Понимание изменчивости времени ожидания
В последнее время возникло немало вопросов относительно изменчивости сроков поставки и того, как это влияет на расчёт резервного запаса. Действительно, Salescast назначает каждому SKU фиксированный срок поставки.
Однако очевидно, что сроки поставки не являются детерминированными и что присутствуют некоторые неопределённости, когда перезаказ отправляется поставщику. Таким образом, нас – справедливо – попросили предоставить формулу расчёта резервного запаса, учитывающую неопределённость сроков поставки, а также неопределённость будущего спроса.
Однако, прежде чем сразу перейти к уравнениям, любой количественный бизнес-анализ должен начаться с анализа имеющихся данных, чтобы лучше понять ситуацию. К счастью, Энтони Холлоуэй (из k9cuisine, Dog Food & Dog Treats) любезно предоставил нам небольшой набор данных, представляющий серию наблюдаемых сроков поставки.
Как и ожидалось, сроки поставки варьируются. Однако уже можно заметить, что это явно не нормальное распределение (оно слишком асимметрично для этого). Таким образом, неопределённость, связанная с прогнозированием спроса, и неопределённость сроков поставки не могут быть обработаны с помощью симметричной формулы.
Наш опыт в Lokad показывает, что в среднем вариации сроков поставки из-за доставки и транспортировки не так велики. Эти две операции, как правило, достаточно детерминированы.
Обычно основная причина изменчивости сроков поставки – дефицит на стороне поставщика. Однако на приведённом графике шаблон дефицита не так очевиден.
Тем не менее, когда мы начали более внимательно изучать этот график, мы заметили подозрительный шаблон: 2 пика сроков поставки соответствуют 3 и 5 дням. Это очень напоминает эффект выходных для нас. Иными словами, доставка и транспортировка обычно занимают 3 рабочих дня, то есть 3 или 5 календарных дней в зависимости от наличия выходных.
Обсуждая этот вопрос с розничным продавцом, который создал набор данных, мы получили подтверждение, что сроки поставки действительно выражаются в календарных днях.
Таким образом, мы решили применить корректировку, учитывающую рабочие дни, к этому графику. Зеленый график, представленный выше, отображает то же самое распределение сроков поставки, что и предыдущий синий, но сроки поставки теперь выражаются как рабочие дни.
С новым скорректированным графиком выявляется значительно более чёткий шаблон. Перед нами предстает двухфазный процесс:
- у поставщика есть необходимый товар на складе, в этом случае срок поставки в среднем составляет 3 дня с незначительным отклонением +1/-1.
- у поставщика отсутствует необходимый товар, в этом случае срок поставки составляет случайное количество времени с довольно равномерным распределением, отражающим более длительный срок поставки со стороны поставщика.
Кроме того, мы можем даже легко оценить уровень сервиса со стороны поставщика, то есть вероятность того, что при повторном заказе у поставщика не возникнет дефицита. В данном случае, если считать 5 дней порогом индикатора дефицита, то итоговый уровень сервиса составляет 75%, что находится в обычном диапазоне для розничных оптовиков.
Остается ключевой вопрос: как нам настроить параметры Salescast, чтобы учитывать изменчивость сроков поставки? Этот вопрос будет рассмотрен в следующем посте. Оставайтесь с нами.
Комментарии читателей (2)
Просто интересно, как рассчитывается резервный запас для компонентов. Например, в птицеводстве нам нужны ингредиенты (соус, actobine) и упаковка (особенно картонные коробки). Некоторые из коробок имеют срок поставки около 45 рабочих дней. В результате самый длительный срок поставки для готового птицеводческого продукта составляет 45 дней, и, следовательно, нам необходимо иметь резерв готовой продукции как минимум на 45 дней.
Mayuresh (6 лет назад)
Возможно, у меня не совсем точные расчёты, но мне кажется, что в 45 календарных днях должно быть 30 рабочих, а не 12. Я что-то упускаю?
Russ D (6 лет назад)
