供应链策略如何制定，使用这个模型轻松搞定！

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我们要定期审查该象限的商品清单，了解它们在产品组合中的作用和财务表现。由于需求数量较少，我们可以考虑用其他产品替代。

许多型号在功能上没有太多的差异，我们是否可以把它们合并起来？在开发产品的时候，没有人在乎这些问题，产品型号越多，越有可能出现爆品，而且能增加一些销售量。

如果砍掉了一些商品SKU，损失的销售额由谁来负责？在公司里没人愿意出头做背锅侠，这个矛盾点需要产品、销售和供应链共同决策，下决心砍掉销量和利润都少，且波动性高的产品型号，用其他的可替代商品。

使用更少的数量的SKU就是汇总（Aggregation）的方法，它可以减少个体的波动性。

第二种方法是集中管理库存，把它们放置在中心仓库，而不是分散在多个库存层级（Echelon）中，背后的逻辑依然是用汇总来对抗个体的波动性，这与合并SKU的思路是一致的。

汇总Aggregation是统计学在供应链策略中的经典应用。第三种方法是严格控制订单生产的数量，绝不做额外多的库存。销售在接订单的时候要与客户强调最小订单量，必须要满足经济批量。

象限2：数量少，变化小

由于这个象限的商品的波动性较低，可以用统计方法进行预测，具体的方法可以参考我的其他文章。在制定生产计划时，应该最大化地提高生产效率，充分利用产能。

工厂可以一次性地生产一个较大的批次，然后根据预测补货或是订单发货。由于波动性较小，需求是相对比较稳定的，所以我们不用担心缺货或是过量库存。

象限 3：数量大，变化大

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