Ceea ce urmează descrie abordarea clasică, care a fost folosit timp de mai multe decenii. Dezvoltarea relativ recentă a tehnologiei cuantila previziunilor Lokad a dus la învechire a modelului cu o marjă de rezervă. Într-adevăr, calcularea punctului de reordonare este nimic altceva decât prognoza quantile. Astfel, calculul cuantila directe depășește, de obicei, în mare măsură indirectă. care este asociat cu un model al unui stoc de rezervă.
Acest ghid explică modul de optimizare a stocurilor. aducând nivelul stocului de siguranță la valoarea optimă. Acest ghid se aplică pentru comerțul cu amănuntul și de fabricație. Teoria este prezentată utilizând Microsoft Excel. materiale mai detaliate sunt disponibile pentru dezvoltatorii de software care doresc să reproducă teoria în aplicații personalizate.
Publicul țintă: Acest document se adresează în principal profesioniștilor din cadrul lanțului de aprovizionare în comerțul cu amănuntul sau de fabricație. Cu toate acestea, acest document este, de asemenea, util pentru specialiști în software în contabilitate, sisteme de management, e-commerce care doresc să împuternicească cererile lor cu controale de inventar.
Am încercat să păstreze cerințele matematice la un nivel minim. Cu toate acestea, nu putem exclude în totalitate în formula, deoarece scopul principal al documentului - un ghid practic care explică modul de calculare a stocului de rezervă de mărfuri.
gestionarea inventarului - un compromis financiar între costul de depozitare a mărfurilor și costurile din cauza absenței mărfurilor. Cu cat mai mare inventar, capitalul de lucru mai necesar și inventarele mai devalorizat. Pe de altă parte, lipsa de produs, s-ar putea întâlni o situație de deficit, dor de vânzări potențiale, și poate chiar perturba întregul proces de producție.
Stocurile depind în principal de doi factori:- cererii. cantitate care vor fi consumate sau cumpărate.
- Comanda de timp. întârzierea între a comanda bunuri și ei merg în vânzare.
Acești doi factori poartă incertitudinea
- modificări ale cererii: comportamentul consumatorului nu se poate schimba destul de previzibil.
- schimba ordinea de timp: furnizori sau agenți de transport pot întâmpina dificultăți neprevăzute.
O decizie cu privire la dimensiunea de rezervă a inventarului indirect, echivalează cu rezolvarea unui compromis între costuri, ținând seama de aceste incertitudini.
Nivelul de serviciu reflectă probabilitatea ca un anumit nivel de stoc nu va duce la o penurie de bunuri. Firește, că o creștere a stocurilor, și creșterea nivelului de servicii. Atunci când stocurile sunt foarte mari, nivelul de serviciu tinde spre 100% (adică, probabilitatea de deficit zero de mărfuri).
Alegerea probabilităților de serviciu, adică probabilitatea acceptabilă de penurie, este în afara domeniului de aplicare al acestui ghid, dar puteți citi un articol separat privind calcularea probabilității optime a serviciului.
Modelul de reaprovizionare
Optimizarea stocurilor dvs. de comerț folosind tehnologia noastră pentru estimarea inventarului. Lokad este specializată în optimizarea stocurilor folosind prognoza cererii. Funcțiile care sunt descrise în acest articol - și multe altele! - prezent în sistemul nostru de estimare.
punctul reordonarea - este nivelul de produs, care ar trebui să indice nevoia de ordine. În cazul în care nu au nici o incertitudine (adică cunoscută cererea viitoare și de aprovizionare de încredere), punctul de reordonare ar fi egală cu cererea proiectată pe parcursul perioadei de amânare a ordinului, de asemenea, chemat să ceară în timpul întârzierii comenzii.
Lokad oferă multe instrumente pentru a calcula timpul de întârziere a ordinului, pe baza datelor istorice. Check out metodele noastre și formule de vânzări de prognozare în Microsoft Excel.
