应。但是，通常每一种成分的单位数UI是由财务约束所限制的。希望能够控制每一种成分的单位数UI，使得库存不超过财务约束。

这些财务约束是按以下方式限制每一种成分的单位数的。库存中的每一成分具有相应的价格C，库存中的单位数UI，以及成分的投资PI。成分的投资PI可这样来计算

              PI＝(UI)(C)           (1)由于每一成分具有相应的成分投资PI，对于具有n种成分的一个库存的库存投资II可计算如下 $\mathrm{II}=\underset{X=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{PI}}_X---\left(2\right)$ 典型的库存投资II受到称为库存投资约束IIC的财务约束。于是，

              II≤IIC               (3)由于库存投资约束IIC约束了库存投资II，所以它也约束了库存中每一成分的成分投资PI和每一成分的单位数UI。其结果是：在定购时只有某些订单能从库存中供应。这些订单称为可由存货供应的订单FFSO。

一个典型的库存例子如图1A-C所示。参见图1A，库存20包括成分A、B和C。对于成分A、B和C的多个订单22包含一些可由存货供应的订单FFSO。参见图1B，成分A、B和C完全满足可由存货供应的订单FFSO的订单22以及部分地满足其余的订单22，从而提供了多个订单输出24。

库存中的每一成分的单位数UI通常是通过对于每一成分应用典型的库存预测程序(例如从BSA系统可得到的GAINS)来确定最小单位补给量MURQ和安全单位量SUQ来控制的。当库存中的一个成分的单位数UI小于或等于安全单位量SUQ时，为了对于库存进行补给则至少要定购最小单位补给量MURQ。于是，例如图1C中，多个最小单位补给量MURQ 26将补给库存中成分A、B和C的单位数UI。

任何给定日期的定购量Q可能不同于最小单位补给量MURQ，这取决于在多种补给技术中所用的是哪一种。某些典型的补给技术包括分时定购点，材料需求计划，以及再定购点。一个已知的再定购点补给技术是当库存中的一个成分的单位数UI小于或者等于该成分的安全单位量SUQ以及对于该成分预测订货-交货期的单位需求FUDLT的和时，则以订货量Q进行订货，其中库存中的该成分的单位数UI可能包括运输中的单位。预测订货-交货期的单位需求FUDLT是库存能够补给之前对于该成分将有怎样的单位需求的一种预测。在这种已知的技术中，成分订货量Q等于该成分的安全单位量SUQ、最小单位补给量MURQ、和预测订货-交货期的单位需求FUDLT的总和减去库存的该成分的单位数UI。

诸如GAINS库存预测程序使用例如每月单位需求历史，收货或者上账价格，库存维持费，订货-交货期，以及对于每一成分的预期成分服务水平PSL来确定每一成分的最小单位补给量MURQ以及安全单位量SUQ。对于每一成分的预期成分服务水平PSL是对于该成分可由存货供应的订单FFSO的一个预期的份额，而且它可由从库存所提供的该成分的订货的预期份额近似表达。于是，

             PSL＝(FFSO)/(O)         (4)其中O是对于该成分的订单数。一般而言，较高的预期成分服务水平PSL会使该成分的最小单位补给量MURQ以及安全单位量SUQ也随之增高。

正如从以上方程式(1)可见，每一库存成分的最小单位补给量MURQ不但使该成分的单位数UI增加，它也使得该成分的成分投资PI增加。由于每一成分的成分投资PI被库存投资约束IIC所约束，因而每一成分的最小单位补给量MURQ以及预期成分服务水平PSL也受到库存投资约束IIC的约束。

于是，使用一些已知的方法选择某些成分使它们比另一些成分具有较高的预期成分服务水平PSL。在一种已知的方法中，根据对成份的重要性的主观评价来对成分进行分组。例如应用这种方法，所指定的成分X，Y和Z可能被评价为分别具有高，中和低的重要性。这时成分X的预期成分服务水平PSL将高于成分Y或者成分Z的预期成分服务水平。类似地，成分Y的预期成分服务水平PSL将高于成分Z的预期成分服务水平。

众所周知，这些普通方法是有问题的。某些成分的订货倾向于任意频繁的可由存货供应的订单FFSO，而其余成分的订货则是任意不频繁的可由存货供应的订单FFSO。由于已知的方法是时间、劳务和成本密集的，所以它们不可避免地还存在一些其他问题。因而，在技术上需要较少任意性的用于控制库存成分单位数UI的改进的系统和方法。还需要对于时间、劳务和成本更为有效的改进的系统和方法。

本发明的优点和新颖性将在以下的说明中部分地显现，并对于技术上熟练的人员在研究了以下说明时部分地将会变得明显，或者可通过本发明的实践得知。通过所附权利要求特指的装置及组合能够理解并获知本发明的优点。

