คืออะไร Safety Stock Calculator?
▾
สต็อกสินค้าที่ปลอดภัยคือสินค้าคงคลังเพิ่มเติมที่เก็บไว้เกินกว่าความต้องการที่คาดไว้ในช่วงเวลารอคอยสินค้า เพื่อป้องกันแหล่งที่มาของความไม่แน่นอนสองแหล่ง ได้แก่ ความแปรปรวนของอุปสงค์ (ลูกค้าซื้อมากกว่าที่คาดไว้) และความแปรปรวนของอุปทาน (ซัพพลายเออร์ส่งมอบช้ากว่าที่คาดไว้) โดยทำหน้าที่เป็นตัวกั้นที่ดูดซับความผันผวนเหล่านี้ ป้องกันไม่ให้สินค้าค้างสต๊อกที่อาจเกิดขึ้นเมื่อมีความต้องการพุ่งสูงขึ้นหรือการจัดส่งล่าช้า จำนวนสต็อคนิรภัยที่ต้องการขึ้นอยู่กับความต้องการที่แปรผันและเวลารอคอยสินค้า ระยะเวลารอคอยในการเติมสินค้า และระดับการให้บริการที่ธุรกิจต้องการรักษาไว้สูงเพียงใด หากไม่มีสต็อกที่ปลอดภัย ธุรกิจที่ดำเนินธุรกิจโดยมีความต้องการโดยเฉลี่ยในช่วงเวลารอคอยสินค้าตามทฤษฎีแล้ว ในทางทฤษฎีแล้ว ครึ่งหนึ่งของรอบเวลารอคอยสินค้าทั้งหมดจะเห็นว่าความต้องการมีมากกว่าค่าเฉลี่ยและทำให้สินค้าคงคลังหมดก่อนที่จะมีการเติมสินค้า สินค้าคงคลังที่ปลอดภัยผลักดันความน่าจะเป็นนี้ไปสู่ระดับการบริการเป้าหมาย: 95% หมายถึงการสต็อกสินค้าเกิดขึ้นเพียง 5% ของรอบเวลารอคอยสินค้า; 99% หมายถึงสินค้าหมดใน 1% ของรอบ ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยและระดับการบริการเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติทางสถิติ โดยมีคะแนน Z (จำนวนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ที่สอดคล้องกับแต่ละระดับการบริการ ต้นทุนของสต็อคเพื่อความปลอดภัยเป็นต้นทุนที่แท้จริง โดยแสดงถึงต้นทุนที่เชื่อมโยงกับสินค้าคงคลัง พื้นที่จัดเก็บที่ใช้ไป และความเสี่ยงในสินค้าล้าสมัยสำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีอายุการเก็บรักษาจำกัด ต้องชั่งน้ำหนักต้นทุนนี้กับต้นทุนสต๊อกสินค้า: การสูญเสียการขาย ค่าธรรมเนียมเร่งด่วน การหยุดทำงานของการผลิต และความเสียหายต่อความสัมพันธ์กับลูกค้า ระดับสินค้าคงคลังที่ปลอดภัยที่เหมาะสมที่สุดจะสร้างสมดุลให้กับต้นทุนเหล่านี้ และ SKU ที่แตกต่างกันภายในธุรกิจเดียวกันอาจมีระดับสินค้าคงคลังที่ปลอดภัยที่เหมาะสมที่สุดที่แตกต่างกันมาก ขึ้นอยู่กับโปรไฟล์กำไรขั้นต้น ความแปรผันของความต้องการ และผลที่ตามมาของสินค้าคงคลัง ซอฟต์แวร์เพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังสมัยใหม่ (Blue Yonder, Kinaxis, o9 Solutions) คำนวณระดับสินค้าคงคลังที่ปลอดภัยแบบไดนามิกที่ระดับตำแหน่ง SKU โดยอัปเดตเมื่อรูปแบบความต้องการเปลี่ยนแปลงและเวลารอคอยสินค้าเปลี่ยนแปลง ระบบเหล่านี้สามารถจัดการการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยใน SKU นับแสนรายการพร้อมกัน ซึ่งเป็นขนาดที่คำนวณด้วยตนเองไม่ได้
DigiCalcs delivers precision-engineered tools for engineers and STEM professionals.
