Wie man mit intermittierender Nachfrage umgeht

Ein Dochtschneider aus Messing wurde in den letzten 84 Tagen an sieben Tagen verkauft. Insgesamt fünfzehn Einheiten. Teilen Sie das eine durch das andere und Sie erhalten eine durchschnittliche tägliche Verkaufsrate von 0,18 Einheiten: rechnerisch korrekt und für Entscheidungen unbrauchbar. Fast jede Planungsformel auf dieser Website verwendet diese Rate als erste Eingabe.

Wie intermittierende Nachfrage aussieht

Schwankende Nachfrage bedeutet, dass eine SKU nur selten verkauft wird, mit großen Lücken zwischen den Verkäufen und in etwa gleichbleibenden Mengen, wenn sie verkauft wird. Durch die unregelmäßige Nachfrage kommen unvorhersehbare Mengen hinzu, zusätzlich zum unregelmäßigen Timing. Die Vier-Muster-Klassifizierung, in der diese sitzen, wird hier behandelt Vergleich von Prognosemethoden, und Bewertung eines Katalogs nach Umsatz- und Nachfrageschwankungen ist die Art und Weise, wie eine SKU überhaupt in die unberechenbare Ecke einsortiert wird; Dieser Beitrag holt eine SKU aus dieser Ecke und geht durch, was Sie am Montagmorgen damit machen.

Die letzten zwölf Wochen des Trimmers, Einheiten pro Woche, älteste zuerst:

2, 0, 1, 3, 0, 1, 0, 2, 0, 4, 0, 2

Fünf der zwölf Wochen sind Null. Auf Tagesebene ist es noch schlimmer: An 77 der 84 Tage wurde nichts verzeichnet, und an jedem der sieben Tage, an denen dies geschah, handelte es sich um eine Bestellung von einem Kunden mit 2, 1, 3, 1, 2, 4 und 2 Einheiten. Die durchschnittliche Lücke zwischen den Verkäufen beträgt 84 ÷ 7 = 12 Tage, was auch der Lieferantenvorlaufzeit des Geschäfts entspricht. Eine typische Vorlaufzeit für dieses Produkt umfasst einen oder keinen Verkauf.

Warum die Durchschnittswerte hier brechen

Zwei Dinge gehen schief, in entgegengesetzte Richtungen.

Das erste ist das Niveau. Vierundachtzig Tage umfassen sieben zwölftägige Abschnitte, sodass 15 Einheiten 15 ÷ 7 = 2,1 Bedarfseinheiten in einer durchschnittlichen Vorlaufzeit sind. Füttere das in die Nachordnungspunktformel Im Vergleich zur 12-tägigen Vorlaufzeit landet der Auslöser in der Nähe von 2 Einheiten, zuzüglich des von Ihnen hinzugefügten Puffers. Aber ein Kunde kaufte an Tag 70 4 Einheiten in einer einzigen Bestellung. Ein auf 2 gesetzter Auslöser überlebt einen Kunden, der 4 möchte, nicht: Sie verkaufen zwei, Sie verlieren zwei, und die Neubestellung, die er schließlich auslöst, ist bereits zu spät für den Verkauf, der ihn ausgelöst hat.

Das zweite ist die Form. Die Sicherheitsbestandshälfte der Formel multipliziert einen Service-Level-Faktor mit der Standardabweichung der Nachfrage, eine Konstruktion, die davon ausgeht, dass die Nachfrage ungefähr normalverteilt ist. Die Leitfaden für Sicherheitsvorräte bringt diese Annahme deutlich zum Ausdruck und nennt genau diesen Fall als einen, in dem sie fehlschlägt. Eine Reihe, die zu 92 % aus Nullen mit gelegentlichen Spitzen besteht, ist keine Glockenkurve; es ist ein Haufen bei Null mit einem dünnen Schwanz. Die Ausgabe ist keine gebrochene Arithmetik. Es handelt sich um eine korrekte Arithmetik, die auf eine Distribution angewendet wird, für die sie nie entwickelt wurde, und sie liest sich präziser, als sie ist.

Ändern Sie zunächst den Zeitrahmen

Bevor Sie zu einer anderen Methode greifen, wechseln Sie den Eimer, in dem Sie zählen. Die gleichen fünfzehn Einheiten sehen wie drei verschiedene Produkte aus, je nachdem, wie Sie den Kalender aufteilen.

Das Muster ist zum Teil eher ein Artefakt des Buckets als eine feste Eigenschaft des Produkts: Breitere Buckets enthalten weniger Leerperioden, sodass eine SKU, die als intermittierend täglich angezeigt wird, als konstant monatlich angezeigt werden kann, ohne dass sich ein einzelner Verkauf ändert. Seien Sie jedoch ehrlich, was Sie damit kaufen. Fünf Einheiten pro Monat, zurückgerechnet auf ein Zwölf-Tage-Fenster, sind 5 × 12 ÷ 30 = 2 Einheiten, die gleiche Antwort gab der Tagessatz. Durch die Aggregation wird festgelegt, was Sie sehen können und in welchem ​​Rhythmus Sie überprüfen. Es ändert nichts daran, was die Arithmetik zurückgibt.

