库存几乎可以说是自有人类历史就伴随着而来。我们甚至可以追溯到原始人时代，他们会在比如冬季的时候积存一定量的食物之类而度过寒冬。这种库存起这最基本的要求，我们可以称之为持有库存，它起的作用主要是保量（当然一定程度上的保质）满足自身的需求。
随着人类现代文明的发展，特别商业，贸易，物流业的高度发展，库存的内涵渐渐得到扩充，不管是任何一间企业，不管是企业的任何岗位（当然有些岗位可能直接关联性基本没有），只要涉及商品实物交易的，都绕不开库存这东西。甚至很多时候，库存影响企业的成败。
库存有这么重要吗？
比如我们一家公司，今年的销售额是100万，其中采购成本是80万，库存成本10万，加上管理成本5万，那么这公司利润有5万。如下图
如果企业希望利润翻倍，提升到10万，在各成本比例不变的情况下，那么要销售额就要翻倍，达到200万了。也就是销售额要提升100%，不要说现在经济形势严重，那怕相当顺景的情况，一年内销售额上升100%也不是容易的。如下图
当然我们可以考虑削减采购成本，然而降低采购成本，带来的最大的风险就是导致商品质量的下降，这么一来，非常容易失去客户，最终导致利润也下降。又或者考虑降低管理成本，比如削减人手。可是裁员的话，可能也会使员工士气下降，甚至导致一些优秀的人才也辞职。
但是同等销售额情况下，如果把库存成本削减5%，是能够使到利润提升一倍 。如下图
比起增加100%的销售额，库存削减5%的目标是否更容易达成呢。但是如果我们再考虑下库存成本提升5%，那么利润就完全给吞噬了。
因此，库存削减，是能够产生可观的利润的。
当然，在现实企业的运营中，涉及的成本计算等更为复杂，但是无论如何，库存成本必然是不得不考虑重点管理的一部分。所以说，库存管理，在现代企业中显得无比重要。
但是库存是谁对应管理呢？
财务说：“不是我们。我们盯着报表，至于库存是否过剩，我们不能下定论，毕竟市场行情财务部门不清楚。”
采购说：“我们管理不了。我们根据销售的意见安排备货，必须确保任何时候都有足够库存应付销售随时的订单，否则丧失机会，无法达到销售额最大化我们就会负上最大责任。”
销售说：“我们会根据市场机会和潜在顾客需求的评估要求库存足够，至于是否过多我们定断不了，采购应该准备好计划来控制，而物流应该确保提前期的稳定性，我们无论如何都不能因此丧失销售机会或者为了赶及交货导致成本大增的空运等发生。”
物流说：“我们处于采购和销售之间，买卖不关我们事，我们只负责运输配送。”
很多时候，每个人都觉得库存的责任应该和自己所属部门关系不大。
其实，库存是一个人，一个部门团队的事情，而是整个公司，整个团队的事情，因为一间公司的发展，不能光凭销售额的扩大，而且还应避免缺货和维持最适当合理的库存。
明确了库存的责任者后，我们就应该思考这些问题。
为什么有库存发生? 多余的库存带来什么问题？ 如何才能维持适当合理的库存？、 如何才能削减不必要的库存？ （二）库存的时间性 谈起库存，我们生活中非常容易接触到的就是食品。比如我们购买一箱牛奶回家，我们通常会查看一下牛奶的保质期。假如离我们估算喝完的时间还有相当一段时间，我们是非常乐意购买并存在冰箱里，甚至我们会比较选择最新鲜产出的那一批，因为那就表明它的保质期更长，可以存放更久。
所以，我们第一点就注意的就是库存的时间性。
但是，我们并非光把食品的库存时间性考虑在内，任何库存（也可以说任何商品都有时间性），比如IPHONE，时间越长，新型号的更替，旧型号存放时间越长，价值就越趋向为零，比如以前一出市场就被抢购的IPHONE 5S等，随着现在IPHONE 8，IPHONE X的推出，它的市场价值就越来越低，甚至可能低过它的生产成本。
那么，就应该避免长期库存的发生，长期库存的发展，最终的后果就是变成滞销品，淘汰品，贱卖品，返厂品等等，沦为死库存。
既然库存具备时间性的特征，查看库存的话，我们可以采用“库存持有天数”作为指标去衡量。