本发明提供了用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数的系统和方法。在一个较佳实施例中，该计算机系统包括用于存储每一个成分的成分数据表的存储器，用于接收所选库存投资约束的输入装置，用于检索每一成分的数据表并为每一成分确定最小单位补给量以及安全单位量的处理器，以及输出每一成分的最小单位补给量以及安全单位量的输出装置。每一成分的成分数据表包括库存中该成分的单位数，对于该成分预测的单位需求，该成分的价格，该成分每一订单的历史平均单位率，以及对于该成分多个预期成分服务水平每一个的库存中预期的该成分的平均单位数。为了确定每一成分的最小单位补给量以及安全单位量，该处理器确定可由存货供应的订单的预期数及对于每一成分的成分服务水平的斜率。每一成分可由存货供应的订单的每一预期数是相应的预期成分服务水平与对于该成分的预测单位需求对该成分每一订单的历史平均单位率的比值的乘积。每一成分的每一斜率是该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数中的变化同相应的库存中预期的该成分的平均单位数对该成分每一订单历史平均单位率的比值变化的比值。该处理器进而确定为每一成分所共有的斜率，并且对于该斜率而言，每一成分预期成分投资的总和等于所选库存投资约束。而且，该处理器还确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的预期成分服务水平的最小单位补给量以及安全单位量。

在另一实施例中，输入装置接收所选择的库存服务水平约束，并且为了确定最小单位补给量以及安全单位量，处理器还确定对于每一成分的订单预期数。对于每一成分的每一订单预期数是对于该成分预测单位需求与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值。而且，所确定的共同斜率是使得对于所有成分的相应的可由存货供应的预期订单数的总和与对于所有成分的预期订单数的总和的比值等于所选库存服务水平约束。

在另一实施例中，每一成分的每一斜率是相应的该成分的可由存货供应的订单预期数同库存中预期的相应的成分的平均单位数与对于该成分每一订单的历史平均单位率的比值的比值。

在另一实施例中，每一成分的每一斜率是对于该成分的可由存货供应的订单预期数的变化与相应的预期成分投资中的变化的比值。

于是本发明的计算机系统和方法对于由库存投资约束所约束的库存提供了优化的库存服务水平。另外，该系统和方法对于由库存服务水平约束所约束的库存提供了优化的库存投资。

参见以下说明、所附权利要求及附图，对于本发明的这些和其他特点将能够更好地理解，其中：

图1A、1B与1C是典型的库存示意图，表示订单，可由存货供应的订单以及最小单位补给量。

图2是一框图，表示本发明的一个较佳计算机系统实施例。

图3是一框图，表示另一个控制销售管理库存的计算机系统实施例。

图4是一框图，表示图2的较佳计算机系统。

图5是一框图，更详细地表示图2的较佳计算机系统。

图6是一个表，表示图2的较佳实施例的斜率表。

图7是一流程图，表示图2的较佳实施例操作。

图8是一从图2的计算机系统输出的表，表示斜率表的一个子集。

图9是一从图2的计算机系统输出的表，表示共同斜率，库存服务水平及库存投资之间的函数关系。

图10是从根据本发明的另一方案的计算机系统输出的表，表示斜率表的一个子集。

图11是一从图10的计算机系统输出的表，表示应用平均分析确定的共同斜率，库存服务水平及库存投资之间的函数关系。

图12是一图示，表示本发明的共同斜率，库存服务水平及库存投资之间的函数关系。

下表中列出与本说明中常用的术语相关的缩写和单位。

                   术语表ARUPO  对于一种成分的每一订单平均单位率AUEI   库存中预期的一种成分的平均单位数(单位)C      一种成分的价格($)EFFSO  可由存货供应的订单的预期数(订单)EFFSU  对于一种成分可由存货供应定购单位的预期数(单位)EO     对于一种成分订单预期数(订单)EPI    对于一种成分的预期成分投资($)FFSO   对于一种成分可由存货供应的订单(订单)FUD    对于一种成分的预测单位需求(单位)II     库存投资($)IIC    库存投资约束($)ISL    库存服务水平ISLC    库存服务水平约束MURQ    对于一种成分的最小单位补给量(单位)O       对于一种成分的订单数(订单)PI      对于一种成分的成分投资($)PSL     对于一种成分的成分服务水平Q       对于一种成分的订购量(单位)S       斜率SUQ     对于一种成分的安全单位量(单位)UI      库存中一种成分的单位数(单位)

在本发明的一较佳实施例中提供了如图2所示的计算机系统。虽然本发明的计算机系统和方法将是对于这一较佳实施例描述的，但应当明白，这些系统和方法可以用各种不同的体系结构系统来实现，包括硬连线系统和具有彼此位置远离的多台计算机的系统。

参见图2，一顾客200发出对于库存204中一种或多种成分的订单202。为了对此响应，库存204提供各成分的单位数206以满足订单202，并且计算机系统208发出发票210。计算机系统208与库存204之间的通信218协助了这一响应。在图2的较佳实施例中，订单202是以已知的电子传输的方法自动发出的。类似地，发票210也是应用已知的电子传输的方法自动发送的。通过自动传输，系统减少了所需的时间和劳务。但是，应当明白，订单202及发票210可应用打印输出或者其他的通信方法来发送。

计算机系统208对货源204周期地发出至少是成分的最小单位补给量MURQ的订单212，该货源包含大量成分以便补给库存204。为了响应订单212，货源214向库存204提供成分单位数216，并向计算机系统208发出发票218。在图2的较佳实施例中，发票218是应用已知的电子传输方法发送的，虽然能够理解它也可以通过打印输出或者任何其他发送方法来发送。