สูตร
▾
สูตรสต๊อกความปลอดภัย (วิธีทางสถิติ):
เอสเอส = Z × σ_dLT
ที่ไหน:
Z = ระดับการบริการ Z-score (จากตารางปกติมาตรฐาน)
σ_dLT = ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความต้องการในช่วงเวลารอคอยสินค้า
สำหรับระยะเวลารอคอยสินค้าคงที่:
σ_dLT = σ_d × √LT
เอสเอส = Z × σ_d × √LT
สำหรับระยะเวลารอคอยสินค้าแบบแปรผันและความต้องการแบบแปรผัน:
σ_dLT = √(LT × σ_d² + d̄² × σ_LT²)
SS = Z × √(LT × σ_d² + d̄² × σ_LT²)
วิธีการจัดหาวันอย่างง่าย:
SS = ความต้องการรายวันโดยเฉลี่ย × จำนวนวันที่ปลอดภัย
ตัวอย่างการทำงาน (ทางสถิติ):
d̄ = 100 หน่วย/วัน, σ_d = 20 หน่วย/วัน
LT̄ = 10 วัน, σ_LT = 2 วัน, Z (95% SL) = 1.645
σ_dLT = √(10 × 20² + 100² × 2²) = √(4,000 + 40,000) = √44,000 = 209.8
สต๊อกความปลอดภัย = 1.645 × 209.8 = 345 หน่วยคำอธิบายตัวแปร
▾
| สัญลักษณ์ | ชื่อ | หน่วย | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|
| Z | Z-คะแนน | dimensionless | ค่าการกระจายปกติมาตรฐานที่สอดคล้องกับระดับการบริการเป้าหมาย (1.645 = 95%, 2.326 = 99%) |
| σ_d | ต้องการค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน | units/day | การวัดทางสถิติของความแปรปรวนของความต้องการรายวัน — คำนวณจากข้อมูลยอดขายรายวันในอดีต |
| σ_LT | ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเวลานำ | days | ความแปรปรวนของเวลาการส่งมอบของซัพพลายเออร์ — คำนวณจากข้อมูลการรับใบสั่งซื้อในอดีต |
| LT̄ | เวลานำเฉลี่ย | days | จำนวนวันเฉลี่ยนับจากใบสั่งซื้อจนถึงสินค้าที่มีอยู่ในสต็อก |
| σ_dLT | ความต้องการระหว่างระยะเวลารอคอย Std Dev | units | ความแปรปรวนรวมของความต้องการและเวลารอคอยสินค้าในระหว่างกรอบเวลารอคอยการเติมสินค้า |
| SS | สต็อกความปลอดภัย | units | สินค้าคงคลังบัฟเฟอร์อยู่เหนือความต้องการที่คาดไว้ในช่วงเวลารอคอยสินค้าเพื่อดูดซับความแปรปรวนและป้องกันการสต็อกสินค้า |
วิธี Safety Stock Calculator
▾
- 1เลือกระดับการบริการเป้าหมายของคุณ — ความน่าจะเป็นที่จะไม่สต๊อกสินค้าในระหว่างรอบระยะเวลารอคอยสินค้า เป้าหมายทั่วไป: 90% สำหรับสินค้าที่ไม่สำคัญที่มีกำไรต่ำ, 95% สำหรับการขายปลีก/อีคอมเมิร์ซมาตรฐาน, 99% สำหรับสินค้าที่มีความสำคัญต่อการผลิตหรือมีกำไรสูง แปลงเป็นคะแนน Z โดยใช้ตารางปกติมาตรฐาน
- 2คำนวณความต้องการเฉลี่ยต่อวันจากข้อมูลการขายในอดีต — ใช้ข้อมูลอย่างน้อย 90 วันสำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีเสถียรภาพ ปรับให้เข้ากับแนวโน้มอุปสงค์ที่ทราบก่อนคำนวณค่าเฉลี่ย
- 3คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความต้องการรายวัน (σ_d) - เป็นการวัดความแปรปรวนของความต้องการ σ_d สูงหมายถึงความต้องการที่คาดเดาไม่ได้และต้องมีสต็อกที่ปลอดภัยมากขึ้น คำนวณ σ_d เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อมูลยอดขายรายวันของคุณตลอดระยะเวลาการวัด