Planungsmethoden, die funktionieren

Zählen Sie die Fenster, anstatt sie zu mitteln

Das durchschnittliche Zwölf-Tage-Fenster enthielt 2,1 Einheiten. Fragen Sie nun, was das Schlimmste war. Die Antwort ist 6: die 4-Einheiten-Order am Tag 70 und die 2-Einheiten-Order am Tag 78, im Abstand von acht Tagen, innerhalb derselben Strecke. Nur ein weiteres Umsatzpaar im Quartal liegt nah genug beieinander, um sich ein Fenster zu teilen, nämlich an den Tagen 19 und 27, und dieses Paar ergibt insgesamt 4.

Sechs ist fast das Dreifache des Mittelwerts und es lohnt sich, diese Zahl aufzuschreiben. Halten Sie 6 gedrückt und jedes Durchlaufzeitfenster im beobachteten Verlauf wird abgedeckt. Das gesamte Quartal basiert auf sieben Verkäufen, also wiederholen Sie die Zählung jedes Mal, wenn ein neuer landet. Es ist immer noch eine bessere Grundlage als eine Berechnung des Mittelwerts und der Standardabweichung, deren Annahme, wie Sie bereits wissen, nicht erfüllt ist.

Crostons Methode und was sie nicht löst

Crostons Methode wurde für dieses Muster entwickelt. Anstatt eine Serie zu glätten, die größtenteils aus Nullen besteht, werden zwei geglättete Serien beibehalten und beide nur in den Zeiträumen aktualisiert, in denen etwas verkauft wurde: eine für die Größe des Verkaufs, eine für die Lücke zwischen den Verkäufen. Die Prognose ist das Verhältnis.

Prognoserate = geglättete Nachfragegröße ÷ geglättetes Intervall zwischen Verkäufen

Das ist besser als die Mittelung von Nullen, und hier deuten die Untersuchungen auf eine intermittierende Nachfrage hin. Es weist auch eine dokumentierte positive Tendenz auf, was bedeutet, dass es zu Überprognosen neigt, was Syntetos und Boylan zugeschrieben wird. Die Standardkorrektur, die Syntetos-Boylan-Approximation, schwächt die Prognose ab, um dies zu kompensieren. In der Fachliteratur wird jedoch darauf hingewiesen, dass sie zu einem negativen Bias führen kann, der manchmal größer ist als der, den sie korrigiert hat. Keine der Versionen ist neutral, und keine nachvollziehbare Quelle gibt für beide einen Prozentsatz an.

Croston's erwidert ebenfalls eine Nachfrage Rate, kein Datum, und bei einer SKU, die sieben Mal pro Quartal verkauft wird, ist die Größe einer Bestellung, die bei jedem Preis durchschnittlich ist, das, was Ihnen weh tut. Es handelt sich um die richtige Methodenfamilie und nicht um eine Zahl, auf die Sie reagieren können, ohne eine separate Deckung für eine einzelne Transaktion zu haben.

Die Richtlinie, die normalerweise gewinnt: Min/Max

Für die meisten kleinen Kataloge ist die praktische Antwort keine bessere Prognose, sondern eine Richtlinie, die keine erfordert: ein Minimum, das eine Nachbestellung auslöst, ein Maximum, bis zu dem Sie bestellen, und beides in Ruhe zu lassen, bis sich etwas ändert. Min/Max-Bestandsplanung behandelt, wie die beiden dem Bestellpunkt und dem Zielbestand zugeordnet werden. Für den Trimmer: mindestens 6, das schlechteste beobachtete Zwölf-Tage-Fenster, und höchstens 20, etwa vier Monate Abdeckung bei fünf Einheiten pro Monat. Wenn der Lagerbestand 6 erreicht, bestellen Sie 20 − 6 = 14 Einheiten, und bei einem jährlichen Bedarf von etwa 60 Einheiten geschieht dies etwa viermal im Jahr. Die Mindestbestellmenge oder Verpackungseinheit eines Lieferanten bestimmt oft die Höchstmenge für ein so langsames Produkt.

Dimensionierung eines Puffers, wenn die Formel fehlschlägt

Die Pufferfrage lautet hier nicht: „Wie viel Schwankung bin ich während der Vorlaufzeit ausgesetzt?“ Es lautet: „Wenn ein weiterer Kunde bestellt, während die Sendung unterwegs ist, kann ich sie dann ausführen?“ Das schlechteste beobachtete Fenster von 6, plus einer weiteren typischen Ordnung von 2, ist 8. Das ist eine arithmetische Beurteilung und sollte als solche bezeichnet werden.

Jetzt kommt der Teil, der die Leute überrascht. Verkürzen Sie die Vorlaufzeit von zwölf Tagen auf vier und zählen Sie die gleichen vierundachtzig Tage erneut durch: Das schlechteste Vier-Tage-Fenster enthält immer noch 4 Einheiten, da es sich immer noch um diese einzelne Bestellung am Tag 70 handelt. Durch die Verkürzung der Vorlaufzeit um zwei Drittel verringert sich die erforderliche Deckung um ein Drittel. Bei dieser Art von SKU wird der Puffer durch die Größe einer Transaktion und nicht durch die Anzahl der Tage, die Sie warten, festgelegt. Dies ist das Gegenteil des Verhaltens eines Bestellpunkts bei einem Schnelldreher. Auch eine kürzere Vorlaufzeit lohnt sich, aber dadurch, dass Sie schneller wieder auf Lager sind, und nicht dadurch, dass Sie weniger vorrätig haben.

