Como lidar com a demanda intermitente

Um aparador de pavio de latão foi vendido em sete dias dos últimos oitenta e quatro. Quinze unidades no total. Divida um pelo outro e você terá uma taxa média diária de vendas de 0,18 unidades: aritmeticamente correta e inútil para decidir qualquer coisa. Quase todas as fórmulas de planejamento neste site consideram essa taxa como sua primeira entrada.

Como é a demanda intermitente

A demanda intermitente significa que um SKU raramente é vendido, com longos intervalos entre as vendas e quantidades aproximadamente consistentes quando é vendido. A demanda irregular adiciona quantidades imprevisíveis ao cronograma irregular. A classificação de quatro padrões em que estes se encontram é abordada em comparando métodos de previsãoe classificando um catálogo sobre variabilidade de receita e demanda é como um SKU é classificado no canto errático em primeiro lugar; esta postagem tira um SKU desse canto e explica o que você faz com ele na manhã de segunda-feira.

As últimas doze semanas do aparador, unidades por semana, o mais antigo primeiro:

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

Cinco das doze semanas são zero. No nível diário é pior: 77 dos 84 dias não registraram nada, e cada um dos sete que o fizeram foi um pedido de um cliente, transportando 2, 1, 3, 1, 2, 4 e 2 unidades. O intervalo médio entre as vendas é de 84 ÷ 7 = 12 dias, que também é o lead time do fornecedor da loja. Um prazo de entrega típico deste produto contém uma venda ou nenhuma.

Por que as médias quebram aqui

Duas coisas dão errado, em direções opostas.

O primeiro é o nível. Oitenta e quatro dias contêm sete trechos de doze dias, então 15 unidades equivalem a 15 ÷ 7 = 2,1 unidades de demanda em um lead time médio. Alimente isso no fórmula de ponto de reabastecimento contra o prazo de 12 dias e o gatilho chega perto de 2 unidades, mais qualquer buffer que você adicionar. Mas um cliente comprou 4 unidades em um único pedido no dia 70. Um gatilho definido como 2 não sobrevive a um cliente que deseja 4: você vende duas, perde duas, e o novo pedido finalmente acionado já é tarde demais para a venda que o disparou.

A segunda é a forma. A metade do stock de segurança da fórmula multiplica um factor de nível de serviço pelo desvio padrão da procura, uma construção que assume que a procura é aproximadamente normalmente distribuída. O guia de estoque de segurança afirma essa suposição claramente e nomeia este caso exato como aquele em que ela falha. Uma série com 92% de zeros com picos ocasionais não é uma curva em sino; é uma pilha zerada com uma cauda fina. A saída não é aritmética quebrada. É a aritmética correta aplicada a uma distribuição para a qual nunca foi construída e parece mais precisa do que é.

Altere o intervalo de tempo primeiro

Antes de adotar um método diferente, mude o balde em que você conta. As mesmas quinze unidades parecem três produtos diferentes, dependendo de como você divide o calendário.

O padrão é parcialmente um artefato do intervalo, e não uma propriedade fixa do produto: intervalos mais largos contêm menos períodos vazios, portanto, um SKU que é lido como intermitente diariamente pode ser lido como constante mensalmente, sem alteração de uma única venda. Seja honesto sobre o que isso compra, no entanto. Cinco unidades por mês convertidas de volta para uma janela de doze dias são 5 × 12 ÷ 30 = 2 unidades, a mesma resposta que a taxa diária deu. A agregação corrige o que você pode ver e a cadência que você analisa. Isso não muda o que a aritmética entrega.

Métodos de planejamento que funcionam

Conte as janelas em vez de calculá-las

A janela média de doze dias manteve 2,1 unidades. Agora pergunte o que havia de pior. A resposta é 6: o pedido de 4 unidades no dia 70 e o pedido de 2 unidades no dia 78, com oito dias de intervalo, dentro do mesmo trecho. Apenas um outro par de vendas no trimestre chega perto o suficiente para compartilhar uma janela, os dias 19 e 27, e esse par totaliza 4.

Seis é quase três vezes a média e é o número que vale a pena anotar. Segure 6 e todas as janelas de lead time no histórico observado serão cobertas. O trimestre inteiro depende de sete vendas, então refaça a contagem cada vez que uma nova for lançada. Ainda é uma base melhor do que um cálculo de média e desvio padrão cuja suposição você já sabe que está quebrada.

O método de Croston e o que ele não resolve

O método de Croston foi construído para esse padrão. Em vez de suavizar uma série composta principalmente de zeros, ele mantém duas séries suavizadas e atualiza ambas apenas nos períodos em que algo foi vendido: uma para o tamanho da venda, outra para a diferença entre as vendas. A previsão é a proporção.

Taxa de previsão = tamanho da demanda suavizado ÷ intervalo suavizado entre vendas

Isso supera a média de zeros e é onde a pesquisa aponta para uma demanda intermitente. Também carrega um viés positivo documentado, o que significa que tende a superestimar, atribuído a Syntetos e Boylan. A correção padrão, a aproximação Syntetos-Boylan, deflaciona a previsão para compensar, mas a literatura observa que ela pode ultrapassar para um viés negativo, às vezes maior do que aquele que estava corrigindo. Nenhuma das versões é neutra e nenhuma fonte rastreável atribui uma porcentagem a nenhuma delas.