În realitate, din cauza incertitudinii, avem
reordona punct = cererea la momentul întârzierii comanda + stoc de siguranță
Dacă suntem de acord că perspectivele sunt obiective (din punct de vedere statistic), prezența nivelurilor de inventar de zero va duce la un nivel de serviciu de 50%. Prognoza Obiectivitate înseamnă că aceeași șansă ca pe viitor cererea va fi mai mare sau mai mică decât cererea pe parcursul întârzierea comenzii (trebuie amintit că cererea pe parcursul întârzierii ordine - este numai valoarea prezisă).
Atenție: previziuni pot fi imparțial, fără a fi exactă. Bias se referă la o eroare sistematică în modelul de predicție (de exemplu: supraestimează întotdeauna cererea de 20%).
Distribuția normală a erorii
În acest moment, avem nevoie de o modalitate de a reprezenta incertitudinea cererii în timpul întârzierii comenzii. În viitor, vom presupune că această eroare are o distribuție normală. vezi. figura de mai jos.
Notele statistice. ipoteza distribuției normale nu este complet arbitrară. În anumite condiții, aproximări statistice vin la o distribuție normală așa cum este descris în limita centrală Teorema. Dar aceste ipoteze nu sunt incluse în domeniul de aplicare al acestui ghid.
Distribuția normală este determinată de doar doi parametri: media și abaterea. Din moment ce am făcut presupunerea că prognoza obiectiv, vom lua media și distribuirea erorilor la zero. asta nu înseamnă că acceptăm valoarea erorii de la zero.
Determinarea abaterii erorii prognoză este o sarcină mai complexă. Lokad, la fel ca cele mai multe instrumente de prognoză, dă valoare SAOP (eroarea medie absolută în procente), împreună cu previziunile. Din motive de completitudine, vom explica modul în care puteți depăși această problemă prin utilizarea euristice simple.
În special, abaterea în datele istorice pot fi folosite ca un obiect de cercetare pentru a determina abaterea de predicție aproximativă. Pyaseki David (David Piasecki) sugerează să folosească cererea prognozată în locul cererii medii în formula de deviere, care este,
σ 2 = E # 91; (Yt - y „) 2 # 93;
unde E - valoarea medie a operatorului. yt - valoarea cererii ultima perioada t (de obicei de vânzări) și y „- a prezis cerere.
Ideea de baza a acestei ipoteze - este faptul că eroarea de previziune este foarte adesea asociată cu magnitudinea abaterilor așteptate: mai mult viitorul abaterii, cu atât mai mare eroarea de prognoză.
De fapt, la calcularea pentru această eroare, folosind câteva trucuri, care vor fi discutate în detaliu mai jos.
Ecuația de inventar
În această etapă ne-ar fi definit așteptările și variația, astfel distribuția erorii este cunoscută. Acum, avem nevoie pentru a calcula valoarea de eroare admisă ca parte a distribuției. Pentru a face acest lucru, am introdus noțiunea de nivel de serviciu (ca procent).
Notă: Presupunem că timpul de plumb este static. Cu toate acestea, o abordare foarte similară poate fi utilizată pentru timpul de plumb variabil. A se vedea:- Conceptul de timp variabil de plumb
- Simularea de plumb timp variabil
Pentru a traduce nivelul de serviciu într-un nivel de eroare. numit, de asemenea, factorul de serviciu. avem nevoie pentru a utiliza distribuția inversă normală cumulativă (uneori numită distribuție normală inversă) (a se vedea. NORMSINV (inversă a distribuției normale). pentru a găsi funcția corespunzătoare în Excel) Se poate arata complicat, dar de fapt nu este. Vă sugerăm să vă familiarizați cu aplicarea rețelei de distribuție normală pentru o mai bună prezentare vizuală. După cum puteți vedea, cu formula generală convertește interes în regiunea sub-îndoire. în care valoarea pe axa nivelului de service este reflectată.
