Как справиться с непостоянным спросом

Латунный триммер для фитиля продавался семь дней из последних восьмидесяти четырех. Всего пятнадцать единиц. Разделите одно на другое, и вы получите среднюю дневную норму продаж 0,18 единиц: арифметически верно и бесполезно для принятия каких-либо решений. Почти каждая формула планирования на этом сайте использует эту ставку в качестве первых входных данных.

Как выглядит непостоянный спрос

Непостоянный спрос означает, что артикул продается редко, с большими перерывами между продажами и примерно постоянным количеством, когда он продается. Неравномерный спрос добавляет непредсказуемые количества в дополнение к нерегулярным срокам. Классификация четырех паттернов, в которой они сидят, описана в сравнение методов прогнозированияи оценка каталога по изменчивости доходов и спроса именно так SKU в первую очередь попадает в неустойчивый угол; В этом посте из этого угла выбирается один SKU и рассказывается о том, что вы с ним делаете в понедельник утром.

Последние двенадцать недель работы триммера, единиц в неделю, сначала самые старые:

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

Пять из двенадцати недель равны нулю. На уровне дня дела обстоят хуже: 77 из 84 дней не регистрировали ничего, а каждый из семи, когда это было зарегистрировано, представлял собой один заказ от одного клиента, включающий 2, 1, 3, 1, 2, 4 и 2 единицы товара. Средний разрыв между продажами составляет 84 ÷ 7 = 12 дней, что также является временем выполнения заказа поставщиком магазина. Типичное время выполнения этого продукта включает одну продажу или ни одной.

Почему средние значения здесь ломаются

Две вещи идут не так, в противоположных направлениях.

Первое — это уровень. Восемьдесят четыре дня содержат семь двенадцатидневных отрезков, поэтому 15 единиц составляют 15 ÷ 7 = 2,1 единицы спроса в среднем времени выполнения заказа. Подайте это в формула точки повторного заказа против 12-дневного времени выполнения заказа, и триггер приземлится около 2 единиц плюс любой добавленный вами буфер. Но один клиент купил 4 единицы в одном заказе на 70-й день. Триггер, установленный на 2, не выдерживает клиента, который хочет 4: вы продаете две, вы теряете две, и повторный заказ, который он наконец срабатывает, уже слишком поздно для продажи, которая его запустила.

Второе – это форма. В половине формулы, касающейся резервного запаса, коэффициент уровня обслуживания умножается на стандартное отклонение спроса. Эта конструкция предполагает, что спрос примерно нормально распределен. руководство по страховому запасу прямо заявляет об этом предположении и называет именно этот случай как случай, когда оно не работает. Ряд, состоящий на 92% из нулей с редкими пиками, не является колоколообразной кривой; это куча под ноль с тонким хвостиком. Вывод не является нарушенной арифметикой. Это правильная арифметика, примененная к дистрибутиву, для которого она никогда не создавалась, и она читается более точно, чем есть на самом деле.

Сначала измените интервал времени

Прежде чем прибегнуть к другому методу, измените сегмент, в котором вы рассчитываете. Одни и те же пятнадцать единиц выглядят как три разных продукта в зависимости от того, как вы разбиваете календарь.

Эта закономерность частично является результатом корзины, а не фиксированным свойством продукта: более широкие корзины содержат меньше пустых периодов, поэтому SKU, который читается как прерывистый ежедневный, может считаться стабильным ежемесячным без каких-либо изменений продаж. Однако будьте честны в отношении того, что это дает. Пять единиц в месяц, преобразованные обратно в двенадцатидневное окно, составляют 5 × 12 ÷ 30 = 2 единицы, тот же ответ, что и дневная норма. Агрегация фиксирует то, что вы видите и какую частоту вы просматриваете. Это не меняет того, что возвращает арифметика.

Методы планирования, которые работают

Подсчитайте окна, а не усредняйте их

Среднее двенадцатидневное окно составляло 2,1 единицы. Теперь спросите, что содержал худший из них. Ответ — 6: заказ из 4 единиц на 70-й день и заказ из 2 единиц на 78-й день, с интервалом в восемь дней, внутри одного и того же отрезка. Только еще одна пара продаж за квартал находится достаточно близко, чтобы разделить окно, 19 и 27 дни, и всего эта пара составляет 4.

Шесть — это почти в три раза больше среднего, и это число стоит записать. Удерживайте 6, и все окна времени выполнения в наблюдаемой истории будут закрыты. Весь квартал основан на семи продажах, поэтому пересчитывайте каждый раз, когда появляется новая. Это все же лучшая основа, чем расчет среднего и стандартного отклонения, допущение которого, как вы уже знаете, нарушено.

Метод Кростона и чего он не решает

Метод Кростона был построен для этой модели. Вместо сглаживания ряда, который в основном состоит из нулей, он сохраняет два сглаженных ряда и обновляет оба только в периоды, когда что-то продавалось: один для размера продажи, другой для разрыва между продажами. Прогноз – это соотношение.

Прогнозируемая ставка = размер сглаженного спроса ÷ сглаженный интервал между продажами.

Это лучше, чем усреднение нулей, и именно здесь исследования указывают на нестабильный спрос. Он также имеет документально подтвержденную положительную предвзятость, то есть склонность к завышенным прогнозам, приписываемую Синтетосу и Бойлану. Стандартная поправка, приближение Синтетоса-Бойлана, снижает прогноз, чтобы компенсировать это, но в литературе отмечается, что она может привести к отрицательному смещению, иногда большему, чем то, которое она фиксировала. Ни одна из версий не является нейтральной, и ни один отслеживаемый источник не указывает процентное соотношение ни к одной из них.

