サプライヤーのリードタイムが在庫予測に与える影響

ほとんどの再注文ポイントの計算では、リード タイムを一度入力した固定数値として扱います。販売業者にサプライヤーのリードタイムを尋ねると、通常、過去 8 件の注文が実際にかかった数ではなく、最後のメールに記載された数値が表示されます。

リードタイムが予測を破る理由

の 再注文ポイントの式 そして 目標在庫レベルの計算式 どちらもリード タイムを同じように使用します。平均日販 × リード タイムは、次の出荷が到着するまでにカバーする必要がある需要です。たとえ販売予測が完璧だったとしても、リードタイムを間違えると、その上に構築されたすべてが同じマージンで間違ってしまいます。

失敗は静かです。以前は 10 日かかったが、現在は 18 日かかるサプライヤーは、通知を送信しません。バッファーであるはずだった安全在庫が唯一の在庫になったことが、出荷が実際に到着する数日前にわかります。

実質リードタイムの計測

サプライヤーの見積番号ではなく、ご自身の注文履歴から始めてください。 SKU の最後の 8 ～ 10 件の注文ごとに、注文した日と、注文が完全に受領されて販売可能になった日を記録します。これらのギャップを平均してください。これが実際のリードタイムであり、ほとんどのサプライヤーでは見積値よりも長くなります。これは、見積もりには通常、出荷と受け取りではなく生産のみが含まれるためです。これらの日付がまだどこにも記録されていない場合は、 サプライヤーの記録と注文書を 1 か所に保管する は、この投稿のすべての数字の前提条件です。

長さだけではないバリエーション

平均は写真の半分です。同じ 8 ～ 10 の注文のスプレッドを見てください。 10、11、12、13、11 日間稼働するサプライヤーと、6、9、14、18、8 日間稼働するサプライヤーでは、両方の平均が約 11 日であっても、計画の問題は大きく異なります。 1 つ目は、一度計画した長さの問題です。 2 つ目は変動性の問題で、どの注文が遅くなるかを事前に知ることができないため、実際に在庫切れを引き起こす問題です。

統計学者は、リードタイムの標準偏差の広がりをσと書きます。_LT。これは自分の注文履歴から計算できる正確な数字であり、サプライヤーが「信頼できる」かどうかを判断するものではありません。また、これは、サプライヤーごとに追跡する価値のある数値の 1 つとして、充填率や納期厳守と並んでいます。 サプライヤーのパフォーマンスを測定する。

バッファのスケーリング

リードタイムの変動のみに起因する安全在庫バッファには、経験則ではなく実際の統計公式があります。

安全在庫（リードタイム）＝Z×σ_LT × 1 日の平均需要

Z はサービス レベル係数であり、これが安全在庫の計算で最も一般的に間違っている箇所です。 95% のサービス レベルの場合、Z = 1.96 ではなく 1.65 になります。 安全在庫は片側のみの在庫切れ (片側統計) を防ぎます。1.96 は、最も一般的な統計コンテンツで得られる両側値です。ここで 1.96 を使用すると、バッファが過大評価されます。

スギとイチジク、250g に適用すると、1 日の平均販売量は 5 個で、最後の 8 件の注文のリードタイムが 2 日の標準偏差になると仮定します。

安全在庫 = 1.65 × 2 × 5 = 16.5、17 単位に四捨五入されます。これは、このサイトの他の場所で同じ SKU に対して使用されている 30 ユニットのバッファとは異なります。30 は、より単純なカバー日数の経験則、つまり σ を知らずにバッファを設定する正当な方法から来ています。 17 は、95% のサービス レベルでバッファ リード タイムの変動だけが統計的にどれだけ正当化されるかを示します。需要変動も加味した完全な結合公式は 1 平方根離れています。これは、再注文ポイント ガイドの安全在庫セクションですでに説明されているのと同じ計算です。

