安全在庫

安全在庫とは、物流担当者が、原材料の不足や需要と供給の予測における不確実性などによって引き起こされる在庫切れのリスクを軽減するために維持される余剰在庫のレベルを表すために使用する用語です。[ 1 ]安全在庫レベルが適切であれば、事業運営を計画どおりに進めることができます。[ 2 ]安全在庫は、需要、供給、または製造歩留まりに不確実性がある場合に保持され、在庫切れに対する保険として機能します。

安全在庫とは、在庫切れリスクを軽減するために在庫に追加して保持する数量です。これは、販売が計画を上回った場合や、サプライヤーが予定通りに追加商品を納品できない場合に備え、バッファー在庫として機能します。

新製品の場合、特に資材所要量計画(MRP) ワークシートと併用すると、最初の数年を経て企業が予測の精度を判断できるようになるまで、安全在庫を戦略的なツールとして使用できます。予測の精度が低いほど、特定のサービス レベルを確保するために必要な安全在庫が多くなります。MRP ワークシートを使用すると、企業は安全在庫に頼ることなく、予測される販売需要を満たすためにどれだけの量を生産する必要があるかを判断できます。ただし、一般的な戦略は、製品需要がより予測可能になったら、在庫コストを低く抑えるために安全在庫のレベルを減らそうとすることです。これは、財務的な余裕が少ない企業や、生産プロセス全体の無駄をなくすことを目指すリーン生産方式を採用しようとしている企業にとって非常に重要です。

組織が保有する安全在庫の量は、ビジネスに大きな影響を与える可能性があります。安全在庫が多すぎると、在庫保管コストが上昇する可能性があります。さらに、保管期間が長すぎる製品は、倉庫保管中に腐敗、期限切れ、または破損する可能性があります。安全在庫が少なすぎると、売上の損失や顧客離脱率の上昇につながる可能性があります。したがって、安全在庫の過多と過少の適切なバランスを見つけることが不可欠です。

安全在庫を保持する理由

安全在庫は主に「見込生産」製造戦略で使用され、製造のリードタイムが長すぎて適切なコスト/品質/待ち時間で顧客の需要を満たすことができない場合に採用されます。

安全在庫の主な目的は、顧客需要の変動を吸収することです。実際、生産計画は予測に基づいており、これは（定義上）実際の需要とは異なります。安全在庫はこうした変動を吸収することで、顧客サービスのレベルを向上させます。

安全在庫を作成すると、顧客需要の 増加傾向など、他の変動による在庫切れも遅れ、容量を調整する時間を確保できます。

安全在庫は、不正確な計画やサプライヤーによるスケジュール順守の遅れによって引き起こされる在庫切れから組織を保護するためのバッファーとして使用されます。そのため、そのコスト (材料費と管理費の両方) は多くの場合、削減イニシアチブにつながる財務リソースの浪費と見なされます。さらに、食品、飲料、その他の生鮮品など、時間に敏感な商品は、安全在庫として長期間保持されると腐敗して廃棄される可能性があります。[ 2 ]安全在庫を削減するには、さまざまな方法があります。これには、テクノロジーのより有効な使用、サプライヤーとの連携の強化、より正確な予測が含まれます。[ 3 ] [ 4 ]リーン供給環境では、リードタイムが短縮されるため、安全在庫レベルを最小限に抑えることができ、在庫切れの可能性と影響を軽減できます。[ 5 ] 安全在庫のコストのため、多くの組織はサービス レベル主導の安全在庫計算を選択します。たとえば、サービス レベルが95%の場合、在庫切れが発生する可能性がありますが、会社にとって許容できるレベルです。サービス レベルが低いほど、安全在庫の要件は低くなります。

エンタープライズリソース プランニングシステム (ERP システム) も、組織の安全在庫レベルを削減するのに役立ちます。ほとんどの ERP システムは、一種の生産計画モジュールを提供しています。このような ERP モジュールは、企業が高精度で動的な販売予測や販売計画および運用計画を作成するのに役立ちます。より正確で動的な予測を作成することで、企業は特定の期間に在庫が不足する可能性を減らし、必要な安全在庫の量を削減できるようになります。[ 2 ]さらに、ERP システムでは、以前に作成された生産計画に基づいて適切な安全在庫レベルを計算するために確立された計算式が使用されます。ERP システムは組織が適切な安全在庫量を見積もるのに役立ちますが、ERP モジュールは要件を効果的に計画するように設定する必要があります。[ 6 ]

