ब्लॉग पोस्ट की इस श्रृंखला में, हम जेन के बारे में बात कर रहे हैं जो अपनी कंपनी में इन्वेंट्री प्लानर की भूमिका में हैं। केट, जो एक सलाहकार है, जेन को सुरक्षा स्टॉक की अवधारणाओं में मदद कर रही है।
श्रृंखला के पहले 9 भाग देखें: भाग 1, भाग 2, भाग 3, भाग 4, भाग 5, भाग 6, भाग 7, भाग 8 और भाग 9.
केट ने कहा, “अब जब आपने सुरक्षा स्टॉक की गणना करने के लिए मांग और लीड समय में परिवर्तनशीलता का उपयोग करने का उदाहरण देखा है, तो आइए एक अन्य प्रकार की परिवर्तनशीलता को देखें, जो आपूर्ति मात्रा से संबंधित है।
"तुम्हारा क्या मतलब है?" जेन ने पूछा।
केट: ठीक है, जब आप अपने आपूर्तिकर्ता से उत्पाद ऑर्डर करते हैं, तो क्या आपको हमेशा उतनी ही राशि मिलती है जितनी आपने ऑर्डर की थी?
जेन: ठीक है, कभी-कभी उनमें कुछ कमी होती है। एक बार नीले चाँद में, कुछ आपूर्तिकर्ता ऑर्डर की तुलना में अधिक जहाज भेजेंगे लेकिन ऐसा दुर्लभ है।
केट: यह समझ में आता है। गुणवत्ता के बारे में क्या ख्याल है? क्या आप आपूर्तिकर्ता से शिपमेंट के आगमन पर गुणवत्ता जांच करते हैं और क्या आपको गुणवत्ता संबंधी कोई समस्या मिलती है?
जेन: हाँ, हम कम से कम 98% अच्छी गुणवत्ता वाले उत्पाद आपूर्ति की योजना बना रहे हैं। कभी-कभी आपूर्ति उस गुणवत्ता लक्ष्य से अधिक हो जाती है, और कभी-कभी हम उस लक्ष्य से पीछे रह जाते हैं।
केट: और उत्पादन के बारे में क्या ख्याल है: क्या आप संयंत्र से वही प्राप्त करने में सक्षम हैं जिसकी आपको आवश्यकता है?
जेन: ठीक है, हम मानते हैं कि हमारे कारखानों में एक निश्चित उपज होगी, आमतौर पर 95% रेंज में। लेकिन कभी-कभी, वे उससे ऊपर या नीचे दौड़ते हैं।
केट: तो, इन सभी स्थितियों में, आप आपूर्ति मात्रा के रूप में जो प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं वह वास्तव में आपको जो प्राप्त होता है उससे भिन्न हो सकता है, है ना? या आप इससे सहमत होंगे?
जेन: नहीं, हमें जो प्राप्त होता है वह कभी-कभी हमारे ऑर्डर से अधिक और कभी-कभी कम हो सकता है। मैं इससे सहमत हूँ।
केट: तो, लीड टाइम के समान, यह आपकी आपूर्ति में परिवर्तनशीलता पैदा करता है। यह कितना बुरा है, इस पर निर्भर करते हुए, सुरक्षा स्टॉक गणना में इस परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखा जाएगा।
केट ने आगे कहा: क्या आपको याद है कि स्वतंत्र मात्राओं के प्रसरणों को जोड़ा जा सकता है। खैर, आपूर्ति मात्रा में यह परिवर्तनशीलता मांग और लीड समय में परिवर्तनशीलता से स्वतंत्र है। इसलिए, इसे उन दो मात्राओं के भिन्नताओं में जोड़ा जा सकता है।
जेन ने कहा: सच है, लेकिन इकाइयों का भी मिलान होना चाहिए, है ना?
"बहुत अच्छी याददाश्त, जेन", केट ने मुस्कुराते हुए कहा। “ठीक है, तो आइए इसे देखें। जिस उत्पाद को हम देख रहे हैं उसके लिए आपने कितनी राशि का ऑर्डर दिया है?”
