とは何か Safety Stock Calculator?
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安全在庫とは、需要の変動性（顧客が予想以上に購入する）と供給の変動性（サプライヤーの納期が予想より遅れる）という 2 つの不確実性源から保護するために、リードタイム中に予想される需要を超えて保持される追加在庫です。これらの変動を吸収するバッファーの役割を果たし、需要の急増や出荷遅延による在庫切れを防ぎます。必要な安全在庫の量は、需要とリードタイムがどの程度変動するか、補充リードタイムがどのくらいの長さか、企業が維持したいサービスレベルの高さによって異なります。 安全在庫がなければ、リードタイム中に正確に平均需要で事業を運営している場合、理論的には時間の 50% が在庫切れになります。すべてのリードタイムサイクルの半分で需要が平均を超え、補充が到着する前に在庫が枯渇してしまいます。安全在庫は、この確率を目標のサービス レベルに押し上げます。95% は、在庫切れがリード タイム サイクルの 5% のみで発生することを意味します。 99% は、サイクルの 1% で在庫切れが発生することを意味します。安全在庫量とサービス レベルのこの関係は、各サービス レベルに対応する Z スコア (標準偏差の数) を持つ統計的正規分布に従います。 安全在庫のコストは現実のものであり、在庫に縛られた資本、消費される保管スペース、および賞味期限が限られた製品の陳腐化リスクを表します。このコストは、販売損失、緊急急送料金、生産のダウンタイム、顧客関係の損傷といった在庫切れのコストと比較検討する必要があります。最適な安全在庫レベルによってこれらのコストのバランスがとれ、同じビジネス内の異なる SKU では、マージン プロファイル、需要の変動性、および在庫切れの結果に応じて、最適な安全在庫レベルが大きく異なる場合があります。 最新の在庫最適化ソフトウェア (Blue Yonder、Kinaxis、o9 Solutions) は、SKU ロケーション レベルで安全在庫レベルを動的に計算し、需要パターンの変化やリード タイムの変化に応じて安全在庫レベルを更新します。これらのシステムは、数十万の SKU にわたる安全在庫の最適化を同時に管理できます。これは手動計算では不可能な規模です。
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公式
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安全在庫の計算式 (統計的手法):
SS = Z × σ_dLT
場所:
Z = サービス レベル Z スコア (標準標準テーブルから)
σ_dLT = リードタイム中の需要の標準偏差
一定のリードタイムを実現するには:
σ_dLT = σ_d × √LT
SS = Z × σ_d × √LT
可変リードタイムおよび可変需要の場合:
σ_dLT = √(LT̄ × σ_d² + d̄² × σ_LT²)
SS = Z × √(LT̄ × σ_d² + d̄² × σ_LT²)
簡単な供給日数の計算方法:
SS = 1 日の平均需要 × 安全日数
実際の例 (統計):
d̄ = 100 単位/日、σ_d = 20 単位/日
LT̄ = 10 日、σ_LT = 2 日、Z (95% SL) = 1.645
σ_dLT = √(10 × 20² + 100² × 2²) = √(4,000 + 40,000) = √44,000 = 209.8
安全在庫 = 1.645 × 209.8 = 345 単位変数の説明
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| 記号 | 名前 | 単位 | 説明 |
|---|---|---|---|
| Z | Zスコア | dimensionless | 目標サービスレベルに対応する標準正規分布値 (1.645 = 95%、2.326 = 99%) |
| σ_d | 需要標準偏差 | units/day | 日次需要変動の統計的測定 — 過去の日次販売データから計算 |
| σ_LT | リードタイム標準偏差 | days | サプライヤーの納期の変動 — 過去の発注書受領データから計算 |
| LT̄ | 平均リードタイム | days | 注文から商品が在庫に入るまでの平均日数 |
| σ_dLT | リードタイム中の需要の標準開発 | units | 補充リードタイムウィンドウ中の需要とリードタイムの変動性を組み合わせたもの |
| SS | 安全在庫 | units | 変動を吸収し在庫切れを防ぐために、リードタイム中の予想需要を上回って在庫をバッファリングします。 |
方法 Safety Stock Calculator
