一、案例定位

本案例以 18 個 SKU 建立可用庫存、安全庫存、補貨點與風險分類模型。學生不只知道「剩多少」,還要回答「哪些 SKU 應優先補貨」。

二、學習目標

計算期初庫存+預計入庫-承諾出庫的可用庫存。

以平均日需求建立安全庫存。

把前置天數納入補貨點計算。

使用 IF 建立正常/需補貨/危急/缺貨分類。

以條件格式呈現庫存風險。

讓 AI 依 Excel 結果形成補貨優先順序,而不是自行猜庫存。

三、案例情境

跨境企業同時管理電子模組、感測器、控制器、精密零件與耗材。若只看目前庫存,可能忽略已承諾出庫與供應商前置時間。本案例用 Excel 把需求與 Lead Time 納入,建立補貨預警。

四、開始資料

SKU 商品 類別 期初 入庫 承諾出庫 前置天數 日需求
SKU001 電子模組 A 電子模組 520 95 160 21 12
SKU002 電子模組 B 電子模組 390 82 140 28 9
SKU003 感測器 A 感測器 860 180 300 14 28
SKU004 感測器 B 感測器 620 135 240 18 19
SKU005 控制器 A 控制器 310 62 110 30 7
SKU006 控制器 B 控制器 260 55 100 35 6
SKU007 精密零件 A 精密零件 740 155 260 20 24
SKU008 精密零件 B 精密零件 510 108 210 25 15
SKU009 IoT Gateway IoT 180 38 70 32 4
SKU010 Edge Server 伺服器 95 18 35 45 2
SKU011 包裝材料 A 耗材 1450 310 520 10 45
SKU012 包裝材料 B 耗材 1120 250 460 12 36
SKU013 備用電源 零組件 420 92 150 27 11
SKU014 連接器套件 零組件 980 205 350 16 26
SKU015 RFID Tag 耗材 2100 460 780 9 70
SKU016 工業鏡頭 精密零件 240 48 90 38 5
SKU017 溫度探頭 感測器 680 145 250 17 21
SKU018 電源模組 電子模組 470 100 180 24 14

五、Excel 分析方法

項目 公式/方法 用途
可用庫存 期初+入庫-承諾出庫 真正可支配數量
安全庫存 平均日需求×7 保留一週需求緩衝
補貨點 日需求×前置天數+安全庫存 考慮供應前置期
庫存狀態 IF 多層判斷 形成補貨優先級
管理摘要 COUNTIF/SUM 快速統計風險 SKU

六、主要結果

KPI 結果
SKU 數 18
總可用庫存 10,078.00
正常 SKU 10
需補貨 SKU 8
危急 SKU 0
缺貨 SKU 0
SKU 商品 可用庫存 安全庫存 補貨點 狀態
SKU010 Edge Server 78.00 14.00 104.00 需補貨
SKU009 IoT Gateway 148.00 28.00 156.00 需補貨
SKU016 工業鏡頭 198.00 35.00 225.00 需補貨
SKU006 控制器 B 215.00 42.00 252.00 需補貨
SKU013 備用電源 362.00 77.00 374.00 需補貨
SKU018 電源模組 390.00 98.00 434.00 需補貨
SKU008 精密零件 B 408.00 105.00 480.00 需補貨
SKU007 精密零件 A 635.00 168.00 648.00 需補貨
SKU005 控制器 A 262.00 49.00 259.00 正常
SKU002 電子模組 B 332.00 63.00 315.00 正常
SKU001 電子模組 A 455.00 84.00 336.00 正常
SKU004 感測器 B 515.00 133.00 475.00 正常
SKU017 溫度探頭 575.00 147.00 504.00 正常
SKU003 感測器 A 740.00 196.00 588.00 正常
SKU014 連接器套件 835.00 182.00 598.00 正常
SKU012 包裝材料 B 910.00 252.00 684.00 正常
SKU011 包裝材料 A 1,240.00 315.00 765.00 正常
SKU015 RFID Tag 1,780.00 490.00 1,120.00 正常

七、結果分析與管理解讀

  1. 18 個 SKU 中,正常 10 個、需補貨 8 個、危急 0 個、缺貨 0 個。這組資料刻意保留正常與需補貨兩類,方便學生比較補貨點如何改變管理判斷。