Croston's também retorna uma demanda taxa, não uma data, e em um SKU que vende sete vezes por trimestre o que prejudica você é o tamanho de um pedido, cuja média é qualquer taxa. É a família certa de métodos, não um número sobre o qual você possa agir sem ter cobertura separada para uma única transação.

A política que geralmente vence: min/max

Para a maioria dos catálogos pequenos, a resposta prática não é uma previsão melhor, mas uma política que não precisa dela: um mínimo que desencadeia uma nova encomenda, um máximo até ao qual pode encomendar, ambos deixados em paz até que algo mude. Planejamento de estoque mínimo/máximo aborda como os dois são mapeados para o ponto de reabastecimento e o nível de estoque alvo. Para o aparador: mínimo 6, a pior janela observada de doze dias, e máximo 20, cerca de quatro meses de cobertura com cinco unidades por mês. O estoque chega a 6, você pede 20 − 6 = 14 unidades, e com aproximadamente 60 unidades de demanda anual, isso acontece cerca de quatro vezes por ano. A quantidade mínima de pedido ou embalagem de um fornecedor geralmente define o máximo para você em um produto tão lento.

Dimensionando um buffer quando a fórmula falha

A questão do buffer aqui não é "a quanta variabilidade estou exposto ao longo do prazo de entrega". É "se mais um cliente fizer um pedido enquanto a remessa estiver em trânsito, posso atendê-la?" A pior janela observada de 6, mais uma ordem típica de 2, é 8. Esse é um julgamento que usa aritmética e deve ser rotulado como um.

Agora a parte que pega as pessoas. Reduza o prazo de entrega de doze dias para quatro e reconte os mesmos oitenta e quatro dias: a pior janela de quatro dias ainda contém 4 unidades, porque ainda é aquele pedido único no dia 70. Reduzir o prazo de entrega em dois terços reduz a cobertura necessária em um terço. Nesse tipo de SKU, o buffer é definido pelo tamanho de uma transação, e não pelo número de dias que você espera, que é o inverso de como um ponto de reabastecimento se comporta em um movimento rápido. Um prazo de entrega mais curto ainda vale a pena, mas colocando você de volta no estoque mais cedo, e não deixando você reter menos.

Quando parar de estocá-lo

Intermitente não é o mesmo que morto. Um SKU com intervalos longos e uma venda real no final de cada intervalo está funcionando. Identificando inventário de movimentação lenta cobre os limites de detecção e a decisão de reordenação de parada, portanto, esta é apenas a parte específica da intermitente.

Três perguntas decidem isso. Ele foi vendido no período mais recente ou todas as vendas que você está planejando são anteriores à sua janela de revisão? Ele está vinculado a outra coisa, de modo que a venda que você perderia seria maior do que o item de linha? E você pode atender à demanda sem manter estoque? Esse último é ignorado. Uma listagem marcada como feito sob encomenda, ou envio em um determinado número de dias, transforma um SKU com estoque intermitente em um sem estoque: você desiste da venda instantânea e fica com o dinheiro e a prateleira. Para a parte mais profunda de uma cauda longa, isso geralmente está correto e é uma decisão sobre o produto e não sobre a previsão.

Contar manualmente as janelas do pior caso, por SKU, em uma longa cauda, ​​é o tipo de tarefa que é feita uma vez e nunca mais repetida. StockCue deriva a velocidade e um ponto de novo pedido por variante de 24 meses de seu próprio histórico de pedidos, em todos os planos, incluindo Grátis, e o Crescimento adiciona o detalhamento mostrando quais insumos produziram cada quantidade. O que isso não fará, e nada faz, é transformar sete vendas em uma previsão confiável.

Perguntas frequentes

O que é demanda intermitente?

A demanda intermitente descreve um SKU que é vendido raramente, com longos intervalos entre as vendas, em quantidades aproximadamente consistentes quando é vendido. O padrão relacionado, a demanda irregular, adiciona tamanhos de pedidos imprevisíveis ao timing irregular. Ambos quebram os métodos de previsão criados para vendedores estáveis, porque a maioria dos períodos do histórico não contém nenhuma venda.

Por que a fórmula do ponto de novo pedido não funciona com vendedores lentos?

A fórmula multiplica as vendas médias diárias pelo lead time e, em um vendedor lento, essa média é principalmente uma média de dias sem vendas. Ele retorna um nível de gatilho menor do que um pedido de cliente único, então o gatilho é acionado quando você já está vendido. O seu termo de stock de segurança tem um segundo problema: assume que a procura é aproximadamente normalmente distribuída, e uma série de zeros com picos ocasionais não o é.

Qual é o método de Croston?

O método de Croston prevê a demanda intermitente mantendo duas séries suavizadas separadamente, uma para o tamanho de uma venda e outra para a diferença entre as vendas, atualizando ambas apenas nos períodos em que algo realmente foi vendido. A previsão é o tamanho suavizado dividido pelo intervalo suavizado. Ele se adapta melhor a esse padrão do que uma média móvel, mas carrega um viés positivo documentado, o que significa que tende a fazer previsões excessivas e retorna uma taxa de longo prazo em vez de informar quando o próximo pedido chegará.

Você deve manter estoque de segurança em um SKU intermitente?

Geralmente sim, mas não calculado da maneira padrão. A fórmula de nível de serviço vezes desvio padrão assume uma distribuição de demanda que um SKU intermitente não possui. Um buffer mais defensável é a maior demanda que qualquer janela de lead time em seu próprio histórico realmente continha, além de espaço para mais um pedido típico.