安全在庫: 完全ガイド

次の注文をいつ行うかを決めるためにここにたどり着いたのであれば、それはこの投稿ではありません。それが再注文ポイントの式、1 日の平均販売時間、リード タイム、およびバッファーをすでにカバーしています。この投稿では、バッファーについて説明します。バッファーとは何か、実際に必要な量はどれくらいか、推測することと計算することの違いについて説明します。

安全在庫と再発注点の比較

この 2 つは同じ意味で使用されますが、これは何よりもまず解決する価値のある最初の混同です。再注文ポイントはトリガーであり、今すぐ行動するよう指示する単一の在庫レベルです。安全在庫はトリガーではありません。これは、リードタイム需要と並んでトリガーを構成する 2 つの要素のうちの 1 つです。

再発注ポイント = (平均日販 × リードタイム) + 安全在庫

在庫レベルが 2 つの帯に分かれていると想像してください。下の帯は安全在庫、通常の状況では手をつけない予定の単位、その上の帯はリードタイム需要、次の注文の輸送中に販売が予想される単位です。そのスタックの一番上を通過すると、再注文ポイントに到達します。安全在庫が食いつぶされるのは、売上の急増や出荷の遅れ、またはその両方など、何か問題が発生した場合のみです。

関連する 3 番目の番号からも分離する価値があります。目標在庫レベル、次回の配送だけでなく、次回の計画購入に到達するために必要な総在庫量。安全在庫もそこに入力され、同じバッファーが再利用されます。

経験則と正確な統計

このバッファのサイズを決定するには実際には 2 つの異なる方法があり、それらを混同することが安全在庫に関するアドバイスのほとんどが間違っているところです。

経験則はカバー日数、つまり 1 日の平均需要に選択したバッファ日数を掛けたものです。シダー＆イチジク、250g は、1 日あたり 5 ユニット、30 ユニットの安全在庫 (6 日間のカバー、妥当な中間設定) で販売されます。これは高速で統計を必要とせず、標準偏差を計算するのに十分な販売履歴がない場合に適しています。

既知のサービス レベルをターゲットにすることはできません。平均需要は同じだが日々の変動が大きく異なる 2 つの SKU は、たとえ安定した SKU が過剰に保護され、不安定な SKU が十分に保護されなかったとしても、フラット ルールに基づいて同じバッファーを取得します。正確な統計式では、各 SKU 独自に測定された変動を使用してこの問題が修正されます。

需要変動の式

これは、このサイトの残りの安全在庫コンテンツには欠けている公式であり、この投稿が単に他の場所にリンクするのではなく存在する理由です。需要の変動性のみを分離すると (リードタイムを固定として扱う)、正確な統計式は次のようになります。

安全在庫 = Z × √(PC/T₁) × σ_D

4 個:

• Z: 標準正規分布から抽出されたサービス レベル係数 (選択の詳細については以下を参照)
• パソコン: パフォーマンス サイクル、合計リード タイム (日数)
• た₁: 需要の標準偏差が測定された時間増分 (毎日の売上から σ_D を計算した場合は 1 日)
• σ_D: 同じ増分にわたって測定された需要の標準偏差

PC/T₁ は、リード タイム ウィンドウの長さまで 1 日あたりの需要の変動を調整します。リード タイムが長いほど、より多くの日数の変動にさらされることになるため、バッファーはそのウィンドウの平方根に比例するのではなく、そのウィンドウの平方根に応じて増加します。

明確に述べる価値のある仮定が 1 つあります。この式は、需要が正規分布しており、日々の変動が日ごとに独立していることを前提としています。通常、安定した確立された SKU が十分に適合します。真新しい SKU、非常にプロモーション的な SKU、または月に数件しか販売されない SKU は、そうでないことがよくあります。需要パターンはベル カーブではなく、塊状またはイベント駆動型であり、その種の製品では、式の出力は正確な答えではなく、出発点として扱われる必要があります。

うまくいった例

Cedar & Fig に戻ると、250g: 1 日あたりの平均販売個数は 5 個、サプライヤーのリードタイムは 12 日です。この SKU の過去 90 日間の販売の日次標準偏差が 2.5 単位だったとします。販売数が 0 の日もあれば、9 販売の日もあり、2.5 は実際のスプレッドの幅を表します。

安全在庫 = 1.65 × √12 × 2.5 = 1.65 × 3.46 × 2.5 ≒ 14 個になります。

この 14 という数字は、このサイトの他の場所で同じ SKU に対して使用されている 30 単位のカバー日数のバッファーと同じではなく、また、このサイトの 17 単位という数字とも同じではありません。リードタイム変動ポストCedar & Fig のサプライヤー向けに計算します。 3 つはすべて正当であり、さまざまな質問に答えるための異なる数値です。1 つは経験則による推測、1 つは需要の変動を特定するもの、もう 1 つはリードタイムの​​変動を特定するものです。次のセクションでは、実際にそれらを組み合わせます。

組み合わせた式

需要とリードタイムの両方が変化し、この 2 つが互いに独立して変化する場合、組み合わされた式は、次の 2 つを単純に加算したものではなく、各コンポーネントの二乗和の平方根となります。

安全在庫 = Z × √[(PC/T₁ × σ_D²) + (σ_LT×D_平均)²]

