Hoe de doorlooptijden van leveranciers uw voorraadprognose beïnvloeden

Bij de meeste berekeningen op het gebied van herschikking wordt de doorlooptijd beschouwd als een vast getal dat u één keer invoert. Vraag een verkoper wat de doorlooptijd van zijn leverancier is en hij of zij zal u meestal het nummer uit de laatste e-mail geven – niet het nummer dat de laatste acht bestellingen daadwerkelijk hebben ontvangen.

Waarom de doorlooptijd de prognoses overschrijdt

Deformule voor het opnieuw ordenen van puntenen deformule voor doelvoorraadniveaubeide gebruiken de doorlooptijd op dezelfde manier: gemiddelde dagelijkse verkoop × doorlooptijd is de vraag waaraan u moet voldoen voordat de volgende zending arriveert. Als u de doorlooptijd verkeerd inschat, is alles wat er bovenop komt met dezelfde marge fout, zelfs als uw verkoopvoorspelling perfect was.

De mislukking is stil. Een leverancier die er vroeger 10 dagen over deed en nu 18 dagen, stuurt geen bericht. Je ontdekt wanneer de veiligheidsvoorraad, die als buffer had moeten dienen, de enige voorraad wordt die nog over is, dagen voordat de zending daadwerkelijk arriveert.

Het meten van echte doorlooptijd

Ga uit van uw eigen inkooporderhistorie, niet van het opgegeven nummer van de leverancier. Noteer voor elk van de laatste 8 tot 10 bestellingen van een SKU de datum waarop u de bestelling heeft geplaatst en de datum waarop deze volledig is ontvangen en beschikbaar is voor verkoop. Het gemiddelde van deze gaten — dat is uw werkelijke doorlooptijd, en voor de meeste leveranciers is deze langer dan het opgegeven cijfer, omdat de offerte meestal alleen betrekking heeft op de productie en niet op de verzending en ontvangst.

Variabiliteit, niet alleen lengte

Het gemiddelde is de helft van het beeld. Kijk eens naar de spreiding over diezelfde 8-10 bestellingen. Een leverancier met een looptijd van 10, 11, 12, 13, 11 dagen is een heel ander planningsprobleem dan een leverancier met een looptijd van 6, 9, 14, 18, 8 – zelfs als beide gemiddeld ongeveer 11 dagen duren. De eerste is een lengteprobleem dat je een keer plant. Het tweede is een variabiliteitsprobleem, en het is het probleem dat feitelijk voorraadtekorten veroorzaakt, omdat je van tevoren niet kunt weten welke bestelling de langzaamste zal zijn.

Statistici noemen dit de standaarddeviatie van de doorlooptijd, geschreven σ_LT. Het is een exact getal dat u kunt berekenen op basis van uw eigen bestelgeschiedenis, en niet op basis van een gevoel of een leverancier ‘betrouwbaar’ is.

Het schalen van de buffer

De veiligheidsvoorraadbuffer die alleen aan de variabiliteit in de doorlooptijd kan worden toegeschreven, heeft een echte statistische formule en geen vuistregel:

Veiligheidsvoorraad (doorlooptijd) = Z × σ_LT× Gemiddelde dagelijkse vraag

Z is de serviceniveaufactor, en dit is de meest voorkomende plaats waar een berekening van de veiligheidsvoorraad fout gaat:Z = 1,65 voor een serviceniveau van 95%, niet 1,96.De veiligheidsvoorraad beschermt slechts aan één kant tegen opraken – een eenzijdige statistiek – en 1,96 is de tweezijdige waarde die de meeste generieke statistische inhoud u biedt. Als u hier 1,96 gebruikt, wordt de buffer overschat.

Toegepast op Ceder & Vijg, 250 g: gemiddelde dagelijkse verkoop van 5 eenheden, en stel dat de doorlooptijden van de laatste 8 bestellingen uitkomen op een standaardafwijking van 2 dagen.

Veiligheidsvoorraad = 1,65 × 2 × 5 = 16,5, afgerond op 17 eenheden. Dat is niet dezelfde buffer van 30 eenheden die elders op deze site wordt gebruikt voor dezelfde SKU - de 30 kwamen voort uit een eenvoudiger vuistregel voor dekkingsdagen, een legitieme manier om een ​​buffer in te stellen zonder σ te kennen. De 17 is hoeveel van die bufferdoorlooptijdvariabiliteit alleen al statistisch gezien een serviceniveau van 95% zou rechtvaardigen. De volledige gecombineerde formule, waarbij ook de vraagvariabiliteit wordt meegenomen, is één wortel verwijderd – dezelfde wiskunde die in de veiligheidsvoorraadsectie van de bestelpuntgids al wordt behandeld.

