满足生产与库存控制是矛盾统一体，需要为库存量找到一个平衡点。把线边存量看成是仓库，那么，同样可以利用库存模型进行计算最低库存。下面运用不同的模型来计算线边的库存量：

　　1. 如果采用ROP模型设置，那么订货点=补货周期*单位时间的平均消耗+补货周期内的需求波动(即安全库存=服务水平因子*标准偏差)，其线边最大库存量在连续补货的理想状态下，与订货点相同。

　　2.如果采用M-x模型，那么线边最大库存量=补货周期*单位时间的平均消耗+补货周期内需求波动(即服务水平因子*标准偏差)。

　　如果需求波动不大，比如丰田公司，就把安全库存简化设置为需求的20%甚至更低，那么，从上述的公式可以得到结论：生产线无论采用定量不定期补货，还是定期不定量补货，库存的最大值，在需求波动不大的情况下，取决于其补货的间隔周期。

　　所以，在生产线的物流规划中，第一个设定的参数的就是零部件补货的间隔周期即循环周期。循环周期的设置决定了线边库存量的最大最小值。

　　那么，如何针对不同的物料设置不同的循环周期才是合理的呢?本人推荐采用大家熟悉的工具：ABC分类(帕累托统计)。

　　下面我举例说明，为了方便计算，做如下假设：

　　A类零部件占品种比例10%，占总价值70%

　　B类零部件占品种比例20%，占总价值20%

　　C类零部件占品种比例70%，占总价值10%

　　假设所有零部件每1小时配送一次物料，则：

　　零部件的库存周转期=70%*1+80%*1+10%*1=1小时，

　　1小时内配送的品种比=10%*1/1+20%*1/1+70%*1/1=100%

　　做一下简单的调整，把A类的配送间隔改成0.5小时，B类维持配送时间1小时，C类的配送时间延长为2小时，则：

　　零部件的库存周转期=70%*0.5+0.2*1+0.1*2=0.75小时，

　　1小时内配送的品种比例=10%*1/0.5+20%*1/1+10% *1/2=75%

　　对比发现，仅仅把配送的次数分配给高价值的零部件，降低价值高的零部件的配送次数，零部件的库存周转期下降了25%，1小时内的配送的品种数量下降了25%。

　　所以，不同种类的零部件在生产线的循环周期，按照单位时间内零部件的流量进行ABC分类，分别设置不同的循环周期。

　　需要说明的是以下几点：

　　1. 物流流量参数包含了很多维度：品种数、数量、体积、重量、价值等，在仓储、配送、线边等不同的作业中考虑的因素不同。而ABC分类是一维的，对于生产线边规划，建议以体积为维度。即单位时间内的零部件需求总体积作为统计参数。

　　2. 在现有的ERP系统中，同一种零部件，其特征项不同，比如不同颜色的保险杠，其零部件的编码未必是一致的，很少采用特征项的方式进行编码。但是在物流规划中，同一种零部件因单元化包装相同，装配工位相同，需求量之间有相互关联，是必须归纳处理的。

　　3. 循环周期为生产线上的零部件连续补货的间隔时间，与采购提前期有本质的不同，补充的批量为循环周期内需求量，而且是最小包装的倍数，最好是单元化包装的倍数。

　　4. 设定循环周期补货，设置采用的是M-x模型，对于采用ROP模型，用订货点触发补货的，两者在同一循环周期，同一服务水平下，是没有区别的。

　　5. 需求的波动需要通过品种的均衡分布来削弱，即丰田所说的均衡生产中的品种均衡，丰田生产方式提供了目标追踪法的算法。

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