공급 타이밍 변동성 구성

표준 오더에서 리드 타임 불확실성을 처리합니다. 이는 지연 납품 시기를 의미할 수 있습니다.

납품 및 제조 리드 타임의 불확실성을 헤징하기 위해 안전 재고가 필요한 경우가 많습니다. 리드 타임 변동성(평균에 대한 표준 편차):

• 자연, 외부 세력으로 인해 리드 타임의 변형을 캡처합니다.

• 신속 주문 및 사전 주문 배치에 따른 영향은 포함하지 않음(신속하게 처리할 계획이 없음)

• 업스트림 자재 가용성의 영향(즉, 다른 측정)은 포함되지 않습니다.

LT 표준 편차 필드에 숫자를 삽입하면 SAP에서 안전 재고 계산 시 LT 변동성을 고려합니다. 이 경우 SAP는 해당 시간의 약 50%에 해당하는 선적이 늦게 도착할 수 있다고 가정합니다. LT StdDev 는 선적이 얼마나 늦게 도착할 수 있는지와 지연 확률을 보여줍니다. LT StdDev 값이 높을수록 선적이 도착합니다.

그런 다음 이러한 선적 지연 가능성이 공급망의 다른 불확실성과 결합되어 안전 재고를 계산하는 데 이 수치가 사용됩니다. 또한 LT 불확실성으로 인해 공급망에 노출될 가능성이 있습니다.

이 필드는 0이 아닌 값을 허용하며 정수여야 할 필요가 없습니다.

예측 오차 변동성은 예측과 관련된 오류를 캡처합니다.

서비스 변동성은 다단계 최적화로 인해 내부 보충 지점에서 의도적이고 완벽한 서비스를 제공합니다.

리드 타임 변동성은 자연 외부 세력으로 인한 리드 타임의 변화를 캡처합니다. 리드 타임에는 신속 오더 및 사전 오더 배치에 따른 영향이 포함되지 않습니다. 리드 타임에는 업스트림 자재 가용성의 영향이 포함되지 않습니다.

총 리드 타임은 오더가 접수된 시점과 수령된 시점 사이의 시간입니다.

실제 리드 타임은 지연 또는 더 빠른 처리로 인해 평균 리드 타임과 다릅니다.

리드 타임 변동성은 오더 수령이 지연될 수 있는 리스크를 발생시킵니다.

오더 지연으로 인해 재고 포지션이 부족해질 수 있습니다.

리드 타임 변동을 무시하면 서비스 레벨에 부정적인 영향을 미칩니다.

기본적인 방법은 다음과 같습니다.

• 평균 리드 타임을 계획합니다.
• 최대 리드 타임을 계획합니다(최악의 시나리오).

두 접근법에 대한 일반적인 추세와 경향은 다음 그림에 표시된 테이블에서 파생될 수 있습니다.

재고를 위한 SAP IBP와 달리, 순수 학술 수식에서는 계획에서 중요한 복잡성의 대부분을 무시하기만 하면 됩니다.

다음 그림에 따라 예를 살펴보겠습니다.

• IN의 리드 타임 변동성이 CF의 재고 부족에 영향을 미칩니까?
• 이 영향은 IN에서 재고 결정(SS)의 영향을 받습니까?

예: SS(IN) = 0과 같은 경우 CF 부족 SS(IN) = 1000?

수요가 시간 변동인 경우 IN 및/또는 CF의 부족이 기간마다 동일합니까?

다음 그림을 살펴보고 세 가지 다른 접근 방식을 비교해 보겠습니다.

• 평균 리드 타임 계획
• 최악의 경우 리드 타임 계획
• 재고 접근법을 위한 SAP IBP

두 개의 연속된 주문이 도착한다. 각각 LT = 2가 있습니다. 오더는 선착순(FCFS, First Come, First Served) 원칙을 사용하여 영수증으로 처리됩니다.

첫 번째 오더는 지연되지만 두 번째 오더는 더 일찍 도착합니다.

첫 번째 오더의 리드 타임 = 3, 두 번째 오더의 리드 타임 = 1

오더는 동일한 순서로 수령되지 않으며 이를 오더 크로스오버라고 합니다.

두 오더의 실제 리드 타임 값에 대한 여러 시나리오가 있습니다.

어떤 오더 크로스오버가 있고 어떤 것이 없는지 생각해 보십시오.

원칙적으로는 오더 크로스오버가 발생할 수 있습니다.

• 오더가 처리되지 않을 때 선착순(FCFS) 정책을 기반으로 합니다.
• 운송 방식 또는 제공자가 여러 개인 경우
• 오더가 병렬로 처리되는 경우
• 공급업체가 여러 개인 경우
• 지리 및 날씨와 같은 요인으로 인해 운송 시간에 변동이 있을 때.

오더 크로스오버를 무시하면 재고 부족과 안전 재고 소요량이 크게 초과됩니다.

이는 오더 크로스오버 테이블의 총 통계에서도 확인할 수 있습니다.

크로스오버 시나리오에서 PBR 상승이 미치는 영향을 시뮬레이션해 보겠습니다. 먼저 PBR = 1로 가정합니다.

다음으로 PBR은 2로 증가하며 다른 모든 매개변수는 변경되지 않습니다.

PBR이 3으로 증가함에 따라 예시의 경향이 명확해집니다. 주문 사이의 간격이 높을수록 주문 크로스오버의 확률이 낮아집니다.

이 그림에서 볼 수 있듯이 배치 크기가 크면 오더 사이의 간격이 늘어납니다. 이렇게 하면 이전과 같이 오더 크로스오버의 기회가 줄어듭니다.

배치 크기와 관련하여 다음을 관찰합니다.

• 두 시나리오의 배치 크기에 따라 평균 보유 재고가 증가합니다.
• 오더 크로스오버의 영향을 고려하면 보유 재고가 낮아질 수 있습니다.

이 예에서 이러한 경향은 다음 그림의 테이블에서 숫자로 파생될 수 있습니다.

다음 그림과 같이 안전 재고는 항상 리드 타임 변동성에 따라 증가합니다.

리드 타임 표준 편차가 리드 타임에 비해 매우 작은 경우:

• 오더 크로스오버가 발생하지 않았습니다.
• 배치 크기가 증가함에 따라 안전 재고가 감소합니다.

리드 타임 변동성이 높은 경우:

• 배치 크기가 상대적으로 작으면 오더 크로스오버가 발생합니다.
• 배치 크기가 증가함에 따라 안전 재고가 비동기적으로 증가합니다. 예를 들어 한도에 도달합니다.