Croston's также возвращает спрос ставка, а не дата, а для SKU, который продается семь раз в квартал, вас беспокоит размер одного заказа, который усредняется по любой ставке. Это правильная группа методов, а не число, по которому можно действовать, не имея отдельного покрытия для одной транзакции.

Политика, которая обычно побеждает: мин/макс.

Для большинства небольших каталогов практическим ответом является не лучший прогноз, а политика, которая в нем не нуждается: минимум, который вызывает повторный заказ, максимум, до которого вы заказываете, и то и другое остается в покое, пока что-то не изменится. Планирование мин/макс запасов рассказывает о том, как эти два показателя соотносятся с точкой повторного заказа и целевым уровнем запасов. Для триммера: минимум 6, худшее наблюдаемое двенадцатидневное окно, и максимум 20, около четырех месяцев покрытия при пяти единицах в месяц. Запасы достигают 6, вы заказываете 20 - 6 = 14 единиц, и при годовом спросе примерно 60 единиц это происходит примерно четыре раза в год. Минимальный объем заказа или упаковка поставщика часто устанавливают для вас максимум на такой медленный продукт.

Изменение размера буфера в случае сбоя формулы

Вопрос о буфере здесь не в том, «какой изменчивости я подвергаюсь в течение времени выполнения заказа». Это «если еще один клиент закажет, пока груз находится в пути, могу ли я его заполнить?» Наихудшее наблюдаемое окно, равное 6, плюс еще один типичный порядок 2, равно 8. Это суждение, основанное на арифметике, и его следует пометить как единицу.

Теперь та часть, которая цепляет людей. Сократите время выполнения заказа с двенадцати дней до четырех и пересчитайте те же восемьдесят четыре дня: худшее четырехдневное окно по-прежнему содержит 4 единицы, потому что это все еще тот единственный заказ на 70-й день. Сокращение времени выполнения заказа на две трети сокращает требуемое покрытие на одну треть. В этом типе SKU буфер устанавливается по размеру одной транзакции, а не по количеству дней ожидания, что противоположно тому, как ведет себя точка повторного заказа на быстроходном товаре. Более короткое время выполнения заказа по-прежнему оправдывает себя, но за счет более быстрого возвращения на склад, а не за счет того, что вы оставляете меньше.

Когда перестать запасаться

Прерывистый – это не то же самое, что мертвый. Работает SKU с длинными перерывами и реальной распродажей в конце каждого перерыва. Выявление медленно оборачиваемых запасов охватывает пороги обнаружения и решение об остановке-переупорядочении, так что это только часть, специфичная для прерывистого режима.

Три вопроса решают это. Продавался ли он вообще за последний период или каждая запланированная вами продажа старше, чем период вашего обзора? Связано ли это с чем-то еще, поэтому потеряная вами продажа будет больше, чем сама позиция? И можете ли вы удовлетворить спрос, вообще не имея запасов? Последнее пропускается. В списке, помеченном как «сделано на заказ» или с доставкой в ​​течение указанного количества дней, товарный артикул, поставляемый с перерывами, превращается в отсутствующий: вы отказываетесь от мгновенной продажи и сохраняете наличные и полку. В самой глубокой части длинного хвоста это часто правильно, и это решение о продукте, а не о прогнозе.

Пересчет окон наихудшего случая вручную по каждому SKU в длинном хвосте — это задача, которая выполняется один раз и никогда не повторяется. StockCue определяет скорость и точку повторного заказа для каждого варианта на основе 24 месяцев вашей собственной истории заказов для каждого плана, включая бесплатный, а Growth добавляет разбивку, показывающую, какие ресурсы произвели каждое количество. Чего он не сделает и ничего не сделает, так это превратит семь продаж в уверенный прогноз.

Часто задаваемые вопросы

Что такое непостоянный спрос?

Непостоянный спрос описывает SKU, который продается редко, с длительными перерывами между продажами, но в примерно одинаковых количествах, когда он продается. Связанная с этим закономерность — неравномерный спрос — добавляет к нерегулярным срокам заказы непредсказуемых размеров. Оба нарушают методы прогнозирования, рассчитанные на устойчивых продавцов, поскольку в большинстве исторических периодов продаж вообще не бывает.

Почему формула точки повторного заказа не работает для медленных продавцов?

Формула умножает средние дневные продажи на время выполнения заказа, и для медленного продавца это среднее значение обычно представляет собой среднее число дней без продаж. Он возвращает уровень триггера, меньший, чем один заказ клиента, поэтому триггер срабатывает после того, как у вас уже есть короткая позиция. У его термина резервного запаса есть вторая проблема: он предполагает, что спрос примерно нормально распределен, а серия в основном нулей с редкими всплесками - нет.

В чем заключается метод Кростона?

Метод Кростона прогнозирует непостоянный спрос, сохраняя два отдельно сглаженных ряда: один для размера продаж и один для разрыва между продажами, обновляя оба только в периоды, когда что-то действительно продавалось. Прогноз представляет собой сглаженный размер, разделенный на сглаженный интервал. Он лучше подходит для этой модели, чем скользящее среднее, но имеет задокументированную положительную предвзятость, то есть имеет тенденцию к завышению прогнозов, и возвращает долгосрочную ставку, а не сообщает вам, когда поступит следующий заказ.

Стоит ли хранить резервный запас периодического SKU?

Обычно да, но не рассчитывается стандартным способом. Формула уровня обслуживания, умноженного на стандартное отклонение, предполагает распределение спроса, которого нет у прерывистого SKU. Более защищенный буфер — это самый большой спрос, который фактически содержался в любом окне продолжительности выполнения заказа в вашей собственной истории, плюс место для еще одного типичного заказа.