简单法则来指导长尾产品的计划

对于很多长尾产品来说，需求是如此之不频繁，如此之低，库存计划的决策就简化为备1个，还是1个不备。除了数理统计模型外，我们还可以借助简单法则来决策。这就是我们接着要讲的。

试想想这样的情况：一个珠宝零售门店，有一种很贵的首饰，如果运气好的话，每年也就卖个一两个，不备货的话，又显得店面不上档次；一个工厂，有一个很贵的备件，每两三年用一次，但如果没有货的话，关键的生产设备就没法运转。

这两种情况，备还是不备？要备的话，只备1个就够了；要不备则1个都不用备，黑白分明，没什么中间路线可走。门店、工厂那么多，要备的话究竟谁家备，谁家不备？每家都备1个，那加起来可不得了。

这都是非常典型的长尾需求，在多品种、小批量环境中经常遇到。

比如有个大型设备制造公司，每年营收在几十亿美元，也要给客户提供关键备件。在该公司的5000万美元的备件库存中，60%的备件只备了1个，占超过一半的库存金额。很多备件的需求非常低，甚至是几年也没有一个需求。企业每天面临的挑战是，备1个，风险是几年不用，库存周转太低，甚至最后变成呆滞库存；不备的话，在服务水平很高的工业品行业，万一有需求，就很难达到既定的服务水平目标。

那怎么办？这有两个层面的解决方案。

在公司层面，我们可以通过整体优化来决定备哪些，不备哪些。比如公司有5000多个备件，整体服务水平目标是95%，为了既达到服务水平目标，又达到库存金额最低，我们会给这5000多备件都做需求预测（一般是基于需求历史，以及新设备的装机计划等），然后便宜的多备，昂贵的少备或不备，贵的、便宜的产品一遍遍地组合，最后找到最合适的备货方案，既能达到整体的服务水平95%，又能达到库存金额最低。

你马上看得出，这是个很复杂的优化过程，需要计算机软件来辅助。该公司有一套专业软件，优化一次，动不动就得跑几个小时甚至一两天。整套逻辑太复杂，很多人弄不明白，也很难用在日常库存计划中。

那日常中，该企业参考产品的成本和需求历史，结合经验，制定成本--频次编码体系，通过单位成本和需求频次两个维度，来指导备哪些，不备哪些产品；什么地方备，什么地方不备。

成本--频次编码体系的第一个维度是单位成本。之所以用单位成本而不是单价，因为同一个产品在不同地区卖给不同客户的单价可能不同，但成本在公司里却只有一个值，一般是在供应商的采购价基础上，加上一定比例的附加费用得到，成为计算库存的基准。

根据单位成本的高低，一个工业品公司把备件分为五档：单位成本在5000美元及以上是A档，这些备件很贵，占总料号数的1%；1500到5000美元的是B档，这些产品相对贵，占总料号数的2%；150到1500是C档，占20%；25美元到150美元是D档，占25%；25美元以下是E档，这都是些低值产品，超过一半的备件料号都属这一档。

再说第二个维度：需求频次。该工业品公司采取12月频次，即对于一个特定的产品，在过去12个月里，在全公司有多少个月有需求（当然也可针对具体的地区、库存点来统计频次）。对于特定的月份，如果有需求，该月就是1；如果没有，该月就是0----这只是统计有无，并不是具体需求量（按这种方法，月消耗1个跟消耗100个在这里都认为一样，不过对于慢动产品，这种情况非常少见）。

把最近12个月的值加起来，就是这个备件的12月频次。比如在过去12个月里，一个产品在3个月里有需求，那它的12月频次就是3；如果没有任何月份有需求，那就是0。12月频次值越大，表明产品的需求越频繁；12月频次值越低，表明该备件越可能是长尾。

成本+频次，两个维度一起，我们把该公司的三万多备件SKU切分如表1（一个备件在不同库位算多个SKU）。注意，为了描述的简单，我们把B档（介于1500和5000美元之间的备件）标注为">=1500"，C和D档同理。

表1：成本--频次分类法示例

从表中可以看出，该公司的C8类备件有153个，这意味着对于单位成本介于150和1500美元之间的备件，有153个在过去的12个月中有8个月有需求。显然，C8比A2的需求频次要高得多。但是，A2要比C8类备件贵很多，需求更低，不但库存金额高，而且呆滞的风险更高。