新しい数値を作成するのではなく、このサイト独自の作業数値を再利用します。PC/T₁ = 12、σ_D = 2.5、リードタイム ポスト独自の数値から、σ_LT = 2 日、D_avg = 5 ユニット/日です。

安全在庫 = 1.65 × √[(12 × 2.5²) + (2 × 5)²] = 1.65 × √[(12 × 6.25) + 100] = 1.65 × √[75 + 100] = 1.65 × √175 ≈ 1.65 × 13.23 ≈ 22 個。

22 は、2 つの構成要素の数値を単純に加算する (14 + 17 = 31) よりも小さいことに注意してください。これは四捨五入の癖ではありません。それは設計どおりに機能する式です。独立した変動要因は二乗和の平方根として結合されますが、これは常に直接和よりも小さくなります。これは、両方の要因が同じサイクルで最悪のケースに達する可能性は統計的に低いためです。需要とリードタイムの​​変動が特定の SKU に対して独立していない場合 (たとえば、需要を急増させ、同時にサプライヤーにストレスを与えるプロモーションなど)、この式の背後にあるソースでは、平方根を使わずに 2 つの要素を直接加算するよう記載されています。

サービスレベルの選択

Z は任意ではありません。これは、許容できるリード タイム中に在庫切れが発生しない確率の標準正規値です。

• 84% サービス レベル → Z = 1.00
• 90% → Z = 1.28
• 95% → Z = 1.65 (このサイトのすべての作業例で使用されるレベル)
• 97% → Z = 1.88
• 98% → Z = 2.05
• 99% → Z = 2.33
• 99.9% → Z = 3.09

この表のすぐ隣に 1 つの罠があります。1.96 は実際の統計値ですが、これは両側の 97.5 パーセンタイル境界であり、最も一般的な統計内容で 95% 信頼区間が得られる数値です。これは、95% のサービス レベルを表す正しい Z ではありません。安全在庫は片側問題です。同じ統計上の意味での「過剰」については気にせず、不足していることだけを考慮します。そのため、95% では 1.65 が適切な値であり、1.96 を使用するとバッファーが過大になります。

また、この関係は線形ではありません。95% から 99% に押し上げると、90% から 95% に押し上げるよりも安全在庫のコストが不釣り合いに多くなります。これは、Z 値自体がサービス レベルのパーセンテージよりも速く増加するためです。これは、カタログ全体で 1 つの数値ではなく、SKU ごとに異なる Z スコアを設定する場合の文書化された事例でもあります。つまり、どこでも一律の過剰保護ではなく、ベストセラーや利益率の最も高い商品にはより高いサービス レベルを設定し、低速で賭け金の低い SKU にはより低いサービス レベルを設定します。

毎月、SKU ごとに σ_D を再計算し、Z を再チェックする作業は、カタログが数十の製品を超えると手作業で行われなくなる部分です。ストックキュー無料を含むすべてのプランで、設定された安全在庫番号をすべての推奨注文数量に直接入力します。成長により、「なぜこの数量なのか?」が追加されます。合計に埋もれた数値ではなく、その計算における独自の明示的なステップとして安全在庫を示す内訳。

よくある質問

安全在庫とは何ですか?

安全在庫とは、店舗が予期されるリードタイム需要を超えて保持する追加在庫であり、特に通常の出来事と実際に起こること、つまり売上の急増、出荷の遅れ、またはその両方の間のギャップを吸収するために使用されます。これは再注文ポイント内の 1 つの要素であり、それ自体が別個のトリガーではありません。

安全在庫と再注文ポイントの違いは何ですか?

再注文ポイントは、いつ発注するかを示す在庫レベルです。つまり、1 日の平均販売時間にリード タイムを加えたものに安全在庫を加えます。安全在庫はその計算式の中の単なる緩衝用語であり、平均需要ではなく変動から守る部分です。両方の番号が必要ですが、答えは異なります。

安全在庫を経験則ではなく正確に計算するにはどうすればよいでしょうか?

経験則 (カバー日数: 1 日の平均需要と選択したバッファ日数の積) は高速ですが、既知のサービス レベルをターゲットとしていないため、SKU の需要が実際にどれほど変動するかに関係なく、同じバッファが適用されます。正確な統計公式 (安全在庫 = Z × √(PC/T₁) × 需要変動のみの σ_D) では、実際の需要の標準偏差とサービス レベル係数 (Z) を使用して、在庫切れにならない特定の指定された確率を決定します。

100% のサービス レベルは達成可能ですか?

いいえ。この計算式の背後にある APICS/MIT ソースは、100% のサイクル サービス レベルは統計的に達成不可能であると直接述べています。保有している在庫の量に関係なく、通常よりも長い遅延や通常よりも大きなスパイクが発生する可能性は常にゼロではありません。一般的なサービス レベルの目標は 90% ～ 98% の間にあります。 100% を、近づくことができる目標として扱いますが、到達することは決してありません。

善意のバッファを純粋な過剰在庫に変える 7 つの間違いについては、以下を参照してください。過剰在庫を引き起こす安全在庫の間違い。この投稿で所定のものとして扱うリードタイム変動の用語については、「リードタイムの完全な統計的処理。