상위 3 가장 일반적인 재고 관리 정책

이 블로그는 정의하고 세 가지 가장 일반적으로 사용되는 재고 관리 정책을 비교합니다. 이 분야에 새로운 사람들에게 또한 자신의 회사의 정책에 가능한 변화를 고민 경험이 풍부한 사람들에게 모두 도움이 될 것입니다. 블로그는 또한 수요 예측이 재고 관리,사용할 정책 선택 및 이러한 정책을 주도하는 입력 계산을 지원하는 방법을 고려합니다. 재고 101 의 축약 된 조각으로 생각하십시오.

시나리오

특정 항목을 관리하고 있습니다. 항목 밖으로 스타킹 피하기 위해 충분 한 재고를 수행 하려는 고객에 게 충분히 중요 하다. 그러나,항목은 또한 재고에 묶여 현금의 양을 최소화 할 정도로 비싸다. 보충 재고를 주문하는 과정은 충분히 비싸고 번거롭기 때문에 생성해야하는 구매 주문 수를 최소화하려고합니다. 항목에 대한 수요는 예측할 수 없습니다. 그래서 당신이 더에 대한 필요성을 감지 할 때와 사용 또는 선적에 대한 준비가 선반에 도착했을 때 사이의 보충 리드 타임입니다.

질문은”이 항목을 어떻게 관리합니까? 더 많은 것을 주문하기 위하여 언제 그리고 얼마를 주문하기 위하여 나가 어떻게 결정합니까?”이 결정을 내릴 때 사용할 수있는 다른 접근 방식이 있습니다. 이 블로그는 가장 일반적으로 사용되는 재고 계획 정책을 설명합니다:주기적 주문 최대(티,에스),재주문 포인트/주문 수량(아르 자형,큐),및 최소/최대(에스,에스). 이러한 접근 방식은 종종 주문 시스템에 포함되며 기업은 언제 무엇을 주문해야하는지에 대한 자동 제안을 생성 할 수 있습니다. 올바른 결정을 내리기 위해서는 이러한 각 접근 방식이 어떻게 작동하는지,그리고 각 접근 방식의 장점과 한계를 알아야합니다.

정기 검토,주문 최대 정책

이 정책의 속기 표기법은(티,에스),여기서 티는 주문 사이의 고정 시간 과 에스 주문 최대 수준입니다.

주문 시:주문은 매일 시계처럼 배치됩니다. 고정 된 재주문 간격의 사용은 실시간으로 자신의 재고 수준을 추적 할 수 없거나 예약 된 간격으로 공급 업체에 주문을 발행하는 것을 선호하는 기업에 도움이됩니다.

주문 금액:재고 수준을 측정하고 해당 수준과 주문 수준 사이의 간격을 계산합니다.

논평:이것은 구현하기 가장 간단한 정책이지만 수요 및/또는 리드 타임의 변동에 대응하는 데 가장 민첩하지 않습니다. 또한,주문 크기는 재고 수준을 반환하기에 충분할 것입니다 에스 에 보충 즉각적인 경우,실제로 재고가 계속 감소하는 기간 동안 약간의 보충 지연이있을 것입니다,그래서 재고 수준은 거의 모든 방법에 도달하지 않습니다 에스.

지속적인 검토,고정 주문 수량 정책(재주문 포인트,주문 수량)

이 정책의 속기 표기법은(아르 자형,큐),여기서 아르 자형 재주문 포인트와 큐는 고정 주문 수량입니다.

주문할 때: 이론적으로 재고 수준은 지속적으로 확인되지만 실제로는 일반적으로 각 근무일의 시작 또는 끝에 주기적으로 확인됩니다.

주문 금액:주문 크기는 항상 큐 단위로 고정됩니다.

코멘트:(아르 자형,큐)보다 더 반응(에스,티)그것은 임박한 재고 부족의 징후에 더 빨리 반응하기 때문에. 고정 주문 수량 큐의 값은 전적으로 귀하에게 달려 있지 않을 수 있습니다. 공급 업체는 종종 최소값 및 배수와 호환되는 값으로 질문 선택을 제한하는 용어를 지시 할 수 있습니다. 예를 들어,공급 업체는 최소 20 단위의 주문을 주장 할 수 있으며 항상 5 의 배수가 될 수 있습니다. 따라서 주문 크기는 20,25,30,35 등이어야합니다. (이 주석은 다른 두 인벤토리 정책에도 적용됩니다.)

연속 검토,주문 최대 정책(최소/최대)

이 정책의 속기 표기법은(들,들)이며,때로는”작은 들,큰 들”이라고도 합니다. 이 정책은 일반적으로(최소,최대)라고합니다.