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- 1目標サービス レベル、つまりリード タイム サイクル中に在庫切れが発生しない確率を選択します。共通目標: 低利益の非重要品目では 90%、標準的な小売/電子商取引では 95%、生産に不可欠な品目または高利益率の品目では 99%。標準の正規テーブルを使用して Z スコアに変換します。
- 2過去の販売データから 1 日あたりの平均需要を計算します。安定した製品には少なくとも 90 日分のデータを使用します。平均を計算する前に、既知の需要傾向を調整します。
- 3日次需要の標準偏差 (σ_d) を計算します。これにより、需要の変動が測定されます。 σ_d が高いということは、需要が予測できないことを意味し、より多くの安全在庫が必要になります。測定期間中の毎日の売上データの標準偏差として σ_d を計算します。
- 4発注履歴から平均リードタイムとリードタイム変動 (σ_LT) を決定します。過去 12 か月間、発注ごとに発注から商品の在庫が入手可能になるまでの日数を記録します。平均と標準偏差を計算します。
- 5適切な式を使用して、リードタイム中の需要の標準偏差を計算します。リードタイムが一貫している場合は、単純な式 (σ_d × √LT) を使用します。需要とリードタイムの両方が大きく異なる場合は、完全な式を使用してください。
- 6Z スコアに σ_dLT を乗算して、統計的安全在庫数量を取得します。これは、リード タイム中に予想される需要を超えてバッファとして保持するユニットの数です。
- 7安全在庫コスト (単位 × 単位コスト × 保有率) が在庫切れコストによって正当化されていることを確認します。低価値品目の場合は、より単純な固定安全日アプローチが適切であり、管理が容易である可能性があります。
解いた例
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需要変動が中程度の 14 日のリードタイムでは、92 ユニットの安全在庫により 95% の保護が提供されます。これは、1 個あたり 10 ドルのバッファ在庫で 920 ドルに相当します。これは、1 日あたり 75 個の販売品目の在庫切れを回避するための価値のある投資です。
需要とリードタイムの変動により、99% のサービス レベルで大量の安全在庫が発生します。 244,100 ドルの安全在庫 (1 台あたり 100 ドルの場合) は、生産ライン停止のコスト (自動車製造では通常 1 時間あたり 10,000 ～ 50,000 ドル) によって正当化されます。
生鮮食品の場合、安全在庫は賞味期限からリードタイムを引いた値を超えることはできません。ここでは、7 日間の有効期限と 3 日間のリードタイムにより、安全在庫は最大需要の 4 日に制限されます。有効期限の制約は、統計的な最適値を無効にします。
σ_d (25) が d̄ (10) を超えると、変動係数は 250% となり、需要は非常に変動します。平均需要の 22.6 倍の安全在庫は、この SKU が見込生産ではなく製造中止または受注生産を検討する必要があることを示しています。
実際の応用
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小売店チェーンのバイヤーは、安全在庫の計算を使用して補充システムの最小在庫数量を設定し、サプライヤーのリードタイムがピークシーズンに延長された場合でも、棚の可用性目標が確実に満たされるようにします。
製薬会社は、医薬品原薬 (API) と完成品の安全在庫を個別に計算し、FDA の供給セキュリティ ガイドラインに準拠するために重要な医薬品の安全在庫を 60 ～ 90 日分保有することがよくあります。
自動車メーカーは、サプライヤーの混乱により生産が停止する唯一のソース部品の安全在庫を維持しています。2021年の半導体不足は、チップの安全在庫が不十分なために自動車業界に推定2,100億ドルの生産損失の損失を与えたことを実証しました。
電子商取引 3PL は、新規クライアントとのオンボーディング プロセスの一環として安全在庫要件を計算し、最初の在庫を受け取る前にクライアントの需要履歴と目標サービス レベルに基づいて安全在庫レベルを推奨します。
特殊なケース
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断続的な需要 (需要はほとんどの日ゼロですが、時折急増します) の違反
断続的な需要 (需要はほとんどの日ゼロですが、時折スパイクが発生する) は、標準の安全在庫計算式の基礎となる正規分布の仮定に違反します。変動係数が 150% を超える SKU の場合は、より正確な安全在庫の計算のために、クロストンの方法 (需要頻度と需要サイズの個別の予測) または負の二項分布モデルを検討してください。