関係も直線的ではありません。サービス レベルを 90% (Z = 1.28、ここでは ≈13 単位) から 99% (Z = 2.33、≈23 単位) に引き上げると、サービス レベルがわずか 9 パーセンテージ ポイント増加するだけで、バッファは約 4 分の 3 増加します。 100% のサービス レベルは統計的に到達不可能であるため、この表には載っていません。在庫をどれだけ保有しているかに関係なく、通常よりも遅延が長くなる可能性は常にあります。

サプライヤー間での注文の分割

2 つのサプライヤーから同じ SKU を購入すると、リードタイムの​​リスクが分散されます。単一のサプライヤーの変動に完全にさらされなくなるため、1 つのサプライヤーからの遅れが注文全体の遅れを意味することはなくなりました。ただし、無料ではありません。2 つの最低注文数量と 2 つの関係を管理する必要があり、同じ混乱中に両方のサプライヤーが同じ港から出荷した場合は何も起こりません。リスク分割によって実際にどれだけ除去されるかについて、擁護できる数字を公表している人は誰もいません。これは公式ではなく、最もリスクの高い SKU を選択するためのツールとして扱ってください。

トラッキングσ_LT 手作業とは、サプライヤーごと、四半期ごとにすべての PO の発注日と受領日を取得し、再計算することを意味します。ほとんどの店舗では、これを一度行うだけで、その後は 1 年間は古いリードタイムを使用し続けます。 StockCue は、サプライヤーに対して設定したリード タイムを、無料を含むすべてのプランのすべての予測への入力として使用します。スケール プランでは、各サプライヤーの実際の平均リード タイムが、お客様自身の発注書と受領履歴から自動的に計算されるため、式に入力される数値は記憶されずに測定されます。

よくある質問

サプライヤーのリードタイムは在庫予測にどのような影響を与えますか?

リード タイムは、再注文ポイントと目標在庫レベルの両方に対する 3 つの入力値の 1 つです。新しい在庫が到着するまでにどれだけの需要をカバーする必要があるかを設定します。サプライヤーの稼働が低下しているにもかかわらず、前四半期のリードタイムを使用した予測では、実際に必要なバッファーの量が過小評価され、出荷が到着する前に店舗の在庫が切れてしまいます。

長いリードタイムと信頼性の低いリードタイムの​​違いは何ですか?

長いリードタイムとは、10 日ではなく 30 日という長さのことであり、その日数がわかれば、その前後の計画を立てることができます。信頼性の低いリードタイムはばらつきがあり、8 日の場合もあれば 22 日の場合もあり、これを適切に表す単一の数字はありません。 2 つのサプライヤーが同じ平均リードタイムを共有し、一方が一貫していてもう一方が一貫していない場合、非常に異なるリスクを負うことがあります。

安全在庫は需要の変動に基づくべきですか、それともリードタイムの​​変動に基づくべきですか?

どちらも同じ安全在庫を組み合わせた公式に組み込まれており、通常はどちらも優勢ではありません。それはSKUによって異なります。安全在庫に関する文献から入手可能な 1 つの詳細な実際の例では、需要の変動がより大きな要因でしたが、リードタイムの​​変動の寄与は販売量に比例するため、信頼性の低いサプライヤーによる大量の SKU ではリード タイムがより大きな要因となる可能性があります。どちらか一方を仮定するのではなく、両方を計算します。

2 つのサプライヤーに注文すると、リードタイムの​​リスクが軽減されますか?

1 つのサプライヤーの変動に完全にさらされなくなったため、それは可能ですが、無料ではありません。デュアル ソーシングは通常、2 つの最小注文数量と管理する 2 つの関係を意味し、両方のサプライヤーが同じ出荷チョークポイントを共有する場合は役に立ちません。リスク分割によってどの程度除去されるかについては、出典のある数字は存在しません。削減を保証するものではなく、メカニズムとして扱います。

この記事で想定している再注文ポイントの式については、 再注文ポイントの公式ガイド。必要な合計数量の決定については、を参照してください。 どのくらいの在庫を保持する必要があるか、または Shopify 在庫予測の完全ガイド プロセス全体について。