计算机系统208和库存204可由诸如经销商220等单一的机构来控制。然而应当明白其他的结构也是可行的。

本发明的另一实施例示于图3之中。一计算机系统300用于控制销售管理的库存302。这种库存302是由诸如经销商等作为货源的销售者、而不是由销售者的顾客管理的，该经销商是销售管理的库存302的拥有者，并在其业务中通常使用库存302或者把库存向其顾客提供。

在图3的实施例中，顾客304发出对于销售管理的库存302中一种或者多种成分的订单306。在响应中，销售管理的库存302提供各成分单位数308以满足订单306。计算机系统300按以下将详述的方式从销售管理的库存302检索成分数据310。计算机系统300应用这一成分数据310向货源314周期地发出对于这些成分的最小单位补给量MURQ订单312。在响应中，货源314向销售管理的库存302提供各成分的单位数316，并且计算机系统300向销售管理的库存302发出发票318。订单306、312、成分数据310以及发票318最好应用已知的电子传输方法发送。然而应当明白，它们也可应用打印输出或其他已知的通信方法发送。

计算机系统300和库存314也可由单一的机构320控制。然而应当明白其他的结构也是可行的。

这一销售管理的库存系统通过减少经销商和其顾客之间的交易费用和响应时间而提供了更为有效的系统。它还能够使得经销商更为精确地预测它要满足的订货。

如图4所示，这里所述的较佳实施例中所使用的计算机系统400包括一输入装置402，一输出装置404，一处理器406，以及一存储器408。图5种示出该较佳计算机系统更为详细的表示。在计算机系统500中，存储器508存储成分数据510、预测程序512、预测数据514、成分数据表516、优化程序518以及斜率表520。

用于每一成分的成分数据510包括库存中的成分的单位数UI、成分的价格C、以及成分的每一订单的历史平均单位率ARUPO。成分的价格C是该成分每单位的价格，而成分的每一订单的历史平均单位率ARUPO是基于有关该成分的典型订单中的单位数的历史信息的。

预测程序512应用所存储的每一成分的成分数据510确定每一成分的预测数据514。预测程序512为任何库存预测程序，包括诸如GAINS等典型的程序。所存储的每一成分的预测数据514包括输入到预测程序512的对于成分的预测单位需求FUD，以及对于成分的多个成分服务水平的每一个在库存中预期的成分平均单位数AUEI。对于每一成分的预测单位需求FUD是对将被订货的成分单位数的一种预测。在一较佳实施例中，对于成分的预测单位需求FUD是正态分布。库存中预期的对于每一成分的每一平均单位数AUEI是库存中为了达到该成分的对应的成分服务水平PSL所需的成分的平均单位数的一种预测。应用GAINS，就成分的每一成分服务水平PSL，按如下公式计算库存中预期的每一成分的每一平均单位数AUEI：

          AUEI＝SUQ+1/2(MURQ)    (5)

每一成分的成分数据表516是该成分的预测数据514与成分数据510的组合。优化程序518使用每一成分的成分数据表516来确定该成分的斜率表520。这种斜率表的一个例子示于图6之中。成分的斜率表600包括该成分的成分数据表602。该成分的斜率表600还包括该成分的可由存货供应的订单预期数EFFSO，以及对应于多成分服务水平PSL的每一个的成分斜率S。每一成分的每一订单预期数EO是对于该成分的预测单位需求FUD同对于该成分的每一订单的历史平均单位率ARUPO的比值。对于每一成分的可由存货供应的每一订单预期数EFFSO是对应的成分服务水平PSL同对于该成分的预测单位需求FUD与对于该成分的每一订单的历史平均单位率ARUPO的比值的乘积。将在以下解释如何确定每一成分的每一斜率S。

图7中示出了较佳计算机系统的操作。该系统收集库存中每一成分的成分数据。在一较佳实施例中，应用已知的电子库存与订单监视方法自动地收集每一成分的成分数据。但是，应当明白该数据也可以人工地收集。该系统还接收每一成分的成分数据并在其存储器中存储成分数据。

该系统还接收对于每一成分的多个成分服务水平PSL以及所选择的库存约束。在一较佳实施例中，对于每一成分的多个成分服务水平PSL可以自动地输入到诸如GAINS等库存预测程序之中。类似地，在一较佳实施例中，所选的库存约束为一预定数值。然而应当明白，可应用计算机系统的输入装置人工输入每一成分的多个成分服务水平PSL及所选的库存约束。在该系统的一种方案中，所选择的库存约束为一库存投资约束IIC。在另一种方案中，所选的库存约束是库存服务水平约束ISLC。对于具有n个成分库存的一种库存服务水平ISL计算如下 $\mathrm{ISL}=\frac{\left[\underset{x=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{EFFSOx}\right]}{\left[\underset{x=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{EOx}\right]}---\left(6\right)$ 而库存服务水平约束ISLC对库存限制如下：

                       ISL≤ISLC    (7)