プロモーション イベントは、統計を圧倒する一時的な需要の急増を引き起こします
プロモーション イベントは一時的な需要の急増を引き起こし、統計上の安全在庫バッファーを圧倒します。ブラック フライデー イベント中の 3 倍の需要の急増により、通常の変動に見合ったサイズの安全在庫が数時間以内に枯渇します。販促用在庫は、ベースラインの需要変動に合わせて設定された安全在庫レベルに吸収されるのではなく、通常の安全在庫に加えて個別の先物購入として計画する必要があります。
複数拠点の在庫プールにより、安全在庫を複数拠点で共有できます
複数拠点の在庫プールにより、安全在庫を各拠点で個別に保持するのではなく、複数の拠点で共有できるようになります。リスクプーリング理論に基づくと、中央倉庫から N 拠点の需要に対応するために必要な安全在庫は、N 個の個別の倉庫の安全在庫を √N で割った値に等しくなります。これは、大幅な節約を意味します。これが、集中型分散モデルが分散型モデルよりも少ない総安全在庫で運用できる理由です。
サービスレベルおよび需要変動別の安全在庫 (σ_d = 20 ユニット/日、LT = 14 日)
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| サービスレベル | Zスコア | 安全在庫 (単位) | 1ユニットあたり10ドルの追加在庫コスト |
|---|---|---|---|
| 90% | 1.282 | 96台 | 960ドル |
| 95% | 1.645 | 123台 | 1,230ドル |
| 97% | 1.881 | 141台 | 1,410ドル |
| 98% | 2.054 | 154台 | 1,540ドル |
| 99% | 2.326 | 174台 | 1,740ドル |
| 99.5% | 2.576 | 193台 | 1,930ドル |
| 99.9% | 3.090 | 231台 | 2,310ドル |
よくある質問
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安全在庫とバッファ在庫の違いは何ですか?
安全在庫と緩衝在庫は、多くの場合同じ意味で使用されます。一部のサプライチェーンのフレームワークでは、それらは区別されます。安全在庫は、特に需要と供給の変動に対する統計的なバッファーを指しますが、バッファー在庫には、他の理由（混乱への備え、プロモーションイベント、サプライヤーのリスクヘッジ）で保持される戦略的備蓄も含まれる場合があります。ほとんどの実際の在庫管理の文脈では、これらの用語は同じことを意味します。つまり、在庫切れを防ぐために予想される需要を超えて保持される追加在庫です。
在庫切れのリスクを増やさずに安全在庫を減らすにはどうすればよいですか?
安全在庫は、安全在庫を引き起こす根本原因に対処することで削減できます。つまり、より適切な需要予測と需要の平滑化によって需要の変動を低減します。サプライヤーの信頼性を向上させるか、より安定したサプライヤーに切り替えることにより、リードタイムの変動を軽減します。ニアショアリング、現地の安全在庫、またはサプライヤーのリードタイム交渉を通じて平均リードタイムを短縮します。そして、リスクをサプライヤーに移すベンダー管理の在庫または委託手配を使用します。これらの根本原因に対処せずに安全在庫を削減すると、在庫切れの頻度が増加するだけです。
すべての SKU に同じサービス レベル目標を設定する必要がありますか?
いいえ、サービス レベルの目標は、SKU の収益性、在庫切れの影響、顧客の重要性によって区別される必要があります。深刻な在庫切れの影響（競合他社への販売損失）を伴う、利益率が高く、動きの速い商品には、97 ～ 99% のサービス レベルが保証されます。バックオーダーが許容される低利益で動きが遅い品目は、90 ～ 95% 保証されます。一部の企業では、ABC 分類を使用してサービス レベルを階層化しています。A 項目は 99%、B 項目は 97%、C 項目は 95% です。この段階的なアプローチにより、ポートフォリオ全体の総在庫コストが最適化されます。
サイクル サービス レベルと充填率は何ですか?
サイクル サービス レベル (CSL) — 安全在庫の計算に使用されるサービス レベル — は、単一のリード タイム サイクル中に在庫切れが発生しない確率です。履行率は、在庫からすぐに満たされる需要の割合です (入荷待ちや販売漏れがない)。これらは異なる指標です。95% の CSL は 95% の広告掲載率を意味するものではありません。サイクル内の需要のほとんどは在庫切れイベントが発生する前に処理されるため、充填率は常に CSL よりも高くなります。需要の変動に応じて、97 ～ 99% の充填率は 90 ～ 95% の CSL に対応します。
リードタイム短縮は安全在庫にどのような影響を与えますか?