주문 시:재고가 최소 또는 그 이하로 떨어지는 즉시 주문이 이루어집니다. 와 마찬가지로(아르 자형,큐),재고 수준은 가정으로 지속적으로 모니터링,하지만 실제로는 일반적으로 각 근무 시간의 끝에서 확인.

얼마나 주문: 주문 크기는 다양합니다. 이 최소 도달 또는 위반되는 순간에 최대 및 현재 재고 사이의 간격과 같습니다.

코멘트:(최소,최대)는 재고가 최소 이하로 떨어진 양을 고려하여 주문 크기를 조정하기 때문에(아르 자형,큐)보다 훨씬 더 반응이다. 수요가 0 또는 1 단위일 때 공통 변형은 최소=최대-1 을 설정합니다.”

또 다른 정책 선택:내가 재고하면 어떻게됩니까?

당신이 상상할 수 있듯이,각 정책은 재고 수준의 다른 시간 시퀀스로 이어질 가능성이 높습니다(아래 그림 1 참조). 시간이 지남에 따라 이벤트가 어떻게 진행되는지에 영향을 주는 또 다른 요소가 있습니다. 대체로 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

이월 정책:당신이 밖으로 재고하는 경우에,당신은 순서를 추적하고 나중에 채우십시오. 이 정책에 따라 부정적인 재고를 말하는 것이 합리적입니다. 음수 인벤토리는 채워야 하는 이월 주문 수를 나타냅니다. 아마도 보충이 도착했을 때 기다려야 할 고객은 먼저 찜을 얻습니다. 너는 너의 고객이 다른 곳에 구매할 너의 사업에 유일한 품목에 이월주문 방침이 있게 할 것 같다.

손실 정책:당신이 밖으로 재고하는 경우에,고객은 그들의 순서를 채우기 위하여 다른 근원에 돕니다. 보충이 도착하면,일부 새로운 고객은 그 새로운 단위를 얻을 것이다. 재고는 결코 영하로 갈 수 없습니다. 경쟁사에서 쉽게 구입할 수 있는 상품 항목에 대 한이 정책을 선택 합니다. 너는 주식안에 그것이 있지 않으면,너의 고객은 가장 확실하게 다른 곳에 갈 것이다.

재고 관리에서 수요 예측의 역할

최소값 및 최대값과 같은 제어 매개 변수의 선택에는 일종의 수요 예측 프로세스로부터의 입력이 필요합니다.

전통적으로,이것은(아르 자형,큐)및(최소,최대)시스템의 리드 타임 또는 티+리드 타임(티,에스)시스템의 고정 된 시간 간격 동안 요구 될 단위 수의 확률 분포를 결정하는 것을 의미했습니다. 이 분포는 정상적인 것으로 가정되었습니다(유명한”종 모양의 곡선”). 수요 분포가 정규 분포로 가정되지 않고 다른 분포(예:포아송,음수 이항 등)로 가정되는 전통적인 방법이 확장되었습니다.

이러한 전통적인 방법론에는 몇 가지 결함이 있습니다.

• 첫째,일반적으로 수요가 재주문 지점으로뿐만 아니라 그 아래로 재고를 떨어 뜨리는 언더 슈트의 문제를 무시합니다. 더 언더 슛을 가정하면 서비스 수준의 과대 평가 및 속도를 채우기 위해 연결됩니다.

• 둘째,수요의 확률 분포는 종종”종 모양”에 가깝지 않거나 가정 된 분포가 선택되었습니다-특히 예비 부품 및 서비스 부품과 같이 간헐적 인 수요가있는 품목의 경우.

• 셋째,재고 운영 비용의 정확한 추정치는 재주문 지점을 치는 재고로 시작하는 사이클의 단지 부분이 아니라 전체 보충주기(한 보충에서 다음에)의 분석을 필요로한다.

• 마지막으로 보충 리드 타임은 일반적으로 예측할 수 없거나 무작위이며 고정되어 있지 않습니다. 많은 모델은 평균,공급 업체 인용 리드 타임 또는 평균 리드 타임+안전 시간을 기준으로 고정 리드 타임을 가정합니다.

다행히 더 나은 재고 계획 및 재고 최적화 소프트웨어는 무작위 리드 타임과 함께 무작위 수요 시나리오의 전체 범위를 생성하는 기반으로 존재합니다. 이러한 시나리오는 제안 된 재고 관리 매개 변수 쌍을”스트레스 테스트”하고 예상 성능을 평가합니다. 사용자는 정책 중에서 선택할 수 없습니다(예: 최소,최대 대 아르 자형,큐)또한 제안 된 정책의 변형이 가장 적합한 지 결정합니다(예:최소,최대 10,20 대 15,25 등).)이러한 시나리오의 예는 다음과 같습니다.