该系统还检索每一成分的成分数据并确定和存储每一成分的成分数据表。该系统还检索成分数据表并确定和存储每一成分的斜率表。

如上所述，每一成分的斜率表包含对于成分的多个成分服务水平PSL的每一个的斜率S。在应用边际分析的计算机系统的一个方案中，斜率S确定为 $S=\frac{\left(\mathrm{\ΔEFFSO}\right)}{\left[\mathrm{\Δ}\frac{\mathrm{AUEI}}{\mathrm{ARUPO}}\right]}---\left(8\right)$ 稍后将更详细解释边际分析。在应用平均分析的另一方案中，斜率S被确定为 $S=\frac{\left(\mathrm{EFFSO}\right)}{\left[\frac{\mathrm{AUEI}}{\mathrm{ARUPO}}\right]}---\left(9\right)$ 稍后还将更详细解释平均分析。在应用边际分析的另一方案中，斜率S被确定为： $S=\frac{\left(\mathrm{\ΔEFFSO}\right)}{\left(\mathrm{\ΔEPI}\right)}---\left(10\right)$ 其中EPI是对应于对于每一成分的多个成分服务水平PSL的每一个的预期成分投资，并计算如下：

          EPI＝(AUEI)(C)      (11)在这一方案中，分析是偏于具有低相关价格C的成分的，因而提供了较低的库存投资II，较高的成分服务水平PSL，以及较高的库存服务水平ISL。在另一个也是应用边际分析的方案中，斜率S被确定为： $S=\frac{\left(\mathrm{\ΔEFFSU}\right)}{\left(\mathrm{\ΔAUEI}\right)}---\left(12\right)$ 其中EFFSU是可由存货供应的被订购单位的预期数，计算如下

    EFFSU＝(PSL)(FUD)    (13)

如上所述，可应用方程式(8)，(9)，(10)与(12)的任意组合来计算斜率S。这种组合将使得与各个计算斜率S的方法相关的某些优点结合起来。例如，与方程式(8)和(10)相关的所描述的边际分析方法可被结合。在这个例子的一个方案中，斜率S将是根据方程式(8)和(10)所计算出的斜率S的加权平均。这样， $S=W\left[\frac{\left(\mathrm{\ΔAEFFSO}\right)}{\left(\mathrm{\ΔEPI}\right)}\right]+(1-W)\left[\frac{\left(\mathrm{\ΔEFFSO}\right)}{\mathrm{\Δ}\frac{\mathrm{AUEI}}{\mathrm{ARUPO}}}\right]---\left(14\right)$ 其中W是加权因子。

在这个例子的一种较佳方案中，斜率S是根据方程式(8)和(10)所计算出的归一化斜率S的加权平均。于是， $S=\frac{\left(W\right)}{\left(N_1\right)}\left[\frac{\left(\mathrm{\ΔEFFSO}\right)}{\left(\mathrm{\ΔEPI}\right)}\right]+\frac{(1-W)}{\left(N_2\right)}\left[\frac{\left(\mathrm{\ΔEFFSO}\right)}{\mathrm{\Δ}\frac{\mathrm{AUEI}}{\mathrm{ARUPO}}}\right]---\left(15\right)$ 其中N1和N2是归一化因子，例如可计算如下 $N1=\underset{x=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(C_x\right)\left(\mathrm{FU}{D}_x\right)---\left(16\right)$ $N2=\underset{x=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\left({\mathrm{FUD}}_x\right)}{\left({\mathrm{ARUPO}}_x\right)}---\left(17\right)$ 其中n是库存中的成份数。当然，可以用其他方法来计算N1与N2，以得到归一化因子。

该系统还检索每一成分的每一斜率表并通过确定一共同斜率对于所选库存约束优化库存中每一成分的单位数UI。具体而言，在一个方案中，该系统确定了为每一斜率表所共有的一个斜率S，并且对该斜率来说，对应于该共同斜率S的每一成分的预期成分投资EPI的总和等于所选库存投资约束IIC。另外，该系统还确定了为每一斜率表所共有的一个斜率S，并且对该斜率而言，对于所有成分的相应的可由存货供应的订单的预期数EFFSO的总和与对于所有成分订单的预期数EO的总和之比等于所选库存服务水平约束ISLC。

该系统还确定了每一成分的最小单位补给量MURQ和安全单位量SUQ，它们能够实现对应于所确定的共同斜率S的每一成分的服务水平PSL。该系统还输出每一成分的最小单位补给量MURQ和安全单位量SUQ，并在库存中的一个成分的单位数UI小于或者等于安全单位量SUQ时提供至少是等于从货源到库存的成分的最小单位补给量MURQ的每一成分单位数。

图8示出从图2的计算机系统对于一成分的典型的输出。在这一示例中，每一订单的历史平均单位率ARUPO为10。第一列800示出该成分的成分服务水平PSL的范围。第二列808示出该成分的最小单位补给量MURQ的范围。第三列810示出该成分的安全单位量SUQ的范围。第四列802示出相应的可由存货供应的订单的预期数EFFSO，而第五列804示出对应于第一列800中每一成分服务水平PSL的库存中预期的成分单位平均数AUEI。最后，第六列806示出对应于第四列802中的可由存货供应的订单的预期数EFFSO的斜率S。可以根据上述方程式(8)来计算该斜率S。

图9示出来自于图2所示的计算机系统的对于所有成分的一个典型输出。第一列900是共同斜率S，而第二列902是库存服务水平ISL，第三列904是库存投资II。例如，如果库存投资约束IIC为$1,000,000，则由该系统确定的共同斜率S为2.5。