比如，我家刚买了一箱30盒装的牛奶，平均每天喝2盒，则可以表示为
牛奶 30 盒 ÷ 2盒/天 = 15 天
该牛奶的库存持有天数为15天，这就意味这按照现在情况持续下，目前的库存需要15天才消耗完。
除此之外还可以利用金额作为库存持有天数的计算依据。比如销售商家进货2万元的牛奶，每天能卖出2000元，那么该商家库存持有天数则为
20000元（采购金额）÷2000元（每天销售额）= 10天
所以采用库存持有天数衡量库存的时间性，是非常有必要的。库存持有天数越长，状况就越糟糕。
库存的时间性仅仅是商品的生命周期的一部分，我们管控库存，目的就是令库存在商品生命周期中不要发挥负作用。
有了库存的时间概念后，我们就按照库存的时间对库存商品进行区间划分。
以笔者的行业为例，商品的生产和物流提前期大约两周（14天），和供应商的结算期定在45天月结，和客户是以30天月结的方式，综合以上因素考虑，把库存按照时间段分为60天以下，61-90天，91-180天和181-360和361天以上，一共五个区间。
通过划分整理，我们可以清晰地可了解地各区间的SKU（Stock Keeping Unit，库存量单位）共有多少，并且每个区间内平均的库存持有天数各是多少。
当整理表格后，发现超过361天的SKU居然有149个之多，并且平均库存持有天数高达562天，而另外还有275个SKU频临接近这种状态，它们非常可能就是因为滞销或者其他原因地连续地放置多日而处于无人过问的状态，再这样下去的话，其中有部分必然变得毫无价值。
（三）库存持有的成本
持有库存的成本，毫无疑问大部分人都会想到仓储成本。库存越增加，使用的仓库面积就越多。平面仓位置不够的话，可能启用货架的立体仓，立体仓面积受到严峻挑战时，甚至会缩窄货架之间的通道面积来增加货架的数量，更可能使用到装卸区域等来存放库存。当这一切都无法解决的时候，就必然要增加新的仓库了。
正如笔者上面说提到，需要库存2498个SKU，那么需要仓库面积约1300平方，按照30元/平方/月的仓储费用，再加上约1元/SKU的出入库操作费用计算，则
30元/平方/月 X 1300 平方 + 2498 SKU X 1元/SKU= 41498 元/ 月
也就是每月保管这些货物需要4万元以上。
这41498元摊分在2498个SKU上，每个SKU平均的费用大概是16元左右，这么看起来的话似乎金额不算很大，然而一旦汇总每个月支付4万多元的话，就是一个相当大的成本支出。假如还要增加新的仓库，成本费用又是一个攀升。
除此之外，还要承担一些物流耗材，比如托盘，捆包膜，纸箱，木箱等等，又是另外一笔成本了。
以上只是库存占用的物流成本。
那么库存持有成本还会有什么呢？
现代企业经营，绝大部分的现金流动都是靠股东出资和银行贷款来购买货物进行经营的，而库存留在仓库，就意味这购买这批库存的资金处于“休眠”状态，并且还要支付给银行贷款的利息。
如我之前提到的采购成本占据80%的话，并且银行的贷款利率是6%（事实上在国内是非常难获得银行的贷款，民间贷款的利率一般在10%以上），这2498的SKU的销售价值大概在1000万元左右，所以
1000万元 X 80%（采购成本率）x 6%（利息）÷ 12个月 =4万元/月
然而我们还要考虑到即使我们销售个客户，和客户还存在结算账期，所以卖掉了货物，依然还没法马上收到款项偿还给银行，这么一来成本还有增加的。（由于各客户的结算周期不尽相同，笔者并没有计算罗列在内。）
加上刚才物流成本，也就是每个月的库存持有成本
41498元（仓储成本）+40000元（贷款利息） = 81498元/月
照这个样子，库存持有一年的话，成本更是高达
81498 元/月 x 12个月 = 977976 元
差不多每年100万的库存持有成本！！
当我们能够把成本控制在50万以内的话，也就是增加了1000万的销售额。
（四） 区分库存
