在庫不足 vs 在庫過剰、予測の精度が重要
需要予測は在庫最適化の基礎です。しかし、以下の間における正確な関係は次のとおりです：
は時には少し曖昧です。したがって、状況を明確にしましょう。
在庫不足はコストがかかります：顧客は不満を抱き、再購入する可能性が低くなり、顧客獲得に投資した資金が無駄になり、間接的な売上も失われる可能性があります…
しかし、在庫コストもコストがかかります：在庫が多ければ多いほど、運転資本が増え、商品の陳腐化が進み、倉庫のコストが増えます。在庫過剰は広告費用が増え、販売ポイントが低下します…
したがって、顧客への対応は在庫量と在庫不足の量との間の財務的なトレードオフです。
ここでは小売業の状況を暗黙的に考慮していますが、ほぼ同じ論理が製造業にも適用されます。
この時点では、予測の精度がどのように関係しているのかはまだ明確ではありません。特に、一部の企業では、最初から予測が行われていないかのように見えるかもしれません。例：最小最大 再発注ポリシーであり、予測がない場合。
実際には、会社内で誰もが明示的に予測を作成していなくても、在庫には暗黙の予測の精度が存在します（上記の図では、オレンジ色の三角形が制約を表しています）。実際には、企業が安全在庫レベルで不足頻度と共に暗黙の精度を計算することが可能です（少し複雑ですが）。
在庫不足 vs 在庫過剰のトレードオフをサービスレベルに有利にするか、在庫削減に有利にするかは、暗黙の精度を改善しません。なぜなら、コストが交換されるだけであり、予測がプロセスに隠されていても、予測が不正確であれば会社は財務的な損失を被る可能性があるからです（右側の図では、制約が回転されて減少していません）。在庫ポリシーに深刻な分析の欠如がない限り、在庫 vs 在庫不足のトレードオフの改善は限定的であると予想されます**（それでも、マージンが薄い場合には、かなりの節約になる可能性があります）。
方程式の両側を改善するためには、より良い予測が必要です。
改善された精度の影響は、左側のグラフで示されています。前の状況と比較して、精度を低下させることで、在庫不足の頻度と安全在庫の量の両方を減らすことができます。
理論的には、予測誤差を1％（相対的）減らすことは、在庫不足の頻度を1％（相対的）減らすか、安全在庫の量を1％（相対的）減らすために使用できると言われています。
実際には、追加の精度によってもたらされる改善を十分に活用する障害があるかもしれません（例：自社のサプライヤーが提供するサービスレベル）。それでも、保守的な立場を取れば、1％の追加精度によって、在庫不足の削減が0.5％または安全在庫の削減が0.5％もたらされると推定できます。
その後、新たに改善された精度を保ちながら、在庫不足と在庫のトレードオフを再調整することができます。
リーダーコメント（6）
こんにちは、ベンハードさん、 ほとんどの安全在庫の計算式は、予測の分散に依存していますが、この値は計算が難しいため、典型的なヒューリスティックスでは、予測の分散を予測自体の期待分散で置き換えることがありますが、これは近似です。 したがって、予測誤差を安全在庫の計算に組み込みたい場合は、予測自体の期待分散で歴史的な分散の係数 ‘sigma’ を置き換えるだけです。 お役に立てれば幸いです。 7年前 | Joannes Vermorel
こんにちは、ジョアネスさん、 この記事はとても興味深いと思います。需要予測に基づいて在庫ポリシーを決定する途中ですが、需要履歴ではなく需要予測に基づいて在庫ポリシーを決定する方法がほとんどのウェブサイトで紹介されています。予測誤差を安全在庫の計算式に組み込む方法がわかりません。 上記のトピックから外れている場合は申し訳ありません。どんな助けでもありがたいです。 ありがとう、ジョアネスさん。 7年前 | Benhard Adolf
実際には、三角形自体よりもその2つの辺（右と左）が本当に重要です。直感的には、主要な角度は変更できない定数であり、したがって、片方の辺を移動すると、もう一方の辺も移動します。形状は三角形のように見えますが、実際に重要なのは2つの辺と1つの角度だけです。 8年前 | Joannes Vermorel
ジョアネスさん、 説明がとてもわかりやすいと思いますが、オレンジ色の三角形が理解できません。それは制約を表しているのですが、図面では理解できません。追加の説明をいただけますか。ありがとうございます。 8年前 | Piet Buyck
こんにちは、アチュートさん、古典的な安全在庫モデルでは、需要の正規分布（ガウス分布）を想定しています。正規分布は2つのパラメータで定義されます：平均と分散。あるサービスレベルに対して、平均需要レベルを超える余分な在庫（安全在庫とも呼ばれる）は、分散に比例しています。したがって、分散（予測誤差）を1％減らすと、この理想的なモデルでは安全在庫も1％減らされます。その後、同じ安全在庫量を維持しながら在庫不足の頻度を減らすというもう一つの部分は、より複雑で、別のブログ記事が必要です。時間があるときにそれについても取り組みたいと思います。 8年前 | Joannes Vermorel
こんにちは、ジョアネスさん、 この記事は非常に役に立ちます。この記事で言及されていることのうち、1つについてもう少し明確さが必要です。あなたは「理論的には、予測誤差を1％（相対的に）減らすことは、在庫不足の頻度を1％（相対的に）減らすか、安全在庫の量を1％（相対的に）減らすために使用できる」と述べています。それが基づいている概念について詳しく説明していただけますか？より良い予測は在庫レベルを減らすことができると理解していますが、それを数量化するのは難しいです。 事前にありがとうございます 8年前 | Achyut Koushik A
