公式五：W =补货提前期÷预测基准期间
因此可以得出在本测试案例中，参数“W”的值等于3，而√W的值就等于1.732。
而公式三当中的最后一个参数就是著名的MAD（平均绝对差异）。这个值代表了预测值与实际值之间的平均差异，描述了预测结果的精确性。在上图中，SAP系统已经自动为计算出了这一次预测的MAD值，它大约为256。
现在导入公式三中的这几个参数，其运算结果就是的安全库存值了。
已经推算了安全库存值的计算。接下来，再来看SAP系统是如何计算重订货点值的。 重订货点的计算以安全库存的计算为基础，其依据为以下公式。 公式六：
重订货点= 安全库存＋平均日需求量×补货提前期
在这一公式中，安全库存之前已经探讨过了，在本案例中它的数值是“711”；系统基于预测程序计算出的预测值与预测整体区间，得出预测周期内的平均日需求量，本案例中它的数值是
“1651.3”；而对于补货提前期，系统依据公式一计算出该参数值。在本案例中它的数值是“3”。 将这几个参数一并代入公式六，就可以得出测试物料的最佳重订货点应该为5665。 接下来，切换到测试物料的MRP1视图，如下图所示：
看到，在经过预测程序的运行之后，系统自动计算出了重订货点，并且将这个值自动维护在了相应的“重订货点”字段上面。接下来这个字段将要发挥的作用及其运行模式就与一般的手动重订货点一致了。
同样地，再来查看一下MRP2视图，如下图所示：
看到由系统自动运算得出的安全库存值也已经被自动维护在“安全库存”字段上面。它所起的作用与手动维护的安全库存值没有什么两样。
第九步：使用事务代码MD02，对测试物料运行MRP。
第十步：使用事务代码MD04，查看测试物料的供求状况，如下图所示；
可以看到，系统在运算MRP的时候已经考虑了之前自动算出的安全库存值与重订货点值。并根据相应的数据自动生成了对应的计划订单。
值得一提的是，如果仔细观察公式六，就会发现重订货点的计算本质是在安全库存的基础上做加法。因此，系统计算出的重订货点值总会高于安全库存值。
然而，由于安全库存值是由系统自动计算得出的，且会随着预测值的波动而波动。在某些情况下，就可能会出现自动安全库存值等于或接近于0的情况。比如说，如果将对应物料的“服务级别”设置得过低，就会导致服务因子过低；或者如果预测模型的模拟效果过好，就会导致MAD值过低，也会进而造成非常低的安全库存。
从表面看上去，由系统自动计算出了一个非常低的安全库存是一件挺好的事情。但由于实际需求的不可测与突发波动性的存在，当系统自动运算出的安全库存极低时，往往会给人一种心里发虚的感觉。因此，企业会宁愿设置一个最低限度的安全库存，使自身保有的安全库存值起码高于这个手工设置的数量，在此基础上再由系统对安全库存进行自动运算。这相当于给安全库存的自动运算结果设置了一个下限。
第十一步：使用事务代码MM01，基于之前的测试物料VMT01，复制出新的物料VMT02，并观察其MRP2视图，如下图所示：
这一次，在该视图上维护了“最小安全库存”（Min safety stock）字段。该字段表示了自动安全库存运算结果的下限。当系统自动计算出的安全库存值小于该字段值时，系统就会使用该字段的值作为安全库存。在本案例中，分配给这个字段的值是“1000”。
第十二步：使用事务代码MM02，为新创建的测试物料VMT02运行预测程序，其结果如下图所示：
可以看到在预测程序的运算过程中，系统自动校正了安全库存的计算结果，由此也导致了重订货点值的校正。本来按照正常的计算方法，都知道系统建议的安全库存值只有711。然而，由于在“最小安全库存”字段中维护了安全库存计算的下限--“1000”，因此系统自动将安全库存的计算结果修改为下限值。而基于安全库存计算得出的重订货点值也被相应修改为5954。 第十三步：使用事务代码MM01，基于之前创建的测试物料VMT01，再复制出一个新的物料VMT03，并观察其“预测”视图，如下图所示：
在之前的测试过程中，分配给测试物料的预测基准期间是“天”；这一次，将该物料的预测基准期间改为“周”。即系统以“周”为单位读取历史数据，并同样以“周”为单位来计算未来的预测数据。
第十四步：使用事务代码MM02，对新创建的测试物料运行预测程序，其结果如下图所示：
这一次，系统计算出来的结果分别是：MAD值为218，安全库存值为270，重订货点值为1278。 现在让来看一下上图中的安全库存值“270”是怎样计算出来的。在本测试案例中，测试物料的补货提前期与之前相比没有发生改变，仍然是3个工作日。然而，物料的预测基准期间却由“天”变成了“周”，即以每周做为一个单位进行历史消耗数据的读取与预测值的计算。如果同样换算成工作日的话，那么物料的预测基准期间等同于5个工作日。
这样一来，在计算公式一当中的“W”值的时候，就要将补货提前期与预测基准期间都统一到一个计量单位（工作日）上来。因此，这次计算出来的“W”值就等于0.6。
然后，再将R值，W值与MAD值共同代入公式一。由此得出的安全库存计算结果为270。
值得一提的是，在SAP的某些官方资料中提到了一点，那就是当补货提前期小于预测基准期间的时候（正如之前这个测试案例），安全库存的计算公式应该如下： 安全库存= R × W × MAD
但经过特意安排的测试之后，不得不说上述结论是错误的。
无论补货提前期大于还是小于预测基准期间，系统均会使用公式一种所列的方法推算安全库存。