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2010-04-04 11:08:57
自动补货单是卖场的补货单据,它既减少了人工盘货的工作量,又能及时通知商家购进缺少的货物。自动补货单是在充分分析了商品的销售量,库存量等而生成的补货建议单,再根据建议补货量由补货员作出判断并修正后生成要货单。补货员根据实际情况,考虑促销、季节等原因,作出相应的调整,形成相对准确的要货数据。自动补货相对人工补货而言是一种精确度和效率相对较高的手段,其结果需要人为调整[1]。
1 自动补货流程
图1是自动补货流程图,该系统配合门店将在输入小类商品补货数量时引入自动补货功能,
在电脑中根据库存和销售自动生成补货数量,并允许采购员进行分析和修改,减少垃圾数据,达到快速准确及时地补货,这样可以大大提高补货的准确率,减少采购人员的工作强度。
2 自动补货的工作原理及模型
自动补货系统是对商品订货进行辅助管理的系统。根据电脑中销售、库存数据以及设置的相关参数为基础,通过运用科学的数学公式及模型准确预测商品销量,自动分析销售数据,并将其整理成可供参考的销售趋势,对库存自动预警,提出合理的补货数量建议,并通过区域主管对例外情况进行修整后,生成订单,形成补货。其主要目的图1 自动补货流程
是:通过科学订货来节省人力资源、加快资金周转,提高资金利用率、减少商品缺品率。自动补货的工作原理有三种:
(1)库存警戒线法。库存警戒线以商品的最小、合理或最大库存数作为标准生成订单,有人把这种方法称作固定库存法,或者库存上下限法,无论提法如何,其算法核心都是一致的。
(2)平均销量法。按商品在一段时间内的平均销售状况来决定建议订单的生成,也可以被称为销售统计法或动态销售法。
(3)同期销售对比法。同期销售对比法以销售数据为依据计算自动补货量[3,4]。
从以上三种方法中可以看出,单纯按“库存警戒线法”为依据的库存提示方法没有脱离人为因素的影响;单纯使用手工设定库存的合理数,严格讲并不科学。因为它仍然是通过业务人员的经验和直觉来进行采购决策的,并没有体现出计算机信息管理的真正价值。“平均销量法”算法的核心就在于“一段时间”,因为平均销售的数据是很容易从信息系统中得到的,而零售企业一般都会利用目标控制天数(例如用订货周期的这段时间)来计算商品的平均销量。但是这种方法仅仅适用于那些销售波动不大的商品。“同期销售对比法”无法准确预测出商品(例如服装、饮料)的流行,这的确还需要零售工作者对特定零售市场具有丰富的专业知识,以及敏锐的市场洞察力。那么一个综合性的零售企业显然不可能简单地选择哪一种自动补货的计算方式,而应根据不同商品的特征将这些算法组合应用才是更科学的方案。基于此目的提出了以下的自动补货模型,它结合了“库存警戒线法”、“平均销量法”的优势,具有一定的通用性,适合大部分的超市流程需要。
首先设置以下一些参数以及之间的关系:
补货点天数:超市———库存为空之前还能够销售的商品天数
供应商———(供应商到货所需最大天数)
补货量天数:超市———请回的货可以销售的天数
补货量天数>补货点天数
补货点天数一般设置为3天(供应商到货天数3天)
补货量天数一般设置为7天-14天
最大库存系数:1.5(再根据具体的情况调整设置)
最小库存系数:0.5(再根据具体的情况调整设置)
商品日均销量=15天的销售总量/15
昨日库存:前一天运行处理时的商品库存
合理库存量:商品日均销量×补货量天数
最大库存量:合理库存量×最大库存系数
(判断退货的标志)
最小库存量:合理库存量×最小库存系数
(补货建议参考值)
在订量:已订货,未到货的商品数量
在配量:已要货,未到货的商品数量
周转天数=累计库存/累计销售
商品周转率=周转天数/ 365
然后需要补货的条件:
第一种情况:
补货参数中,当天是商品(或类别)的补货日(星期一至星期天中的某些天)
昨日库存<商品日均销量×补货点天数
第二种情况:
昨日库存< max (补货点天数×商品日均销量,陈列量)
建议补货量的计算公式:建议补货量=max(补货量天数×商品日均销量,陈列量) -昨日
库存-在订量-在配量
需要退货的条件:
第一种情况:
昨日库存>最大库存量
第二种情况:
商品周转率在同类商品中在后10%(末位淘汰)
3 小结
本文分析研究了各种主流补货算法后,提出了一个具体的关于自动补货的参考模型,它结合
了“库存警戒线法”、“平均销量法”的优势,具有一定的通用性,适合大部分的超市流程需要。该参考模型以原始数据以及设置的相关参数为基础,通过运用科学的数学公式及模型,提出合理的建议补货数量,能够提高库存管理质量、加快资金周转,减少缺品率。
