Come gestire la domanda intermittente

Un taglia stoppini in ottone venduto sette giorni degli ultimi ottantaquattro. Quindici unità in totale. Dividendoli uno per l'altro si ottiene un tasso medio di vendita giornaliero di 0,18 unità: aritmeticamente corretto e inutile per decidere qualsiasi cosa. Quasi tutte le formule di pianificazione presenti su questo sito prendono tale tariffa come primo input.

Che aspetto ha la domanda intermittente

Una domanda intermittente significa che uno SKU viene venduto raramente, con lunghi intervalli tra le vendite e quantità più o meno costanti quando viene venduto. La domanda irregolare aggiunge quantità imprevedibili oltre ai tempi irregolari. Viene trattata la classificazione a quattro modelli in cui si trovano confronto tra metodi di previsione, e classificare un catalogo in base alle entrate e alla variabilità della domanda è in primo luogo il modo in cui uno SKU viene smistato nell'angolo irregolare; questo post prende uno SKU da quell'angolo e spiega cosa ne farai lunedì mattina.

Le ultime dodici settimane del rifinitore, unità per settimana, a partire dal più vecchio:

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

Cinque delle dodici settimane sono zero. A livello giornaliero è peggio: 77 degli 84 giorni non hanno registrato nulla, e ciascuno dei sette giorni che lo hanno fatto era un ordine di un cliente, che trasportava 2, 1, 3, 1, 2, 4 e 2 unità. Il divario medio tra le vendite è di 84 ÷ 7 = 12 giorni, che è anche il lead time del fornitore del negozio. Un tempo di consegna tipico per questo prodotto contiene una vendita o nessuna.

Perché qui le medie si rompono

Due cose vanno storte, in direzioni opposte.

Il primo è il livello. Ottantaquattro giorni contengono sette periodi di dodici giorni, quindi 15 unità equivalgono a 15 ÷ 7 = 2,1 unità di domanda in un lead time medio. Inseriscilo nel formula del punto di riordino rispetto al tempo di consegna di 12 giorni e l'attivatore si avvicina a 2 unità, più qualunque buffer tu aggiunga. Ma un cliente ha acquistato 4 unità in un unico ordine il giorno 70. Un trigger impostato su 2 non sopravvive a un cliente che ne vuole 4: ne vendi due, ne perdi due, e il riordino che alla fine viene attivato è già troppo tardi per la vendita che lo ha attivato.

La seconda è la forma. La metà della formula relativa alle scorte di sicurezza moltiplica un fattore del livello di servizio per la deviazione standard della domanda, una costruzione che presuppone che la domanda sia approssimativamente distribuita normalmente. Il guida alle scorte di sicurezza afferma chiaramente questo presupposto e nomina questo caso esatto come quello in cui fallisce. Una serie composta per il 92% da zeri con picchi occasionali non è una curva a campana; è una pila a zero con una coda sottile. L'output non è un'aritmetica interrotta. È l'aritmetica corretta applicata a una distribuzione per la quale non è mai stata creata, e sembra più precisa di quanto non sia.

Modificare prima l'intervallo di tempo

Prima di ricorrere a un metodo diverso, cambia il contenitore in cui conti. Le stesse quindici unità sembrano tre prodotti diversi a seconda di come dividi il calendario.

Il modello è in parte un artefatto del bucket piuttosto che una proprietà fissa del prodotto: i bucket più ampi contengono meno periodi vuoti, quindi uno SKU che viene letto come giornaliero intermittente può essere letto come mensile costante senza che una singola vendita cambi. Sii onesto su ciò che questo comporta, però. Cinque unità al mese riconvertite in una finestra di dodici giorni sono 5 × 12 ÷ 30 = 2 unità, la stessa risposta fornita dalla tariffa giornaliera. L'aggregazione fissa ciò che puoi vedere e con quale cadenza rivedi. Ciò non cambia ciò che l’aritmetica restituisce.

Metodi di pianificazione che funzionano

Conta le finestre invece di calcolarne la media

La finestra media di dodici giorni conteneva 2,1 unità. Ora chiediti cosa conteneva il peggiore. La risposta è 6: l'ordine di 4 unità il giorno 70 e l'ordine di 2 unità il giorno 78, a otto giorni di distanza, all'interno della stessa tratta. Solo un'altra coppia di vendite nel trimestre è abbastanza vicina da condividere una finestra, i giorni 19 e 27, e quella coppia ammonta a 4.

Sei è quasi tre volte la media ed è il numero che vale la pena scrivere. Tieni premuto 6 e ogni finestra temporale nella cronologia osservata sarà coperta. L'intero trimestre si basa su sette vendite, quindi ripeti il ​​conteggio ogni volta che ne arriva una nuova. È comunque una base migliore rispetto a un calcolo della media e della deviazione standard il cui presupposto già sai non è valido.

Il metodo di Croston e cosa non risolve

Il metodo di Croston è stato creato per questo modello. Invece di livellare una serie composta per lo più da zeri, mantiene due serie livellate e le aggiorna entrambe solo nei periodi in cui qualcosa è stato venduto: una per l'entità della vendita, una per il divario tra le vendite. La previsione è il rapporto.

Tasso di previsione = dimensione della domanda livellata ÷ intervallo livellato tra le vendite

Questo supera la media degli zeri, ed è qui che la ricerca punta per la domanda intermittente. Porta anche un bias positivo documentato, nel senso che tende a sovrastimare, attribuito a Syntetos e Boylan. La correzione standard, l’approssimazione Syntetos-Boylan, sgonfia la previsione per compensare, ma la letteratura rileva che può eccedere in un bias negativo a volte più grande di quello che stava correggendo. Nessuna delle due versioni è neutrale e nessuna fonte tracciabile attribuisce una percentuale a nessuna delle due.