图10示出来自于另一计算机系统的对于一个成分的典型输出，该系统应用如对于方程式(9)所讨论的平均分析。在该示例中，每一订单的历史平均单位率ARUPO为10。本发明识别出，在操作中库存预测程序的精度可能低于所希望的精度。特别是当库存要满足的订单经受大的不可预见的变化时，或者实际的单位需求低而使得预测单位需求FUD具有低的数据稳定性时，则平均分析有时可能提供比诸如图2的较佳计算机系统所使用的边际分析较好的最小单位补给量MURQ和安全单位量SUQ。图10的第一列1000示出了该成分的成分服务水平PSL的范围。第二列1002示出该成分的最小单位补给量MURQ的范围。第三列1004示出该成分的安全单位量SUQ的范围。第四列1006示出对应的可由存货供应的订单的预期数EFFSO，而第五列1008示出对应于第一列1000中每一成分服务水平PSL的库存中预期的成分平均单位数AUEI。最后，第六列1010示出对应于第四列1006中的可由存货供应的订单的预期数EFFSO的斜率S。

图11示出来自于图10的另一计算机系统的所有成分的一个典型的输出。第一列1100是共同斜率S，而第二列1102是库存服务水平ISL，第三列1104是库存投资II。例如，如果库存投资约束IIC为$1,000,000，则由该系统确定的共同斜率S将为25.0。

现在说明本发明的工作原理。本发明认识到传统的用于控制库存中成分单位数UI的方法是有问题的，因为它们在成分中任意地分配能够以一个库存投资II购买的最小单位补给量MURQ。由于这种盲目的分配，这些传统的方法不能对于所选的关于库存的约束来优化库存中成分的单位数UI。

相反，在较佳实施例中本发明通过对于所选关于库存的约束优化库存中每一成分的单位数UI，提供了用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数UI的系统和方法。在一典型库存中，所选的约束可以是库存投资约束IIC。该约束也可以是库存服务水平约束ISLC。

在一多成分库存中，该系统和方法在成分中分配库存投资II。在这种多成分库存中，该系统和方法通过在所有的成分中分配库存投资II使得库存服务水平ISL最大化而对于一库存投资约束IIC优化库存中每一成分的单位数UI。

本发明识别出可由存货供应的订单预期数EFFSO和库存中预期每一成分的平均单位数AUEI与相应的每一成分的每一订单历史平均单位数ARUPO的比值之间的函数关系。于是，对于每一成分

    EFFSO＝f(AUEI)                   (18)应用边际分析的一种方案，系统根据以上方程式(18)所描述比值的变化确定了每一成分可由存货供应的订单预期数EFFSO的变化。这称为斜率S，并对于每一成分定义为

          S＝f′(AUEI)         (19)

于是，例如成分A可能具有斜率S_A，而成分B可能具有斜率S_B。增加成分A的库存中预期平均单位数AUEI使得对于成分A的一个以上平均订单可被满足，这将引起等于斜率S_A的成分A的可由存货供应的订单的预期数EFFSO增加。类似地，增加成分B的库存中预期平均单位数AUEI使得对于成分B的一个以上平均订单被满足，则将引起等于斜率S_B的成分B的可由存货供应的订单的预期数EFFSO增加。由于成分A与B的斜率S不同，所以成分A和B的可由存货供应的订单的预期数EFFSO中相应的增加将一个比另一个大。

于是，可通过分配库存投资II购买具有最大斜率S的成分的最小单位补给量MURQ来增加库存服务水平ISL。然而，可由存货供应的订单的预期数EFFSO与库存中成分预期平均单位数AUEI之间的函数关系的性质是：使得当库存中成分预期平均单位数AUEI增加时斜率S一般是降低的。于是，分配库存投资II购买具有最大斜率S的成分的最小单位补给量MURQ将大大降低对于这些成分的斜率S。因而，这种策略符合报酬递减。

此外，系统识别出，只要那些成分具有最大斜率S，则应当分配库存投资II仅购买具有最大斜率S的成分的最小单位补给量MURQ。一旦库存中所有的成分的斜率S相等，则库存投资II应当在所有成分当中分配使得它们的斜率S保持相等。库存投资II应当这样分配，即直至该投资等于库存投资约束IIC。当出现这种情形时，库存中每一成分将具有共同的斜率S。

图12示出共同斜率S与库存投资II之间的关系1200，以及库存服务水平ISL与库存投资II之间的关系1202。库存投资II增加直到它等于库存投资约束IIC 1204为止。在库存投资II增加时，共同斜率S一般是降低的，而相应的库存服务水平ISL一般是增加的。库存服务水平ISL可由库存服务水平约束ISLC 1206来限制。

所描述的发明具有很多优点。它对于具有库存投资约束IIC的库存中的成分提供了优化的最小单位补给量MURQ。在另一种方案中，它对于具有库存服务水平约束ISLC的库存中的成分提供了优化的最小单位补给量MURQ。这两种方案都克服了以往库存投资II盲目分配的问题。它还提供了在时间和劳务上更为有效的自动化系统，并提供了降低了交易成本的销售管理系统。

虽然本发明已参照较佳实施例进行了说明，但本发明不限于这些较佳实施例。而是本发明仅以所附权利要求为限，权利要求在其范围中包含了所有根据所述本发明的原理工作的等价的系统或方法。

