
The essence of the classic model of inventory renewal based on the information level – the point of reordering
29 July 2022
How about AI: what is it and how does artificial intelligence work?
23 March 2023

The essence of the classic model of inventory renewal based on the information level – the point of reordering
29 July 2022
How about AI: what is it and how does artificial intelligence work?
23 March 2023Service level indicators in inventory management – how to understand and interpret them?

Part I – service level indicators for a single product item
Determining the required level of service from an inventory management perspective is a fairly common activity. Usually the service level (service level) is presented in percentage terms, such as 95%. The problem is that we usually do not think about what this measure means in practice. Typically, when asked, managers point to this figure as indicating the share of orders completed at 100%. So, if a customer placed 100 orders (usually multi-item orders) in a given period, 95 of them were fulfilled in full. This understanding of service levels falls under the concept of the OTIF (on time in full) indicator, where “in full” is primarily responsible for proper inventory management. This indicator is quite obvious as a basis for evaluating a supplier and can, for example, form the basis of contractual provisions. It is worth noting that this understanding of the level of service will be the basis of the consumer’s evaluation (albeit informal) of the supermarket, i.e. how often he gets everything that was on his shopping list.
Problem w tym, że tak określony poziom obsługi nie jest tożsamy z poziomem obsługi określanym dla każdej indywidualnej pozycji asortymentowej, służącym zarządzaniu jej zapasem (tzn. określaniu kiedy i w jakiej ilości składać zamówienia). Wielkości te są oczywiście ze sobą powiązane, choć dokładne zdefiniowanie takich powiązań jest bardzo trudne, a czasem wręcz niemożliwe.
In this article, we will look at service level indicators related to individual line items. These include:
1. Prawdopodobieństwo Obsłużenia Popytu w cyklu uzupełnienia zapasu (POP). Ten wskaźnik jest kluczowy z punktu widzenia sterowania odnawianiem zapasu, bowiem ma bezpośredni wpływ na poziom zapasu zabezpieczającego.
2. Stopień Ilościowej Realizacji – wyrażony procentowo ilościowy stopień obsłużenia popytu w cyklu uzupełnienia (SIR). Ten wskaźnik może być istotny z punktu widzenia szacowania strat wynikających z braku w zapasie.
3. Poziom dostępności – prawdopodobieństwo dostępności pozycji w dowolnym momencie – w praktyce w dowolnie wybranym dniu, tygodniu (PD). Ten wskaźnik jest istotny z punktu widzenia klienta.
The essence of these indicators and the relationship between them can be exemplified ex post, that is, by estimating their values for a past period, such as a year. The table shows historical data for 52 weeks. The replenishment cycle time was assumed to be 3 weeks. A reasonable assumption has also been made that any supply shortage occurs in its final week.

Calculation of service level indicators for the past year:
1. POP – there were 10 replenishment cycles, two of which (the fifth and eighth) were burdened with shortages.
Hence:

2. SIR – Total demand amounted to 5,281 units. A total of 5 stock shortages were reported.
Hence:

3. PD – number of observed periods – 52 (weeks). Number of periods in which deficiencies occurred – 2.
Hence:

In Part II, we will look at the relationship of these indicators to aggregate volumes – in relation to the total assortment and to the degree of fulfillment of multi-position orders.
Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.

LAST UPDATES
TAGS
- #AI
- #artificial-intelligence-from-A-to-Z
- #bullwhip-effect
- #covid19
- #demand-forecasting
- #forecasting
- #Intelligent-Development-Operational-Program-2014-2020.
- #inventory-management
- #inventory-optimization
- #NCBiR
- #neural-networks
- #out-of-stock
- #outllier
- #overstock
- #przy_kawie_o_łańcuchu_dostaw
- #safety-stock
- #safety-stock
- #seasonal-stock
- #service-level-suppliers
- #stock-projection
- #stock-projection-over-time
- #supply-chain
- #supplychain
Related entries
Challenges in implementing indicator analysis in the area of stock management
READ
Challenges in Inventory Management Analysis Today’s companies, operating in a dynamic market environment, face many challenges related to inventory management. Effective management of this area is […]
Management of MIN-MAX parameters during and after the holiday peak period
READ
The holiday season is a time of increased demand for products, which poses a major challenge to inventory management. However, it is worth remembering that after […]
Optimization of MIN-MAX parameters vs. supply chain costs
READ
The inventory management strategy based on the MIN-MAX policy is one of the most popular and daily used methods of maintaining and renewing inventory. This is […]