不管是作为管理仓库库存的人，还是采购，抑或是销售，有时面对陈旧破损或者是质量问题的库存货物总是不自觉地怀有讨厌的态度，因为一旦涉及这些，有时就必须根据货物的交易条件（比如贸易条款上是CIF还是FOB等）来界定责任，又或者争议要采用哪一方的测试报告来判断货物的质量是否符合标准要求等等，因为往往这些会使得库存的责任难以判定，无法一下子做出任何的决策，比如低价清理还是返回原厂等。
这些货物作为管理方，首先要定下最终日子和处理时间排程，否则无限拖延最终带来损失的终究是库存持有者。
因此第一步就是区分出这些库存，定下它们的最后日子。
一般我们这些库存货物可以分为三大类：
不良品：（主要是外观等引起比较容易判断的库存） 废弃品：不存在市场价值，很容易判断并符合废弃标准 滞留品：超过公司设定库存期限的库存。（比如360日以上的库存）
不良品应该迅速地从三个方面着手处理：
索赔品：联系保险公司对应，马上按保险索赔程序处理。比如物流过程中发生破损现象的库存。 不可索赔品：马上和各位关系者确认后，转移到废弃品类别 次品：质量不符合标准，和供需双方联系处理，定下处理时间和步骤。建立逆向物流渠道，避免次品沦为滞留品类别。
对于废弃品，建立公司的废弃机制，定期处理废弃品。
对于滞留品，以月底会议等形式进行滞留品的监督跟进，一旦滞留品没有按照商议排程处理，就要考虑转入废弃品类别处理。
但是不管怎么样，这样的库存始终只是一小部分，如果大量又长期出现这些库存的话，就是供应质量的问题，对于这样的供应商相信没有任何一家企业是欢迎的。
毋庸置疑，ABC分析法已经被广泛应用到库存管理中。任何一家企业对应的SKU起码数百个，如果是亚马逊等巨头的话，一般都要上万个SKU。而把所有精力完全平均地分配到每一个SKU上，则是疯狂而不讨好的。
所谓ABC分析法，可以理解为按重要性的顺序排列，然后标注优先顺序来管理。
通过划分计算，可以到看到20%的库存SKU居然占据了库存价值的80%，而不到5%的库存价值却有65%的库存SKU产生出来。也就是按照笔者上一篇统计的库存持有天数的表来看，1498个SKU，不到300个SKU的价值，居然是全部价值的80%，着实惊人，这类SKU可以称之为A类，次一等级的为B类，至于最后的那一批称为C类。
那么划分就是
高达并占据库存价值的80%的（x<=80）A类 大于80%并不到95%的（80<x<95） B类 大于95%的（95<x<100）C类
很多系统都能进行类似的分析功能，且ABC的区分区间并非固定死80%，15%和5%，各企业可以根据自己的实际情况设立区分点。比如SAP就如以下类似的功能来划分ABC类型，并告知每个SKU的金额占比。
若相当大的数量SKU属于B类或C类的时候，甚至可以进而细分到四类或五类，其中B类分为B1类和B2类，C类分为C1和C2类，甚至引入D类作为控制工具。
如此一来，假如要把同样精力统一对应到所有SKU上，花费超过三倍的时间在C类的SKU上，实际上处理出的效果只是总体库存价值的5%左右，相反只要用它三分之一的时间精力，投入在A类SKU上，那么却能管理好差不多80%价值的库存品。所以这类A类SKU，就是相信投入时间和精力也愿意管理的重要库存商品。
基于库存金额的不同，我们可以对ABC三类库存才有区别对待的方式。
A类—严格管理，设立库存水准进行严格管理
B类—普通管理，可以允许一定量的持有，库存持有天数适当控制，比如可以接受在90天内持有。
C类—宽松管理，允许长期性的持有，比如180天的库存持有。
从价值上区分了库存，分为ABC类后，结合库存持有天数，于是库存管控的第一目标，自然是A类的超过360天持有天数的库存了。
R是安全库存线，而Qt是订货点，一旦库存消耗达到或越过订货点，就要安排订货，而订货的量则是根据预测来决定。
那么定期订货最大的难点是什么呢？
再订货点的设立 安全库存 未来库存消耗的预测
