Моделирование изменяющегося времени поставки
Вчера мы обсуждали [почему сроки поставки изменяются](/blog/2009/10/20/understanding-varying-lead-time/) в первую очередь. Пойдем дальше и посмотрим, как изменение времени поставки влияет на расчеты безопасного запаса.
Начнем с качественных представлений о распределении времени поставки. В целях простоты мы рассматриваем здесь рабочие дни, чтобы избежать артефактов выходных дней.
- Распределение времени поставки начинается с разрыва (показанного точкой 1), который иллюстрирует минимальное время, необходимое для выполнения доставки и транспортировки.
- Затем есть мода времени поставки, которая соответствует среднему времени доставки и транспортировки, когда продукт оказывается в наличии на складе поставщика. Эта мода находится в точке 2.
- Если пополнение занимает больше времени, это происходит потому, что поставщик столкнулся с нехваткой. Как показано точкой 3, распределение времени поставки достаточно плоское и отражает моду времени поставки самого поставщика, то есть время, необходимое поставщику для пополнения его собственного запаса.
- Наконец, бывают редкие ситуации, когда пополнение занимает еще больше времени (точка 4). Это происходит, если и поставщик, и поставщик поставщика одновременно сталкиваются с дефицитом; или если на уровне производителя возникают нарушения.
Модель безопасного запаса, предложенная в нашей образцовой электронной таблице Excel, не учитывает изменение времени поставки. Однако бывает, что эту формулу можно просто настроить, чтобы учесть изменение времени поставки.
Если мы предположим, что нехватки поставщика независимы от нехваток розничного продавца, который пополняется, то время поставки должно быть скорректировано, чтобы соответствовать желаемому уровню обслуживания. Очевидно, если поставщик поставляет только одну компанию, самого розничного продавца, это предположение не имеет особого смысла; но оно хорошо адаптировано к частой ситуации, когда множество розничных продавцов передает заказ крупному оптовику.
Визуально, как показано на схеме выше, если желаемый уровень обслуживания составляет 70%, то площадь, окрашенная в оранжевый цвет, должна представлять 70% от общей площади под кривой; таким образом время поставки в конечном итоге соответствует желаемому уровню обслуживания.
Изучая схему, становится ясно, что чем выше уровень обслуживания, тем больше соответствующее время поставки, что является вполне разумным поведением.
Другими словами, вместо того, чтобы учитывать полную сложность распределения времени поставки, мы предлагаем математический трюк, при котором используется одна квантиль времени поставки, соответствующая уровню обслуживания. Это единственное значение отражает количество неопределенностей, с которыми сталкивается розничный продавец, чтобы обеспечить определенный уровень обслуживания своим собственным клиентам.
Хорошая новость заключается в том, что Microsoft Excel поддерживает расчеты квантилей с помощью функции PERCENTILE. Таким образом, вы можете перечислить все наблюдаемые времена поставки в одном столбце Excel, а затем применить функцию PERCENTILE, где первый аргумент - это ваш список наблюдений, а второй аргумент - это процент уровня обслуживания, выраженный в виде значения от 0 до 1 (например, 0,30 представляет 30%).
После того, как вы вычислили эту квантиль времени поставки, вы можете внести значение в Калькулятор запаса безопасности. Это непосредственно отразит вариации времени поставки в расчете точки повторного заказа.
Этот анализ, начатый с наблюдений в реальном мире электронной коммерции, приводит нас к интересным выводам: для обеспечения высокого уровня обслуживания кто-то должен понести финансовые потери в отношении уровней запасов.
В нашей первой схеме оранжевая область иллюстрировала время поставки, соответствующее уровню обслуживания 70% (здесь приведены произвольные числа, это просто для объяснения), но что произойдет, если розничный продавец захочет увеличить свой уровень обслуживания?
Хорошо, здесь есть пороговый эффект, соответствующий уровню обслуживания самого поставщика. В данном случае у нас есть поставщик с уровнем обслуживания 75%. Этот порог вызван самим распределением времени поставки, которое имеет ярко выраженный статистический мод.
Если розничный продавец хочет уровни обслуживания ниже 75% (т.е. ниже собственного уровня обслуживания поставщика), то соответствующие времена поставки будут небольшими. Например, 3 дня для рассматриваемого в предыдущем посте примера из реального мира.
Напротив, если розничный продавец хочет уровни обслуживания выше 75%, то соответствующие времена поставки резко возрастают. Это поведение наглядно иллюстрируется на второй схеме, отображающей уровень обслуживания 90%. Как видите, продолжительность соответствующего времени поставки удваивается, что механически примерно вдвое увеличивает количество запасов.
Как мы уже говорили, высокие уровни обслуживания - которые увеличивают продажи и удовлетворение клиентов - не бесплатны. В конце концов, одна из компаний в цепочке платит за это. Розничным продавцам нужно быть осторожными в отношении уровней обслуживания, предлагаемых их собственными поставщиками, потому что пороговый эффект, который мы только что описали, радикально влияет на количество запасов, необходимых для удовлетворения собственных клиентов.
Комментарии читателей (3)
Один из способов решения этой проблемы - иметь несколько поставщиков. У нас обычно есть поставщики с длительными сроками поставки, которые обходятся нам дешевле, а также поставщики с короткими сроками поставки, которые обходятся нам дороже. Мы работаем с поставщиками с длительными сроками поставки все время, но если у нас возникает необычный спрос, мы всегда можем обратиться к поставщикам с короткими сроками поставки. Это обеспечивает нам уровень обслуживания и низкую стоимость. Пол 8 лет назад | Пол
Привет, Джон, я с удовольствием отвечу на ваш вопрос, но не могли бы вы повторить его на ask.lokad.com/? Заранее спасибо, Жоаннес 8 лет назад | Жоаннес Верморель
дорогие друзья, как вы включаете квантиль времени поставки в расчет точки повторного заказа R = D + σL * cdf(P)? Как вы обрабатываете “отражение вариаций времени поставки” в расчете точки повторного заказа? пожалуйста, помогите, спасибо, Джон 8 лет назад | Джон
