グローバル (多段階) 在庫最適化

標準計画範囲には、計画期間が定義されています。以下を実行できます。

• 標準計画範囲計画期間とは異なる計画期間を使用してください。

• 計画単位レベルで異なる計画期間を適用

標準とは異なる計画期間を使用するために、在庫最適化計画演算子の計画期間パラメータを定義することができます。計画期間パラメータ値はカレンダ週と同じです。以下の演算子では、計画期間パラメータがサポートされています。

• 多段階在庫オプション

• 在庫構成品目の計算

• 単段階在庫オプション

以下の表は、計画期間パラメータの詳細を示しています。

最も正確な計算結果を得るには、演算子の実行順序が提案されます。順序はバッチモードとシミュレーションモードの両方で同じであり、以下のようになります。

1. 需要予測誤差計算の管理在庫最適化アプリを実行します。
2. グローバル (多段階) 在庫最適化演算子を実行します。
3. 目標在庫構成品目の計算演算子を実行するか、分解 (単段階) 在庫最適化演算子を実行します。

以下の図は、実行順序を示しています。

サンプルコンテンツとして提供される統合計画範囲には、1 つのキー数値で他のキー数値が存在する必要があるロジックが組み込まれています。一部の演算子が不適切に実行されるか、実行に失敗する原因となる可能性があるこれらのキー数値依存関係。

グローバル (多段階) 在庫最適化演算子の場合、依存関係は以下のとおりです。

キー数値 SAFETYSTOCKDEMANDVAR が計画範囲に存在する場合は、以下のキー数値も計画範囲に存在する必要があります。

• SAFETYSTOCKSUPPLYVAR

• SAFETYSTOCKSERVICEVAR

• SAFETYSTOCKLOTSIZE

• AVERAGESERVICELEVEL

キー数値 CALCTLEADTIME が計画範囲に存在する場合は、以下のキー数値も計画範囲に存在する必要があります。

• CALCTLEADTIMEVARIABILITY

• CALCTMINLOTSIZE

• CALCTINCLOTSIZE

キー数値 CALCPLEADTIME が計画範囲に存在する場合は、以下のキー数値も計画範囲に存在する必要があります。

• CALCPLEADTIMEVARIABILITY

• CALCPMINLOTSIZE

• CALCPINCLOTSIZE

  キー数値および期間範囲としての属性

  属性の期間範囲は、キー数値として 0 (ゼロ) から 13 週間以上に設定することをお奨めします。

  範囲に使用する頻度でデータをリロードする必要があります。つまり、範囲を 13 週に設定した場合、13 週間ごとにデータをリロードする必要があります。

  ベストプラクティスは、期間範囲を 13 週間 (以下) に設定することです。ただし、頻繁に更新しない場合は、26 週間ごとに更新することをお奨めします。

  グローバル (多段階) 在庫最適化演算子

  グローバル (多段階) 在庫最適化演算子を使用して、サプライチェーンのすべての製品およびロケーションにわたって安全在庫を推奨します。最適化により、すべての得意先サービスレベル目標を達成しながら、安全在庫保管費用合計が最小限に抑えられます。演算子は、次の処理を実行します。

  • 需要の不確実性、供給の不確実性、供給数量、リードタイム、コスト、およびサービスレベルを考慮しながら、サプライチェーンのすべての製品およびロケーションで安全在庫をグローバルかつ同時に最適化します。

  • 需要予測および需要予測の変動を、得意先需要のある在庫ノードに伝播します。

  • 需要予測および需要予測の変動をサプライチェーンネットワークの内部 (アップストリーム) ノードに伝播します。

  • サプライチェーンネットワークの内部 (アップストリーム) ノード間で内部サービスレベルを最適化します。

  • 安全在庫目標、バックオーダー、および平均緊急数量を計算します。

  • サプライチェーンネットワーク全体の値を計算します。

  • バッチモードでサブネットワーク/計画単位 (PLUNITID) フィルタがサポートされます。

  • 入力キー数値および出力キー数値の数量単位変換がサポートされます。

  グローバル (多段階) 在庫最適化演算子では、時間変動バイナリソーシング環境 (つまり、あるサプライヤのリードタイムが他のサプライヤのリードタイムより大幅に長い場合) で安全在庫を推奨する際に、集約需要および出庫バックログが考慮されます。