再订货点一旦确定不好，就容易导致消耗快过库存补充，从而产生缺货或者紧急调货的成本推高，另一方面，安全库存线把握不好，过少容易造成安全库存保障不了安全，过多则造成库存负担。至于预测永远都是难题中的难题，因为任何预测都是错误的，预测起到的作用就是尽可能贴近未来趋势变化。
笔者设立了一个简单的EXCEL表，方便计算。当然，库存计算涉及的因素是非常多的，笔者这个是简单的版本，希望有助大家。
所有的因素不是一成不变的，所以A类的订货时必须定期（如每日）监测，对相关系数修正，从而确立更准确的订货点，安全库存等。
定期订货法就是以时间为驱动，在固定的间隔时间内安排订货，并订货到一定数量。如下图:
每次订货之间的时间都是固定的，比如一个月订一次货，然后把货订到一定的数量，比如事先设立一个最大的库存量，每次到了到订货的时候，就检查当前在库（含在途库存）与设立的目标库存的差异来决定订货的数量。而定期订货的最大好处，就是能够把多种物品合并订购，降低采购和运输成本。而且这种订货法能够减少投入精力和工作量，是非常适合B类库存产品的。
两箱订货法，这是非常适合库存价值不高的C类货物。简单来说就是订2批的SKU作为库存，当第一批使用完的时候只剩下一批的时候，马上安排订新的一批，以保证库存常有2批在库。过去习惯把库存放在两个箱子中，其中一个箱子使用完就等于释放出要订货补充的信号，因此叫做两箱订货法。由于本身的价值不高，所以即使增大一倍库存，占用的库存金额也不算太大，并且可以不需投入过多的精力去监考每天的库存消耗。
当然订货方式并非仅仅只有三种，甚至某些订货方法是可以结合的。订货是库存管控的重要环节，库存水平的高低往往就是订货的一个结果反映。
（六） E&O的处理
正如笔者之前所指出的，根据库存持有天数进行库存区分。从而能够轻易发现和判断出滞留库存（E&O：Excess & Obsolete Inventory）。这些都是放置很长时间才有需求消耗甚至完全没有需求的库存。
而这些库存的危险性是相当大的。
从财务角度来看，这部分库存属于企业资产中的质量较低的部分，存在降低减值甚至报废的风险，需要计提存货跌价以准备保证企业资产价值评估的准确性。
从供应链角度来看，滞留库存的存在占用资金和仓储空间，拉低整体的库存周转率，影响库存盘点和数据的准确率。
那么，为什么会产生滞留库存呢？
1.从供应角度来看—过量供应
不合理的库存策略，供应商过大的MOQ，操作失误导致过量采购或生产，库存不准确导致多采购，历史长期遗留的无从查起的呆滞库存。
2.从需求角度来看—需求减少
客户预测不准确，客户订单取消，客户退货
3.从产品角度—专用或客制化品
工程变更导致的多余物料，新产品导入阶段产生的物料，产品生命周期终结，客制化品无法用于其他产品。
认识到以上三个方面会导致库存滞留后，我们可以着手方案进行解决
第一步，处理的决定需要销售，财务等共同参与，例如，容忍E&O的时间，进一步的折扣计划，利用何种渠道清货，会不会遭到客户投诉，处理费用等等。
第二步，把清货预算纳入未来的销售，财务，供应链计划中，因为经常发生过的一次的事情，在采取有效措施之前很容易再次发生。
第三步，才是改进方案，如何把预防措施做好。不但要做好预防，还要注意监控，所以以下必须要对应做好
客户销售合同和供应采购订单条款，要对滞留库存的发生进行约束。 进行定期准确的库存分析和滞留监控、 需求信息要进行共享，确保客户需求的变动能及时传递给供应商并作出备货响应，滞留库存能在供应链上下游之间及时共享消耗 产品在不同的生命周期（工程变更-新产品导入-产品生命周期终结）共同制定物料的采购和生产决策。 产品设计和研发考虑物料的通用型
E&O过多，往往客户种类，产品种类以及缔结的合同种类都比较多，繁杂，且与客户，供应商的合同中的漏洞和执行力度不够理想，都是产生的根源。E&O的解决，不仅需要严谨的合同制约，更需要预防式的管理机制，首次采购，需要管理都是必须的，只有预防才能避免。而当中的库存计划部门和职能是公司的资产管理的最重要的灵魂，其工作远远不仅是做库存的数量管理，但是这样的部门往往都有一个弱点，就是分析能力的强势和采购与供应商管理知识的弱势总是不能统一，所以假如计划员没有做过相关采购的话，就是十分可怕的参谋了。
