Wie sich Lieferantenvorlaufzeiten auf Ihre Bestandsprognose auswirken
Ein langsamer oder unzuverlässiger Lieferant kann eine genaue Prognose stillschweigend zunichte machen. Hier erfahren Sie, wie sich die Durchlaufzeitschwankungen auf Ihren Puffer auswirken und was Sie dagegen tun können.
Die meisten Nachbestellpunktberechnungen behandeln die Vorlaufzeit als eine feste Zahl, die Sie einmal eingeben. Wenn Sie einen Händler nach der Vorlaufzeit seines Lieferanten fragen, erhalten Sie in der Regel die Zahl aus der letzten E-Mail und nicht die Zahl, die bei den letzten acht Bestellungen tatsächlich eingegangen ist.
Warum die Durchlaufzeit Prognosen durchkreuzt
Die Nachordnungspunktformel und die Zielformel für den Lagerbestand Beide verwenden die Vorlaufzeit auf die gleiche Weise: Durchschnittlicher Tagesumsatz × Vorlaufzeit ist der Bedarf, den Sie decken müssen, bevor die nächste Lieferung eintrifft. Wenn Sie die Vorlaufzeit falsch angeben, ist alles, was darauf aufbaut, im gleichen Maße falsch, selbst wenn Ihre Umsatzprognose perfekt war.
Der Ausfall ist still. Ein Lieferant, der früher 10 Tage brauchte und jetzt 18 Tage benötigt, sendet keine Benachrichtigung: Sie erfahren, wann der Sicherheitsbestand, der als Puffer dienen sollte, der einzige verbleibende Bestand ist, Tage bevor die Lieferung tatsächlich eintrifft.
Messung der tatsächlichen Durchlaufzeit
Beginnen Sie mit Ihrer eigenen Bestellhistorie, nicht mit der vom Lieferanten angegebenen Nummer. Notieren Sie für jede der letzten 8–10 Bestellungen einer SKU das Datum, an dem Sie die Bestellung aufgegeben haben, und das Datum, an dem sie vollständig eingegangen ist und zum Verkauf verfügbar ist. Durchschnitt dieser Lücken: Das ist Ihre tatsächliche Vorlaufzeit, und bei den meisten Lieferanten ist sie länger als der angegebene Wert, da das Angebot normalerweise nur die Produktion und nicht den Versand und Empfang abdeckt. Wenn diese Daten noch nirgendwo aufgezeichnet sind, Aufbewahrung von Lieferantenunterlagen und Bestellungen an einem Ort ist die Voraussetzung für jede Zahl in diesem Beitrag.
Variabilität, nicht nur Länge
Der Durchschnitt ist die Hälfte des Bildes. Schauen Sie sich die Verteilung auf dieselben 8–10 Bestellungen an. Ein Lieferant, der 10, 11, 12, 13, 11 Tage läuft, stellt ein ganz anderes Planungsproblem dar als einer, der 6, 9, 14, 18, 8 Tage läuft, selbst wenn beide durchschnittlich etwa 11 Tage betragen. Das erste ist ein Längenproblem, das Sie einmal planen. Das zweite ist ein Variabilitätsproblem, das tatsächlich zu Fehlbeständen führt, da man nicht im Voraus wissen kann, welche Bestellung langsamer sein wird.
Statistiker nennen diese Streuung die Standardabweichung der Durchlaufzeit, geschrieben σLT. Dabei handelt es sich um eine genaue Zahl, die Sie aus Ihrer eigenen Bestellhistorie errechnen können, und nicht um ein Gefühl dafür, ob ein Lieferant „zuverlässig“ ist. Sie gehört neben der Ausführungsrate und der pünktlichen Lieferung auch zu den Zahlen, die es wert sind, pro Lieferant verfolgt zu werden, um die es hier geht Messung der Lieferantenleistung.
