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         程晓华(John Cheng),全面库存管理(TIM)咨询独立顾问,《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师,1995年开始接触MRP,曾在大宇重工业、顿汉布什、IBM、伟创力(Flextronics)等企业担任生产计划员、物料计划主管、高级物料经理、供应链总监、全球物料总监等职务,个人专著:《制造业库存控制技巧》、《首席物料官》、《决战库存》、《制造业全面库存管理》等,邮件johnchengbj@126.com,TIM咨询公众号:ITOOTD

 

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程晓华制造业库存控制技术研究室

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支持--ldt2008
确实,库存管理是制造企业的重中之重--yongyu888
我就是搞信息化项目的实施工程师,也就是所谓的搞IT的。我不是你文中所太述的这种人。--Jasmine3
1--hking1
程老师有趣,像是面对面交流--刚柔流
基础数据尚做不准.--喜鹊
hhhh--爬行的蜗牛
大兵的故事有趣。有的公司的仓库主动性强的, 也会知道。他们会不断追问计划人员或采购人员。--hbenzj
赞同。这些基本概念要清楚才能在管理上有的放矢,做精细化的提升。--hbenzj
325466--钱小敏
期待后续发文。--tulipbrave
怎么看--无双之城
都知道智能化很重要,但是很多机构都是空喊口号,具体又做了些什么呢?--szhanrui
理论化的东西是一套,实际做法又是一套,在牛毛多一样的小企业里,灵活管理,损失的是一部分效益,但按部就班的做事,可能会死掉,不要总拿外企的启蒙教育国内作坊企业,[呵呵]--FUJIKUO
作者写得真好,的确如此,我想很大的原因是任正非先生想体验一下排队打的的事情,然后大脑休息一下而已。实在没有必要大惊小怪。还有不在父母身边的游子们应该常常回家看看,珍惜父母在的时间,多行孝心,少关注一些不关痛痒的小事。--信息化的小螺钉
程老师的博文 观点让我耳目一新!媒体的炒作,让大家盲目的追求。却没有认真的思考本质!--longlong899
上国外大学的在线课程,报名怎么报?英文一般的人能对付吗?--ivanstang
不建议你们自己开发ERP。--程晓华(VIP)
您好,我第一次到这个网站,发现您是供应链管理方面的专家,我们公司想自己弄一个ERP,不知道您是否有这方面软件开发的朋友,如果有,冒昧请您帮忙推荐一下。--RhettTan
发邮件给我,johnchengbj@126.com--程晓华(VIP)

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我所理解的高等数学与供应链管理的关系-连载之二

-《全面库存管理数学分析》知识点与供应链管理的对应关系-

程晓华

2021-10-30

【马克思说:一门科学只有在成功地运用数学时,才算达到了真正完善的地步】

 第二章:正态分布与需求管理的几个关键概念:

1. 标准差(Standard DeviationSD,总体标准差一般用σ表示,样本的标准差则是用s表示)- 衡量一组数据偏离平均值的程度,即该组数的离散程度。

结合第一章提到的异常值,这个标准差很容易理解,标准差越大,说明数据的离散程度越高,当然,这是相对而言的,所以标准差除以平均值就是CVCoefficient of  Variance- 在统计学上,这个CV叫变异系数,而在我们供应链管理上叫“需求波动率”,俗称“上蹦下跳”、“嘚瑟”。

CV首先可以用来衡量市场需求、订单等的波动情况,也可以用来衡量生产产出的稳定性,采购提前期的准确性、稳定性等。

而标准差的典型应用似乎就是那个所谓的安全库存了 简单粗暴的理解,你要设多少安全库存其实就是设置几个标准差的问题,而一个标准差就可以理解为是一个西格玛(σ)的水平。

2. 正态分布(Normal Distribution - 统计学家告诉我们,自然和社会界的很多事物的分布都符合正态分布,如人的身高、体重、学生考试成绩等等,从供应链管理角度,你也可以不严谨地认为,我们的产品需求,尤其是那些产品生命周期比较长的需求,它们也符合正态分布。这样你就可以放心大胆地用标准差、变异系数等概念去分析、预测、判断我们的产品需求。尽管这不是很严谨,但这没有什么大问题 相信我,供应链管理远没有数学那么严谨,也不需要那么严谨。

3. 泊松分布(Poisson Distribution- 这是个典型的随机分布,很随机!如单位时间内到达商场、理发店、候车站的人数(速率,通常用λ表示),单位时间内到达收费站的车辆数等等,它们都符合泊松分布。从供应链管理角度,我们单位时间内(每天或每小时)接到的客户订单的个数也可以认为是符合正态分布的。

4. 指数分布(Exponential Distribution- 泊松分布谈的是λ,而指数分布则是讲1/λ,或者说是人们到达理发店、商场、候车站的时间间隔;供应链方面,如不同客户的下单间隔等。

关于泊松分布及指数分布,在本书第七章有个仿真,谈的就是订单评审的工作量问题。

第三章:心中有数,其实谈的主要就是两个不等式及一个结论:

1.     切比雪夫不等式:前面提到,自然和社会界的很多事物的分布都符合正态分布,包括市场需求等。但肯定有很多人不相信,说怎么可能呢?现实中到哪去找正态分布那么完美的东西?搞得大数学家高斯就很无奈,但俄国大数学家切比雪夫就说,好吧,你按照我说的那个式子看看你的需求分布怎么样?

2.     马尔科夫公式:你可能既记不住正态分布的密度函数,也记不得契比雪夫不等式,那好吧,切比雪夫的学生马尔科夫说,我给你来个简单粗暴的!你说需求有多大吧!用历史或预测平均值除以你说这个数,这就是该需求发生的概率!

3.     您连这个也记不住吗?那您是不是真的就该回家种地去了?!不急!牛顿的追随者阿布斯诺特说,概率其实是人类无知的产物!还是说这个客户的订单吧!客户下单真的是“随机的”吗?作为一个专业的销售人员,你咋就不能多花点时间去理解、了解客户的真实需求呢?有那么难吗?

-        未完待续

           作者程晓华(John Cheng),全面库存管理(TIM)咨询独立顾问,《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师,《制造业库存控制技巧》、《首席物料官(网络)》、《决战库存》、《制造业全面库存管理》、《全面库存管理数学分析(预计202112月出版上市)》著作者,邮箱:johnchengbj@126.com   TIM订阅号:ITOOTD

发表于: 2021-10-30 11:08 阅读(17) 评论(0) 收藏 好文推荐

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