サービスレベル（供給チェーン）
供給チェーンでは、サイクルサービスレベル（または単にサービスレベル）は、次の補充サイクル中に在庫切れを起こさない確率であり、したがって、販売を失わない確率でもあります。サイクルの期間は暗黙のうちにリードタイムです。サービスレベルは、バックオーダーや失われた販売に直面することなく、顧客の需要を満たすことができる確率としても定義できます。100%のサービスレベルが - つまり、すべての顧客をすべての時間にサービスする - 望ましいように見えるかもしれませんが、通常は実現可能なオプションではありません。
実際、サービスレベルの概念は、未来の需要が不確定である状況にのみ関連しています - そうでなければ、100%のサービスレベルを達成することは、適切なスケジューリングの問題にすぎません。未来の需要が不確定である場合、在庫切れの余地を残さない唯一の理論的な方法は、無限の在庫を選択することです。したがって、実際には、在庫管理者は不完全な在庫トレードオフに落ち着く必要があります。このトレードオフは、サービスレベルの概念を通じて正確に測定されます。
サービスレベルと金融のトレードオフ
小売業者や製造業者は、可能な限り多くの顧客を満足させようとします。なぜなら、それが彼らの売上を最大化するからです。しかし、同時に、対応する在庫を維持することはコストがかかり、リスクが伴います：製品は購入または生産するのが高価で、保管するためのスペースが必要で、期限が切れる、時代遅れになる、などです。
結局のところ、在庫を多く持つほど、コストとリスクが高くなります。それはある程度までしか価値がありません。実際、在庫管理の主な課題は、コスト間の適切なバランスを達成することです：十分に販売するためには十分な在庫が必要ですが、在庫コストが追加の販売の利益を回収できないほど多くはありません。
高いサービスレベルに対する限界効果の減少
ほとんどの小売業界、専門業界を問わず、高いサービスレベルを目指すのが一般的で、通常は95%以上です。特に、高いサービスレベルは顧客のロイヤルティを強化するための主要な要素の一つです。
しかし、高いサービスレベルを達成することは、限界効果の減少の典型的なケースであり、追加のマージナルな努力、つまり現在のケースでは追加の在庫が、より少ないリターン、つまり在庫切れの小さな部分が排除されることをもたらします。以下のグラフは、サービスレベルと在庫レベルの関係を示しています：
グラフで示されているように、ほとんどの小売業者にとって、サービスレベルを95%から97%に上げることは、85%から87%に上げることよりもはるかに高価です。実際には、一般的な小売業で、店舗レベルで98%以上のサービスレベルを達成できる状況は少ないです。
サービスレベルの最適化
サービスレベルは機会費用と運用費用の間のトレードオフを示しています。企業のリターンを最大化するためのサービスレベルを最適化することは通常、複雑でドメイン固有のものです。この課題は通常、分析が考慮される時間枠に敏感であるため難しくなります：在庫レベルを減らすと、すぐに追加の現金が利用可能になりますが、在庫切れがより少なくなることで得られる顧客の流出の減少（したがって高い売上）を観察するには数年かかる可能性があります。
顧客の在庫切れに対する感度は製品ごとに異なるため、最適な サービスレベル、もしそのような値が計算できるのであれば、ほとんど確実に各製品固有のものになるでしょう - 各製品が自身の最適な値を持つ。しかし、実際には、便利な近似値、つまりヒューリスティックが通常、問題の複雑さを下げるために使用されます。
ヒューリスティックなアプローチ：ABC分析
広く知られているABC分析の方法は、製品が生み出す収益が多いほど、その製品は小売業者とその顧客にとって「重要」であるという考えに基づいています。この仮定は通常、合理的な結果をもたらします - ただし、顕著な例外もあります - そして、製品をそれぞれの販売量に応じてカテゴライズする便利な方法を提供します。各カテゴリーにはそれぞれのサービスレベルが割り当てられます。
典型的なABCパーティションは以下のようになります：
- アイテムA、トップ20%の製品、“Critical few"と分類：高いサービスレベル、例えば96-98%
- アイテムB、次の20-30%の製品、“Interclass"と分類：中程度のサービスレベル、例えば91-95%
- アイテムC、最後の50-60%の製品、“trivial many"と分類：低いサービスレベル、例えば85-90%
もちろん、これらの数字は市場/業界によって異なります。さらにカテゴリーを導入することも可能です。
より高度で現実的なアプローチ：コスト分析
ABC分析は製品群の適切なサービスレベルを決定するためのものですが、理論的には、各個別の製品に対する最適なサービスレベルを見つけることが可能です。しかし、そのために使用される方法の大部分は、過度に単純化された仮定に基づいている（例えば、販売の分布は正規である）、または非常に複雑な数学（例えば、販売の実際のリスク分布を使用する）に基づいています。
