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缺货风险量化驱动库存优化工程ABC分类动态调整

共计 30 章节
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01
课程导论
缺货风险对供应链的冲击 · 库存优化的核心矛盾 · ABC分类法的历史局限与动态调整的必…
课程导论缺货风险对供应链…
02
缺货风险量化基础
缺货成本构成（直接损失 · 商誉损失 · 机会成本）
缺货风险量化基础缺货成本构成
03
需求不确定性建模
正态分布与泊松分布在需求预测中的应用 · 标准差与变异系数的计算
需求不确定性建模正态分布
04
安全库存计算原理
基于服务水平的单周期安全库存公式 · 提前期与需求波动的联合影响
安全库存计算原理基于服务水平的单…
05
缺货风险量化指标
期望缺货量（ES） · 缺货概率（Stockout Prob… · 单位时间缺货成本
缺货风险量化指标ES
06
库存周转与持有成本
持有成本率（Holding Cost… · 经济订货批量（EOQ）模型回顾
库存周转持有成本
07
传统ABC分类法
帕累托原则 · 按年使用金额分类的标准与步骤 · ABC分类的优缺点
ABC传统
08
ABC分类的局限性
忽略缺货风险 · 忽略提前期波动 · 忽略物料关键性
ABC分类的局限性
09
风险量化驱动分类（R-ABC）原理
将缺货风险指标纳入分类维度 · 构建风险-价值矩阵
R-ABC风险量化驱动分类
10
风险-价值矩阵构建
横轴为年使用金额（价值） · 纵轴为缺货风险指数 · 划分九宫格
风险价值矩阵构建
11
缺货风险指数计算
综合缺货概率 · 期望缺货量 · 缺货成本
缺货风险指数计算综合缺货概率
12
动态调整触发机制
基于时间窗口（周/月）的滚动重分类 · 基于阈值触发的即时重分类
动态调整触发机制基于时间窗口
13
数据采集与清洗
ERP/SCM系统数据源 · 历史销售数据 · 采购提前期数据
数据采集清洗
14
Python环境搭建与数据准备
Pandas读取库存数据 · 数据清洗与缺失值处理 · 特征工程
Python环境搭建
15
需求分布拟合与检验
使用SciPy进行正态/泊松分布拟合 · K-S检验 · 确定安全库存参数
需求分布拟合检验
16
缺货风险量化计算实战
编写Python函数计算服务水平 · 安全库存 · 期望缺货量
缺货风险量化计算…Python
17
传统ABC分类Python实现
按年使用金额排序 · 累计占比计算 · A/B/C类别划分
ABCPython
18
R-ABC分类Python实现
构建风险-价值矩阵 · 计算综合得分 · 动态聚类（K-Means/阈值法）
R-ABCPython
19
动态调整算法设计
滑动窗口重分类逻辑 · 阈值触发重分类逻辑 · 历史版本对比
动态调整算法设计滑动窗口重分类逻…
20
库存优化策略生成
针对不同R-ABC类别的差异化策略（… · C类低成本 · 风险类缓冲）
库存优化策略生成R-ABC
21
安全库存动态优化
根据实时风险指数调整安全库存系数 · 多目标优化（成本 vs 服务水平）
安全库存动态优化根据实时风险指数…
22
供应商协同与风险缓解
基于R-ABC结果的供应商分级 · VMI（供应商管理库存）策略适配
供应商协同风险缓解
23
案例实战1
电子制造业——高价值芯片的缺货风险量…
案例实战1电子制造业
24
案例实战2
快消品行业——季节性需求下的动态分类…
案例实战2快消品行业
25
案例实战3
医药行业——效期管理与缺货风险的联合…
案例实战3医药行业
26
系统架构设计
数据层 · 计算层 · 策略层
系统架构设计数据层
27
可视化看板设计
使用Plotly/Dash构建实时风… · 分类变动趋势图
可视化看板设计Plotly/Dash
28
实施路线图
从试点到推广 · 组织变革管理 · KPI设定（缺货率下降
实施路线图从试点到推广
29
常见陷阱与应对
数据噪声处理 · 分类震荡问题 · 过度优化导致库存膨胀
常见陷阱应对
30
课程总结与未来展望
AI驱动的预测性库存 · 数字孪生在库存优化中的应用
课程总结未来展望