需求数据基础
安全库存设定的核心逻辑是应对需求不确定性，因此历史需求数据是最基础的输入要素，企业需收集至少12-36个月的历史销售数据，周期长短取决于产品特性（如季节性商品需覆盖完整销售周期，非季节性商品可缩短至12个月），数据需细化到SKU层级，并区分常规需求与异常需求（如大客户一次性订单、促销活动激增等），通过统计方法剔除异常值后，计算需求的均值与波动性。
关键指标包括：
前置时间数据关键性
前置时间（Lead Time）是从下单到入库的周期，包含订单处理、生产、运输、验收等环节，其不确定性直接影响安全库存水平，需区分两种前置时间：
计算安全库存时，需将需求波动与前置时间波动结合，例如在“前置时间固定、需求波动”场景下，安全库存=Z×σD×√LT；而在“需求与前置时间均波动”场景下，公式需调整为安全库存=Z×√（LT×σD²+D²×σLT²），其中Z为服务水平系数。
服务水平目标导向
服务水平（Service Level）是企业希望满足客户需求的概率，直接影响安全库存的冗余程度，需明确两种服务水平的定义：
服务水平的设定需平衡库存成本与客户满意度，例如高端医疗设备需99%以上服务水平，而低值易耗品可设定为90%-95%。
供应链稳定性参数
供应链中的潜在风险会放大需求与前置时间的不确定性，需通过数据量化风险因素：
成本与库存策略约束
安全库存需在“缺货成本”与“库存持有成本”间取得平衡，相关数据包括：
数据管理与动态调整机制
安全库存并非静态值，需通过实时数据监控实现动态优化：
安全库存的科学设定需以需求数量、前置时间、服务水平为核心，结合供应链风险、成本约束与动态管理机制，通过数据模型量化不确定性，企业需建立“数据收集-模型计算-动态调整”的闭环体系，在保障客户满意度的同时，最小化库存成本,实现供应链的高效协同。
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