安全库存的设定是为了降低不确定性因素所带来的缺货问题。如果不设置或设置少了安全库存会导致潜在销售机会的丧失，设置多了安全库存又会带来库存的积压和仓储成本的上升，所以安全库存的计算就是为了找到供需关系的最佳平衡点，这样这个问题就成了一个寻求最优解的数学题，其复杂度是受到核心的两个变量的影响:供应和需求的不确定性。
在思考计算公式之前，还要考虑在实际场景中会遇到的以下问题:库存积压、供应商的不可靠性、产品的生产周期、物流问题、销售预测、库存管理等。
首先，跨境电商卖家将准备好的销售数据输人Excel表格进行模拟，供应和需求的计量单位以月为标准(也可以是星期或天)。
(-)方法1:Max-Average公式
SS (Safety Stock )=(Max Salex Max Lead Time )- ( Average Salex Average Lead Time )
=1200x1.31-1 000x1.15=1572-1150=422
这个公式比较简单，缺点是如果平均销量和平均供应周期出现毛刺峰值，将会使得安全库存偏差极大，从而带来大量库存积压。解答这个题目要面对的是两个正态分布:一边是供应，一边是需求。安全库存就是在这两个正态分布的上下浮动过程中覆盖一定供应水平的标准差。我们通过正态分布来预测产生一定销售的概率(其实也是满足一定销量不缺货的概率)，这个概率我们叫服务率(service rate / service level)，它会影响安全因子的计算，安全因子为服务率的标准正态分布的逆(inverse of standard normal distribution ),运行 python 的代码可以实现运算(见图6-11)。
服务率为90%的时候，安全因子为scipy.stats.norm.ppf (0.9)=1.28。它的含义是当标准正态分布的安全因子取值范围在[-1.28,1.28]之间的时候，能覆盖90%的情况，所以安全因子大于1.28倍的标准差时，能提供90%的 service level,缺货概率为10%。安全因子越大，覆盖度越高，而缺货率也越低。(注意安全因子不适用于季节性产品)。建模的时候，缩写代表的含义如下: SS为Safety Stock(安全库存); Z为安全因子;
DSD为Demand Standard Deviation(需求标准差);
ALT 为Average Lead Time(平均供应周期或者平均前置期); LTSD为Lead Time Standard Deviation(供应周期标准差); AS为Average Sale(平均销量)。
(二)方法2:仅需求不确定的正态分布
需求标准差可以用Excel公式 STDEVS计算为141.42。
SS =ZxDSDxALT
=1.28x141.42x1.15≈194
(三)方法3:仅供应不确定的正态分布 SS=ZxASXLTSD
=1.28x1000x0.14≈179
(四)方法4:需求与供应均不确定且相互独立的正态分布例如:雨伞的供应不会影响其需求，两者相互独立。
SS=Zx/ALTxDSD2+(ASxLTSD)2
=1.28x/1.15x141.42²+(1 000x0.14)2≈264
(五)方法5:需求与供应均不确定且相互依赖的正态分布这是方法2与方法3结果之和。
SS=ZxDSDxALT +ZX ASXLTSD
=194+179=373
如果产品的销量非常低，可以使用Max-Average公式;如果销量非常高，可以使用方法 2;如果供应周期不清晰，可以考虑方法4。
进行采购管理和库存管理的最合适的途径之一就是选择适合的ERP软件，并且根据店铺销售的实际情况来制定规则和算法。
