自上世纪九十年代起，外资汽车品牌纷纷实现在中国合资落地生产。发展迅速的国内消费市场和规模庞大的汽车产业，促成了合资汽车品牌市场的百花齐放。然而，受海外供应商长期合作关系、质量控制和技术壁垒的制约，汽车零部件，尤其是关键零部件的进口量一直居高不下。
一方面，以海运为主导的进口件运输方式，使得运输时间依附于供应商和承运商构成的运输网络；而天气、国内外节假日差异等因素，又造成了进口件长期以来运输周期长、到货时间不稳定的特点。
另一方面，由技术壁垒所造成的库存成本高、价格高等痛点长期以来未得到有效的解决。
大多车厂最初在制定进口件采购和库存策略时，通常依赖车厂自身过往经验，通过大量堆积库存，辅以紧急空运补货，来弥补需求的不稳定。但这种粗放的备货模式通常又会造成大量的资金占用和库存积压，可如果盲目减少库存，一旦进口件无法满足生产需求导致生产停线，代价往往会更大。
库存掩盖的问题
于是，如何在及时响应市场波动的基础上，平衡进口件的库存成本和空运成本，优化进口件的安全库存量，是目前很多国产化程度相对较低的车厂的重点研究议题。
传统零售行业应对库存优化所使用的策略通常为：以安全库存计算方式——经典SS（Safety Stock）公式为主，辅以简单的经验法则。但汽车行业与零售业毕竟不同，汽车进口件采购运货周期波动大，零配件特性积累会显著影响需求量，经典SS（Safety Stock）公式此时就无能为力了。
对汽车行业而言，最常用的进口件采购优化方式通常为固定周期订货模式。这种订货方式要求确定一个比较恰当的库存额，库存额包含采购提前期内的正常消耗量和安全库存量，这两个量又分别取决于需求的预测值、采购的提前期和服务水平。具体方式主要体现为：在每个周期将要结束时，业务人员对存货进行盘点，基于库存额决定订货量。
基于汽车行业的特殊性，我们在经典SS（Safety Stock）公式的基础上，将进口件采购特性转换为约束条件，引申出OPIO模型TM（Overseas Parts Inventory Optimization Model），有效地帮助了国内主机厂解决进口件库存优化难题。
该模型将零部件周期性的订货量描述为一个由时间、零部件、运输节点构成的三维变量，以订货成本、运输成本、库存成本、缺货惩罚成本等构成的综合成本值作为模型的目标。约束条件则主要包括：
1、订货方式和订货策略
不同订货方式的需求特征不同。举个例子，零件级别的订货方式认为每个零件都是特殊的，因此会以单个零件的实际库存和质量作为模型变量求解的依据；一旦该零件发生非正常的消耗，会及时反应到该零件的需求预测——即基于单个零件测算安全库存策略。一般情况下，订货量总是要求订满某个固定值的整数倍，这也会作为模型的约束之一。
2、网络结构
供应网络的差异主要反映在仓库或配送中心的数量和结构上。若只存在一个中心仓库，网络结构相对简单，变量会从三维直接降到二维；但若存在多个配送中心，则除了优化的对象变多外，每个对象的提前期也会自下而上形成影响，加大模型复杂度。
3、历史需求
库存的不确定性通常来源于提前期和需求的不确定，这两类信息决定了库存优化模型的基调。在模型训练的过程中，历史需求的数据量不断累积，新鲜的“血液”也会不断注入。
例如，在历史需求里收集到新的零件报废率特征后，系统会自动将其作为影响需求的因素之一，作用到模型的下次训练中。基于提前期和历史消耗情况，系统可以自动升级优化，完善后期安全库存策略输出结果。
4、服务水平
服务水平的确定需要综合多方面的因素，历史的进口件生产需求满足率以及完备率是核心因素。车厂是无法站在一个客观的角度来判定满足与否的——对车厂而言，只要生产还在继续，就不存在需求没有被满足的情况。但站在数据分析的角度，一旦出现临时或高成本的非常规性补货措施，例如空运补货，便视为是一次需求未满足的情况，其所对应的是不同的服务水平。
OPIO模型
可见，为实现进口零配件优化，需考虑多方面因素。OPIO模型的优势主要体现在：当所有业务特征转换为约束条件被纳入模型后，系统可根据定期的数据输入，为业务人员提供周期性的订货策略，有效地预测未来需求，降低物料风险和成本，从根本上节省车厂的人力物力成本。
我们认为，随着汽车行业步入数字化时代，车企在加快零部件国产化进程的同时，在算法的有力支持下，实现零部件供应链的完善升级，完成从粗放的进口件订货和库存模式的优化转型，是现时最好的可行方案。