断続的な需要に対処する方法

真鍮の芯トリマーは、過去 84 日間のうち 7 日間売れました。合計15ユニット。一方をもう一方で割ると、平均日販率は 0.18 単位になります。これは算術的に正しく、何かを決定するのには役に立ちません。このサイトのほぼすべての計画式は、そのレートを最初の入力として受け取ります。

断続的な需要とはどのようなものですか

断続的な需要とは、SKU がほとんど売れず、販売までの間隔が長く、販売された場合でも数量がほぼ一定であることを意味します。需要が集中すると、不規則なタイミングに加えて、予測不可能な量が追加されます。これらが属する 4 つのパターンの分類については、次の記事で説明します。 予測方法の比較、そして 収益と需要の変動に基づいてカタログを格付けする そもそも、SKU が不安定なコーナーに分類される仕組みです。この投稿では、その隅から 1 つの SKU を取り上げ、月曜日の朝にそれを使って何をするかを説明します。

トリマーの過去 12 週間、1 週間あたりの単位、古いものから順:

2、0、1、3、0、1、0、2、0、4、0、2

12 週間のうち 5 週間はゼロです。日レベルではさらに悪く、84 日間のうち 77 日間は何も記録されず、記録された 7 日間はそれぞれ 1 人の顧客からの 1 件の注文であり、2 個、1 個、3 個、1 個、2 個、4 個、2 個のユニットがありました。売上間の平均ギャップは 84 ÷ 7 = 12 日で、これは店舗のサプライヤーのリード タイムでもあります。この商品の通常のリードタイムには、販売が 1 回含まれるか、まったく含まれません。

なぜここで平均が崩れるのか

2 つのことが逆方向にうまくいきません。

1つ目はレベルです。 84 日には 7 つの 12 日期間が含まれるため、平均リード タイムにおける 15 単位は 15 ÷ 7 = 2.1 単位の需要となります。それを 再注文ポイントの式 12 日間のリード タイムに対して、トリガーは 2 ユニットに加えて追加したバッファーの近くに到達します。しかし、ある顧客は 70 日目に 1 回の注文で 4 ユニットを購入しました。トリガーを 2 に設定しても、4 ユニットを欲しがる顧客には耐えられません。2 つ売れれば 2 つ失い、最終的に発動する再注文は、トリガーを発動した販売にはすでに遅すぎます。

2つ目は形状です。この式の安全在庫の半分は、サービス レベル係数と需要の標準偏差を乗算します。これは、需要がほぼ正規分布していると仮定した構造です。の 安全在庫ガイド はその仮定を明確に述べ、まさにこのケースをそれが失敗するケースとして挙げています。 92% がゼロで時折スパイクが発生する系列は釣鐘曲線ではありません。それは細い尾を持つゼロの山です。出力は壊れた算術演算ではありません。これは、決して構築されたことのないディストリビューションに適用された正しい演算であり、実際よりも正確であるように見えます。

最初にタイムバケットを変更します

別の方法に手を伸ばす前に、カウントするバケットを変更してください。同じ 15 単位でも、カレンダーをどのようにスライスするかによって、3 つの異なる製品のように見えます。

このパターンは、製品の固定プロパティではなく、部分的にはバケットの成果物です。幅の広いバケットには空の期間が少なくなるため、毎日断続的に表示される SKU は、1 つの売上が変化することなく毎月安定的に表示されます。ただし、それによって何が得られるかについては正直に言ってください。月 5 単位を 12 日間の枠に換算すると、5 × 12 ÷ 30 = 2 単位となり、日割りレートの場合と同じ答えになります。集計により、何が表示されるか、どのようなペースでレビューするかが決まります。算術ハンドバックの内容は変わりません。

効果的な計画方法

ウィンドウを平均するのではなくカウントする

平均 12 日間ウィンドウは 2.1 ユニットを保持していました。では、最悪の事態は何だったのか尋ねてみましょう。答えは 6 です。同じストレッチ内で、70 日目の 4 単位の注文と 78 日目の 2 単位の注文が 8 日離れています。この四半期の売上高がウィンドウを共有できるのに十分近いのは 19 日目と 27 日目の 1 組だけで、その組の合計は 4 になります。

6 は平均のほぼ 3 倍であり、書き留める価値のある数字です。 6 を保持すると、観察された履歴のすべてのリードタイム ウィンドウがカバーされます。四半期全体は 7 回の売上で決まるため、新しい売上が出るたびにカウントをやり直します。これは、すでにわかっている前提が崩れている平均偏差と標準偏差の計算よりも優れた根拠です。

クロストンの方法とそれが解決しないもの

Croston のメソッドは、このパターン用に構築されました。ほとんどがゼロである系列を平滑化するのではなく、平滑化された系列を 2 つ保持し、どちらも何かが売れた期間のみ更新します。1 つは売上の規模に対応し、もう 1 つは売上間のギャップに対応します。予想は比率です。

予測率 = 平滑化された需要サイズ ÷ 平滑化された販売間隔

これは平均ゼロを上回り、調査では断続的な需要がここにあることが指摘されています。また、これは文書化されたポジティブなバイアスも伴い、これはシンテトスとボイランに起因すると考えられ、過剰予測する傾向があることを意味します。標準的な補正であるシンテトス・ボイラン近似は、補正するために予測を収縮させますが、文献によれば、修正していたバイアスよりも大きな負のバイアスにオーバーシュートする可能性があると記載されています。どちらのバージョンも中立ではなく、どちらのパーセンテージを示す追跡可能な情報源もありません。

