让我们对销售量和从供应商处获得恒定需求的产品的供应问题做一些假设。
假设:
- 单价是已知的，随时间不变，不受购买量的影响。
- 订单总是以同样的方式交付。
- 任何数量都可以订购。
- 再订货时间(发出订单和交货之间的间隔)是已知且恒定的。
- 需求随时间不变(d)，销售价格随时间不变。
- 我们要及时满足所有客户的需求，记住缺货的成本是非常高的。
- 该物品不易腐烂。
- 持有成本只与物品的价值和储存时间成正比。
这些假设，是所谓的基础“威尔逊模型”有以下内容后果：
- 的数量在每个订单中购买的是常数．
- 的时间间隔两个连续的顺序之间是常数．
- 明智的做法是先下订单，这样每批货到达时都不会有库存。
- 影响采购数量和订单间隔决策的唯一成本是与订货和持有有关的费用．
在处理这种情况时，你必须面对的唯一问题是决定是减少大批量的订单还是增加小批量的订单．解决方案完全取决于与持有和订购相关的成本。
如果您希望将存储成本降至最低，则需要考虑自动存储解决方案哪些设计是为了充分利用可用的垂直空间，例如自动垂直仓库．
这是因为这种类型的仓库可以让你减少使产品的运输成本几乎为零，保持足够的空间，就像在传统的仓库和保持产品的良好状态．
经济顺序，轮换时间，顺序点
问题是:“我是在少量订单中订购大量产品，还是在大量订单中订购少量产品?”
威尔逊模型指出这里唯一重要的是订购成本(随着订单数量的增加而增加)和持有成本(随着交货数量的增加和订单数量的减少而增加)。因此，这是关于表达一个目标函数，并理解每批订货和持有的总成本在多大的价值下是最小的。
一旦这个数量确定了，你就可以还可以自动确定轮换时间和全年的订单数量．最后要确定的是发布各种命令的正确时间，因此是命令点。
在Wilson模型中，由于您不希望在供应商的新批到货时留下任何库存，因此订单点是指在供应商补货所需的交货期内使用的数量．
威尔逊模型的变种
撇开威尔逊模型中的假设，让我们不再假设需求随时间不变，而是接受存在一些随机变化。这意味着一些需求数据是已知的，以及它们分别发生的可能性。
在这些情况下，我们不能再考虑通过以固定间隔发出固定数量的订单来管理供应，而是必须在以下两种情况中做出选择:
- 按订单点管理这意味着每次库存达到订购点时，都要重新订购一定数量的库存。
- 通过定期重新排序进行管理这意味着以固定的间隔重新排序变量。
在这两种情况下，不再可能确定满足所有层次的需求，但可以想象满足需求的一定程度的概率。如何?假设需求的这种随机变化，特别是在再订货时间(供应商提前期)的需求是“高斯”分布。
在“高斯”(或“正态”)分布中，正态随机变量有很高的收敛概率，其值接近该变量的平均值，并且随着它远离该值，这种概率会缓慢降低。“高斯”分布是适合描述许多具有明确意义的随机现象，例如某种产品在一定时期内的销售额．
