马红兵

数据分析讲堂

第六课 TM1应用实例（2）

第十二讲　成本（续）

Thor仍在考虑此问题，这时Lulu说，即使他们不能访问活动级的数据，他们仍可以近似得到鱼的每天存储成本。这可以通过这样得到，把库存成本分配到每天，然后把每天存储成本与天吞吐量合并来估计每天存储一公斤鱼的美元成本。然后，他们可以利用此数据，基于年龄维计算出每天每种鱼的此种鱼在仓库内待几天的总成本。
显然，只需存储一天鱼的每公斤库存成本比还要存储6天的鱼的每公斤库存成本要小。即使员工的所有时间都花在了鱼的接收和送出上，我们仍然能通过设施、维护和能源帐单得到一些存储成本。这里假定地点的三分之一贡献给装载和卸载，余下的部分贡献给存储，Lulu说，我们可以创建一个粗糙的基于时间的存储增长成本的计算公式：
[ Cost ]: “Cost per kilo of fish processed in inventory”{$/Kg},
  Geog.site.,
  Time.day. ＝
        （ 2/3 （Cost, Asset.all ）/ [ Throughput ]:（Quantity sent
        ＋ Quantity received）/ 2, Age.all,Material.all
不错，Thor说，然而，我不认为你已经正确地捕捉到了库存的总成本。你同意Thor说的吗？如果是，他指的是什么？Lulu不是很有把握。
Thor继续讲道，你需要放松你的公式并把所有成本弄到一块（亦即不要假装捕捉装载和谢载），这样你的公式可以简化如下：
[ Cost ]: “Cost per kilo of fish processed in inventory”{$/Kg - day},
  Geog.site.,
  Time.day. ＝
        （ Cost, Asset.all ）/ [ Throughput ]:（Quantity sent
        ＋ Quantity received）/ 2, Age.all, Material.all
就像所写的，此公式使你能够给每天吞吐的鱼设定一个天库存成本，此成本表示为美元每公斤天。这样存储任何长度时间的任何鱼的总成本，就是对每一天请求存储的鱼用每公斤天的成本乘以每天鱼的存储数量。
然而，如公式所写，此公式并没有区分存储成本和装载卸载成本。举个例子，如果装载成本比存储成本高很多，那么存储时间短的鱼的每天平均成本将会提高。或者如果在接收和送出端存在不连续的成本产生事件，从你的公式中也不会看到这种成本。这些不连续的装载和卸载成本更应该与总存储成本合并。Lulu插话道，Mr.Fancy Pants，那我们应该怎么计算这些成本呢？你会怎么办？
Thor继续说道，如果你想区分存储成本和装载卸载成本，你首先需要独立地跟踪装载成本和卸载成本。FCI现在并没有这么做，因此，目前我的方法还不能实现。假定FCI确实独立地跟踪这些成本，我的方法需要把总库存成本分成3部分：接收成本、存储成本和送出成本。棘手的是，将鱼送去生产的库存成本的计算方法与计算接收鱼的库存成本的方法是不一样的。你能说出为什么吗？
计算特定年龄特定数量鱼的库存成本比计算鱼进入库存的成本要简单得多，这是由于单一年龄单一数量送去生产的鱼可以跟踪追朔到某一天单一数量接收的鱼，然而某一天接收的单一数量的鱼却可以在不同天内送出。由于概念是一样的，我只将精力集中在从送去生产数量的返回计算上。给定具有特定年龄Age.x（大于等于1天）的特定种类Fish.x的鱼，在特定的一天Time.day.x送去生产，利用前面计算手头鱼存储成本的公式，此鱼的总成本可以计算为：
( “Qty sent”, Time.day.x, Foodsource.fish.x, Age.x ) / ( “Qty seng”,
Time.day.x, Foodsource.all, Age.all ）×（ “Sending costs”, Time.day.x ）＋
If “Age”, Foodsource.fhis.x ＞＝ 1 then
（
（ “Qty on hand”, Foodsource.fish.x, Age.x, Time.Age.（1 to x ）/
（ “Qty on hand”, Foodsource.fish.all, Age.all, Time.（Age.（1 to x）,
Foodsource.fish.x））× （ “Storage costs”, Time.Age.（ 1 － x ））
）
Else 0

＋
（ “Qty receives”, Time.day.Age.1）/ （ “Qty received”, Foodsource.fish.all ）×
（ “Receiving costs”, Time.day.Age.1）
Thor 说，如果鱼在接收的同一天被送出，那么中间成本表达式不参与计算。我知道你讲到哪儿了，Lulu说。但你能更详细地解释一下中间那部分吗？当然，Thor回答。前两行计算fish.x数量与手头所有鱼总量的比率问题。Fish.x存储的每一天都有一个比率。给出此向量的表达式是Time.Age.（1 to x)。用文字表达就是取（fish.x）年龄范围在1天到x天之间的时间集合，这里的x是指fish.x在送去生产时的年龄天数，然后对同样的日期集合用存储总成本乘以此比率，接着将得到的每fish.x的天存储成本结果集进行汇总，得到fish.x的存储成本。
虽然我欣赏你有条理的解释，Lulu说，但必须指出，即使这样你也不能真正把基本的成本事件分配给正确的鱼。例如，如果由于一个无法预料的事件影响了某一天鱼的接收，导致一个成本峰值，虽然它被捕捉到了，但被平均分配到了当天接收的所有鱼上。如果你想具有跟踪高峰和低谷的最终源头能力，那么你需要维护一个到你的事件跟踪和事务数据库的连接。
Lulu说，即使它们并不是完全的基本的，它们与成本跟踪同样有意义，我认为在这一追求细节的过程中我们忽略了一些像成本这类有意义的派生。也许我们可以利用在仓库中时间量的差异，手头鱼数量的差异，以及库存能力指标，得到一些总成本库存生产率指标，下面的公式是一个原型：
Inventory productivity ＝ F（1 / time spent in inventory, percent
utilization of storage facilities as defined by the maximum fish on hand
for the year ）
换句话说，生产率越高的地点，鱼在仓库内待的时间越短，并且相对最大鱼存储能力的百分比，手头具有更多的鱼。由于有两个不同的生产率指标，我们最好将其分开定义。其公式和相应的结果集分别如下所示（见图6.12.1）：
“Inventory volume productivity”{R},
    Time.month.,
    Geog.site.,＝

          Avg
          （ “Quantity on hand”, Time.day. /
          “Quantity on hand.max”, Time.day.this.year ）


用文字来描述，库存空间的容量生产率定义为每天手头数量与当年最大一天手头数量碧绿的平均值。库存周转的公式如下（见图6.12.2）：
“Inventory turn productivity”{R},
    Time.month.,
    Geog.site.,

Foodsource.fish.＝
          Avg
          （（ Quantity sent, Age.1 / Quantity sent, Age.all ）,
          Time.day, Foodsource.fish.）

用文字来描述，库存周转生产率定义为1天龄鱼占送出鱼百分比的平均值。注意库存周转评估为每个鱼——月——地点元组创建了一个计算。


在本讲中，FCI的分析人员解决了如何给库存存储和物流建模，如何给立方体加入一个新维，如何把数据从老立方体映射到新的加入了新维的立方体，当原材料老化时如何计算原材料的手头数量（一个梁维的递归函数）等问题。他们还解决了如何计算什么时候一个地方的库存短缺能用另外一个地方多余库存来弥补，如何计算哪个年龄部分用完了与一天的生产订单完成后还剩下什么，如何处理库存稀疏，如何创建具有应用范围限制的变量，以及如何计算每单位重量和时间段存储原料的成本和生产率。