リードタイムの短縮には安全在庫と強力な平方根の関係があります。リードタイムを半分に短縮すると、安全在庫は 50% ではなく √2 (29%) 減少します。ただし、リードタイムを短縮すると、再注文ポイントのリードタイム中の需要コンポーネントも直接減少します(線形関係)。これらを組み合わせると、リードタイムが半減し、総在庫 (安全在庫 + サイクル在庫) が大幅に削減されます。サプライヤーのリードタイムを短縮する無駄のないサプライチェーンの取り組みが、在庫削減の相乗効果をもたらすのはこのためです。
安全在庫が不足すると、どのような隠れたコストが発生するのでしょうか?
不十分な安全在庫コストは、販売損失をはるかに超えています。緊急急送料金（海上輸送の代わりに航空輸送、プレミアム調達）は、通常の輸送コストの 5 ～ 10 倍になる場合があります。部品の在庫切れによる生産のダウンタイムは、製造において 1 時間あたり 10,000 ドルから 100,000 ドルのコストがかかります。度重なる在庫切れによる顧客離れは、長期的な生涯価値に影響を及ぼします。また、社内業務の中断 (緊急購買スタッフの時間、消火活動) は、標準的な在庫切れコストの計算ではほとんど考慮されません。徹底した安全在庫の費用便益分析には、これらの隠れたコストをすべて含める必要があります。
安全在庫の時間の平方根の法則とは何ですか?
時間の平方根の法則は、安全在庫がリード タイムに応じてどのように増減するかを表します。つまり、リード タイムが 2 倍になると、安全在庫は 100% ではなく √2 (約 41%) 増加します。これは、統計的な需要変動が期間の平方根に応じて累積するために発生します (独立した毎日の需要のランダム ウォーク特性に従って)。実際的な意味: リードタイムを 14 日から 28 日に延長すると、安全在庫は 100% ではなく 41% 増加します。また、リードタイムを 28 日から 14 日に短縮すると、安全在庫は 29% 減少します。
避けるべきよくある間違い
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- !標準偏差ではなく平均需要を使用して安全在庫を設定します。安全在庫は平均を超える変動から保護するため、需要の標準偏差が計算の原動力となります。平均需要を「安全係数」として使用すると、安定した需要の品目に対しては大きすぎる安全在庫が生成され、不安定な需要の品目に対しては小さすぎる安全在庫が生成されます。
- !需要の変動性、リードタイム、またはサービスレベルの重要性に関係なく、すべての SKU に同じ安全在庫を設定します。つまり、万能の安全在庫アプローチにより、安定した品目は体系的に過剰に在庫され、不安定な品目は在庫が不足します。 SKU 固有の安全在庫の計算は、単純なパラメーターであっても、均一な安全在庫ポリシーよりも大幅に優れています。
- !安全在庫を一度計算したら更新しない - ERP 導入中に安全在庫パラメータを設定し、それを何年も変更しない企業は、需要パターンが変化したり、リードタイムが異なる新しいサプライヤーが追加されたり、ビジネスの優先順位が変化したりするにつれて、これらの静的な値が最適値から乖離することに気づくでしょう。四半期ごとの安全在庫レビューは最小限です。高速または高リスクの SKU を毎月レビューします。
プロのヒント
変動係数 (CV = σ/平均) を使用して、慎重な安全在庫管理が必要な SKU に優先順位を付けます。CV が 0.5 未満 = 安定した需要、単純な安全在庫。 CV 0.5 ～ 1.0 = 中程度の変動、統計的安全在庫が推奨されます。 CV が 1.0 を超える = 需要は非常に変動しており、安全在庫は非現実的である可能性があり、受注生産または二重調達がより良い解決策である可能性があります。
ご存知でしたか？
Amazonの在庫最適化チームは、185以上のフルフィルメントセンターにわたるASIN倉庫レベルで安全在庫を管理し、天気予報、ソーシャルメディアのトレンド、地域のイベントなど数百の需要シグナルを考慮した機械学習モデルを使用して最適な安全在庫レベルを動的に再計算していると伝えられている。このきめ細かな安全在庫の最適化により、プライム対象商品の在庫率を 99% 以上に維持しながら、Amazon の在庫コストが数十億ドル削減されたと推定されています。
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