Skalieren des Puffers
Der Sicherheitsbestandspuffer, der allein auf die Variabilität der Durchlaufzeit zurückzuführen ist, hat eine echte statistische Formel und keine Faustregel:
Sicherheitsbestand (Durchlaufzeit) = Z × σLT × Durchschnittlicher Tagesbedarf
Z ist der Service-Level-Faktor, und dies ist der häufigste Fehler bei der Berechnung des Sicherheitsbestands: Z = 1,65 für einen Servicegrad von 95 %, nicht 1,96. Der Sicherheitsbestand schützt nur auf einer Seite vor dem Auslaufen (eine einseitige Statistik), und 1,96 ist der zweiseitige Wert, den Ihnen die meisten generischen Statistikinhalte liefern. Wenn Sie hier 1,96 verwenden, wird der Puffer überbewertet.
Angewandt auf Zeder und Feige, 250 g: durchschnittlicher Tagesumsatz von 5 Einheiten, und angenommen, die Vorlaufzeiten der letzten 8 Bestellungen ergeben eine Standardabweichung von 2 Tagen.
Z bei 95 % Servicegrad
Tage, σ der Durchlaufzeit
Einheiten/Tag durchschnittlicher Bedarf
Einheiten, Vorlaufzeit-Sicherheitsbestand
Sicherheitsbestand = 1,65 × 2 × 5 = 16,5, gerundet auf 17 Einheiten. Dabei handelt es sich nicht um denselben 30-Einheiten-Puffer, der an anderer Stelle auf dieser Website für dieselbe SKU verwendet wird: Die 30 stammen aus einer einfacheren Faustregel für die Deckungstage, einer legitimen Möglichkeit, einen Puffer festzulegen, ohne σ zu kennen. Die 17 gibt an, wie viel von dieser Puffervorlaufzeit-Variabilität allein statistisch bei einem Servicegrad von 95 % gerechtfertigt wäre. Die vollständige kombinierte Formel, die auch die Nachfragevariabilität einbezieht, ist nur eine Quadratwurzel entfernt: die gleiche Mathematik, die bereits im Abschnitt „Sicherheitsbestand“ des Leitfadens für Nachbestellpunkte behandelt wird.
Die Beziehung ist auch nicht linear. Steigern Sie den Servicegrad von 90 % (Z = 1,28, ≈13 Einheiten hier) auf 99 % (Z = 2,33, ≈23 Einheiten), und der Puffer wächst um etwa drei Viertel für nur 9 Prozentpunkte mehr Servicegrad. Ein Servicegrad von 100 % ist nicht möglich, da er statistisch gesehen nicht erreichbar ist: Es besteht immer die Möglichkeit einer längeren Verzögerung als üblich, unabhängig davon, wie viel Lagerbestand Sie haben.
Aufteilung von Bestellungen auf mehrere Lieferanten
Durch den Kauf derselben SKU von zwei Lieferanten wird das Risiko der Vorlaufzeit verteilt. Eine Verzögerung bei einem einzelnen Lieferanten bedeutet nicht mehr, dass die gesamte Bestellung verspätet ist, da Sie nicht mehr vollständig den Schwankungen eines einzelnen Lieferanten ausgesetzt sind. Allerdings ist es nicht kostenlos: Es müssen zwei Mindestbestellmengen und zwei Beziehungen verwaltet werden, und es bringt nichts, wenn beide Lieferanten während derselben Störung über denselben Hafen versenden. Niemand hat eine vertretbare Zahl dafür veröffentlicht, wie viel die Risikoaufteilung tatsächlich einspart: Betrachten Sie sie als Werkzeug für Ihre SKUs mit dem höchsten Risiko, nicht als Formel.