De relatie is ook niet lineair. Duw het serviceniveau van 90% (Z = 1,28, ≈13 eenheden hier) naar 99% (Z = 2,33, ≈23 eenheden), en de buffer groeit met ongeveer driekwart voor slechts 9 procentpunten extra serviceniveau. Een serviceniveau van 100% ligt daar niet in, omdat het statistisch gezien onbereikbaar is. Er is altijd een kans op een langere vertraging dan normaal, ongeacht de hoeveelheid voorraad die u aanhoudt.

Orders verdelen over leveranciers

Door dezelfde SKU bij twee leveranciers te kopen, wordt het doorlooprisico gespreid. Een vertraging van één leverancier betekent niet langer dat de hele bestelling te laat is, omdat u niet langer volledig wordt blootgesteld aan de variabiliteit van één enkele leverancier. Het is echter niet gratis: twee minimale bestelhoeveelheden en twee relaties om te beheren, en het levert niets op als beide leveranciers tijdens dezelfde verstoring via dezelfde haven verzenden. Niemand heeft een verdedigbaar cijfer gepubliceerd voor hoeveel risicosplitsing daadwerkelijk wegneemt: behandel het als een hulpmiddel voor uw SKU's met het hoogste risico, en niet als een formule.

Volgen σ_LTmet de hand betekent dat alle geplaatste en ontvangen data voor elke leverancier, elk kwartaal, worden opgevraagd en opnieuw worden berekend. De meeste winkels doen dit één keer of nooit, en blijven dan een jaar lang een oude doorlooptijd hanteren.StockCuegebruikt de doorlooptijd die u voor een leverancier instelt als input voor elke prognose voor elk plan, inclusief Gratis. In het Schaalplan berekent het automatisch de werkelijke gemiddelde doorlooptijd van elke leverancier op basis van uw eigen inkooporder- en ontvangstgeschiedenis, zodat het getal dat de formule voedt, wordt gemeten en niet wordt onthouden.

Veelgestelde vragen

Welke invloed heeft de doorlooptijd van leveranciers op een voorraadprognose?

De doorlooptijd is een van de drie factoren die bepalend zijn voor zowel het bestelpunt als het beoogde voorraadniveau. Het bepaalt hoeveel vraag u moet dekken voordat er nieuwe voorraad arriveert. Een prognose die uitgaat van de doorlooptijd van het afgelopen kwartaal, terwijl de leverancier nu langzamer werkt, zal onderschatten hoeveel buffer u daadwerkelijk nodig heeft, en de winkel heeft geen voorraad meer voordat de zending arriveert.

Wat is het verschil tussen een lange doorlooptijd en een onbetrouwbare doorlooptijd?

Een lange doorlooptijd is lang: 30 dagen in plaats van 10, en u kunt er omheen plannen zodra u het aantal kent. Een onbetrouwbare doorlooptijd is een spreiding: soms 8 dagen, soms 22, en geen enkel getal beschrijft dit goed. Twee leveranciers kunnen dezelfde gemiddelde doorlooptijd delen en heel verschillende risico's met zich meebrengen als de ene consistent is en de andere niet.

Moet de veiligheidsvoorraad gebaseerd zijn op de variabiliteit van de vraag of op de variabiliteit van de doorlooptijd?

Beide dragen bij aan dezelfde gecombineerde formule voor de veiligheidsvoorraad, en geen van beide domineert in de regel; het hangt af van de SKU. In het enige gedetailleerde uitgewerkte voorbeeld uit de veiligheidsvoorraadliteratuur was de variabiliteit van de vraag de grotere factor, maar de bijdrage van de variabiliteit van de doorlooptijd schaalt met het verkoopvolume, dus een SKU met een hoog volume en een onbetrouwbare leverancier kan de doorlooptijd als de grotere drijfveer hebben. Bereken beide in plaats van er één aan te nemen.

Vermindert het bestellen bij twee leveranciers het risico op doorlooptijd?

Dat kan, omdat je niet langer volledig wordt blootgesteld aan de variabiliteit van één leverancier, maar het is niet gratis: dubbele inkoop betekent meestal twee minimale bestelhoeveelheden en twee relaties die je moet beheren, en het helpt niet als beide leveranciers hetzelfde verzendknelpunt delen. Er bestaat geen cijfermateriaal over hoeveel risicosplitsing wegneemt; behandel het als een mechanisme en niet als een gegarandeerde reductie.

Voor de formule voor het herschikkingspunt waar dit bericht van uitgaat, zie deformulegids voor punten opnieuw ordenen. Voor de maatvoering van de totale hoeveelheid die u nodig heeft, ziehoeveel voorraad u moet aanhouden, of decomplete gids voor Shopify-voorraadprognosesvoor het volledige proces.