在庫ポリシー

安全在庫の規模は、適用されている在庫ポリシーの種類によって異なります。在庫ノードは、一定の補充リードタイム後に対象製品の注文を処理する「ソース」から供給されます。定期在庫ポリシーでは、在庫レベルは定期的に（例えば月に1回）チェックされ、次の注文までの予想需要を満たすようにその時点で発注されます。この場合、安全在庫は、この期間中の需要と供給の変動リスクと補充リードタイムを考慮して計算されます。在庫ポリシーが継続在庫ポリシー（発注点・発注数量ポリシーや発注点・発注上限ポリシーなど）の場合、在庫レベルは継続的に監視され、発注は時間的に余裕を持って行われます。この場合、安全在庫は補充リードタイムの​​リスクのみを考慮して計算されます。継続在庫ポリシーを適切に適用すれば、リーンプロセスとより効率的な事業管理に沿って、より高いサービスレベルを確保しながら、安全在庫を削減することができます。しかし、継続在庫ポリシーの導入ははるかに困難であるため、従来の計画プロセスやツールを使用している組織のほとんどは、定期在庫ポリシーを選択しています。

安全在庫の計算方法

タイプIサービスにおける需要とリードタイムの​​不確実性を考慮した再発注点法

一般的に使用されるアプローチでは、以下の要素に基づいて安全在庫 を計算します[ 7 ] [ 8 ] 。

  • 需要は顧客が消費する商品の数であり、通常は一連の独立したランダム変数です。
  • リードタイムとは、再発注点（発注を開始する在庫レベル[ 9 ] ）に達した時点から、在庫が補充されるまでの遅延時間である。
  • サービスレベルとは、リードタイム中に在庫切れなく需要を満たすための望ましい確率です。サービスレベルが上昇すると、必要な安全在庫も増加します。
  • 予測誤差は、実際の需要が予測需要からどの程度離れているかを推定したものです。

連続する単位期間における需要が正規分布から抽出された独立かつ同一に分布する確率変数であると仮定すると、安全在庫は次のように計算できる。[ 10 ]

SS＝zα×E（L）σD2+（E（D））2σL2{\displaystyle SS=z_{\alpha }\times {\sqrt {E(L)\sigma _{D}^{2}+(E(D))^{2}\sigma _{L}^{2}}}}

どこ、

  • α{\displaystyle \alpha}はサービスレベルであり、累積確率 を持つ標準正規分布の逆分布関数です。例えば、サービスレベルが95%の場合、 =1.65 となります。サービスレベルは、Excelで =normsinv(確率%) という数式を入力することで簡単に計算できます。例えば、 =normsinv(95%) と入力すると、答えは1.65になります。[ 1 ]zα{\displaystyle z_{\alpha}}α{\displaystyle \alpha}zα{\displaystyle z_{\alpha}}
  • E（L）{\displaystyle E(L)}およびはリードタイムの​​平均と標準偏差です。σL{\displaystyle \sigma _{L}}
  • E（D）{\displaystyle E(D)}は各単位期間における需要の平均と標準偏差である。[ 11 ]σD{\displaystyle \sigma _{D}}

再注文ポイントは次のように計算されます。

RおP＝E（L）⋅E（D）+SS{\displaystyle ROP=E(L)\cdot E(D)+SS}

ROP式の最初の項は、リードタイム中の平均需要です。2番目の項は安全在庫です。リードタイムが決定論的である場合、つまりの場合、ROP式は と簡略化されます。 E（L）E（D）{\displaystyle E(L)E(D)}ss{\displaystyle ss}σL＝0{\displaystyle \sigma _{L}=0}RおP＝L⋅E（D）+zασDL{\displaystyle ROP=L\cdot E(D)+z_{\alpha }\sigma _{D}{\sqrt {L}}}

このアプローチの問題点

安全在庫に関する普遍的な公式は存在せず、上記の公式を適用すると深刻な損害を引き起こす可能性がある。[ 12 ] [ 13 ] いくつかの暗黙の仮定が成り立っている。