从服务水平的角度来说，一个A2和E2备件没什么区别----缺一个就是缺一个，不管是5000元一只的发动机，还是5分钱一颗的螺丝钉。但从库存金额的角度看，这两个备件有天壤之别。如果不是追求100%服务水平的话，同样是缺一个，你知道该缺哪一个了：A类单位成本高，缺一个5000元的发动机却可以节省很多库存，那就少备甚至不备；但如果是E类的螺丝钉，为省5分钱的库存让客户而停机待料绝对不是个好主意，所以还是多备几个为上。

这就是把成本和频次两个维度加到一起，制定简单法则来指导备料。

比如凡是E类物料，不管需求频次高低，在每个地区库都至少备1个；凡是A类物料，只有12月需求频次在6以上的才在本地库备，而且只备1个（否则在总库备货就够了）。这样，我们就可以制定一个备货的纲要，如表2，凡是深色的格子，都要求在本地库备库存（一般都是备1个，除了需求频次较高的备件）；凡是空白的格子，则不建议在本地库备库存，而只在总库备货来支持所有地区。

当然，这只是个示例，每个企业要根据自己的情况来调整。这背后是承担计算过的风险。比如一个产品是A6，在全公司过去12个月只有6个月有需求，假定每月的需求是1个（这对高值慢动的备件很正常），如果共有24个地区库的话（假定每个地区都有设备用这个料），每个库每年的平均需求只有0.25个（6/24），也就是说平均4年会有1次需求。这样你就可以大致理解短缺的风险了。

表2：成本--频次编码来指导备货（深色的格子建议在地区库备货）

在新建库存点时，我们可借鉴成本--频次指数，决定备哪些料。

比如一个备件是A6，在全公司几百个客户的情况下，每年也只在6个月有需求，也就是两个月有一次需求；现在要建个新仓库，来支持一个新客户，该客户的需求能有多高呢？所以在这个新建的仓库里不备货。你的风险是万一这个客户有需求，就得从总库调货，但这种概率很低，如果真的"中了彩票"，你也就认了。

同理，在降库存，减少呆滞风险时，我们可以借助成本--频次指数，把那些高值慢动备件的安全库存计划水位拿掉，尽量消耗手头已有的库存。比如在特定的仓库，有个A3的备件已经备在那里几年时间了，或许当时做决策时没多少需求历史，为了保险就备了料；现在有了足够多的历史，证明这个料的需求量非常低，我们就可以把安全库存计划水位清零，慢慢把手头的库存消耗掉，然后不再补货。

成本--频次是基于需求历史的，前提是相对稳定的业务（即历史的可重复性）。这种重复性在不同地区、库位虽然不一定是严格意义上的重复，但还是有一定的参考意义。

比如作为跨境电商，你在欧洲有个大仓库，已经做了一两年的生意，现在想在北美建立仓库，开拓北美市场。虽然地域不同，有些消费习惯也有区别，但欧洲的销售历史对北美还是有一定的参考价值，那些长尾需求也不例外。

再比如说你是个工业品公司，在台湾有相当大的客户群，你也在当地设地区库来支持售后业务；现在想到韩国做类似的业务，那台湾的销售历史和经验对韩国也是有相当的参考价值。至于在零售、餐饮行业，一个门店借鉴别的门店的历史经验，也是常见的事。

成本--频次不管是用12个月、24个月的历史，还是13周、26周的历史，都需要定期比如每月更新。可以建立在全公司层面，也可以建在特定的配送中心、区域、前置仓层面。可以说，成本--频次体系其实是历史经验和职业判断的载体，是企业智慧的结晶，在多品种、小批量行业，尤其是产品的生命周期长、长尾需求显著的行业。

需要指出的是，成本--频次编码是基于历史信息的，其风险呢，就是历史需求逐渐增加的试错过程。

比如说，每个A类物料刚导入时都是A0，慢慢变成A1、A2、A3等，你都不备料，这意味着客户有了需求我们没法及时满足。直到这个料成了A7，有足够多的历史了，按照表2的指导纲要该备料了，但已经为时太晚：客户已经多次受到影响，损失已经造成了，而且往往是那些最重要、最顶尖的客户受影响，因为他们引导行业发展，最可能最先采用新产品。