然而E&O的发生后，库存计划员是无法将其解决的，他最重要的一个职能就是分析成因，给出报告和方案，这也是其不可推卸的责任。在报告中，成因分析是至关重要的，从而发现运营中的漏洞，例如预测失误，首次购买用错资源，过大的MOQ，整合资源力度不够，通用物料管理失效等。除此之外，应该将责任追究到个人，给予采购和销售压力，定期追踪。
作为库存计划员，在日常工作中，一定要熟知和客户，和供应商的合同条款，这样才更能容易和采购一起计划，到底物料需求的库存持有天数，库存周转率应该是多少。
最后，滞留品的处理离不开三个方法
运用技术处理，然后再投入使用 折价销售 报废
至于财务上对于滞留品处理，尽量定期进行计提，尤其是在盈利的月份把它摊分掉，从而在账面上使其消失。至于计提多少，怎么计提，在库存报告的基础上和财务人员协商不失为一个好的方法。
（七） 投入精力在重点商品
我们之前谈过了，对于A类商品，应该重点监管。当然现在各行各业都有独特的订货方式，而且有时看起来很复杂，计算繁琐，所以笔者就此先进行简单的表格和公式示意。
订货量= 从此次订货到到货为止的销售预测量+从此次到货到下次到货为止的销售预测量-订货时的库存量-上次订货的到货量+安全库存
笔者通过一个数据例子来说明
以上是一个电商网站的某产品交易消费数据。
如果用上面的公式来计算的话，首先订货时的库存量是实在的数据，除非盘点差异等问题，否则该数据是一个完全肯定确认的数据。假设现在要订货，在库的库存量有450件。而上次订了3000件还没到货，属于在途库存。比如周六订货，下周六送到的话，这样的订货时间需要7天在途，如果加上各种因素导致这个时间不稳定，这个笔者稍后再谈。
那么笔者现在在周六，要订下周六到货的话，就要面临两个预测数据，其中一个数据是“到下次到货为止的销售预测量”，因为是每周订一次货，所以一定要预测到2周以后才行，而之所以预测到2周而后，是因为这次订货并到货的商品，需要消费到下次订货的商品到货为止，也就是未来2周的消费量了。
一般我们可以过去这一周的消费数据作为参考基准，比如采用平均514来作为计算标准，所以从此次订货到到货为止的销售预测量和从此次到货到下次到货为止的销售预测量都可以使用3600来作为计算。
然而有时总会有担心，比如刚刚这一周的销售数据是销售淡季的结果，未来2周可能（或者根据历史数据判断等）转成销售旺季（比如天气预报未来2周大幅降温，那么未来2周的电热设备会有相当程度的销售提升），所以以平均数据来作为参考计算标准，恐怕有问题，容易导致缺货。
这个时候就要根据情况来判断。笔者暂且先放下这个话题，先谈一下安全库存。
安全库存当然也会各式各样的计算公式，普遍来说，使用统计学作为计算是常见的。但是统计学可能会让人觉得复杂，难懂，其实我们只需要弄懂简单的，就足够使用了。
我们可以通过正态分布表来查询需要的计算数据。标准正态分布表网上可以搜索得出。
假设我们设立的安全库存，是希望每100次的订货（其他任何条件不变的情况下，比如提前期），可以容许有10次缺货发生，也就是缺货概率为10%，货源充足率为90%。
从正态分布表可以查到最接近90%的是0.8997和0.9015，比较而来，0.8997更靠近90%，所以我们选择这个作为计算数据，它对应的变量值，先看横轴的，为1.2，纵轴上的为0.08，所以对应的变量值就是1.28（见红色字的表格所对应），笔者姑且用安全系数来称呼它。
我们可以通过EXCEL来计算它的安全库存。
安全库存公式=Z*STDEV(Avg.Demand)*SQRT(LT)
其中Z就是安全系数，为1.28，LT就是订货提前期，为7天。
通过计算，得知安全库存为739件。
