Service level indicators in inventory management – how to understand and interpret them?Service level indicators in inventory management – how to understand and interpret them?Service level indicators in inventory management – how to understand and interpret them?Service level indicators in inventory management – how to understand and interpret them?
  • Products
  • How Dature works
  • About us
  • Knowledge base
  • Partnership
  • Support
  • UE Flaga
  • English
    • Polish
English
  • Polish
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            The essence of the classic model of inventory renewal based on the information level – the point of reordering
            29 July 2022
            Recommended

            Service 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.

            Udostępnij
            LAST UPDATES
            • Service level indicators in inventory management - how to understand and interpret them?
            • The essence of the classic model of inventory renewal based on the information level - the point of reordering
            • Fuzzy systems
            • The benefits of using artificial intelligence in the supply chain
            TAGS
            • #bullwhip-effect
            • #covid19
            • #demand-forecasting
            • #forecasting
            • #Intelligent-Development-Operational-Program-2014-2020.
            • #inventory-management
            • #inventory-optimization
            • #NCBiR
            • #neural-networks
            • #out-of-stock
            • #outllier
            • #overstock
            • #safety-stock
            • #safety-stock
            • #seasonal-stock
            • #service-level-suppliers
            • #stock-projection
            • #stock-projection-over-time
            • #supply-chain
            • #supplychain

            Right now

            Subscribe to our newsletter

              Providing data in the form is necessary to subscribe to the newsletter. Data from the form will be processed on the basis of the consent given Art. 6 paragraph. 1(a) RODO. The administrator of your data is Smartstock Sp. z o.o. from Poznan (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). You can find all information regarding the processing of the data provided in the form and your rights in the Privacy Policy.


              TEL. +48 534 288 279
              biuro@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Subscribe to our newsletter

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn
              • Facebook

              Privacy and cookies policy   Terms and conditions of the application   Technical support   Change in the decision on cookies

              All rights reserved. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              English
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Polish
                        • English