- 4กำหนดเวลานำโดยเฉลี่ยและความแปรปรวนของเวลานำ (σ_LT) จากประวัติการสั่งซื้อ — บันทึกจำนวนวันระหว่างการวางใบสั่งซื้อและสินค้าที่มีอยู่ในสต็อกสำหรับคำสั่งซื้อแต่ละรายการในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คำนวณค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
- 5คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความต้องการในช่วงเวลารอคอยสินค้าโดยใช้สูตรที่เหมาะสม - ใช้สูตรง่ายๆ (σ_d × √LT) หากระยะเวลารอคอยสินค้าสอดคล้องกัน ใช้สูตรเต็มหากทั้งความต้องการและระยะเวลารอคอยสินค้าแตกต่างกันอย่างมาก
- 6คูณคะแนน Z ด้วย σ_dLT เพื่อให้ได้ปริมาณสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยทางสถิติ นี่คือจำนวนหน่วยที่จะเก็บไว้เป็นบัฟเฟอร์สูงกว่าและเกินความต้องการที่คาดไว้ในช่วงเวลารอคอยสินค้า
- 7ตรวจสอบว่าต้นทุนสต็อคเพื่อความปลอดภัย (หน่วย × ต้นทุนต่อหน่วย × อัตราการถือครอง) สมเหตุสมผลด้วยต้นทุนสต็อคสินค้า — สำหรับสินค้ามูลค่าต่ำ วิธีวันปลอดภัยคงที่ที่ง่ายกว่าอาจเพียงพอและจัดการได้ง่ายกว่า
ตัวอย่างที่มีคำตอบ
▾
ที่ระยะเวลารอคอยสินค้า 14 วันโดยมีความแปรปรวนของความต้องการปานกลาง สต็อกความปลอดภัย 92 หน่วยให้การปกป้อง 95% ซึ่งคิดเป็นมูลค่า 920 ดอลลาร์ในสินค้าคงคลังบัฟเฟอร์ที่ 10 ดอลลาร์/หน่วย ซึ่งเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าเพื่อหลีกเลี่ยงการสต็อกสินค้าที่ขายได้ 75 หน่วย/วัน
ความแปรปรวนของอุปสงค์และระยะเวลารอคอยสินค้าช่วยขับเคลื่อนสต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยจำนวนมากที่ระดับการบริการ 99% สต็อกด้านความปลอดภัยมูลค่า 244,100 ดอลลาร์สหรัฐฯ (ที่ 100 ดอลลาร์สหรัฐฯ/หน่วย) ได้รับการพิสูจน์ด้วยต้นทุนการหยุดสายการผลิต ซึ่งโดยทั่วไปจะอยู่ที่ 10,000–50,000 ดอลลาร์ต่อชั่วโมงในการผลิตยานยนต์
สำหรับสินค้าที่เน่าเสียง่าย สต็อกที่ปลอดภัยต้องไม่เกินอายุการเก็บรักษาลบด้วยระยะเวลาในการสั่งซื้อ ในที่นี้ อายุการเก็บรักษา 7 วันและระยะเวลารอคอยสินค้า 3 วันจะจำกัดสต็อคความปลอดภัยไว้ที่ 4 วันตามต้องการสูงสุด — ข้อจำกัดอายุการเก็บรักษาจะแทนที่ค่าที่เหมาะสมทางสถิติ
เมื่อ σ_d (25) เกิน d̄ (10) ค่าสัมประสิทธิ์ของการแปรผันจะเป็น 250% ซึ่งเป็นความต้องการที่แปรผันอย่างมาก สต็อกที่ปลอดภัยซึ่งมีความต้องการโดยเฉลี่ย 22.6 เท่า ส่งสัญญาณว่า SKU นี้ควรได้รับการพิจารณาให้ยุติการผลิตหรือผลิตตามสั่ง แทนที่จะผลิตตามสต็อก
การประยุกต์ใช้จริง
▾
ผู้ซื้อในเครือข่ายร้านค้าปลีกใช้การคำนวณสินค้าคงคลังเพื่อความปลอดภัยเพื่อกำหนดปริมาณสต็อกขั้นต่ำในระบบการเติมสินค้า เพื่อให้มั่นใจว่าจะบรรลุเป้าหมายความพร้อมในการเก็บรักษา แม้ว่าระยะเวลารอคอยสินค้าของซัพพลายเออร์จะขยายออกไปในช่วงฤดูท่องเที่ยวก็ตาม
บริษัทยาจะคำนวณสต็อกความปลอดภัยสำหรับส่วนผสมออกฤทธิ์ทางเภสัชกรรม (API) และสินค้าสำเร็จรูปแยกกัน โดยมักจะเก็บสต็อกความปลอดภัยสำหรับยาสำคัญไว้ 60-90 วัน เพื่อให้เป็นไปตามแนวทางด้านความปลอดภัยในการจัดหาของ FDA