Claims (21)

1.一种用于自动控制具有预定库存投资约束的库存中多个不同成分的每一个的单位数的计算机系统，该计算机系统包括：

用于接收库存中每一成分的成分数据的装置，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数，该成分的价格，以及对于该成分的每一订单历史平均单位率，每一订单是关于该成分至少一个单位的；

用于存储每一成分的成分数据的装置；

用于输入对于每一成分的多个成分服务水平的装置，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

用于检索每一成分的成分数据并用于确定每一成分的成分数据表的装置，该成分数据表使得成分的预测数据与该成分的成分数据以及该成分的多个成分服务水平相关，对于每一成分的预测数据包括对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的成分的平均单位数；

用于存储每一成分的成分数据表的装置；

用于检索每一成分的成分数据表并用于确定对于每一成分的斜率表的装置，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与该成分的可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，该成分的可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的预测单位需求对该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的乘积，该成分每一斜率是对于该成分的对应的可由存货供应的订单的预期数的变化同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的变化的比值；

用于存储每一成分的斜率表的装置；

用于检索所有成分的斜率表并用于确定一个为每一斜率表所共有的斜率的装置，对于该共同斜率而言，相应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与库存投资约束相等，每一成分预期投资是相应的库存中预期的该成分的平均单位数与该成分的价格的乘积；

用于确定每一成分的可实现相应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量的装置；

用于输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量的装置；以及

当库存中成分的单位数小于或等于安全单位量时用于至少对于成分之一从一货源定购其最小单位补给量的装置。

2.一种用于控制库存中多个不同成分的每一成分的单位数的计算机系统，该计算机系统包括：

一个存储器，其构成是用来存储对于每一成分的成分数据表，其中每一成分的成分数据表使得该成分的成分数据与该成分的预测数据相关，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数，该成分的价格，以及对于该成分的每一订单的历史平均单位率，每一成分的预测数据包含该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的该成分的平均单位数，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

用于接收所选择的库存投资约束的一个输入装置；

同存储器以及输入装置配合操作的一个处理器，该处理器的构成是用于；

检索的每一成分成分数据表，

确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，该成分的可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与该成分的预测单位需求对该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的乘积，该成分每一斜率是该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数的变化同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的变化的比值；

在存储器中存储每一成分的斜率表；

检索所有成分的斜率表；

确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，对应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与所选择的库存投资约束相等，每一预期成分投资是相应的库存中预期的该成分的平均单位数与该成分的价格的乘积；以及

确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；以及

与存储器及处理器配合操作的输出装置，该输出装置的构成用于输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

3.根据权利要求2的计算机系统，其中对于每一成分的预测单位需求是正态分布的。

4.一种用于控制库存中多个不同成分的每一成分的单位数的计算机系统，该计算机系统包括：

一个存储器，其构成是用来存储每一成分的成分数据表，其中每一成分的成分数据表使得该成分的成分数据与该成分的预测数据相关，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数以及对于该成分的每一订单的历史平均单位率，每一订单是对于该成分的至少一个单位的，每一成分的预测数据包含对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的该成分的平均单位数，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

用于接收所选择的库存服务水平约束的一个输入装置；

同存储器以及输入装置配合操作的一个处理器，该处理器的构成是用于：

对于每一成分检索成分数据表，

确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的订单的预期数、对于该成分可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，对于该成分的每一预期订单数是预测单位需求与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值，对于该成分的可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与相应的对于该成分的订单的预测数的乘积，该成分每一斜率是该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数的变化同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的变化的比值，

在存储器中存储每一成分的斜率表，

检索所有成分的斜率表，

确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，对于所有成分的可由存货供应的订单的相应的预期数的总和与对于所有成分订单的预期数的总和的比值等于所选的库存服务水平约束，以及

确定每一成分的可实现相应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；以及

与存储器及处理器配合操作的输出装置，该输出装置的构成用于输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

5.根据权利要求4的计算机系统，其中对于每一成分的预测单位需求是正态分布的。

6.一种用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数的计算机系统，该计算机系统包括：

一个存储器，其构成是用来存储每一成分的成分数据表，其中所述的每一成分的成分数据表使得该成分的成分数据与该成分的预测数据相关，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数，该成分的价格，以及对于该成分的每一订单的历史平均单位率，每一订单是关于该成分的至少一个单位的，每一成分的预测数据包含对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的该成分的平均单位数，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

用于接收所选择的库存投资约束的一个输入装置；

同存储器以及输入装置配合操作的一个处理器，该处理器的构成是用于；

检索每一成分的成分数据表，

确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，对于该成分可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的预测单位需求对该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的乘积，该成分每一斜率是该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的比值，

在存储器中存储每一成分的斜率表，

检索所有成分的斜率表，

确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，对应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与所选库存投资约束相等，每一预期成分投资是相应的库存中预期的该成分的平均单位数与该成分的价格的乘积，以及

确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；以及

与存储器及处理器配合操作的输出装置，该输出装置的构成用于输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

7.一种在计算机系统上实现的用于控制销售管理库存中多个不同成分的每一个的单位数的方法，该计算机系统包括一个存储器，一个输入装置，一个输出装置，以及同该存储器、该输入装置以及该输出装置协同操作的一个处理器，该方法包括：

