説明
最小/最大在庫管理法は、現在市場で使用されているほぼすべての在庫管理ソフトウェアで使用されている最も古い補充方法の1つです。そのルーツは19世紀頃に遡ることができます。この方法は、慎重にサイズ調整された容器に在庫の量を目視で確認できるように開発されました。
核心のアイデアは、在庫がある一定のポイントに達した時点で、補充がトリガーされ、在庫が正確な数を数える必要なく最大レベルに戻るというものでした。それ以来、このかなり古い自動化手法は人気を博し、ほぼすべての現代企業でさまざまな形で使用されています。
この手法は2つの条件に基づいて構築されています。まず最初に、現在の在庫レベルを追跡します。通常、これは在庫残高と、各個別のSKUの発注在庫の合計です。次に、合計在庫が最小値に達したとき、システムは自動的にユーザーに警告を表示し、特定の最大合計在庫レベルを目指して再発注が行われます。
したがって、最小/最大アプローチの主な利点は、そのシンプルさです。ただし、これに惑わされないでください。最小/最大アプローチのレベルを選択することは、簡単ではありません。そして、ここには落とし穴があるかもしれません！もしリードタイムが即時であれば、実際にはほとんどの企業が最小値を1つの単位に減らし、保管コストを節約するために最小値を減らすでしょう。しかし、現実には、リードタイムが長くなるほど、配送の遅延を考慮に入れるために最小値を高くする必要があります。
最小/最大コンセプトの中核的な仮定の1つは、環境が静的で需要とリードタイムが一定であるということです。もちろん、私たちはこれが現実からはほど遠いことを知っています。リードタイムは延びるかもしれず、需要は最初に予測されたよりも大きくなるか小さくなるかもしれません。これらすべての要因が在庫切れの原因となる可能性があります。
当然、経営者はこれに気づいており、ビジネスの不確実性と製品の相対的な重要性に応じて最小値を調整しています。通常、前のエピソードで議論したABC分析のようなアプローチが適用され、A品目はより高い最小値とより大きな安全マージンを持つことがあります。したがって、シンプルさに魅力を感じる一方で、最小/最大の世界の課題は、静的な一定の世界の基本的な仮定が安全な感覚を与えることができるということです。
結論として、各個別のSKUにはMOQ、ロットサイズ、保有コストなどの経済的特性があります。また、賞味期限や季節性などの価格に敏感でない要素もあります。これらすべての要素を組み合わせて合理的な最小/最大レベルを得るには、非常に多くの要素を組み合わせる必要があります。これらすべては、最新の情報に基づいて常に洗練される動的なアプローチによってのみ適切に考慮されることができます。
