几年以前，NWDCo是全国批发分销商，它的网络仅仅由位于NWDCo的供应商和客户之间的DC组成。每个DC从供应商那里定购货物，并满足来自客户的订单需要。DC是面向客户的RDC，并且具有超过98%的服务项目。DC通常储备存货在25000到50000SKU之间。今天，NWDCo有很多RDC，还有很多相同的DC。
每个DC被指定了一个RDC。储存在DC中的每个项目要么是卖方直接存储或者RDC存储的项目。一个卖方直接存储项目直接从外部供应商那里补货；它不经过任何RDC。在DC中的RDC项目从RDC内部实现补货。公司销售的一半是和RDC和DC层级的库存直接相关的。一个RDC存储项目大致在10000 SKU。每个RDC有它自己的客户，客户的订货直接来自RDC。这些客户需要99%的服务水平。这样，每个RDC有两种类型的客户——外部客户和DC这个内部客户。每个DC在固定的时间从它的RDC订货，但是外部客户是在他们想要货的任何时候下订单的。从供应商到RDC的前置时间与从供应商到DC的前置时间相比一般比较短而且不稳定性更小。前置时间从原来的1-3周减少到目前的3-10天。RDC和DC之间时间确定的送货取决于DC，时间从1天到3天不等。
挑战
NWDCo的终端客户有非常高的服务需要。NWDCo保证能完成这些高服务目标的一种方法是在DC保持多余的库存。在RDC，库存是用来为DC补货的，也是用来满足RDC的外部客户需要的。目前存在的问题是在两个层级之间非常好的库存的配置。NWDCo能利用许多控制杠杆来改变RDC和DC之间的库存。NWDCo怎样设置控制杠杆以最小库存实现服务目标呢？流动缓慢的产品能仅仅存储在RDC中，而在DC中几乎没有或不存在库存？
库存管理问题由于RDC外部客户搞服务需要而变得更加复杂了。RDC必须同时保留足够的库存满足外部客户的需要，并向DC提供足够的产品满足DC客户的需求。
另一个NWDCo必须解决的问题是怎样提出RDC适当的需求预测。这些预测对RDC补货决策是非常关键的。DC需求仅仅提高给RDC在统计预测中重视用吗？RDC应该仅仅累计来自DC的总需求吗？RDC应该在基于运送至DC库存的历史数据进行统计预测吗？来自DC的历史订单是什么？其他挑战也存在。NWDCo需要获得和完全利用网络中信息的透明度。这意味着RDC和DC一定要自由分享在需求、库存、在途订单和诸如促销活动等影响需求的信息。另一个问题是在两层级之间同步化补货行动，以最小化前置时间、平衡DC和RDC之间的订单。由于牛鞭效应的存在，不能充分应对这些挑战会导致日益增加的库存和现在的服务缺陷。
解决方案
WDCo利用真正的多层级库存管理系统。所有的补货决策目前都充分利用了网络的可视性。系统模拟所有DC补货策略对RDC的关联成本。一个层级的补货驱动因素和另一个层级的库存水平之间有直接的联系。图4描述了NWDCo怎样设置控制变量如从RDC到DC的服务水平目标，以实现在RDC和DC总库存的最小化。正如所期望的那样，党控制变量（参数）增长时，RDC库存也得到了增长。但是对于DC库存的影响却是不明显的。当RDC预期的满足率变大时，DC所有库存减少了。对这个变量非常好的的设置需要对RDC和DC安全库存的交互性影响做仔细的分析。NWDCo每一个RDC项目都遵从了这个最优化过程。
利益
通过使用真正的多层级方法，NWDCo对每个层级的所有SKU都进行了最优补货决策。这使企业有可能获得或者超越服务目标，同时使整个网络的库存获得减少。图五阐述了根据平均周转率对SKU进行分类的典型结构。库存在两个层级中正确的配置使网络库存减少了超过三天的库存量，同时保证了或超过了99%的客户服务目标。减少的库存使得企业获得了更多的营运资本。除了增加现金流外，增加的现金有助于NWDCo持续增加收入。同时，更高的服务水平产生了不断增加的收入和客户满意度。
结论
多层级扭曲网络为库存优化带来了机会。企业不断弥补运输、仓储和资金占用成本的增加。获得这些节省的关键在于采用真正的多层级策略进行库存管理。由于库存驱动因素的多样性和层级之间模拟驱动因素交互作用的复杂性，追求这样一个策略不是一项简单的任务。而且，收益也不值得付出这些努力。采用正确的方法能在盘存等式的两端产生回报——更低的库存更高的客户服务。采用真正的多层级方法是库存管理终极的双赢策略。