Verfolgung von σLT Von Hand müssen die Daten aller aufgegebenen und empfangenen Bestellungen für jeden Lieferanten und jedes Quartal abgerufen und neu berechnet werden. Die meisten Geschäfte tun dies, wenn überhaupt, einmal und nutzen dann ein Jahr lang eine veraltete Vorlaufzeit. StockCue verwendet die von Ihnen für einen Lieferanten festgelegte Vorlaufzeit als Eingabe für jede Prognose in jedem Plan, einschließlich Free. Beim Scale-Plan wird automatisch die tatsächliche durchschnittliche Durchlaufzeit jedes Lieferanten anhand Ihrer eigenen Bestell- und Empfangshistorie berechnet, sodass die Zahl, die in die Formel einfließt, gemessen und nicht gespeichert wird.
Häufig gestellte Fragen
Wie wirkt sich die Vorlaufzeit eines Lieferanten auf eine Bestandsprognose aus?
Die Durchlaufzeit ist einer der drei Faktoren sowohl für den Nachbestellpunkt als auch für den Zielbestand. Es legt fest, wie viel Bedarf Sie decken müssen, bevor neue Lagerbestände eintreffen. Eine Prognose, die die Vorlaufzeit des letzten Quartals verwendet, während der Lieferant jetzt langsamer läuft, wird unterschätzen, wie viel Puffer Sie tatsächlich benötigen, und die Filiale ist auf Lager, bevor die Lieferung eintrifft.
Was ist der Unterschied zwischen einer langen Vorlaufzeit und einer unzuverlässigen Vorlaufzeit?
Eine lange Vorlaufzeit ist eine Länge: 30 statt 10 Tage, und Sie können damit planen, sobald Sie die Zahl kennen. Eine unzuverlässige Vorlaufzeit ist eine Spanne: manchmal 8 Tage, manchmal 22, und keine einzige Zahl beschreibt sie gut. Zwei Lieferanten können die gleiche durchschnittliche Vorlaufzeit haben und ein sehr unterschiedliches Risiko tragen, wenn einer konsistent ist und der andere nicht.
Sollte der Sicherheitsbestand auf Nachfrageschwankungen oder Lieferzeitschwankungen basieren?
Beide fließen in die gleiche kombinierte Sicherheitsbestandsformel ein und keiner von beiden dominiert in der Regel; es hängt von der SKU ab. In dem einzigen detaillierten Beispiel aus der Literatur zu Sicherheitsbeständen war die Nachfragevariabilität der größere Faktor, aber der Beitrag der Lieferzeitvariabilität skaliert mit dem Verkaufsvolumen, sodass bei einer SKU mit hohem Volumen und einem unzuverlässigen Lieferanten die Lieferzeit der größere Faktor sein kann. Berechnen Sie beides, anstatt nur eins anzunehmen.
Reduziert die Bestellung bei zwei Lieferanten das Lieferzeitrisiko?
Das ist möglich, weil Sie nicht mehr vollständig der Variabilität eines Lieferanten ausgesetzt sind, aber es ist nicht kostenlos: Dual Sourcing bedeutet normalerweise zwei Mindestbestellmengen und zwei zu verwaltende Beziehungen, und es hilft nicht, wenn beide Lieferanten denselben Lieferengpass haben. Es liegen keine Quellenangaben darüber vor, wie viel durch die Risikoaufteilung entfernt wird. Betrachten Sie es als einen Mechanismus, nicht als eine garantierte Reduzierung.
STOCKCUE
StockCue berücksichtigt die Vorlaufzeiten Ihrer Lieferanten in jeder Prognose, in jedem Plan, einschließlich Free. On Scale berechnet die tatsächliche durchschnittliche Durchlaufzeit jedes Lieferanten anhand Ihrer eigenen Bestellung und Empfangshistorie, nicht anhand einer Zahl, die Sie einmal eingegeben haben.
Installieren Sie StockCue auf Shopify →Die Formel für den Bestellpunkt, von der dieser Beitrag ausgeht, finden Sie im Anleitung zur Nachbestellungspunktformel. Informationen zur Größe der benötigten Gesamtmenge finden Sie unter wie viel Inventar Sie behalten sollten, oder die Vollständiger Leitfaden zur Bestandsprognose von Shopify für den gesamten Prozess.
