TOC(think of constraint)管理体系是美国高德拉克博士创建的,基于系统的企业管理体系,TOC的主要管理思想包括：
1.
企业是一个系统的观点(企业内部的金字塔体系会造成内部的块状管理，造成局部利益，局部观念。)，
2.
TP思考方法(think of process),事实上企业背后出现问题，一般都是比较复杂的问题。典型的是两股力量扭结而形成的矛盾，就表面而言，两股力量都是企业需求，所以企业会陷入两难境地中，比如说，企业会有降低库存，提高库存周转率的需求，同时企业还有提高库存保障销售的需求，这两个需求从表面上看是冲突的，如果企业管理中不去探讨这些矛盾背后的原因，那么就会陷入来回的摇摆折腾之中。因此作为咨询师，需要看到企业的两难处境，致力于解决这种处境背后的根本原因。
3.
瓶颈理论：作为一个系统，内部都是互相联系的，抓住系统的关键点，就解决了一大半问题。
4.
缓冲管理，他认为现实生活中莫非总是存在的，解决的思路并非完全控制莫非不发生，外部的因素是难以控制的，可以通过缓冲来管理莫非，解决问题。
在本文章中，主要是讨论，使用TOC的缓冲管理理论在供应链不同级别的库存管理中的适用性。
Toc库存管理方法：通过对供应链的成品的三级库存，总仓，区域分仓，以及门店库存的管理达到库存较少，而能够保障供应链能够及时将货物供应客户，提高供应链服务水准。
在TOC中，是使用库存的缓冲管理办法，首先toc通过计算供应链的服务水准，计算出各个级别应放置的目标库存，然后根据销售趋势进行动态的调整，这个动态调整的算法就成为算法BM管理，toc的BM管理基本思想是根据前段的销售，对缓冲冲击，来调整目标库存水位。
对TOC的BM管理方法的分析：
TOC的BM管理方法:
1.
前提假设: 认为可以前段时间的销售趋势揭示了后期的销售趋势.使用最近的销售趋势作为未来销售预测.
2.
计算方法：设定目标库存，目标的调整是根据最近销售趋势调整而来，补货是只要检测到库存小于目标库存则产生补货单。
a)
目标库存调整：系统以固定频率检测(如一天一次)，检测到前一个补货周期的销售侵蚀目标库存为1/3以下，则为绿色，如果侵蚀为目标库存的1/3~2/3之间，则为黄色，如果为目标库存2/3以上，则为红色。如果持续三次检测为绿色则，需要调整目标库存为原来的2/3，如果持续三次为红色，则需要调整目标库存为原来的4/3。其他情况则不调整。
备注：如果补货周期为3天，那么检测频率为三天一次，还是1天一次。我认为检测频率与补货频率一致。因为在补货周期内，库存都是消耗的，在补货周期的最末一天所能够检测到的库存是这个周期的最低库存。
3.
我们拿来做目标库存设定的销售时间段，该选取多长的时间，在BM管理算法中，我们是拿上个补货周期的时间的销售作为分析数据，一共前三个补货周期的销售决定的库存的调整，也就是我们的假设是前三个补货周期的销售数量可以预测下一个补货周期的销售。
对BM管理方法对不同库存消耗情形适用状况的分析。
销售曲线情形分类：
1.
销售的分类：销售可以分为正常销售与异常销售，正常销售代表是整个销售曲线的主体情况，是该销售曲线的自身趋势。正常销售代表销售曲线本身的趋势，一般从销售曲线本身就可以分析其规律，因此可以通过对该情形的分析，对销售进行预测。而异常销售是变异情况，常常受到外部非常态形势的影响，如节假日，和新闻事件。异常销售从曲线中无规律可寻，只有通过人工分析自行调整销售预测。
2.
库存消耗的分类：库存消耗包括门店终端库存消耗，区域仓库库存消耗，总仓的库存消耗。而门店的库存消耗曲线与门店的销售曲线是一致的。区域的仓库的库存消耗状态，门店在使用该区域仓库进行补货的状态的曲线。总仓是区域仓库的补货曲线。
销售曲线与库存拉动曲线的分析：
1.
