Задача управления запасами, как и задача управления транспортно-складскими системами, также может быть решена различными методами. Наиболее эффективными следует считать методы на основе математического и имитационного моделирования.

Как указывалось ранее, суммарные затраты системы управления запасами состоят из четырех основных составляющих, которые изменяются в зависимости от уровня запаса. Оптимальный уровень запаса соответствует минимуму суммарных затрат. При этом следует отметить, что модель управления запасами не обязательно должна содержать все четыре компоненты, так как некоторые из них могут оказывать незначительное влияние, а их учет чрезмерно усложняет функцию суммарных затрат.

Таким образом, обобщенная модель задачи управления запасами при четырех компонентах представляется достаточно простой. Однако, несмотря на это, существует достаточно большое разнообразие моделей этого класса и методов решения соответствующих задач, базирующихся на различных математических аппаратах: от простых схем дифференциального и интегрального исчисления до - сложных алгоритмов динамического и других видов математического программирования. Это объясняется прежде всего характером спроса на материалы, который может быть детерминированным (достоверно известным) или вероятностным , т.е. носящим случайный характер ( задаваемым плотностью вероятности ).

В известных моделях управления запасами детерминированный спрос принимают статическим, в случае, когда интенсивность потребления остается неизменной во времени или динамическим, когда спрос неизвестен достоверно и изменяется в зависимости от времени. Вероятностный спрос может быть стационарным, когда функция плотности вероятности спроса неизменна во времени, и нестационарным, когда функция плотности вероятности спроса изменяется во времени.

В реальных условиях детерминированный статический спрос встречается редко, и его следует рассматривать как простейший. Ближе к реальным условиям является вероятностный нестационарный спрос. Однако с точки зрения математики модель с таким спросом значительно усложняется и особенно при увеличении рассматриваемого периода времени.

Анализ моделей, в зависимости от спроса, позволяет сделать вывод, что сложность их математического аппарата возрастает по вектору от детерминированного статического к динамическому и далее к вероятностному стационарному и нестационарному. На этом векторе сложности можно выделить условно три уровня сложности моделей по сложности функции спроса. Первый уровень предполагает, что распределение вероятностей спроса стационарно во времени, и, следовательно, функция распределения вероятностей , описывающая спрос во всех исследуемых периодах времени, неизменна. Это модель, в которой не учитываются колебания спроса.

Модели второго уровня учитывают изменения спроса в различные интервалы времени. Потребности в каждом интервале описываются средней величиной спроса, а не функцией распределения. Это упрощает модель, но при этом не учитывается элемент риска. Однако такое упрощение с некоторым огрублением все же позволяет исследовать колебания спроса в различные периоды, который вследствие аналитических и вычислительных трудностей нельзя учесть в вероятностных моделях.

В моделях третьего уровня не учитываются как изменения спроса, так и фактор риска. Спрос в течение любого отрезка времени принимается равным среднему значению необходимого спроса по всем рассматриваемым периодам. В результате такого упрощения интенсивность спроса оценивается как постоянная. На выбор типа модели, кроме спроса, могут оказывать влияние такие факторы, как :