  • 需要は独立した正規確率変数の連続であるという仮定：第一に、実需要は負にはなり得ません。標準偏差と平均値の比が非常に高い場合、分布は（正規分布と比較して）歪んでしまい、この式では安全在庫が常に過大評価されることになります。第二に、そしてより重要な点として、需要は複数の期間にわたって持続する外部ランダム要因の影響を受けることが多く、そのため、連続する需要は独立ではありません。供給元が非常に多い場合（例えば、中央小売倉庫の消費者）は問題にならないかもしれませんが、そうでない場合（例えば、これらの小売倉庫に供給するメーカーの場合）は問題になります。
  • 平均需要と標準需要の使用は、需要が一定であることを前提としています。季節的な需要（例えば夏季に高く、冬季に低い）の場合、この計算式では夏季に在庫切れ、冬季に廃棄が常に発生します。需要が増加または減少する場合にも同様の誤差が生じます。これは計算式を無効にするものではありませんが、各期間において計算式に入力されるパラメータに影響を与えます。
  • 複雑な製造環境や購買環境において、リードタイムを定量化することは極めて困難です。これは、多くの独立したパートナーにまたがるグローバルサプライチェーンの常態となっています。実際には、リードタイムは経験則に基づいて推定されますが、これは安全在庫を経験則に基づいて推定するのとほとんど変わりません。リードタイムが正しく定量化されたとしても、その計算式は供給（生産と購買）が統計的に一定であると仮定していますが、必ずしもそうとは限りません。

タイプIIサービス

ナミアス[ 14 ]によって説明されたもう一つの一般的なアプローチは、標準化された単位損失積分L(z)を使用するもので、次のように表される。

L（z）＝∫z+∞（t−z）ϕ（t）dt{\displaystyle L(z)=\int _{z}^{+\infty }\left(tz\right)\phi (t)dt}

ここで、は標準正規分布関数の累積分布関数です。βを在庫（サービスレベル）で満たされる需要の割合、Qを発注量、σを需要の標準偏差とすると、次の関係が成り立ちます。 ϕ（t）{\displaystyle \phi (t)}

L（z）＝（1−β）質問/σ{\displaystyle L(z)=(1-\beta )Q/\sigma }

この場合、安全在庫は次のように求められます。

SS＝zβσ{\displaystyle SS=z_{\beta }\sigma }

注文サイクル中に在庫切れになるユニットの期待数はσL(z)で与えられる。[ 15 ]

参照

参考文献

  1. ^ a bキング、ピーター. 「コードを解読する：安全在庫を理解し、その方程式をマスターする」（PDF） 。2013年11月1日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。
  2. ^ a b c Monk, Ellen、Bret Wagner著『エンタープライズ・リソース・プランニングの概念』第3版、ボストン：Course Technology、Cengage Learning、2009年。
  3. ^ IOMA 物流・在庫管理ハンドブック ボブ・ドナス著、経営管理研究所 (IOMA)、経営管理研究所
  4. ^ SP Meyn、2007年。複雑ネットワークの制御技術、Wayback Machineで2008年5月13日にアーカイブ、ケンブリッジ大学出版局、2007年。
  5. ^ 『 A Stitch in Time: Lean Retailing and the Transformation of Manufacturing』 フレデリック・H・アバナシー著
  6. ^ Rooney, C., & Bangert, C. (2001年4月). ERPにおける要件計画への適切なアプローチの開発. Adhesives Age, 44(4), 49. 2008年11月19日閲覧, Corporate ResourceNetデータベース.
  7. ^ロナルド・H・バロウ著『ビジネスロジスティクス/サプライチェーンマネジメント』第5版
  8. ^ Piasecki, Dave. 「安全在庫の最適化」 Inventoryops.com . 2011年5月23日閲覧。
  9. ^ 「R用語集」 . Prenhall.com . 2013年7月3日閲覧。
  10. ^ Chopra, Sunil; et al. 「リードタイムの​​不確実性が安全在庫に与える影響」(PDF) 。 2024年11月18日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2025年3月13日閲覧。
  11. ^ WJ Hopp、ML Spearman、「Factory Physics」、第3版。
  12. ^ Baudin, Michel (2012年2月12日). 「安全在庫：計算式に注意」 . 2015年6月30日閲覧。
  13. ^ Hou, Billy (2014年1月29日). 「安全在庫の4つのよくある落とし穴」 . OPSルール. 2016年2月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年9月18日閲覧。
  14. ^スティーブン・ナミアス著『生産とオペレーション分析』アーウィン社、1989年
  15. ^ロナルド・H・バロウ、サミール・K・スリヴァスタヴァ著『ビジネス・ロジスティクス：サプライチェーン・マネジメント』ピアソン・エデュケーション、2007年
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