由于异常销售是不可从曲线本身看出，通过人工的方法解决，因此不在我们讨论的范围内。
2.
门店的销售曲线：对于我所接触的门店库存来说，一般典型的销售呈现这种状态，例如：80%下SKU情况销售0件，15%情况下销售为1件，5%情况下销售为2件。
图：曲线1-门店销售
上述曲线的销售平均值为0.25，标准差为0.536，变异系数为2.144
变异系数能够揭示一条销售曲线变异程度。
和以下曲线进行对比：
图：曲线2-正态销售
上述曲线的销售平均值,标准差，变异系数与曲线2一致。
两条曲线最大最小值偏离平均值都比较多。
但是两条曲线不同的是，不能根据曲线1的前一段时间的销售趋势来推断后一段时间的销售趋势。因为曲线1的每个很短时间内变异特别大。可以说只要相隔一天，变异都都可以从波谷到达波峰。但是曲线1也不是无规律可循，曲线1的日销售在一定范围内波动。
一般称曲线1为离散变量，而曲线2为连续变量。
对于连续曲线，我们可以根据前面的趋势来预测后期趋势，而对于离散曲线则不能作此假设。
据我观察，一般门店的曲线都是离散曲线。
1.
区域仓库销售曲线：
由于区域仓库销售量比较大，可以认为是连续曲线。
2.
总仓销售曲线;
由于总仓仓库销售量比较大，可以认为是连续曲线。
结论：对于门店的BM管理来说，采取BM算法不能很好满足，而且门店一般不允许丢失任何销售机会，因此力求做到门店销售能够覆盖销售高点。因此门店的库存应该常为前段时期的最高销售(前段时期可以比较长，代表该曲线的高点)。如果不然，门店的目标库存会进行多次震荡。而区域与总仓则可以采用BM算法进行管理，得到良好的动态调整效果。
本篇文章来源于 仓库社区|www.iepgf.cn 原文链接：http://www.iepgf.cn/thread-4734-1-1.html
TOC(think of constraint)管理体系是美国高德拉克博士创建的,基于系统的企业管理体系,TOC的主要管理思想包括：
1.
企业是一个系统的观点(企业内部的金字塔体系会造成内部的块状管理，造成局部利益，局部观念。)，
2.
TP思考方法(think of process),事实上企业背后出现问题，一般都是比较复杂的问题。典型的是两股力量扭结而形成的矛盾，就表面而言，两股力量都是企业需求，所以企业会陷入两难境地中，比如说，企业会有降低库存，提高库存周转率的需求，同时企业还有提高库存保障销售的需求，这两个需求从表面上看是冲突的，如果企业管理中不去探讨这些矛盾背后的原因，那么就会陷入来回的摇摆折腾之中。因此作为咨询师，需要看到企业的两难处境，致力于解决这种处境背后的根本原因。
3.
瓶颈理论：作为一个系统，内部都是互相联系的，抓住系统的关键点，就解决了一大半问题。
4.
缓冲管理，他认为现实生活中莫非总是存在的，解决的思路并非完全控制莫非不发生，外部的因素是难以控制的，可以通过缓冲来管理莫非，解决问题。
在本文章中，主要是讨论，使用TOC的缓冲管理理论在供应链不同级别的库存管理中的适用性。
Toc库存管理方法：通过对供应链的成品的三级库存，总仓，区域分仓，以及门店库存的管理达到库存较少，而能够保障供应链能够及时将货物供应客户，提高供应链服务水准。
在TOC中，是使用库存的缓冲管理办法，首先toc通过计算供应链的服务水准，计算出各个级别应放置的目标库存，然后根据销售趋势进行动态的调整，这个动态调整的算法就成为算法BM管理，toc的BM管理基本思想是根据前段的销售，对缓冲冲击，来调整目标库存水位。
对TOC的BM管理方法的分析：
TOC的BM管理方法:
1.
前提假设: 认为可以前段时间的销售趋势揭示了后期的销售趋势.使用最近的销售趋势作为未来销售预测.