收集库存中每一成分的成分数据，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数，该成分的价格，以及对于该成分的每一订单历史平均单位率，每一订单是关于该成分至少一个单位的；

接收并存储每一成分的成分数据；

接收对于每一成分的多个成分服务水平和所选的库存投资约束，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

检索每一成分的成分数据并确定每一成分的成分数据表，该成分数据表使得成分的预测数据与该成分的成分数据以及该成分的多个成分服务水平相关，每一成分的预测数据包括对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的成分的平均单位数；

存储每一成分的成分数据表；

检索每一成分的成分数据表并确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，该成分的可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的预测单位需求对该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的乘积，该成分每一斜率是该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数的变化同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的变化的比值；

存储每一成分的斜率表；

检索所有成分的斜率表并确定为每一斜率表所共有的一个斜率，对于该共同斜率而言，对应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与所选库存投资约束相等，每一预期成分投资是相应的库存中预期的该成分的平均单位数与该成分的价格的乘积；

确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；

输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量；以及

当销售管理库存中的一成分的单位数小于或等于安全单位量时，从货源向销售管理库存提供至少等于对于该成分的最小单位补给量的该成分的单位数。

8.根据权利要求7的方法，其中对于每一成分的预测单位需求是正态分布的。

9.一种在计算机系统上实现的用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数的方法，该计算机系统包括一个存储器，一个输入装置，一个输出装置，以及同该存储器、该输入装置以及该输出装置协同操作的一个处理器，该方法包括：

接收所选择的库存服务水平约束；

检索并存储每一成分的成分数据表，其中对于每一成分的成分数据表使得该成分的成分数据与该成分的预测数据相关，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数以及对于该成分的每一订单的历史平均单位率，每一订单是关于该成分的至少一个单位的，每一成分的预测数据包含对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的该成分的平均单位数，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

检索每一成分的成分数据表并确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的订单的一个预期数，对于该成分的可由存货供应的订单的预期数以及对于该成分的斜率相关，对于该成分的订单的每一预期数是该成分的预测单位需求与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值，该成分的可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的订单预期数的乘积，该成分每一斜率是该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数的变化同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的变化的比值；

存储每一成分的斜率表；

检索所有成分的斜率表并确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，相应的对于所有成分的可由存货供应的订单的预期数的总和与对于所有成分的订单预期数的总和的比值等于所选库存服务水平约束；

确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；以及

输出对于每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

10.根据权利要求9的方法，其中对于每一成分的预测单位需求是正态分布的。

11.一种在计算机系统上实现的用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数的方法，该计算机系统包括一个存储器，一个输入装置，一个输出装置，以及同该存储器、该输入装置以及该输出装置协同操作的一个处理器，该方法包括：

接收所选择的库存投资约束；

检索并存储每一成分的成分数据表，其中每一成分的成分数据表使得该成分的成分数据与该成分的预测数据相关，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数，该成分的价格，以及对于该成分的每一订单的历史平均单位率，每一订单是关于该成分的至少一个单位的，每一成分的预测数据包含对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的该成分的平均单位数，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

检索每一成分的成分数据表并确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，对于该成分可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的预测单位需求对该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的乘积，该成分每一斜率是对于该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的比值；

存储每一成分的斜率表；

检索所有成分的斜率表并确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，对应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与所选库存投资约束相等，每一预期成分投资是相应的库存中预期的该成分的平均单位数与该成分的价格的乘积；

确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；以及

输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

12.一种用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数的方法，该方法包括操作一计算机以接收所选库存投资约束，进而操作该计算机接收和存储每一成分的成分数据表，其中每一成分数据表使得该成分的成分数据与该成分的预测数据相关，每一成分的成分数据包括库存中该成分的成分数，该成分的价格，以及对于该成分的每一订单历史平均单位率，每一订单是关于该成分至少一个单位的，该预测数据包括对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中的预期的该成分的平均单位数，对于每一成分的每一成分服务水平表示对于可由库存满足的该成分的订单的预期份额，进而操作该计算机以检索每一成分的该成分数据表并且确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，该成分的可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的预测单位需求对该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的乘积，该成分每一斜率是对于该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数的变化同对应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的变化的比值，进而操作该计算机以存储每一成分的斜率表，进而操作该计算机以检索所有成分的斜率表并确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，对应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与所选库存投资约束相等，每一预期成分投资是相应的库存中预期的该成分的平均单位数与该成分的价格的乘积，进而操作该计算机以确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量，并且进而操作该计算机以输出对于每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

13.根据权利要求12的方法，其中对于每一成分的预测单位需求是正态分布的。

14.一种在计算机系统上实现的用于控制具有一个库存投资约束的库存中多个不同成分的每一个的单位数的方法，其中该计算机系统包括一个存储器，同该存储器协同操作的一个处理器，以及同该存储器和该处理器协同操作的输出装置，该方法包括步骤如下：

为存储在该存储器中的每一成分提供一成分数据表；

用该处理器从该存储器中检索每一成分的成分数据表；

用该处理器为每一成分确定库存中该预期成分的多个平均单位数以及对应于该成分的该成分数据表的该成分可由存货供应的订单的多个预期数；

使用该处理器为所有成分确定该库存中预期的成分平均单位数，对此，每一成分的可由存货供应的订单预期数中的相应的边际变化是相等的，并且每一成分的预期成分投资的总和等于库存投资约束；