套入相关的公式订货量= 从此次订货到到货为止的销售预测量+从此次到货到下次到货为止的销售预测量-订货时的库存量-上次订货的到货量+安全库存，可以计算出订货量。
订货量= 3600+3600-450-3000+739 =4489件
然而在现实世界上，提前期恒定不变的情况并不常见，如天气，交通，生产交付能力，清关能力等等各种因素都会导致提前期的变化不稳定，在这种情况下假如客户的需求和提前期是相互独立的，也同样可以用以下公式来计算安全库存。
安全库存=Z*SQRT(STDEV(Avg.Demand)^2*LT+STDEV(LT)^2*Avg.Demand^2)。
任何计算中，最麻烦的都是预测。预测本事就是一种错误，笔者在上面计算，仅仅是以过去这一周的消费数据的平均值514作为参考基准，实际上可能会在未来预期可见消费量会大大高于现在的平均值，甚至最大值，就好似天猫双11和京东618的大促一样，之前的一周数据很难作为预测计算依据。
笔者就曾经所处的汽车产业中，研究出适应其特点的订货计算，如下图
这是考虑到不一定以平均值作为预测计算依据和提前期变化有偏差的情况下而设立的计算工具。
详细可在笔者另外的文章了解：
最后笔者要说明一下，预测的精准度，是最终制定的销售需求计划，并以此制定的订货计划能够更好的满足市场需求的关键，尽管它一般是不准的。任何预测软件仅仅是起到一部分的作用，预测不可能准确，但一定要方向对。比预测软件更为重要的是人的因素和流程的支持，如具备丰富技能的专业人员，部门间的协作，一套科学的S&OP的流程和精确的实施计划等。
如果公司有相对准确，干净的历史数据，有事件管理的机制和记录，再结合分析并寻找出适合自己公司特点的方法，就能得到一个准确度更高的预测值。
以下是笔者归纳并使用过的一些比较简单的预测方法：
详细介绍以后另文再写。
只有计算好比较精确的预测，安全库存，以及订货周期时间，那么订货的数量才会更加可靠。
（八）减少在其他商品上的订货精力
由于对库存划分了ABC级别，相对于A类来说，B类和C类的商品就显得没有那么重要（当然我们也不能说它们可以被忽视），而且某些情况下B类和C类的商品会可能由于各种因素而导致剧烈波动，升级为A类。
对于B类商品，我们采用定期订货法。
定期订货法是按预先确定的订货时间间隔按期进行订货，以补充库存的一种库存控制方法。这个订货时间间隔周期可以根据提前期，生产期等等来确立，可以根据自然年的周期，如每周，每月或者每季度，又或者是根据企业的生产周期或供应周期来决定。
如前述所讲，在间隔一定周期时，比如每月一次订货，可以订货到最高库存量，从而等到库存消耗知道下一个订货周期来临。在这种情况下，安全库存要适当增加，由于和A类商品的时时监控有所不同，B类产品只需在订货时间才监控库存水平然后安排订货，所以安全库存增大是一个显著的缺点，当然也由于B类商品的价值不如A类，所以增大库存水平也不会大幅影响企业的资金周转。
那么，如何决定最高库存量呢？
Qmax（最高库存量）=Dt(客户订单周期的需求量)+DT（提前期内的需求量）+SS（安全库存）
然而正如笔者之前指出，在现实世界上，提前期恒定不变的情况并不常见，如天气，交通，生产交付能力，清关能力等等各种因素都会导致提前期的变化不稳定，它具备随机和可变性，所以计算公式就会演化为
Qmax=R(T+Tk)+Qs
Qmax—最高库存量 R—(T+Tk)期间的库存需求量平均值 T—订货周期 Tk—平均订货提前期 Qs—安全库存量
知道设立的最高库存量后，这样一来就可以知道每次的订货量，当到了要订货的时候，订货量就是当时库存量和最高库存量的差值了。因此订货量就是最高库存量，扣除实际在库库存和在途库存的值了。
如此以来，B类商品的订货就简单容易得了，只要每隔一个订货周期丁检查库存，确立订货量，并使每次的订货量的大小都能使得订货后的库存量达到最高库存量。
对于C类这样价值低的便宜商品，就可以采用更加简单的方法。