クロストン家も要求を返す レート日付ではなく、四半期に 7 回販売される SKU では、どのレートでも平均化される 1 回の注文のサイズが問題となります。これは適切な方法のグループであり、単一のトランザクションのカバーを個別に保持せずに行動できる数値ではありません。

通常、優先されるポリシー: min/max

ほとんどの小規模なカタログの場合、実際的な答えは、より良い予測ではなく、予測を必要としないポリシーです。つまり、再注文をトリガーする最小値と、注文する最大値は、両方とも何かが変化するまで放置されます。 最小/最大在庫計画 この 2 つが再注文ポイントと目標在庫レベルにどのようにマッピングされるかについて説明します。トリマーの場合: 最小 6 (観測された最悪の 12 日間ウィンドウ)、最大 20 (月 5 ユニットで約 4 か月のカバー)。在庫が 6 に達すると、20 − 6 = 14 単位を注文します。年間需要は約 60 単位で、これは年に約 4 回発生します。サプライヤーの最小注文数量またはケースパックによって、製品の最大値がこれほど遅く設定されることがよくあります。

数式が失敗した場合のバッファのサイズ設定

ここでの緩衝問題は、「リードタイム全体でどの程度の変動にさらされるか」ということではありません。それは、「荷物の輸送中にもう 1 人の顧客から注文があった場合、その注文に応じることはできますか?」というものです。観察された最悪のウィンドウ 6 に、さらに典型的な次数 2 を加えたものは 8 です。これは算術演算を用いた判断であり、1 としてラベル付けされる必要があります。

今、人々を魅了する部分です。リードタイムを 12 日から 4 日に短縮し、同じ 84 日を計算し直します。最悪の 4 日間のウィンドウでも、70 日目の単一注文であるため、依然として 4 ユニットが保持されています。リードタイムを 3 分の 2 短縮すると、必要なカバーが 3 分の 1 削減されます。この種類の SKU では、バッファーは待機日数ではなく 1 つのトランザクションのサイズによって設定されます。これは、高速の再注文ポイントの動作とは逆です。リードタイムの​​短縮は依然として利益を生みますが、在庫を少なくすることではなく、在庫をより早く再入荷させることによって実現されます。

いつストックをやめるのか

断続的は死んでいるのと同じではありません。ギャップが長く、各ギャップの終わりに実際の販売が行われる SKU は機能します。 動きの遅い在庫の特定 検出しきい値と並べ替えの停止の決定について説明しているため、これは断続的な固有の部分にすぎません。

3つの質問がそれを決定します。直近の期間にまったく売れましたか、それとも計画しているすべてのセールはレビュー期間よりも古いものですか?他のものに関連付けられているため、失われる売上が項目よりも大きくなりますか?そして、在庫をまったく持たずに需要を満たすことができるでしょうか?最後の部分はスキップされます。受注生産または指定された日数で発送とマークされたリストでは、断続的に在庫がある SKU が在庫のない SKU に変わります。つまり、即時販売を放棄し、現金と棚を保持することになります。ロングテールの最も深い部分については、それが正しいことが多く、それは予測に関するものではなく、製品に関する決定です。

ロングテールにわたって SKU ごとに最悪のケースのウィンドウを手動で再カウントすることは、一度実行すれば二度と繰り返されない種類のタスクです。 StockCue 無料を含むすべてのプランで、24 か月の独自の注文履歴からバリアントごとのベロシティと再注文ポイントを導き出します。また、Growth は、どのインプットが各数量を生成したかを示す内訳を追加します。それが効果を発揮しないのは、7 件の売上高を自信に満ちた予測に変えることだけです。

よくある質問

断続的な需要とは何ですか?

断続的な需要とは、販売間隔が長く、めったに販売されず、販売された場合でもほぼ一定の数量が販売される SKU を指します。関連するパターンである集中需要は、不規則なタイミングに加えて、予測不可能な注文サイズを追加します。履歴のほとんどの期間にまったく売上が含まれていないため、どちらも安定した売り手向けに構築された予測手法を破っています。

再注文ポイントの計算式が遅い売り手に対して機能しないのはなぜですか?

この計算式は、1 日の平均売上高にリードタイムを乗じたもので、売れ行きが遅い販売者の場合、その平均値は主に売上のない日数の平均となります。単一の顧客注文よりも小さいトリガー レベルが返されるため、すでに不足した後にトリガーが起動されます。その安全在庫の用語には 2 番目の問題があります。それは、需要がほぼ正規分布していることを前提としているのですが、時折スパイクが発生するほとんどゼロの連続はそうではありません。

クロストンの手法とは何ですか？

Croston の手法では、売上規模と売上間のギャップという 2 つの別々に平滑化された系列を保持し、実際に何かが売れた期間のみ両方を更新することで、断続的な需要を予測します。予測は、平滑化されたサイズを平滑化された間隔で割ったものです。移動平均よりもこのパターンに適していますが、文書化された正のバイアスがあり、過剰予測する傾向があり、次の注文がいつ到着するかを示すのではなく、長期レートを返します。

断続的な SKU で安全在庫を保持する必要がありますか?

通常はそうですが、標準的な方法では計算されません。サービス レベル×標準偏差の式は、断続的な SKU には存在しない需要分布を想定しています。より防御可能なバッファーとは、自社の歴史におけるリードタイムの​​長さのウィンドウに実際に含まれる最大の需要に、もう 1 つの典型的な注文のための余地を加えたものです。