使用该处理器为每一成分确定能够实现所确定的该库存中预期成分平均单位数的最小单位补给量和安全单位量；以及

在输出装置上输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量。

15.根据权利要求14的方法，其中对于每一成分的可由存货供应的订单预期数中的边际变化是至少第一因子和第二因子的加权平均，其中第一因子是对于库存中预期的成分平均单位数乘以该成分价格的乘积中的每一变化的对于该成分的可由存货供应的订单的预期数中的预期变化，其中第二因子是对于库存中预期的该成分的平均单位数同对于该成分的每一订单历史单位率的比值中的每一变化对于该成分的可由存货供应的订单的预期数中的预期变化。

16.根据权利要求15的方法，其中第一和第二因子是归一化的。

17.根据权利要求14的方法，其中确定库存中预期的成分的平均单位数的步骤包括：

对于每一成分确定多个斜率，这些斜率等于对于该成分的可由存货供应的订单的预期数的变化率同相应的库存中预期的该成分的平均单位数与对于该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的变化率的比值；

从每一成分的多个斜率确定为每一成分所共有的一斜率，并对于该斜率而言，这些成分每一个的预期成分投资等于库存投资约束；以及

确定对应于已确定的共同斜率的库存中预期的每一成分的平均单位数。

18.一种在计算机系统上实现的用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数的方法，该计算机系统包括一个存储器，一个输入装置，一个输出装置，以及同该存储器、该输入装置以及该输出装置协同操作的一个处理器，该方法包括：

收集库存中每一成分的成分数据，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数，该成分的价格，以及对于该成分的每一订单历史平均单位率，每一订单是关于该成分至少一个单位的；

接收并存储每一成分的成分数据；

接收对于每一成分的多个成分服务水平和所选的库存投资约束，对于每一成分的每一成分服务水平表示对于可由库存满足的该成分的订单的预期份额；

检索每一成分的成分数据并确定每一成分的成分数据表，该成分数据表使得成分的预测数据与该成分的成分数据以及该成分的多个成分服务水平相关，每一成分的预测数据包括对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的成分的平均单位数；

存储每一成分的成分数据表；

检索每一成分的成分数据表并确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的可由存货供应的订单的预期数以及该成分的斜率相关，该成分的可由存货供应的订单的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的预测单位需求对该成分的每一订单的历史平均单位率的比值的乘积，该成分每一斜率是该成分的相应的可由存货供应的订单的预期数的变化同相应的预期成分投资中的变化的比值，每一预期成分的投资是相应的库存中预期的成分平均单位数与该成分的价格的乘积；

存储每一成分的斜率表；

检索所有成分的斜率表并确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，对应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与所选库存投资约束相等；

确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；

输出每一成分的最小单位补给量和安全单位量；以及

当库存中的一成分的单位数小于或等于安全单位量时，从货源向库存提供至少等于对于该成分的最小单位补给量的该成分的单位数。

19.根据权利要求18的方法，其中对于每一成分的预测单位需求是正态分布的。

20.一种在计算机系统上实现的用于控制库存中多个不同成分的每一个的单位数的方法，该计算机系统包括一个存储器，一个输入装置，一个输出装置，以及同该存储器、该输入装置以及该输出装置协同操作的一个处理器，该方法包括：

收集库存中每一成分的成分数据，每一成分的成分数据包含库存中该成分的单位数和该成分的价格；

接收并存储每一成分的成分数据；

接收对于每一成分的多个成分服务水平和所选的库存投资约束，对于每一成分的每一成分服务水平表示可由库存供应的所定购的该成分单位的预期份额；

检索每一成分的成分数据并确定每一成分的成分数据表，该成分数据表使得成分的预测数据与该成分的成分数据以及该成分的多个成分服务水平相关，每一成分的预测数据包括对于该成分的预测单位需求以及对于该成分的多个成分服务水平的每一个的库存中预期的成分的平均单位数；

存储每一成分的成分数据表；

检索每一成分的成分数据表并确定每一成分的斜率表，该斜率表使得对于该成分的多个成分服务水平的每一个与对于该成分的可由存货供应的定购的单位的预期数以及对于该成分的斜率相关，该成分的可由存货供应所定购的单位的每一预期数是相应的成分服务水平与对于该成分的预测单位需求的乘积，该成分每一斜率是该成分的相应的可由存货供应所定购的单位的预期数的变化同相应的库存中预期成分的单位平均数的变化的比值；

存储每一成分的斜率表；

检索所有成分的斜率表并确定为每一斜率表所共有的一个斜率，并对于该共同斜率而言，对应于该斜率的每一成分的预期成分投资的总和与所选库存投资约束相等，每一预期成分的投资是相应的库存中预期的成分平均单位数与该成分的价格的乘积；

确定每一成分的可实现对应于所确定的共同斜率的成分的成分服务水平的最小单位补给量和安全单位量；

输出对于每一成分的最小单位补给量和安全单位量；以及

当库存中的一成分的单位数小于或等于安全单位量时，从货源向库存提供至少等于对于该成分的最小单位补给量的该成分的单位数。

21.根据权利要求20的方法，其中对于每一成分的预测单位需求是正态分布的。

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