两箱订货法，顾名思义就是运用两个箱子的订货方法。我们可以准备两个同样大小的容器并决定好放入的数量，购入商品后，两个容器内都要放入所定好数量的商品，并且没有剩余空间，然后从其中一个容器按顺序消耗库存商品，当这个容器内的数量使用完毕变空的时候，就安排订货。
我们可以通过如下例子更好的理解
12瓶一箱的百事可乐，准备好两箱。当第一箱的可乐喝完后，只要喝完最后的也就是第12瓶后，就马上订购新的一箱可乐。
这样其实是一种无意识的检查库存方法，一旦其中一箱空了，就会知道库存不足够，要安排订货了。单从箱子是否变空就能够判断订货时机，这是一个相当简单的订货方式。
当然，货物也许不是瓶装，或者可以放下某些容器存储，这些所谓的容器我们可以作为一个概念去理解，比如24辆小汽车就是一个容器内的量，准备好48辆小汽车，当消耗掉第24辆的时候，也就意味着概念上，其中一个容器已经被清空了。
在整个库存结构中，A类商品无疑是最重要的，最占流动资金的，所以必须谨慎处理库存，至于B类和C类相对重要性略低，因此采用简单的方法订货，就能节省出更多时间和精力处理最重要的部分。但这并不代表我们轻视或者放弃管理B和C类商品，这些商品都有可能变为A类的，必要的监视也是应该进行的。同时对于A和B类，B和C类临界点的方法，交替使用或者结合使用不同的订货方法，更有助于处理好这些临界库存。
（九） 正确的数据是一切的基础 无论任何形式的订货方法和改善，都是以数据为基础的，而这些数据自然是来源于实际货物的。一旦实际存储的货物和数据有任何不匹配的地方，所有的计算运用，自然也就是失去了正确的基准。
有不少台账上的库存和实际的库存量并没有吻合，而这些差异往往都是隐藏着，直到可能的一年才一次的盘点才会发现。
一般我们可以看到，相当部分的原因发生在于以下情况：
库存的劣化，丢失 库存数据的填写，输入被遗忘 库存数据的填写，输入错误 库存数据的填写，输入滞后
库存的劣化是指库存保管时间过长，过了保质期或消费期限，导致商品不能使用，或因为受到外部原因使其不能作为商品销售，还有库存的丢失，是指被盗或者其他原因导致物理上的消失。
杜绝这些原因而造成的数据差异，可以考虑以下三点
运用SOP并明确化 运用IT技术 彻底进行整顿
SOP是Standard Operating Procedure的缩写，意思是标准作业流程。把这个制定并明确化是理所当然的事情，否则很多时候就因为没有按照程序作业而乱套，导致数据不准确。当时现在科技的进展，各种先进系统的使用，条形码技术的普及，都为库存的流转的准确性和速率提供了必要的技术支持，从而使得遗漏，错误和数据滞后的可能性得到减少。
当然，以上不管是SOP还是IT技术，都必须执行都才能确保数据能够准确化。
库存管理中，很重要确保数据正确性的一个步骤，自然就是盘点。
笔者在这里推荐周期盘点的方法，其中一个好的方法就是制定定期盘点计划。
比如公司每年运营是52周，而且有2498种不同的SKU，所以可以计划每周的盘点量是48种不同的SKU，由此看出，每周至少盘点所有商品的1/52，这是基于公司需要每年至少一次全部盘点的情况下，如果递增到每年盘点2次的话，则每周要盘点96种SKU。
至于每周盘点什么货物呢？一就是从库存清单上随机抽取30种SKU，在第一周盘点它们，然后将这些商品从清单上剔除，如此类推。
另外一项就是物流的IT技术。科学技术的日新月异，平时很多通过手工处理的事情，现在随时都可以使用IT来减少人手工作量，特别是重复而又繁琐的工作。无论是BAR CODE，红外扫描等等，均可以立刻精确库存实物和数据上的匹配。笔者曾经参观过一个著名的机器零件仓库，仓库上各处配备红外扫描，能够立体地覆盖仓库每一个角落，只要在货物上或包装上贴有或者印刷条形码，那么短短几分钟，通过启动扫描就能完全完成盘点，得到实时的库存数据。
