안전 재고(SS, Safety Stock)의 기준:
- 예측 오차
- 서비스 레벨 목표
예측 오차는 감마 분포를 사용하여 모델링됩니다.
- 감마는 비대칭 또는 대칭일 수 있습니다.
- 대칭 인 경우 정규 분포를 사용할 수 있습니다.
서비스 레벨 목표는 다음을 사용하여 표현할 수 있습니다.
- 비결품 확률
- 채우기 비율
Objective
안전 재고(SS, Safety Stock)의 기준:
예측 오차는 감마 분포를 사용하여 모델링됩니다.
서비스 레벨 목표는 다음을 사용하여 표현할 수 있습니다.
핵심 동인이 재고에 미치는 영향은 다음과 같습니다.
다음 테이블에는 대상 서비스 레벨과 z 계수가 표시됩니다.
| 대상 서비스 레벨 | Z 계수 |
|---|---|
| 50% | 0.000000 |
| 60% | 0.253347 |
| 70% | 0.524401 |
| 75% | 0.674490 |
| 80% | 0.841621 |
| 85% | 1.036433 |
| 90% | 1.281552 |
| 91% | 1.340755 |
| 92% | 1.405072 |
| 93% | 1.475791 |
| 94% | 1.554774 |
| 95% | 1.644854 |
| 96% | 1.750686 |
| 97% | 1.880794 |
| 98% | 2.053749 |
| 99% | 2.326348 |
| 99.9% | 3.090232 |
| 99.99% | 3.719016 |
다음 그림에서 표준 편차에 대한 예측은 분배 너비에 영향을 미칩니다.

다음 예는 PBR = 1, 리드 타임 0, 수요 100 +/마이너스 25, 서비스 레벨 95%인 시나리오를 보여줍니다.

초기 보유 재고 값은 41단위이며 목표 재고 포지션(TIP)은 그림에 나온 수식에 따라 계산됩니다.

그런 다음 기간 2에 대해 누락된 값이 파생됩니다.
 Demand Variability with Instantaneous Lead Time_image.png)
기간 3과 기간 4에 대해 단계가 반복되고 평균이 계산됩니다.
 Demand Variability with Instantaneous Lead Time_image.png)
다음 그림에서는 연속된 두 기간의 분포가 주어졌다고 가정합니다.
.png)
리스크 풀링은 다음 그림과 같이 다양한 개별 리스크와 유가증권을 결합하여 총 리스크와 불안을 줄일 수 있습니다.
.png)
다음 예는 PBR = 1, LT = 2, NSP = 95%, 100 플러스/마이너스 25의 수요를 포함하는 시나리오를 보여줍니다. 목표 재고 포지션(TIP, Target Inventory Position) 값이 그림에 나와 있는 것처럼 계산됩니다.
 Demand Variability_image.png)
초기 보유 재고 값은 72 단위이고 초기 계획 입고는 100 + 100 단위입니다. 후속 기간의 값은 그림에 나와 있는 표에 따라 계산됩니다.
 Demand Variability_image.png)
여러 후속 기간의 값은 단계를 반복하여 계산됩니다. 마지막으로 평균이 결정됩니다.
 Demand Variability_image.png)
안전 재고의 특징을 더욱 구체화하고 정의하기 위해 다음 두 가지 질문이 중요합니다.
안전 재고가 전혀 필요한 상황이 얼마나 자주 발생합니까?
이 중 소요량을 충족하기에 충분하지 않은 안전 재고 수량은 몇 개입니까?