  演算子では、連続バイナリソーシングの平準化も考慮されます。供給の突発および検尺は、それぞれのリードタイムでオフセットされた入庫供給率の合計に基づいて検出されます。期間内の突発は、その期間の最大辺の推奨安全在庫を使用して削除されます。その期間前後の推奨安全在庫の平均を使用して、検尺が削除されます。平準化が機能するには、計画範囲の計画期間設定の各期間にバイナリソーシング入力データが存在する必要があります。

  演算子では、非在庫ノードのプッシュロジックが使用されます。在庫ノード A → 非在庫ノード B → 在庫ノード C には、在庫ノード A と非在庫ノード B の間のリードタイムおよびリードタイム変動が在庫ノード C にプッシュされます。リードタイムまたはリードタイム変動が大きいほど、在庫ノード C の推奨安全在庫は高くなります。在庫ノード C の推奨安全在庫は、純粋なプッシュロジックと整合しています (つまり、累積リードタイムが考慮されます)。

  注記

  在庫ノード A は内部または外部 (仕入先) ノードであり、非在庫構成品目の BOM をサポートします。非在庫ノードが部品表/配合表の複数調達または複数構成品目である場合、リードタイムはプッシュされません。

  グローバル (多段階) 在庫最適化演算子により、サービス変動による推奨安全在庫の計算で、端数エクスポージャー期間が数週間に丸められます。たとえば、補充 (PBR) 間の期間 = 1 日とリードタイム = 1 週間の場合、1.14 のエクスポージャー期間は 2 週に切り上げられます。サービス変動による推奨安全在庫は、過去 2 週間の需要に基づいて計算されます。

  以下の図は、グローバル (多段階) 在庫最適化演算子のステージと、使用される入力を示しています。

  
  

  以下の表に、グローバル (多段階) 在庫最適化演算子のキー数値出力を示します。

  以下の表に、グローバル (多段階) 在庫最適化演算子のロケーションプロダクトマスタデータタイプ属性出力を示します。

タンデムサプライチェーンまたはシリーズサプライチェーンには、以下の機能があります。

• 最も単純なモデル

• ノード対在庫ポイント

• 単段階と多段階 (階層)

• アップストリームとダウンストリーム

• プルおよび需要伝播

• 計算 (単段階)

• 最適化 (多段階)

以下の図に示す 2 つのサプライチェーンコンセプトを比較して、さまざまなサプライチェーンがどのように表示されるかを把握します。

以下の図は、実際のファシリティと配分オプションを示しています。従来のモデリングアプローチです。

ここでは、適切なシンボルを使用して、実際の設備を正確な在庫モデルで表す方法を示します。

以下の図は、以下の機能を持つ外部需要を満たす得意先対向 (CF) ノードを示しています。

• サービスレベルは 95% (NSP)

• 予測は適度に良好です

内部倉庫 (WH) 供給在庫では、保管コストが得意先対向 (CF) の半額であるとします。

ステージ間で安全在庫バッファを割り当てるにはどうすればよいですか。

• ＷＨにできるだけ？

• WH にさらに共有しますか？

• CF にさらに共有しますか?

• 可能な限り CF ですか。

• ハーフとハーフ?

以下のために、さまざまなステージがリスクを最適に共有する必要があります。

• ダウンストリームからアップストリームへの需要の伝播

• ダウンストリームステージでのアップストリームステージの内部サービスレベル (ISL) 決定の影響のモデル化

多段階サプライチェーンでは、ステージがリンクされます。得意先対向ノードによって行われた受注により、製品のアップストリームの需要が登録されます。アップストリームサービスレベルは、ダウンストリームのサービスレベルを満たす能力に影響します。

以下の図のテーブルは、さまざまな保管費用の依存関係としての最適な内部充足率の概要を示しています。

シンプルな検索により、シンプルなサプライチェーンを簡単に最適化できます。通常、実際に見つかるより複雑なサプライチェーンでは、最適なソリューションを効率的に決定するために、高度な多段階ロジックが必要です。SAP ツールは、適切な最適化手法を提供します。

以下の図は、サプライチェーンにあるさまざまな不確実性に対するさまざまな安全在庫バッファの概要をまとめたものです。