Anche Croston restituisce una richiesta tasso, non una data, e su uno SKU che vende sette volte al trimestre ciò che ti fa male è la dimensione di un ordine, che in ogni caso è in media. Si tratta della famiglia di metodi giusta, non di un numero su cui puoi agire senza tenere separatamente la copertura per una singola transazione.

La politica che solitamente vince: min/max

Per la maggior parte dei piccoli cataloghi la risposta pratica non è una previsione migliore ma una politica che non ne abbia bisogno: un minimo che inneschi un riordino, un massimo fino al quale ordini, entrambi lasciati soli finché qualcosa non cambia. Pianificazione dell'inventario minimo/massimo spiega come i due vengono mappati sul punto di riordino e sul livello delle scorte target. Per il rifinitore: minimo 6, la finestra di dodici giorni peggiore osservata, e massimo 20, circa quattro mesi di copertura a cinque unità al mese. Le scorte toccano 6, ordini 20 − 6 = 14 unità e circa 60 unità di domanda annua che avviene circa quattro volte l'anno. La quantità minima dell'ordine o la confezione di un fornitore spesso imposta il limite massimo per un prodotto così lento.

Dimensionamento di un buffer quando la formula fallisce

La domanda sul buffer qui non è "a quanta variabilità sono esposto durante il lead time". È "se un altro cliente ordina mentre la spedizione è in transito, posso riempirla?" La finestra peggiore osservata di 6, più un altro ordine tipico di 2, è 8. Questo è un giudizio aritmetico e dovrebbe essere etichettato come uno.

Ora la parte che cattura le persone. Riduci il tempo di consegna da dodici giorni a quattro e racconta gli stessi ottantaquattro giorni: la peggiore finestra di quattro giorni contiene ancora 4 unità, perché è ancora quell'unico ordine al giorno 70. Ridurre il tempo di consegna di due terzi riduce la copertura richiesta di un terzo. Su questo tipo di SKU il buffer è impostato in base alla dimensione di una transazione anziché al numero di giorni di attesa, che è l'opposto di come si comporta un punto di riordino su un punto di riordino rapido. Un tempo di consegna più breve guadagna comunque, ma riportandoti in stock prima, non permettendoti di tenerti di meno.

Quando smettere di rifornirlo

Intermittente non è la stessa cosa che morto. Uno SKU con intervalli lunghi e una vendita reale alla fine di ogni intervallo funziona. Identificazione delle scorte a lenta movimentazione copre le soglie di rilevamento e la decisione di interrompere il riordino, quindi questa è solo la parte specifica dell'intermittenza.

Tre domande lo decidono. Le vendite sono state effettuate nel periodo più recente oppure tutte le vendite che stai pianificando risalgono a prima della finestra di revisione? Si collega a qualcos'altro, quindi la vendita che perderesti è maggiore dell'elemento pubblicitario? E puoi soddisfare la domanda senza detenere scorte? Quest'ultimo viene saltato. Un'inserzione contrassegnata come "su ordinazione", o con spedizione in un determinato numero di giorni, trasforma uno SKU con stock intermittente in uno non stock: rinunci alla vendita istantanea e mantieni i contanti e lo scaffale. Per la parte più profonda di una lunga coda che spesso è corretta, ed è una decisione sul prodotto piuttosto che sulle previsioni.

Raccontare manualmente le finestre del caso peggiore, per SKU, attraverso una lunga coda, è il tipo di attività che viene eseguita una volta e mai ripetuta. StockCue ricava la velocità e un punto di riordino per variante da 24 mesi della tua cronologia degli ordini, su ogni piano incluso quello gratuito, e Crescita aggiunge la ripartizione che mostra quali input hanno prodotto ciascuna quantità. Ciò che non farà, e nulla fa, è trasformare sette vendite in una previsione attendibile.

Domande frequenti

Cos’è la domanda intermittente?

La domanda intermittente descrive uno SKU che viene venduto raramente, con lunghi intervalli tra le vendite, in quantità più o meno costanti quando viene venduto. Il modello correlato, la domanda irregolare, aggiunge dimensioni degli ordini imprevedibili oltre alle tempistiche irregolari. Entrambi rompono i metodi di previsione costruiti per i venditori costanti, perché la maggior parte dei periodi storici non contengono alcuna vendita.

Perché la formula del punto di riordino non funziona con i venditori lenti?

La formula moltiplica le vendite giornaliere medie per il tempo di consegna e, per un venditore lento, la media è per lo più una media di giorni senza vendite. Restituisce un livello di trigger inferiore a un singolo ordine del cliente, quindi il trigger si attiva quando sei già a corto. Il suo termine di scorta di sicurezza presenta un secondo problema: presuppone che la domanda sia distribuita più o meno normalmente, e una serie composta per lo più da zeri con picchi occasionali non lo è.

Qual è il metodo di Croston?

Il metodo di Croston prevede la domanda intermittente mantenendo due serie livellate separatamente, una per l'entità di una vendita e una per il divario tra le vendite, aggiornandole entrambe solo nei periodi in cui qualcosa è stato effettivamente venduto. La previsione è una dimensione livellata divisa per l'intervallo livellato. Si adatta a questo modello meglio di una media mobile, ma porta con sé un bias positivo documentato, nel senso che tende a sovrastimare e restituisce un tasso a lungo termine anziché dirti quando arriverà il prossimo ordine.

Dovresti mantenere scorte di sicurezza su uno SKU intermittente?

Di solito sì, ma non calcolato nel modo standard. La formula livello di servizio/deviazione standard presuppone una distribuzione della domanda che uno SKU intermittente non ha. Un buffer più difendibile è la domanda più grande effettivamente contenuta in qualsiasi finestra di lead time nella tua cronologia, più lo spazio per un ordine più tipico.