Wann sollte man mit der Bevorratung aufhören?

Intermittierend ist nicht dasselbe wie tot. Eine SKU mit langen Lücken und einem echten Verkauf am Ende jeder Lücke funktioniert. Identifizierung von Lagerbeständen mit geringer Lagergeschwindigkeit deckt die Erkennungsschwellenwerte und die Entscheidung zum Stoppen der Neuordnung ab, sodass dies nur der intermittierende spezifische Teil ist.

Drei Fragen entscheiden darüber. Wurde es in der letzten Zeit überhaupt verkauft, oder ist jeder Verkauf, den Sie planen, älter als Ihr Bewertungsfenster? Hängt es mit etwas anderem zusammen, sodass der Umsatz, den Sie verlieren würden, größer ist als die Werbebuchung? Und können Sie die Nachfrage decken, ohne überhaupt Lagerbestände zu halten? Letzteres wird übersprungen. Eine Auflistung, die als „Auf Bestellung gefertigt“ oder „Versand in einer bestimmten Anzahl von Tagen“ gekennzeichnet ist, verwandelt eine zeitweilig vorrätige SKU in eine nicht vorrätige: Sie geben den Sofortverkauf auf und behalten das Bargeld und das Regal. Für den tiefsten Teil eines Longtails ist das oft richtig, und es ist eine Entscheidung über das Produkt und nicht über die Prognose.

Das manuelle Aufzählen von Worst-Case-Fenstern pro SKU über einen langen Zeitraum hinweg ist eine Aufgabe, die nur einmal erledigt und nie wiederholt wird. StockCue leitet die Geschwindigkeit und einen Nachbestellpunkt pro Variante aus 24 Monaten Ihrer eigenen Bestellhistorie für jeden Plan, einschließlich Free, ab, und Growth fügt die Aufschlüsselung hinzu, die zeigt, welche Inputs die jeweilige Menge produziert haben. Was es nicht schafft und nicht tut, ist, aus sieben Verkäufen eine zuversichtliche Prognose zu machen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist intermittierende Nachfrage?

Unter intermittierender Nachfrage versteht man eine SKU, die selten verkauft wird, mit langen Lücken zwischen den Verkäufen und in annähernd gleichbleibenden Mengen, wenn sie tatsächlich verkauft wird. Das damit verbundene Muster, die schwankende Nachfrage, führt zusätzlich zum unregelmäßigen Timing zu unvorhersehbaren Auftragsgrößen. Beide widersprechen den Prognosemethoden, die für regelmäßige Verkäufer entwickelt wurden, da die meisten Zeiträume in der Historie überhaupt keinen Verkauf enthalten.

Warum funktioniert die Nachbestellpunktformel bei Ladenhütern nicht?

Die Formel multipliziert den durchschnittlichen Tagesumsatz mit der Vorlaufzeit, und bei einem langsamen Verkäufer ist dieser Durchschnitt meist der Durchschnitt der Tage ohne Verkäufe. Es wird ein Auslöseniveau zurückgegeben, das kleiner ist als das einer einzelnen Kundenbestellung, sodass der Auslöser ausgelöst wird, nachdem Sie bereits eine Short-Position eingegangen sind. Sein Sicherheitsbestandsterm hat ein zweites Problem: Er geht davon aus, dass die Nachfrage ungefähr normalverteilt ist, eine Reihe von überwiegend Nullen mit gelegentlichen Spitzen jedoch nicht.

Was ist Crostons Methode?

Crostons Methode prognostiziert die intermittierende Nachfrage, indem sie zwei separat geglättete Reihen führt, eine für den Umfang eines Verkaufs und eine für die Lücke zwischen den Verkäufen, wobei beide nur in Zeiträumen aktualisiert werden, in denen tatsächlich etwas verkauft wurde. Die Prognose ist die geglättete Größe dividiert durch das geglättete Intervall. Es passt besser zu diesem Muster als ein gleitender Durchschnitt, weist jedoch eine dokumentierte positive Tendenz auf, was bedeutet, dass es zu Überprognosen neigt und einen langfristigen Kurs zurückgibt, anstatt Ihnen mitzuteilen, wann die nächste Bestellung eintrifft.

Sollten Sie einen Sicherheitsbestand für eine intermittierende SKU vorhalten?

Normalerweise ja, aber nicht nach der Standardmethode berechnet. Die Service-Level-Zeit-Standardabweichungsformel geht von einer Nachfrageverteilung aus, die eine intermittierende SKU nicht aufweist. Ein besser vertretbarer Puffer ist der größte Bedarf, den ein beliebiges Vorlaufzeitfenster in Ihrer eigenen Historie tatsächlich enthielt, plus Platz für einen weiteren typischen Auftrag.