보충 재고를 주문하는 과정은 비용이 많이 들고 번거롭기 때문에

재고 관리 정책 중에서 선택

어떤 정책이 귀하에게 적합합니까? (최소,최대)첫 번째,(아르 자형,큐)두 번째 및(티,에스)마지막. 이 순서는 수요 및 보충의 임의성 변동에 대한 정책의 대응에서 파생됩니다. 구현의 용이성을 고려할 때 순서는 반전됩니다.

재고 정책의 성과를 어떻게”점수”합니까? 균형을 이루어야하는 두 가지 반대 세력,즉 비용과 서비스가 있습니다.

재고 비용은 재고 투자 또는 재고 운영 비용으로 표현할 수 있습니다. 이전은 사용되기 위하여 주변에 기다리는 품목의 달러 가치 이다. 나중은 3 개 분대의 합계이다:보유 비용(“배려의 비용 및 선반에 재료의 먹이기”),주문 비용(기본적으로 구매발주를 삭감하고 그 순서를 받기의 비용),및 부족 비용(당신이 판매를 잃거나 원하는 무슨을 기다릴 고객을 강제할 때 당신이 지불하는 형벌).

서비스는 일반적으로 서비스 수준 및 채우기 속도로 측정됩니다. 서비스 수준은 요청된 품목이 재고에서 즉시 배송될 확률입니다. 채우기 비율은 재고에서 즉시 배송되는 요구 단위의 비율입니다. 전 교수로서,나는 모든-또는-아무것도 등급으로 서비스 수준의 생각:고객이 10 단위를 필요로하고 당신은 단지 9 를 제공 할 수있는 경우,그 에프입니다.

재고 관리 정책의 가치를 결정할 때 비용과 서비스 간의 균형을 이루고 있습니다. 무한 한 재고를 유지 하 여 완벽 한 서비스를 제공할 수 있습니다. 당신은 더 재고를 유지하지 않고 0 으로 비용을 보유 할 수 있습니다. 이 두 말도 안되는 극단 사이에서 작동 할 수있는 현명한 장소를 찾아야합니다. 수요 시나리오를 생성하고 분석하면 선택의 결과를 정량화할 수 있습니다.

두 재고 관리 정책 간의 차이에 대한 데모

이제 두 정책에서 직접 재고가 어떻게 다르게 진화하는지 보여줍니다. 두 정책은(아르 자형,큐)과(최소,최대)이월 주문이 허용됩니다. 비교를 공정하게 유지하기 위해 최소=아르 자형 과 최대=아르 자형+큐,5 일의 고정 리드 타임을 사용하고 365 일 동안 시뮬레이션 된 작업 일 동안 동일한 일일 요구 시퀀스에 두 정책을 적용합니다.

그림 1 은 매일 수요의 동일한 패턴을 실시 두 정책에 따라 매일 직접 재고를 보여줍니다. 이 예에서(최소,최대)정책은 한 해 동안 마이너스 인벤토리 기간이 두 개뿐이고(아르 자형,큐)정책에는 세 개가 있습니다. (최소,최대)정책은 손에 단위의 작은 평균 수와 함께 작동합니다. 다른 수요 시퀀스는 다른 결과를 생성하지만 일반적으로(최소,최대)정책이 더 잘 수행됩니다.

직접 인벤토리 플롯에는 비용 및 가용성 메트릭을 모두 계산하는 데 필요한 정보가 포함되어 있습니다.

그림 1: 재고 계획 소프트웨어의 역할

최고의 재고 계획,예측 및 최적화 시스템을 사용하면 어떤 유형의 정책(최소/최대를 사용하는 것이 더 나은가)과 어떤 입력 집합이 최적인지(즉,최소 및 최대에 대해 무엇을 입력해야 함)를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 최고의 재고 계획 및 수요 예측 시스템은 이러한 최적화된 투입물을 개발하는 데 도움이 되어 정확한 보충 동인으로 정기적으로 시스템을 채우고 업데이트할 수 있습니다.

요약

우리는 가장 일반적으로 사용되는 세 가지 재고 관리 정책을 정의하고 설명했습니다. 우리는 이러한 정책을 구현하기 위해 연속적으로 더 많은 노력이 필요하지만 또한 연속적으로 더 나은 평균 성능을 가지고 있다고 지적했다. 우리는 재고 관리 정책을 평가할 때 수요 예측의 역할을 강조했습니다. 마지막으로,정책 선택이 일상적인 재고 수준에 미치는 영향을 설명했습니다.