还有一个例子是最小单位成本法，它为反复计算的每一步计算一个单位成本。图３

        －１８使用最小总成本法中讨论过的例子中同样的数据，第４列的总成本在反

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              ┃ 持 有 成 本 ┃订货    ┃ 总 ┃累   计 ┃ 单 位 ┃

              ┣━━━━┳━━━━┫        ┃      ┃        ┃        ┃

              ┃ 本 批 ┃ 累 计 ┃成本(￥)┃成 本┃批   量 ┃ 成 本 ┃

              ┣━━━━╋━━━━╋━━━━╋━━━╋━━━━╋━━━━┫

              ┃    0   ┃   0    ┃ 30.00 ┃ 30.00┃ 93    ┃ 0.323 ┃

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              ┃ 5.59 ┃ 5.59 ┃ 30.00 ┃ 35.59┃ 326   ┃ 0.109 ┃

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              ┃ 9.31 ┃ 14.90 ┃ 30.00 ┃ 44.90┃ 520   ┃ 0.086 ┃

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              ┃ 15.77 ┃ 30.67 ┃ 30.00 ┃ 60.67┃ 739   ┃ 0.082 ┃

              ┣━━━━╋━━━━╋━━━━╋━━━╋━━━━╋━━━━┫

              ┃ 8.26 ┃ 38.93 ┃ 30.00 ┃ 68.93┃ 826   ┃ 0.084 ┃

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                         图３－１８     最小单位成本法

 

        复计算的每一步中都除以累计批量从而得出单位成本。这名字不大好。通常所说单

        位成本是该物品每单位的物料、劳务与间接费用的总和；但在这里是指每单位物品

        的持有成本加上订货成本。

            在图３－１８的例中，此技法的结论同最小总成本法与零件──期间平衡法所

        推荐的一样，都是７３９件。ＩＢＭ与其它公司所做的若干次大规模仿真表明：最

        小单位成本法有时会推荐出不同的批量，而且──更为重要的是──不如其它方法

        经济的结果。１９６８年，有人在 APICS 季刊《 Production   &   Inventory

         Management》上著文论“动态订货论”， 文中比较了最小单位成本法与最小总成

        本法并作出结论说，最小单位成本法的方法是不稳定的，用一组数据它会开发出较

        低的生产调整成本与较高的库存成本，而对另一组数据它会开发出较高的生产调整

        成本与较低的库存成本来，但不能保证使总成本最低。所以没有理由去使用最小单