假设需求具有均值为每周100单位的泊松分布，因而期望年需求是5200单位。每周储存一个单位的成本是0.20元，一年的单位储存成本是10.40元，每次订购成本是50元。库存中断时可以缺货预售而不是丢失销售量，设缺货成本为20元。下订单时间到收到货时间之间的时间间隔不是固定的而是不确定的，即提前期是不确定的。根据经验，提前期如下表所示。订购时间总是在周末，而收货时间总是在周初。那么应该采用多少单位的再订购点（提前期内的期望需求+安全库存）和多少单位的订购量能使库存的总成本最小呢？什么是再订购点？由于现实中库存补充不可能是即时的，即下了订单，不可能马上就到货，总是存在固定的延期交货时间或不确定延期交货时间。为了保证库存不缺货，不能等到库存状况等于0时再下订单。因此，在下订单时存在提前期。一般当库存状况降至或低于某个水平时，就需要下一份订购Q单位的订单。这个启动下一份订单的库存状况水平称为再订购点的水平r。显然，最佳的再订购点水平r的大小应该正好等于提前期内需求的总数, 这样就正好保证库存不缺货。提前期内需求的总数等于每日实际需求之和，因此，再订购点水平r的大小不仅与需求分布有关，而且与提前期的大小有关。如下图所示：要特别注意的是，再订购决策的依据是库存状况而不是库存水平。假如要使用库存水平来决策再订购点，那么当库存水平降至r之下时,将连续不断地下订单 直至收到所订货物为止，很明显，这是一种错误的再订购决策。如上图中的时刻，库存状况大于库存水平，因为已经有订货，在途还没有到货，但过几天就要到货，此时就按库存水平小于r订货，明显是订早了。而在t2时刻，由于在途没有已经订购的食物，所以此时库存状况等于库存水平。下面通过活动扫描方法建立库存系统模拟模型来寻找最优的再订购点和订购量组合，最终结果如下图：下面简单说明具体的步骤：第一步：建立输入区主要输入给定的基本参数，如B3:G6和给定的概率,如I3:K8。第二步，建立工作区，生成两个随机数。工作区为B10:P63，随机数指的是随机需求和随机提前期，本例生成52个随机需求数，存储在G12:G63，生成的提前期数取决于多少次订购，存储在L12:L63。由于库存存在不确定的提前期和可以缺货，需要设置记录期初和期末库存状况两列，必须清楚区分每周末的史记库存水平和库存状况，库存水平可以是负数，表示累积缺货数量，但不包括已经订购但还没到货的数量。另外还需要设置提前期列和记录本周到货标志列。下面开始第一周到第五十二周的库存活动扫描，公式和结果如下图所示：第三步：建立输出区，公式如下图第四步：建立试验区，这里使用的是excel的模拟运算表实现，公式如下图第五步：建立统计区，公式如下图所示：第六步：建立图形区在单元格U10:AD19中，存放再订购点和订购量的各种组合的总成本，在单元格U11:U19中输入再订购点，从400-800，步长为50.在单元格V10:AD10输入再订购量。表格交叉单元格用来存放100次实验结果的平均成本，使用模拟运算表得到如下表的结果。为了方便分析将V11:AD19的数据制作成俯视图：再订购点和订购量各种组合下，模拟总成本结果的分析：从上图中可以容易找到再订购点r和订购数量Q的最优组合范围，当订购数量Q在550附近，再订购点在500-6600之间时，库存系统的总成本最小，在5000-6000之间。为了缩小最优组合的搜索范围，可以在上述r和Q范围内，再对每种组合进行1000次模拟试验，并对试验结果进行更深入 的统计分析，检验各种r一Q组合差异的显著性。