この一連のブログ投稿では、会社で在庫プランナーの役割を果たしているジェーンについて話してきました。コンサルタントであるケイトは、安全在庫の概念についてジェーンを手伝ってくれています。
シリーズの最初の 9 部をご覧ください: 一部1, 一部2, 一部3, パート4、 一部5, 一部6, 一部7, 一部8 および 一部9.
ケイト氏は、「需要とリードタイムの変動を使用して安全在庫を計算する例を見てきました。次に、別の種類の変動、つまり供給量に関連する変動を見てみましょう。
「どういう意味ですか?」とジェーンが尋ねました。
ケイト: そうですね、サプライヤーに製品を注文すると、必ず注文した数量が届きますか?
ジェーン: そうですね、たまに数が足りないこともあります。最悪の場合、一部のサプライヤーは注文した量を超えて出荷することがありますが、それはまれです。
ケイト:それは理解できます。品質はどうですか?サプライヤーから荷物が到着した際に品質検査を行っていますか?品質上の問題は見つかりましたか?
ジェーン: はい、少なくとも 98% の良質な製品の供給を計画しています。供給がその品質目標を上回る場合もあれば、その目標に達しない場合もあります。
ケイト: では、生産についてはどうでしょうか。工場から必要なものを正確に入手できますか?
ジェーン: そうですね、私たちの工場では一定の歩留まり (通常は 95% の範囲) があると想定しています。しかし、場合によってはそれよりも高くなったり、低くなったりすることもあります。
ケイト: つまり、これらすべての状況において、供給量として受け取ることを期待している量は、実際に受け取る量とは異なる可能性があるということですね?それともそれに同意しますか?
ジェーン: いいえ、私たちが受け取ったものは、注文したものよりも高い場合もあれば、低い場合もあります。私もそれに同意します。
ケイト: つまり、リードタイムと同様に、これにより供給に変動が生じます。これがどの程度悪いかに応じて、安全在庫の計算でこの変動を考慮することになります。
ケイトは続けました: 独立量の分散は加算できることを覚えていますか。さて、この供給量の変動は、需要やリードタイムの変動とは無関係です。したがって、これら 2 つの量の分散に加算できます。
ジェーンは言いました: 確かに、でも単位も一致する必要がありますよね?
「とてもいい思い出だね、ジェーン」とケイトは笑顔で言った。 「よし、それではこれを見てみましょう。私たちが検討している商品の注文金額はいくらですか?」
ジェーンは「私たちはその製品を常に 100,000 個注文していました。」と答えました。
ケイトはうなずき、こう言いました。「常に 100,000 ユニットの製品を注文しますが、サプライヤーからの注文ごとに異なる金額を受け取るとします。これを反映するためにいくつかの数字を作ってみましょう。
Kate は自分のマシンでスプレッドシートを開き、いくつかの数字を入力しました。
「このデータを使用して、2 つの量間のデルタを計算し、このデルタの分散を計算できますね?」とケイトは尋ねました。
それから、ジェーンがうなずいた間、彼女は計算を続けました。
「つまり、この差異は注文ごとにあり、各注文に個別に適用されます。さて、リードタイム内に何件の注文があるでしょうか?これは、リードタイム中の需要 (DDLT) を平均注文数量 (この例では 100,000 個) で割ったものと等しくなります。」と Kate 氏は言いました。
「DDLT は、1 日の平均需要 * 平均リードタイムに等しいのですか?」とジェーンは尋ねました。
ケイトは「とてもよかった。前に計算した値を覚えていますか?」
ジェーンは言いました。 17,767 日の平均需要は 12 で、平均リード タイムは約 11.73 でした。正確には 17,767 です。したがって、DDLT = 11.73*208,415 = 208,415 となります。リードタイム中の注文数 = 100,000/2.08 = XNUMX」
ケイトは「これは妥当な数字ですか?」と尋ねました。およそ 12 日に XNUMX 回注文しますか?
ジェーンはこう答えました。週に一度はあると思いますので、近いですね。
ケイトは「素晴らしいよ。したがって、この差異はリードタイム中のすべての注文に独立して適用されます。リードタイム中に平均 2.08 件の注文があるため、合計差異は 2.08*188,138,889 = 392,109,429 となります。
ジェーンは「興味深いですね。それでは、これを以前に計算した分散に追加する必要がありますか?」
ケイトは「確かに。栄誉を果たしていただけますか?」
ジェーンはホワイトボードにこう書きました。
- 需要差異 = 4,074,243,350
- リードタイムの差異による需要の差異 = 499,155,026
- 供給量の差異による需要の差異 = 392,109,429
- 総分散、σDDLT2 = 4,965,507,806。
ケイトは同意してうなずき、こう言いました。「この標準偏差と、その結果として得られるサービス レベル 95% の安全在庫を計算してみてはいかがでしょうか。 95% の Z マルチプライヤーを覚えていますか?」
「覚えていないけど、メモから調べられるよ」とジェーンはノートをめくりながら言いました。それから彼女はホワイトボードに書きました。
標準偏差 = 分散の平方根 = 4,965,507,806 の平方根 = 70,466 = σDDLT.
安全在庫 = z * σDDLT = 1.96 * 70,466 = 138,114。
ブラボー!ケイトは叫んだ。 「あなたはこの計算式をマスターし、ビジネスの安全在庫を計算する準備ができたようですね。」
対談は次回のブログに続きます。
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