
Webinar „Prognozowanie popytu w dobie koronawirusa”
21 maja 2020
Jak zabezpieczyć się przed niższym poziomem obsługi ze strony dostawców
1 czerwca 2020

Webinar „Prognozowanie popytu w dobie koronawirusa”
21 maja 2020
Jak zabezpieczyć się przed niższym poziomem obsługi ze strony dostawców
1 czerwca 2020Wpływ wartości odstających (ang. Outlier) na wyliczenie zapasu bezpieczeństwa

W japońskiej sztuce walki mieczem samurajskim iaidō poza doskonałą techniką bardzo ważnym elementem jest zachowanie czujności i zdolność do błyskawicznego działania. Jedną z moich ulubionych technik jest Ushirogiri. Nasz oponent znajduje się za nami. Dopóki nie odwrócimy się i nie dokonamy analizy sytuacji nie będziemy mogli wykonać skutecznego cięcia. Podobnie jest z Outlierami. Nie będziemy mogli przeprowadzić trafnego prognozowania jeśli wcześniej nie zwrócimy się wstecz i nie wychwycimy Outlierów w historii sprzedaży.
Outliery to zdarzenia nietypowe z jakimi przychodzi nam się mierzyć w codziennej praktyce biznesowej. Przez zdarzenia nietypowe najczęściej rozumie się:
- Jednorazowe duże sprzedaże wynikające z nietypowych zamówień klientów
- Promocje
- Braki sprzedaży wynikające z sytuacji out-of-stock
- Okoliczności zewnętrzne, np. odgórne wprowadzenie ograniczeń w handlu
Brak wyeliminowania wpływu tego typu zjawisk w historii sprzedaży ma swoje konsekwencje. Główną z nich jest brak rozkładu normalnego popytu i tym samym wysokie wartości odchyleń standardowych.
Rozkład normalny
Zgodnie z klasyczną teorią zarządzania statystycznym zapasem bezpieczeństwa jego wielkość jest zależna od odchylenia standardowego popytu oraz z naszego celu biznesowego, zwykle określanego miarą wymaganej dostępności (ang. Service Level). Im wyższe odchylenie standardowe prognozy i im wyższy deklaratywny Service Level tym większe zapasy bezpieczeństwa.
ZAPAS BEZPIECZEŃSTWA = z * σ
z – liczba odchyleń standardowych potrzebnych, żeby osiągnąć wymagany Service Level
σ – odchylenie standardowe popytu w okresie Lead Time
Rozwiązaniem tego problemu jest zastąpienie wartości Outlierów w historii sprzedaży wartościami „normalnymi” tj. takim jakie najprawdopodobniej przyjęłaby sprzedaż gdyby zdarzenia nietypowe nie wystąpiły. Dzięki temu nasz rozkład popytu powinien przybrać postać rozkładu normalnego i uchronić nas przed budowaniem nadmiernych poziomów zapasu bezpieczeństwa.
Oczywiście zdarzenia nietypowe zawsze będą się pojawiać, i jeśli nie chcemy mieć do czynienia z utraconą sprzedażą wynikającą ze zbyt niskich zapasów, to powinniśmy móc się przed nimi zabezpieczyć. Ten temat postaramy się zaadresować w naszym kolejnym odcinku.
Dowiedz się jak Smartstock automatyzuje proces zarządzania Outlierami. Zamów demo.
Technika Ushirogiri w wykonaniu nauczyciela naszej szkoły iaidō Takashi Kurokiego do obejrzenia na stronie: https://www.youtube.com/watch?v=nmgZqhbU8i0
OSTATNIE WPISY
TAGI
- #AI
- #bullwhip-effect
- #covid19
- #łańcuch-dostaw
- #NCBiR
- #optymalizacja-zapasów
- #out-of-stock
- #outllier
- #overstock
- #prognozowanie
- #prognozowanie-popytu
- #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
- #projekcja-zapasów
- #projekcja-zapasów-w-czasie
- #przy_kawie_o_łańcuchu_dostaw
- #service-level-dostawcy
- #sieci-neuronowe
- #supplychain
- #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
- #zapas-bezpieczeństwa
- #zapas-sezonowy
- #zapas-zabezpieczający
- #zarządzanie-zapasem
Powiązane wpisy
D jak Dead Stock
PRZECZYTAJ
Dead stock, czyli dosłownie martwy zapas, to produkty, które nie znajdują nabywców w oczekiwanym czasie lub w ogóle nie są sprzedawane. Wpływa to negatywnie na efektywność […]
C jak cash to cash cycle
PRZECZYTAJ
Cykl cash to cash cycle to okres pomiędzy momentem, w którym firma płaci swoim dostawcom za zapasy, a otrzymaniem gotówki od klientów. Koncepcja ta służy do […]
B jak Break-event-point
PRZECZYTAJ
Metoda punktu równowagi (break-even point) jest narzędziem wykorzystywanym do optymalizacji zapasów w łańcuchu dostaw. Jest to punkt, w którym koszty posiadania zapasów równają się korzyściom z […]