サービスレベルを制御し、制御されないようにする
小売業では、多くの企業がサービスレベルをほとんど制御できません。実際、多くの企業は物理店舗で最も重要な場所でのサービスレベルをほとんど監視していません。実際、店舗内のサービスレベルを測定することは手間のかかる作業です。一部の企業（主にパネリスト）はこの種の測定を専門としていますが、プロセスには多大な人的資源が必要なため、コストがかかります。
一歩引いて考えてみると、なぜサービスレベルを測定する必要があるのでしょうか？
もし在庫最適化ソフトウェア内で明示的な設定によって得られるものであるなら、サービスレベルが設計によって得られるものである方が便利ではないでしょうか？これは確かにはるかに実用的です。サービスレベルは、在庫最適化プロセスの後付けではなくなる必要があります。
実際、サービスレベルを測定する必要性は、安全在庫分析などの早期の在庫最適化手法から生じましたが、これらの手法では実際のサービスレベルに対してほとんど制御できません。実際、基本となるモデルは需要が正規分布に従うという仮定に基づいており、この仮定は実際には非常に間違っているため、ほとんどの小売業者はこの仮定を捨てて、特別な安全在庫係数を使用することにしました。
これらの特別な安全在庫係数は、_それ自体では_悪いものではありません：将来の需要についての乱暴な仮定に依存するよりも確かに優れています。ただし、安全在庫とサービスレベルの定量的な関係は失われています。したがって、小売業者はサービスレベルを測定し、係数を微調整して在庫がいかに安定するかを何とかしています。最終的には、在庫戦略は柔軟性に欠けており、安全在庫係数を変更することなく会社をさまざまな問題にさらすことになり、最初に行われた煩雑な経験的な調整を繰り返すことになります。
しかし、分位点予測の登場により、非常に正確な予測を行い、サービスレベルを非常に正確に推進することができるようになりました。分位点予測自体は正確ではなくても構いません。必要なのはバイアスのない予測であり、完全に正確な予測ではありません。
実際、分位点予測は、ターゲットのサービスレベルをカバーするために必要な再発注数量を直接かつ非常に自然に生成する問題に対処します。新しいより優れた分位点予測技術が見つかれば、この技術はより少ない在庫で同じサービスレベルを達成できるかもしれませんが、どちらの技術も設計によって約束されたサービスレベルを提供します。
この動作は、安全在庫分析に連携された_クラシックな予測_の場合とはまったく異なります。精度の向上は望ましいですが、実際の結果は不安定です。たとえば、多くの低ボリューム商品では、店舗で観察されるように、常にゼロを返す_ダムな予測モデルに切り替えることが精度の向上につながることがよくあります。明らかに、半分の商品に対してゼロの予測に切り替えることは、惨憺たるビジネス結果でしか終わりません。この例は逸話的なもののように思えるかもしれませんが、そうではありません。ゼロの予測は、多くの状況で最も正確な_クラシックな_予測です。
したがって、サービスレベルを制御するには、そのような制御が組み込まれた在庫最適化手法が必要です。