जेन ने जवाब दिया, "हमने हमेशा उस उत्पाद की 100,000 इकाइयों का ऑर्डर दिया।"
केट ने सिर हिलाया और कहा, “मान लीजिए कि आप हमेशा किसी उत्पाद की 100,000 इकाइयों का ऑर्डर करते हैं लेकिन आपूर्तिकर्ता से प्रत्येक ऑर्डर के लिए अलग-अलग राशि प्राप्त करते हैं। आइए इसे दर्शाने के लिए कुछ संख्याएँ बनाएँ।
केट ने अपनी मशीन पर एक स्प्रेडशीट खोली और कुछ नंबर टाइप किए:
"अब, इस डेटा के साथ, हम दो मात्राओं के बीच डेल्टा की गणना कर सकते हैं और इस डेल्टा के विचरण की गणना कर सकते हैं, है ना?", केट ने पूछा।
फिर जेन ने सिर हिलाया तो वह गणना के साथ आगे बढ़ी।
“तो, यह भिन्नता प्रत्येक ऑर्डर के लिए है और प्रत्येक ऑर्डर पर स्वतंत्र रूप से लागू होती है। अब, लीड टाइम के दौरान हमारे पास कितने ऑर्डर होंगे? यह औसत ऑर्डर मात्रा से विभाजित लीड टाइम (डीडीएलटी) के दौरान मांग के बराबर होगा, जो हमारे उदाहरण में 100,000 है", केट ने कहा।
"और डीडीएलटी औसत दैनिक मांग * औसत लीड टाइम के बराबर है?", जेन ने पूछा।
केट ने कहा, “बहुत अच्छा। क्या आपको वह मूल्य याद है जिसकी हमने पहले गणना की थी?”
जेन ने कहा, “हाँ। औसत दैनिक मांग 17,767 थी और औसत लीड समय लगभग 12 था। ठीक है, सटीक होने के लिए 11.73। तो, इससे हमें DDLT = 17,767*11.73 = 208,415 मिलता है। और लीड टाइम के दौरान ऑर्डर की संख्या = 208,415/100,000 = 2.08।"
केट ने पूछा: क्या यह एक उचित संख्या है? क्या आप हर 12 दिनों में लगभग दो बार ऑर्डर करते हैं?
जेन ने जवाब दिया: मैंने सप्ताह में एक बार अनुमान लगाया होगा, इसलिए यह करीब है।
केट ने कहा, “बहुत बढ़िया। इसलिए, यह भिन्नता लीड टाइम के दौरान सभी ऑर्डरों पर स्वतंत्र रूप से लागू होती है। चूँकि लीड टाइम के दौरान औसतन 2.08 ऑर्डर होते हैं, कुल अंतर 2.08*188,138,889 = 392,109,429 होगा।
जेन ने कहा, “दिलचस्प। तो, अब इसे पहले की गणना की गई भिन्नताओं में जोड़ा जाना चाहिए?"।
केट ने कहा, “वास्तव में। क्या आप सम्मान देंगे?”
जेन ने व्हाइटबोर्ड पर लिखा:
- मांग भिन्नता = 4,074,243,350
- लीड समय में भिन्नता के कारण मांग में भिन्नता = 499,155,026
- आपूर्ति मात्रा में भिन्नता के कारण मांग में भिन्नता = 392,109,429
- कुल विचरण, σडीडीएलटी2 = 4,965,507,806.
केट ने सहमति में सिर हिलाया और कहा, “आप आगे क्यों नहीं बढ़ते और इससे मानक विचलन और 95% सेवा स्तर के लिए परिणामी सुरक्षा स्टॉक की गणना क्यों नहीं करते। क्या आपको 95% के लिए z-गुणक याद है?"
"मुझे यह याद नहीं है, लेकिन मैं निश्चित रूप से इसे अपने नोट्स से देख सकती हूं", जेन ने अपनी नोटबुक पलटते हुए कहा। फिर उसने व्हाइटबोर्ड पर लिखा.
मानक विचलन = प्रसरण का वर्गमूल = 4,965,507,806 का वर्गमूल = 70,466 = σडीडीएलटी.
और सुरक्षा स्टॉक = z * σडीडीएलटी = 1.96 * 70,466 = 138,114.
वाहवाही! केट ने चिल्लाकर कहा। "ऐसा लगता है कि आपने इस फॉर्मूले में महारत हासिल कर ली है और अपने व्यवसाय के लिए सुरक्षा स्टॉक की गणना करने के लिए तैयार हैं।"
हम अगले ब्लॉग में बातचीत जारी रखेंगे।
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- स्रोत: https://blog.arkieva.com/a-journey-through-safety-stocks-part-10/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-journey-through-safety-stocks-part-10
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