Intuitiv, vom calcula
Rezerva marfă stoc = deviația standard a erorii * factor de serviciu
Mai formal, să presupunem că S - este un inventar de rezervă, atunci
S = σ * cdf (P)
unde σ - este abaterea standard (adică rădăcina pătrată a σ 2, cu condiția deviație fixă), normalizate distribuția normală generală cdf (speranța matematică este egal cu zero și varianța egal cu unu) și P - acest nivel de serviciu.
amintindu-ne că
punctul reordona = cererii în timp de plumb + stoc mărfuri de așteptare
Să presupunem că R - este punctul de comandă, atunci avem
R = y „+ σ * cdf (P)
Conformitatea cu ordinea și timpul perioadei de proiecție
Până la acel moment, doar am presupus că pentru acest timp al comenzii. putem obține prognoza corespunzătoare cererii viitoare. În practică, aceasta nu funcționează destul de genul asta. Analiza datelor istorice începe, în general, cu unificarea datelor în perioadele de timp (de obicei săptămâni sau luni).
Astfel, perioada selectată nu este neapărat aceeași ca ordinea de timp. Astfel, unele calcule suplimentare (presupunând o distribuție normală a erorilor în previziunile, așa cum sa precizat mai sus) este necesară pentru exprimarea cererii în timpul primirii întârziere ordinului și abaterile sale respective.
Intuitiv, cererea în timpul primirii de întârziere a comenzii poate fi calculată ca suma valorilor estimate pentru perioadele viitoare, care traversează momentul segment al ordinului. Trebuie avut grijă pentru a corecta ultima adaptare a perioadei de prognoză.
Formal, fie T - perioada și L - este momentul rezervării. avem
L = k * T + α * T
unde k - este un număr întreg și 0 ≤ α <1. Пусть D - это спрос в период отсрочки получения заказа. Тогда, получаем окончательное уравнение для спроса во время отсрочки получения заказа
D = (σt = 1..k y't) + αy'k + 1
în cazul în care y'n - această cerere prognozat pentru n-lea timp în viitor.
Luând astfel de ipoteze cu privire la distribuția normală, putem calcula abaterea erorii ca și previziunile
σ 2 = E # 91; (Yt - y „) 2 # 93;
unde y „- este prognoza medie pentru perioada
y „= D / (k + α)
Dar σ 2 este calculat ca o variabilă în perioada de timp ce avem nevoie de o variabilă, care ar coincide cu întârziere a ordinului. Să σL 2 va fi adaptată ca o întârziere de timp variabilă a ordinului. atunci avem
2 σL = (k + α) σ 2
În cele din urmă, putem rescrie ecuația ca un punct de ordine
R = D + σL * cdf (P)
Utilizarea Excel pentru a calcula punctul de reordonare
Tabelul Exemplu este împărțit în două secțiuni: ipotezele de mai sus și mai jos calcule. Se presupune că previziunile fac parte din ipotezele, astfel cum prognoză de vânzări (cerere) nu este inclusă în domeniul de aplicare al acestui ghid. Detaliile sunt prezentate în Ghidul nostru de prognoze Excel.
Cele mai multe dintre formulele prezentate în secțiunea anterioară sunt operațiuni foarte simple, (plus, multiplicare), care sunt ușor de a face în Excel. Cu toate acestea, trebuie să acorde o atenție la două caracteristici:- NORMSINV (Microsoft KB): calculează valoarea estimată din totalul distribuției normale, desemnată de noi ca CDF.
- STDEV (Microsoft KB): calculează abaterea standard estimată indicată de σ. Ne amintim că deviația standard sigma - este rădăcina pătrată a varianței σ 2.
Pentru simplitate prima foaie nu implică calculul regulii 80% σ 2 = E # 91; (Yt - y „) 2 # 93; la calcularea factorului de serviciu. Această abordare este folosită pentru Foaie2 (a doua foaie de calcul Excel). Deci, de exemplu, avem prognoze staționare, reordona punct rămâne identică cu utilizarea de reguli euristice, sau fără ea.
Note pentru dezvoltatori
Această secțiune este destinată pentru dezvoltatorii care doresc să utilizeze modelul într-o completare automată a gestiunii stocurilor.
Într-un alt caz, abaterea standard poate fi ușor de implementat, bazat pe definiția sa, a se vedea. Pagina Wikipedia. deviaza totală normală un pic mai complicat, dar Peter Aklam (Peter J. Acklam) oferă un algoritm bun, care a fost folosit în mai multe limbi. Codul pentru aceste două metode ar trebui să fie nu mai mult de 20-30 de linii.