在庫をセグメント化してサプライチェーンを改善する

サプライチェーン要素の不確実性

サプライ チェーンの有効性には、組織内の財務会計グループからのサポートが不可欠です。サポートを獲得するためのステップは、組織のサプライ チェーンの要素をカテゴリに分割して管理を改善することです。

サプライチェーン内の主な要素は、顧客、完成品在庫とサービス部品 (該当する場合)、サプライヤー、購入品目です。各要素には独自の分割方法があり、より深く理解できるように構造を設計できます。

在庫管理の手順

在庫管理は、在庫ポリシー、在庫計画、在庫管理で構成されます。の 以前のブログ投稿 在庫ポリシーのいくつかの側面について説明しました。

このブログ投稿では、「在庫移動のパターン」を特定することで、在庫計画のためのセグメンテーションについて検討します。このアプローチは、マーケティング部門が市場セグメントを定義する際に行うアプローチとは異なります。

安全在庫とは、顧客の需要を確実に満たすために必要なサイクル在庫を超えて保有される在庫量です。安全在庫は、予測「誤差」(計画と実際の状況の差を識別するための統計用語) を使用して計算されます。

SKU の予測誤差の範囲により、物流担当者はさまざまな需要パターンを識別できます。したがって、同様の需要パターンを持つ複数の SKU を 1 つのカテゴリにまとめて、計画と必要な制御レベルについて共通の決定を下すことができます。

特定の SKU に対する予測不可能で変動する需要は、ビジネスの成長に不可欠と考えられるマーケティング活動によって課せられます。これらのアクションには、製品ラインの拡張 (在庫の「ロングテール」を提供する)、製品のプロモーション、および新製品の導入が含まれます。

したがって、より安定した需要があり、計画と分析の労力と在庫と空き容量のバッファーが少なくて済む SKU を特定する、在庫管理へのアプローチが必要です。これにより、予測不可能で変動する需要項目を管理するために十分なリソースを展開できるようになります。

変動係数

従来の ABC カテゴリを分析に使用する場合の制限は、年間売上のみが考慮され、パレート (80/20) ルールを使用して SKU が分類されるため、カテゴリ内のすべてのアイテムが同じように扱われることです。

この制限を克服するには、変動係数 (CoV) を需要のボラティリティの尺度として使用し、需要パターンの予測可能性、つまり、どれだけうまく予測できるかを評価します。

計算は次のとおりです。 変動係数=標準偏差/平均。計算には、SKU ごとに降順でリストされた、52 週間のバケット内の年間販売個数の履歴データが必要です。 CoV が低いほど、販売パターンはより一貫しています。 CoV > 1.0 の場合、需要の変動が大きいため、一般的な統計手法の使用には注意が必要です。

次のステップでは、各 SKU のデータを散布図にプロットします。年間販売量を Y 軸に、CoV を X 軸に配置します。これは、在庫に保持されている SKU の戦略を策定するための全体像を提供します。

しかし、このアプローチでは、ロジスティックス担当者は「何を、そしてなぜ」についての答えを得ることができません。 CoV からの出力を在庫決定に使用するのを支援するために、サプライ チェーン STO P/L の Tom Rafferty 氏は管理用の変動係数 (CoVM) を開発しました。^©）モデル。

SKU ごとのカテゴリとクラスの計算を組み合わせることで、結果をテーブルに配置できます。カテゴリは Y 軸に、クラスは X 軸に沿って表示されます。

この構造を使用すると、たとえばセル Aa、Ba、Ca が同様のパターンを持つ可能性が高くなります (セル Ab、Bb、Cb も同様)。そのため、各クラス グループを同様の方法で管理できます。

在庫グループは、STEADY、VARIABLE、ERRATIC、IRREGULAR、LUMPY、DEAD として識別されます。以下の例は、カテゴリ A を提供する 7 つの SKU を示しています。ただし、CoV の計算では、カテゴリ/クラスを考慮すると、2 つは STEADY、3 つは VARIABLE、2 つは ERRATIC であることがわかります。

カテゴリ/クラス別のアクション

各カテゴリ/クラスに対して物流担当者が必要とするアクションは、同様の需要パターンに基づいています。

クラス「a」に表示されるすべての SKU には安定した需要があり、変動はほとんどなく、実際の売上は予測に近いです。在庫は、 トラッキング信号。計算するには、調査対象期間の累積変動を標準偏差で割ります。許容可能なトラッキング信号は 4.0 未満になります。

VARIABLE クラスの SKU には、さまざまな予測「エラー」が発生します。レビューのトリガーとして 7.0 を超えるトラッキング シグナルを使用します。特にカテゴリ/クラス Ac および Bc では、適用可能な安全係数 (異なる安全在庫要件を提供する) を使用します。

ERRATIC クラスには、年間売上高が高い SKU が含まれる場合がありますが、月や季節によって異なります。販売は少数の顧客に対して行われることが多いため、物流部門は販売部門と協力して需要の要因を理解する必要があります。

クラス IRREGULAR、LUMPY AND DEAD の SKU は、Slow and Obsolete (SLOB) グループを提供します。各クラスの SKU は、過去 6 か月のうち 12 か月で売上が記録されておらず、在庫保持コストの多くを消費しています。 SLOB アイテムは、従来の時系列ベースの予測手法を使用して予測することはできません。代わりに、小さくてまれな需要パターンを認識するポアソン確率分布を使用します。

IRREGULAR クラスの SKU の場合は、小規模な会社に生産をアウトソーシングするなど、顧客の需要を満たすさまざまな方法を検討してください。商品が輸入されている場合、多くの場合、最低注文数量が設定されており、粗利益と顧客サービス レベルを確認してください。

LUMPY クラスは全 SKU の最大 70% を提供できますが、売上高の 5 ～ 7% (在庫のロングテール) に相当します。このクラスには、マーケティング部門が「勝者」になると確信しているライン拡張が存在します。物流部門は、導入コストを特定することで、このグループの SKU の数を減らし、それ以上の SKU の導入を阻止するという困難な課題を抱えています。

DEAD クラスは過去 12 か月間商品を販売していません。 「保険」サービス部品である場合を除き、SKU を販売カタログから削除する必要があります。

サービスパーツの在庫管理は、多くの場合、専用の機能です。サービス パーツの分類は、ビジネスに対する各パーツの重要性に基づいています。在庫管理の観点から、アイテムは通常、LUMPY クラスに分類されます。

CoVM を使用して組織の在庫を構造化すると、在庫は削減すべきコストではなく、計画すべき資産であるという点で財務部門と合意に達するための専門的なアプローチが得られます。計画の結果にコストがかかりすぎる場合は、販売業務計画 (S&OP) 会議がビジネス モデルに取り組む場となります。

出典: https://www.learnaboutlogistics.com/improve-your-supply-chains-through-segmenting-inventory/#utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=improve-your-supply-chains-through-segmenting-inventory