在庫最適化の理解

ここでは、在庫に関する基本コンセプトを取り上げました。ここでは、最適化について理解するためにこのセクションに専念します。

重要な初期定義:

• 最適化は、モデル全体または隣接する候補ソリューションのセット内でローカルの最適な標準 (グローバル) にできるだけ適切なものを提供するプロセスとして定義されます。
• 最適化の問題は、許可されたセット内から入力値を体系的に選択し、意思決定に最適な結果をもたらす関数の値を計算することで、関数を最大化または最小化することで構成されます。

サプライチェーンネットワークでの在庫最適化計算は、安全在庫の推奨レベル、サイクル在庫のレベル、および機能の入力に最適な値を検索する目標在庫ポジションを計算するために実行されます。

在庫計画: 在庫計画の目的は、サプライチェーンネットワーク全体および計画期間全体で在庫所要量を予測し、得意先のサービスレベル目標を達成することです。したがって、在庫計画は、以下を達成するために、エンドツーエンドのサプライチェーンにおける在庫のすべての在庫に対して合理的かつ収益性の高い在庫決定を行う科学です。

• 顧客のサービスレベルの目標を満たします。
• 在庫運転資本投資を最小化します。

在庫最適化は、大規模な複雑なサプライチェーンを処理する需要および供給シグナルを考慮したアルゴリズムおよびシナリオ計画の適用であり、目的機能に対する入力の影響を最大化または最小限に抑えます。在庫最適化および関連する計算についてより深く理解するには、サプライチェーンマネジメントおよび在庫計画の背後にある基本コンセプトを以下のように理解する必要があります。

• サービスレベル
• 正規分布および統計的確率
• 需要予測誤差計算
• 需要ラグ
• 供給差異計算
• 順次および受注間出荷タイプ

• サービスレベル: サービスレベルは、履行された受注の割合 (%) を表します。在庫サービス最適化では、サービスレベル分析に 2 つの分析計算 (充足率と完全利用可能) が広く使用されています。充足率は、時間どおりに満たされた得意先需要数量の割合 (%) を表します。一方、完全に入手可能 (遅延なし) (OTIF) とも呼ばれ、期限内に完全に満たされた受注の割合 (%) が測定されます。
• 正規分布と統計確率: 大量のデータがある場合、その分布は統計で広く使用されている中心限界定理に従って正規曲線に従う。この統計概念と中心的な制限定理に関する詳細な理解は、このトレーニングの範囲外です。ただし、在庫最適化の計算を理解するには、これらのコンセプトの基本的な知識が必要です。
• 需要予測誤差計算: 需要予測誤差または需要差異計算では、各期間の実績販売データと需要予測値が比較されます。需要予測誤差の計算済平均、標準偏差、および変動係数は、安全在庫および在庫の計算に使用されます。
• 需要ラグ: 直前の需要予測調整のプロセスを制御し、より現実的な需要予測誤差値を在庫計算に使用するには、需要ラグが使用されます。ラグは、現在の期間と予測期間の間のギャップを表します。
• 供給差異計算: 供給バリエーションは、購買、生産、および輸送に関連する供給プロセスに使用されます。変動は、作業のリードタイムに対して計算されます。
• 順次およびクロスオーバーオーダー出荷タイプ: オーダーの出荷タイプは、連続またはクロスオーバーにすることができます。これは、製造指図、購買オーダー、および輸送オーダーに当てはまります。順次出荷タイプでは、オーダーは先着順で処理され、1 つのオーダーで遅延が発生し、順次的な性質に基づいて後続のオーダーが遅延します。一方、クロスオーバー納入システムでは、遅延オーダーの前に後続のオーダーを最初に納入できるため、オーダーの遅延が他のオーダーに影響しないことがあります。

簡単に言うと、在庫最適化とは、希望するサービス目標を達成するために在庫目標を計算し、可能な限り最小の在庫コストでサプライチェーン全体で計算する科学です。

在庫計画および最適化において、どのような意思決定を行っていますか。在庫量 (SKU の場所/元)コストを最小限に抑え、最終顧客の利用可能在庫を最大化する必要がありますか（サービスレベル）？

一般的な問題は、在庫目標の設定が常に計画どおりに進んでいるとは限らないため、難しいことです。

今日の計画には、在庫計画のための明確な要件と単純な線形計画プロセスではなく、かなり複雑で高度な境界条件と要件があります。

今日の市場は、"サプライチェーンの複雑性" の図に示すような非常に複雑なサプライチェーンによってより正確に説明されています。図に示すように、各ノードの在庫は他のノードの在庫決定に影響し、影響します。したがって、サプライチェーンの特定のポイントで必要な在庫量が明らかではありません。

複雑なサプライチェーンの例

この図は、米国の小売業者のネットワーク内で相互接続する必要があるサプライチェーンのすべてのポイントを示しています。このネットワークは、サプライチェーンの複雑性の例を示しています。

予測不可能な需要

在庫計画の需要側は、必ずしも完全に予測できるわけではありません。

主要なサプライチェーン需要要因には、以下が含まれます。

• 内部需要と外部需要の同時実行
• 予測誤差
• 季節、時間変動需要
• 複数のサービスレベルおよび在庫しきい値
• 過剰予測と予測不足
• 外れ値

在庫目標では、需要側の変動と不確実性を考慮する必要があります。

結局のところ、サプライヤーが完璧であることはほとんどありません。供給側に影響する主な供給要因は以下のとおりです。

• バッチサイズ要件
• 遅延シップメント
• 不足出荷供給
• 確定予測期間
• 時間変動部品表/配合表
• 複数の供給元
• 季節供給元

したがって、在庫目標では、供給側の変動や不確実性も考慮する必要があります。

では、これらの不確実性をすべて取り入れて、サプライチェーン全体とその複雑性の全体像を把握します。

ネットワーク内で変動性と不確実性が相互依存していることが明らかになります。

企業全体のサプライチェーンのすべてのポイントにおける在庫決定がリンクされます。ただし、従来のシステムでは、この複雑さは無視されます。

在庫課題の達成をさらに難しくするのは何でしょうか。

在庫計画プロセスの業務はサイロ化されたままであり、エンドツーエンドのサプライチェーンネットワークの一部ニーズに対応することで、以下を実現しています。

• 在庫のバッファが過剰です。
• ブルウィップ効果。
• 延期方針を決定するための制限です。
• BOM、ロットサイズ、およびその他のサプライチェーンの複雑さを処理しない。