私たちの意見では、ビジネスの観点から最適なサービスレベルを見つけるための異なるアプローチ（そして私たちが見る限り、より効率的なもの）を長期的に考慮すべきです。上記で述べたように、目標とするサービスレベルは在庫コストと在庫切れコストのトレードオフとして定義できます。その結果、これらのコストの見積もりを得て、コスト分析を通じてサービスレベルの問題に取り組むことができます。問題は、これが言うほど簡単ではないということです。
一般的に言えば、在庫のコストは多数あり、会計上の観点からは必ずしも容易に特定できない場合もありますが、それでも特定することができます：稼働資本のコスト、保管スペースのコスト、在庫のルーチンな操作のコスト（荷積み/荷降ろし/保管/移動など）。これらの明らかなコストに加えて、特定の製品には陳腐化のコスト、在庫が悪くなって破棄されるコストなどが加算されることもあります。
在庫切れのコストは全く異なる、より複雑な問題です。在庫切れの最も明らかなコストはもちろん失われた販売ですが、この要素はどんなに重要であっても、唯一のものではなく、最も重要なものでもありません。広範な研究により、在庫切れは顧客満足度にとって大きなリスクであり、長期的には顧客基盤の深刻な浸食を引き起こす可能性があることが示されています。
さらに進んで：サービスレベルの測定
サービスレベルが重要とされ（そしてそれは正しい）、ほとんどの小売業者は「死後」過去の週、月、年に顧客に提供した正確なサービスレベルが何であったかを知ろうとし、したがってサービスレベルを測定しようとします。これにはいくつかの問題があります。
私たちが提供したサービスレベルの古典的な（そして私たちの経験ではかなり使える）定義にもかかわらず、この定義が絶対的なものではないことを理解することが重要です。実際、サービスレベルは非常に異なる方法で理解されることがあります。
これらの定義の理解を強調する例を挙げてみましょう：
10時から20時まで休みなしで営業している店を想像してみてください。開店時には、店には製品Aが9個在庫しています。その日、2人の顧客がこの製品Aを買うつもりで店に入ります：最初の顧客は11時に9個を買うつもりで来店し、2人目の顧客は16時に1個を買うつもりで来店します。
その設定では、最初の顧客は9個を買うことができますが、そうすることで、彼は11時に店を在庫切れにします。だから：
- サービスレベルが総需要の単位の割合を表す場合、その日のサービスレベルは90%です（総需要の10から9単位が提供されました）。
- サービスレベルが総需要の注文（/カート）の割合を表す場合、その日のサービスレベルは50%です（1人の顧客が完全に満足し、1人は棚が空だった）。注文が1単位であれば、この定義は前のものと同等になります。
- 最後に、サービスレベルが在庫切れにならない時間の割合を表す場合、その日のサービスレベルは10%です（店は10時間の営業時間のうち1時間後に在庫切れになります）。売上が時間とともに完全に平坦であれば、この定義も最初のものと同等になります。
これらの例はそれぞれ、サービスレベルの定義に対する特定の視点を表しています：最初のものは売り逃がしに焦点を当て、2つ目は顧客満足度に、3つ目は対面に焦点を当てています。これは、サービスレベルを測定しようとするとき、まず何を正確に測定しているのかを定義することが重要であることを示しています。
ほとんどの場合、伝統的な小売業者は売り逃がしを測定しようとします。問題は、売り逃がしを測定する（注文または単位で）ことは非常に困難であるということです。なぜなら、残念ながら、顧客が店で棚が空だと見つけたとき、通常はこの事故を報告しないからです。この測定が可能な唯一の状況は、顧客がeコマースで注文を出すときに、製品が在庫切れであることを警告されず、または注文を強制される（固定客）場合で、これはまれです。
実際の売上を予測売上と比較するというアプローチは、予測が完全であるという仮定に基づいているため、根本的に欠陥があります。このアプローチは、最も異常な売上に警告することができるかもしれませんが、信頼性のあるサービスレベルの指標を提供する可能性はほとんどありません。
したがって、最終的には、サービスレベルを測定するための2つの方法しか残っていません：伝統的で非常に高価な手動監査を行う（棚の穴を探す）、または在庫データが実際に正確であり、販売パターンがある程度知られているという非常に大胆（そして通常は非常に間違った）仮定をする。
ロカドのゴッチャ：パッシブvsアクティブなサービスレベル
在庫最適化に使用されるクラシックな予測方法は、実際のサービスレベルに対する制御をほとんど提供しません。実際、安全在庫を計算する際に行われる仮定は間違っており、_理論的なサービスレベル_は、サービスレベルが測定されるときに実際には観察されません。しかし、ロカドでは、適切な方法論、つまり確率的な予測を用いることで、望ましいサービスレベルを厳密に達成することが可能であることを認識しています。サービスレベルを_設計上_保証する在庫管理方法論を採用することで、多くのプロセスが簡素化され、実際にサービスレベルを最適化することが可能になります。