库存策划就如赌博BS金字塔奖金奢华游戏，在已知的信息基础上，纠合对未知的判断，要么赌中，要么赌不中。

或者说，企业经商就如赌博，要么赌中，要么赌不中。

而作事司理人的任务呢，即是争取进步赌中的概率，以最小的总本钱做成最多的业务。

　　赌博有两种赌法：赌徒和赌场。

赌徒是典型的“从判断开动，由判断为止”，说白了即是拍脑袋；赌场呢则是典型的数据驱动，讹诈数理统计器具来进步我方的赢面。

在一个具体的赌博上，赌场可能输给赌徒；但在合座上，赌场的赢面要比赌徒高。

这即是为什么赌场大都在盈利，而赌徒大都在亏蚀。

企业即是开赌场的，但问题是，咱们时常以赌徒的形状赌博，包括库存策划。

　　每一个库存水位的树立都是赌博。

库存水位越高，客户要货时有货的概率就越高，但库存本钱也越高。

咱们得时辰衡量收益与本钱，即得志需求的概率和成为呆滞库存的概率。

这自己即是数理统计BS金字塔奖金奢华游戏。

大概有人说，一个家具的概率统计比拟难题。

没错，在单个具体的家具上，赌徒式的判断可能比数理统计更准确；但一个公司，比如零卖、电商和工业用品公司，动辄就有几千几万个家具，这样大的样本，莫得什么比概率统计更能统筹思考、全局优化了。

毕竟，这样多的家具，莫得人的脑袋能算得过计较机。

　　一谈到数理统计，有些人的第一念头即是那得有一定的量才行。

比如有一位MRO电商的CEO说，他们的大部分家具需求很小，一年就卖那么三几次，压根莫得规则可循。

他说的“规则”，其实指的是正态散布下的规则。

是的，那么少的数据点，天然没法得志正态散布的条目。

但他不知晓，对这种情况，却有更好的梳理统计模子来模拟，比如泊松散布。

比如你有10000个家具，大大都的需求量很低。

针对每个家具，你不错用泊松散布来模拟需求，凭据需求估计设定库存水位，对应的就获取这个家具的有货率；通盘的家具加在一齐，就获取合座有货率和库存投资；然后转换来尽量进步合座有货率，但缩小总的库存投资：低廉的多备些，有货率更高；腾贵的少备些，有货率相对低一些。

　　在库存策划上，出于保守心态，赌徒式的做法一般会四平八稳，无论贵贱，每个家具都备1个，至少也封住销售、客服、工程师们的口啊：看，我备了库存的。

潜台词呢，要是库存还不够，那只可怪你命苦了。

教养判断相宜于道路性调动，对渐进式调动则不是最好。

从0到1（备1个库存）容易，凭教养即可。

但从1到2、从2到3就远莫得那么节略了。

离开数据分析，渐进式的库存加多、减少就很难做精。

　　赌徒着眼点是战争，聚焦局部优化，在一个个具体的家具上死磕，“广种薄收”，每个都设极少库存，后果是总体库存高，但概括有货率低；而赌场则着眼战役，聚焦全局优化，在数据分析和数理统计的相沿下，固然在具体的家具上可能输掉，但在繁多家具中能优化有货率和总库存。

用赌场思维代替赌徒思维，关于多品种、小批量的“长尾”家具尤其纷乱。

　　2005年，我创办了“供应链照管专栏”（www.scm-blog），对峙原创，商量、传播供应链照管的基本延伸，年造访量数百万人次，写了十几年，目下有五六百篇著述。

其后我链接写了三本书，《采购与供应链照管：一个延伸者的角度》先后几十次印刷，承接4年居供应链照管门类畅销榜首，深受巨大采购与供应链照管专科人士注目。

《供应链照管：高本钱、高库存、重钞票的治理决策》自2016年5月出书以来，就与上一册专著一道，遥远占据供应链照管畅销榜前两位。

来岁我策划出第四本书，敬请爱护。