2.
计算方法：设定目标库存，目标的调整是根据最近销售趋势调整而来，补货是只要检测到库存小于目标库存则产生补货单。
a)
目标库存调整：系统以固定频率检测(如一天一次)，检测到前一个补货周期的销售侵蚀目标库存为1/3以下，则为绿色，如果侵蚀为目标库存的1/3~2/3之间，则为黄色，如果为目标库存2/3以上，则为红色。如果持续三次检测为绿色则，需要调整目标库存为原来的2/3，如果持续三次为红色，则需要调整目标库存为原来的4/3。其他情况则不调整。
备注：如果补货周期为3天，那么检测频率为三天一次，还是1天一次。我认为检测频率与补货频率一致。因为在补货周期内，库存都是消耗的，在补货周期的最末一天所能够检测到的库存是这个周期的最低库存。
3.
我们拿来做目标库存设定的销售时间段，该选取多长的时间，在BM管理算法中，我们是拿上个补货周期的时间的销售作为分析数据，一共前三个补货周期的销售决定的库存的调整，也就是我们的假设是前三个补货周期的销售数量可以预测下一个补货周期的销售。
对BM管理方法对不同库存消耗情形适用状况的分析。
销售曲线情形分类：
1.
销售的分类：销售可以分为正常销售与异常销售，正常销售代表是整个销售曲线的主体情况，是该销售曲线的自身趋势。正常销售代表销售曲线本身的趋势，一般从销售曲线本身就可以分析其规律，因此可以通过对该情形的分析，对销售进行预测。而异常销售是变异情况，常常受到外部非常态形势的影响，如节假日，和新闻事件。异常销售从曲线中无规律可寻，只有通过人工分析自行调整销售预测。
2.
库存消耗的分类：库存消耗包括门店终端库存消耗，区域仓库库存消耗，总仓的库存消耗。而门店的库存消耗曲线与门店的销售曲线是一致的。区域的仓库的库存消耗状态，门店在使用该区域仓库进行补货的状态的曲线。总仓是区域仓库的补货曲线。
销售曲线与库存拉动曲线的分析：
1.
由于异常销售是不可从曲线本身看出，通过人工的方法解决，因此不在我们讨论的范围内。
2.
门店的销售曲线：对于我所接触的门店库存来说，一般典型的销售呈现这种状态，例如：80%下SKU情况销售0件，15%情况下销售为1件，5%情况下销售为2件。
图：曲线1-门店销售
上述曲线的销售平均值为0.25，标准差为0.536，变异系数为2.144
变异系数能够揭示一条销售曲线变异程度。
和以下曲线进行对比：
图：曲线2-正态销售
上述曲线的销售平均值,标准差，变异系数与曲线2一致。
两条曲线最大最小值偏离平均值都比较多。
但是两条曲线不同的是，不能根据曲线1的前一段时间的销售趋势来推断后一段时间的销售趋势。因为曲线1的每个很短时间内变异特别大。可以说只要相隔一天，变异都都可以从波谷到达波峰。但是曲线1也不是无规律可循，曲线1的日销售在一定范围内波动。
一般称曲线1为离散变量，而曲线2为连续变量。
对于连续曲线，我们可以根据前面的趋势来预测后期趋势，而对于离散曲线则不能作此假设。
据我观察，一般门店的曲线都是离散曲线。
1.
区域仓库销售曲线：
由于区域仓库销售量比较大，可以认为是连续曲线。
2.
总仓销售曲线;
由于总仓仓库销售量比较大，可以认为是连续曲线。
结论：对于门店的BM管理来说，采取BM算法不能很好满足，而且门店一般不允许丢失任何销售机会，因此力求做到门店销售能够覆盖销售高点。因此门店的库存应该常为前段时期的最高销售(前段时期可以比较长，代表该曲线的高点)。如果不然，门店的目标库存会进行多次震荡。而区域与总仓则可以采用BM算法进行管理，得到良好的动态调整效果。
本篇文章来源于 仓库社区|www.iepgf.cn 原文链接：http://www.iepgf.cn/thread-4734-1-1.html