一、powerbi库存分析：背景

在这里我们首先引入安全库存的数学公式：

说明

分布按照理想状态的标准正态分布，安全库存仅作为参考点，实际生产中需要加入业务的理解，进行调整。

数学公式转变为 DAX 公式：SS = z * SQRT ( σd ^ 2 * μL + σL ^ 2 * μd ^ 2 )

SS：安全库存（Safe Stock）。

z : 服务水平系数，服务水平（现货率）为 0.95，在标准正态分布下查表可得，对应的 z = 1.65。

L : 采购提前期，本案例中对应入库间隔天数。

μL: 平均提前期。

σL: 提前期 L 的标准差。

d : 日出库数量。

μd: 平均日出库数量。

σd: 日出库量 d 的标准差。

标准差公式使用：STDEVX.S

 

二、powerbi库存分析：DAX模型

1、powerbi库存分析：数据表及关系

维度表：01_Calendar； T01_门店表； T00_产品表

事实表：T04_订单主表； T05_订单子表

度量值：00_Measure

辅助表：04_RefreshTime

计算表：02_Row

具体字段和关系如下图：

 

2、powerbi库存分析：度量值

度量值一览图

接下来我们把几个关键的度量值放上来。

powerbi库存分析：入库

0001_产品数量_入库 = SUM ( T03_入库信息表[F_02_入库产品数量] )

powerbi库存分析：出库

注意出库是需要按照订单主表里面的送货日期来计算，所以需要使用 USERELATIONSHIP 激活关系。

0002_产品数量_出库 = CALCULATE (    SUM ( T05_订单子表[F_05_产品销售数量] ),    USERELATIONSHIP ( T04_订单主表[F_04_送货日期], 01_Calendar[C01_Dates] ))

powerbi库存分析：库存期末

关于库存的计算，给大家提供一个思路。库存就是当前时间点的历史累计入库与历史累计出库的差异。我们用一张图来表示。

在这样的思路下，我们也就很好使用 DAX 写进销存里面的库存的度量值了。

当然库存又会根据不同的时间点的状态分为期初库存和期末库存，关于期初和期末智能库存的度量值可以在我的课程里面学习。

 

本案例里面最重要的度量值；如果对中间过程理解有困难的，可以使用我们为大家准备的 Excel 辅助校验表来体会。

具体使用案例附件 Power BI 文件中的第二页《P2校验数据》导出对应的数据，在附件 Excel 《安全库存步骤分解》中分布体会。

Excel 里面有公式方便理解。

三、总结

安全库存作为库存管理的一种重要参考，用powerbi库存分析进行管理可以更快、更及时的掌握库存数据，九数云作为目前市面上常见的BI分析软件可以让企业合理备货，精准预警，在最大程度挖掘数据的价值，为企业降本增效，实现企业精细化、数字化运营。

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