在本系列博客文章中,我们一直在谈论 Jane,她在公司担任库存计划员。凯特是一名顾问,她一直在帮助简了解安全库存的概念。
赶上该系列的前 9 部分: 部分1, 部分2, 部分3, 第4部分, 部分5, 部分6, 部分7, 部分8 和 部分9.
凯特说:“现在您已经了解了使用需求和交货时间的变化来计算安全库存的示例,让我们看看另一种变化,即与供应数量相关的变化。
“你是什么意思?”简问。
凯特:嗯,当您从供应商处订购产品时,您总是能收到订购的数量吗?
简:嗯,有时他们会缺一些。偶尔,一些供应商会运送比订购量更多的货物,但这种情况很少见。
凯特:这是可以理解的。质量怎么样?您在供应商发货后是否进行质量检查并发现任何质量问题?
Jane:是的,我们计划提供至少 98% 的优质产品。有时供应超出了质量目标,有时我们达不到该目标。
凯特:那么生产呢:你能从工厂得到你需要的东西吗?
Jane:嗯,我们假设我们的工厂会有一定的产量,通常在 95% 的范围内。但有时,它们会比这个值更高或更低。
凯特:那么,在所有这些情况下,您期望收到的供应数量可能与您实际收到的数量不同,对吗?或者你会同意吗?
简:不,我们收到的东西有时会比我们订购的高,有时会低。我同意这一点。
凯特:所以,与交货时间类似,这会造成供应的变化。根据情况的严重程度,人们可以在安全库存计算中考虑这种可变性。
凯特继续说道:你还记得独立数量的方差可以相加吗?那么,供应数量的变化与需求和交货时间的变化无关。因此,可以将其添加到这两个量的方差中。
简说:确实如此,但是单位也必须匹配,对吧?
“记忆力很好,简”,凯特微笑着说道。 “好吧,那我们就来看看这个吧。您为我们正在寻找的产品订购的金额是多少?”
Jane 回答道:“我们总是订购 100,000 件该产品。”
凯特点点头,说道:“假设您总是订购 100,000 件产品,但从供应商处收到的每份订单的金额不同。让我们编一些数字来反映这一点。
凯特在她的机器上打开了一个电子表格并输入了一些数字:
“现在,利用这些数据,我们可以计算两个数量之间的增量并计算该增量的方差,不是吗?”凯特问道。
然后继续计算,简点了点头。
“因此,这个差异是针对每个订单的,并且独立地适用于每个订单。现在,我们在交货期内会有多少订单?这等于交付周期内的需求 (DDLT) 除以平均订单数量,在我们的示例中为 100,000”,Kate 说道。
“DDLT 等于平均每日需求 * 平均交货时间?”Jane 问道。
凯特说:“很好。你还记得我们之前计算的数值吗?”
简说:“是的。日均需求量为 17,767 个,平均交货时间约为 12 秒。准确地说,为 11.73 秒。因此,我们得出 DDLT = 17,767*11.73 = 208,415。交货期内的订单数量 = 208,415/100,000 = 2.08。”
凯特问:这个数字合理吗?您大约每 12 天订购两次吗?
简回答:我猜每周一次,所以很接近。
凯特说:“太好了。因此,这种差异独立适用于交货期内的所有订单。由于交货期内平均有 2.08 个订单,因此总方差为 2.08*188,138,889 = 392,109,429。
简说:“有趣。那么,现在应该将其添加到之前计算的方差中吗?”
凯特说:“确实如此。你愿意做这份荣誉吗?”
简在白板上写道:
- 需求差异 = 4,074,243,350
- 由于提前期差异导致的需求差异 = 499,155,026
- 由于供应数量差异导致的需求差异 = 392,109,429
- 总方差,σDDLT2 = 4,965,507,806。
凯特点头表示同意,并说道:“你为什么不继续计算标准偏差以及由此产生的 95% 服务水平的安全库存。你还记得 95% 的 z 乘数吗?”
“我不记得了,但我肯定可以从我的笔记中查到。”简一边翻着笔记本一边说道。然后她在白板上写下了。
标准差 = 方差的平方根 = 4,965,507,806 的平方根 = 70,466 = σDDLT.
安全库存 = z * σDDLT = 1.96 * 70,466 = 138,114。
太棒了!凯特惊呼道。 “看起来您已经掌握了这个公式,并准备好为您的企业计算安全库存。”
我们将在下一篇博客中继续讨论。
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