根據這篇文章寫一篇文章"看看歷史需求和需求變化以確定如何避免缺貨. 確定平均需求. 考慮未來對特定股票專案的需求. 計算需求的變化. 確定你的服務因子,也就是Z分數. 確定你想要的Z分數.  條款:
下面的計算將預測達到一定週期服務水平所需的庫存 - - 即導致庫存不足的供應週期的百分比. 平均需求是指在一定的時間內每天需要的材料或商品的總量. 一個常見的方法是檢查該專案的總使用量在特定的時間內,例如一個日曆月或訂購和交付庫存之間的間隔,然後按該月的日數除以每天的使用量. 對於許多商品,例如雜貨店中長期存在的品牌,歷史需求將是計算需求的最佳指南. 有時考慮未來的需求更有意義. 如果你製造汽車變速箱, 收到大量訂單, 在這種情況下,您可以考慮計算平均需求,然後新增大訂單所產生的需求. 平均需求只能告訴你很多. 如果需求從一個月到一個月或從一天到一天大幅波動, 你需要把它納入你的計算, 首先使用電子表格計算需求的標準偏差 (在Excel中,將所有需求數字輸入各自的單元格,然後公式是 = STDEV (所述單元格)). 或使用以下公式:從一段時間 (即一週,一個月或一年) 的平均需求開始. 我們的例子,假設每月20個單位. 確定每個資料點和平均值之間的絕對差異. 例如,如果每月的需求為8,28,13,7,15,25,17,33,40,9,11,34個單位,那麼與20個單位的差異將是:12,8,7,13,5,5,5,3,13,20,11,9和14. 每個差異的平方. 在我們的例子中,這將產生:144,64,49,169,25,25,9,169,400,121,81和196. 計算二次方的平均值. 例如 取平均值的平方根. 這就是需求的標準偏差. 例如 11 服務因子或Z-score是基於需求的標準偏差. 一個1的Z分數將保護您免受1個標準偏差的需求. 在我們的例子中,由於需求的標準偏差為11,除了正常庫存之外還需要11個安全庫存來防止一個標準偏差,從而獲得1的Z分數. 這樣一來, 22 個安全庫存的單位, 你的Z分數越高, 缺貨的可能性就越小. 在選擇Z分數時,你需要平衡客戶服務和庫存成本. 你需要更高的Z分數來為你的業務提供更高價值的庫存單位. 一個1.65的Z分數,滿足需求的95%的置信度,通常被認為是可以接受的,即使對於重要的庫存. 在這種情況下,這意味著儲存大約18個安全庫存單位 (標準偏差為11×1.65),或總共38個安全庫存單位 (平均需求+安全庫存). 這裡是Z分數與您滿足需求的概率的關係:Z分數1=84%Z分數1.28=90%Z分數1.65=95%Z分數2.33=99%