另外还有就是不管是什么样的WMS系统，都应该配备端口可以提供库存数据给各公司的系统，或者导出相应的库存表，甚至有些连接的扫描设备，也可以第一时间扫描后把数据传送到各类系统上。IT技术的革新，无形中为库存数据的正确化提供极大的便利性。
当然，任何IT技术的配置，都会使企业负上相应的资本，导致有些企业会考虑与其投资昂贵的IT成本，倒不如多请工人更觉得划算。但是考虑到工人的维护成本，随着社会成本而导致的每年人力资源成本上升等等，IT成本长期综合来看，还是具备相当的优势。
最后，要想库存数据能够正确，那么对于仓库的整顿是必不可少的。仓库每一个区域堆放的商品都应该做到心中有数，绝不能做到什么东西放在那里都全然不知。明明仓库数据上显示有的数量，却不能在仓库找到，全然不知堆存在什么地方。
一般来说，对于库存管理，仓库要做到
.指定的物品放在指定的区域
.尽量做到先入先出
要详细地确定每一类商品放置的区域，并且一定要使该类商品放置在这个指定的区域，当时尽量规定该区域容量的数量，那么一眼看过去的时候，就能知道该类商品大概的数量。至于先入先出，就如字面所理解，把旧的产品按顺序使用，这样的好处，就是避免某些产品超过消费周期或者使用周期，从而变成无用库存等。
这些看似对于库存改善并没有直接或者立竿见效的措施，实际上却是库存管理和改善的必备基础，只有库存能够清晰简单地管理好，数据正确化，才能推进更高层次的改善活动。
（十） 没有理所当然
这是我们之前讲过的订货方式，那么从这里我们还可以注意到什么问题呢？其实通过销售的出库，往往和很多因素有着密切关联，一旦变化，极有可能将库存水平升高。
我们了解过一个关于订货量的方式：
订货量= 从此次订货到到货为止的销售预测量+从此次到货到下次到货为止的销售预测量-订货时的库存量-上次订货的到货量+安全库存
实际上可以演化为：
订货量= （从此次订货到到货为止的天数+从此次到货到下次到货为止的天数）的销售预测量-订货时的库存量-上次订货的到货量+安全库存
由此看出，订货量是从此次订货到到货为止的天数和从此次到货到下次到货为止的天数的长短来决定的，如果这个天数能够缩短的话，订货量就能减少。
减少订货量自然也利于库存的减少。
另外，在笔者的另外一篇文章所介绍的啤酒游戏，这是一个源于麻省理工大学的关于供应链的严肃游戏，参见此文：
在笔者的模拟游戏演示下，在供应链顶端的工厂理论上应该是受到牛鞭效应最严重的，但比较下来，而是分销商受到的情况严重得多，这是因为在这个游戏中，笔者设立了提前期参数不一致，不管是零售，批发，分销商都被设置了两周的提前期，唯独工厂是没有提前期，正正工厂没有这一个束缚，所以尽管面临这距离的牛鞭效用，但是实际上受到的影响还不是很厉害。
这说明了在库存问题上，提前期是非常关键的一个参数。
因此和任何供应商建立交易下，尽可能地要求缩短并且和对方共同努力缩短提前期，不管是生产的提前期，抑或是物流交付的提前期。
除了和供应商交涉提前期外，另外一种相当流行的做法就是VMI（供应商管理库存）。很多生产商往往都是接到订单后才安排生产交付的，从接收到订单，到下达生产指示，生产，出货准备，配送这样的工序，都相当花费时间，在这样的情况，预先让供应商持有一定的库存，但销售信息一旦传递，供应商接收到订单后，就能很快地安排配送货物。当然，这一部分的库存最终是要有交易责任的。
所以，和供应商打交道，并不是所有的都被固定而视为理所当然的，在交易合作关系的深化情况下，不断地沟通。让供应商一同帮忙改进库存的参数条件，甚至承担库存持有责任，这些看似没甚紧要实际却是对运营，对库存产生莫大影响的措施。
（十一） 最后 库存管理实际上是供需之间得缓冲处理，不管是供的订购方法，还是需的预测方法，总有各式各样，既然成功之处也有脱离实际的地方，把握好供需两方面的处理，才更好地处理好库存地问题，而库存的管理往往不是一个部门，一个经理所面对的问题，实际上是整个公司在其供应链运作上的结果反映。
欢迎就库存管理的问题多多交流（林梦龙 ）
