请注意，在自动安全库存计算功能中，必须为相应的物料维护“服务级别”字段。 接下来，我们查看物料主数据的“预测”视图，如下图所示：
之前我们已经为物料主数据分配了MRP类型“VM”。由于在这个MRP类型的后台配置中，“预测标识符”字段已经被维护为“+”，即“强制预测”。因此我们只有为相应的物料主数据维护了“预测”视图之后，该物料主数据才能够保存。
在上图界面中，我们需要注意到以下字段：
1）“预测模型”（Forecast model）字段：这个字段决定了相应的物料在运行预测的时候将采用哪一种预测模型。我们在本测试案例中采用的是基本的趋势模型。
2）“期间标识符”（Period Indicator）字段：这个字段描述了我们在运行预测的时候，历史数据与预测数据将会基于怎样的区间而产生。比如我们在上图中维护的字段值是“T”，这就意味着系统将以“天”为单位来运行预测程序。所有的历史消耗数据将会基于“天”来读取，而所有的预测数据也将会诸天来生成。本字段在自动安全库存的计算过程中起到了非常关键的作用。
3）“历史期间”（Hist. periods）字段：这个字段描述了系统每次运行预测程序时，将会读取多少个期间（之前已经定义了一天为一个期间）的历史数据。我们在此维护的值为“10”。
4）“预测期间”（Forecast periods）字段：这个字段描述了系统每次运行预测程序时，将会产生多少个期间的预测值，我们同样在此维护“10”。
接下来，我们可以点击“消耗值”（Consumption vals）按钮，为测试物料维护历史消耗数据，如下图所示：
第三步：使用事务代码CR01，创建工作中心VMTEST，该工作中心的单日能力为8小时。
第四步：使用事务代码CA01，为测试物料创建工艺路线，如下图所示：
可以看到在唯一的工序中，我们维护的工序期间为100件/小时。
第五步：使用事务代码MD61，为测试物料维护计划独立需求。
第六步：使用事务代码MD02，为测试物料运行MRP。
第七步：使用事务代码MD04，查看测试物料的供需状况，如下图所示：
我们看到，这个界面上什么也没有，既没有供给，也没有需求。之前我们分配给该物料的计划独立需求并没有被MRP考虑在内。这也和一般的重订货点计划思路完全相符。在一般的重订货点模式下，物料的各类需求元素（安全库存除外）均不会参与净需求计划的运行。
第八步：使用事务代码MM02，为测试物料运行预测程序并观察其预测结果，如下图所示： 可以看到，由于采用的预测模型是趋势模型，因此系统自然而然地为计算出了预测模型中的基准值与趋势值。但这并不是所要探讨的重点。在上图中，最为关键的是，系统在预测结果中为显示出了基于历史消耗值与预测模型推算出的安全库存与重订货点。
这就是所谓的安全库存和重订货点的自动计算。每当系统运行物料预测的时候，就会基于最新的计算结果对重订货点与安全库存进行一次更新。因此上图中所展示的计算结果事实上是随着每次预测程序的运行而常换常新的。
那么，安全库存值与重订货点值究竟是怎样算出来的呢？接下来就根据相应的计算公式进行比较简单的推导。
首先来看一下上图中的安全库存值“711”是怎样计算得来的。
在本测试案例中，测试物料的补货提前期为三天（来自于公式一）；而该测试物料的预测期间标识为“天”（来自于物料预测视图），也就是说，每一天都是该物料的一个预测基准期间。因此，物料的补货提前期（3天）大于物料的预测基准期间（1天）。 在上述判定成立的条件下，安全库存的计算公式为： 公式三：
安全库存= R ×√W × MAD
在公式三中，参数“R”用来描述服务级别（Service Level）与预测准确性之间的相互关系。其计算公式为： 公式四：
R =服务因子（Service Factor）× σ
在公式四中，σ为常量，等于1.25，而服务因子（Service Factor）则需要根据先前分配给测试物料的“服务级别”（Service Level）经过查表获得。当然，更简便的计算方法便是在Excel中使用函数“NORMSINV”。
比如在本测试案例中，分配给测试物料的“服务级别”为“90%”，通过在Excel中使用函数“NORMSINV”，得知相应的服务因子为1.28，再用1.28乘以1.25（σ），就可以得出相应的“R”值为1.6。
公式三中的第二个参数为√W，其中“W”的计算公式如下：