ผู้ผลิตยานยนต์รักษาสต็อกความปลอดภัยสำหรับส่วนประกอบจากแหล่งเดียว ซึ่งการหยุดชะงักของซัพพลายเออร์จะทำให้การผลิตหยุดชะงัก การขาดแคลนเซมิคอนดักเตอร์ในปี 2021 แสดงให้เห็นว่าสต็อกความปลอดภัยที่ไม่เพียงพอสำหรับชิปทำให้อุตสาหกรรมยานยนต์เสียหายประมาณ 210 พันล้านดอลลาร์ในการสูญเสียการผลิต
E-commerce 3PL คำนวณความต้องการสินค้าคงคลังที่ปลอดภัยโดยเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเริ่มต้นใช้งานกับลูกค้าใหม่ โดยแนะนำระดับสินค้าคงคลังที่ปลอดภัยโดยพิจารณาจากประวัติความต้องการของลูกค้าและระดับการบริการเป้าหมายก่อนที่จะได้รับสินค้าคงคลังแรก
กรณีพิเศษ
▾
การละเมิดความต้องการที่ไม่ต่อเนื่อง (ความต้องการเป็นศูนย์หลายวันโดยมีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเป็นครั้งคราว)
ความต้องการไม่ต่อเนื่อง (ความต้องการเป็นศูนย์หลายวันโดยมีการพุ่งสูงขึ้นเป็นครั้งคราว) ฝ่าฝืนสมมติฐานการแจกแจงแบบปกติภายใต้สูตรหุ้นความปลอดภัยมาตรฐาน สำหรับ SKU ที่มีค่าสัมประสิทธิ์การเปลี่ยนแปลงสูงกว่า 150% ให้พิจารณาวิธีของ Croston (แยกการคาดการณ์สำหรับความถี่ของความต้องการและขนาดความต้องการ) หรือแบบจำลองการกระจายทวินามติดลบเพื่อการคำนวณสต็อกสินค้าที่ปลอดภัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น
กิจกรรมส่งเสริมการขายสร้างอุปสงค์ที่พุ่งสูงขึ้นชั่วคราวซึ่งเกินสถิติ
กิจกรรมส่งเสริมการขายสร้างความต้องการที่เพิ่มขึ้นชั่วคราวซึ่งล้นเกินบัฟเฟอร์สต็อกด้านความปลอดภัยทางสถิติ — ความต้องการที่เพิ่มขึ้น 3 เท่าในช่วงเหตุการณ์ Black Friday จะทำให้สินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยหมดลงเนื่องจากความแปรปรวนปกติภายในไม่กี่ชั่วโมง สินค้าคงคลังส่งเสริมการขายควรได้รับการวางแผนเป็นการซื้อล่วงหน้าแยกต่างหาก นอกเหนือจากสต็อกความปลอดภัยปกติ โดยไม่ถูกดูดซับโดยระดับสินค้าคงคลังที่ปลอดภัยซึ่งมีขนาดสำหรับความแปรปรวนของอุปสงค์พื้นฐาน
การรวมสินค้าคงคลังหลายสถานที่ช่วยให้สามารถแบ่งปันสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยได้
การรวมสินค้าคงคลังหลายสถานที่ทำให้สามารถใช้สต็อกความปลอดภัยร่วมกันในหลายสถานที่ แทนที่จะแยกเก็บไว้ที่แต่ละแห่ง ภายใต้ทฤษฎีการรวมความเสี่ยง สต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยที่จำเป็นต่อการตอบสนองความต้องการ ณ ตำแหน่ง N แห่งจากคลังสินค้ากลางจะเท่ากับสต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยสำหรับคลังสินค้าที่แยกกัน N แห่งหารด้วย √N ซึ่งแสดงถึงการประหยัดได้อย่างมาก นี่คือสาเหตุที่โมเดลการกระจายแบบรวมศูนย์สามารถทำงานได้โดยมีสต็อกความปลอดภัยรวมต่ำกว่าโมเดลแบบกระจายอำนาจ
สต็อกความปลอดภัยตามระดับการบริการและความแปรปรวนของอุปสงค์ (σ_d = 20 หน่วย/วัน, LT = 14 วัน)
▾
| ระดับการให้บริการ | Z-คะแนน | สต๊อกสินค้าเพื่อความปลอดภัย (หน่วย) | ต้นทุนสินค้าคงคลังเพิ่มเติมอยู่ที่ $10/หน่วย |
|---|---|---|---|
| 90% | 1.282 | 96 ยูนิต | 960 ดอลลาร์ |
| 95% | 1.645 | 123 ยูนิต | 1,230 ดอลลาร์ |
| 97% | 1.881 | 141 ยูนิต | 1,410 ดอลลาร์ |
| 98% | 2.054 | 154 ยูนิต | 1,540 ดอลลาร์ |
| 99% | 2.326 | 174 ยูนิต | 1,740 ดอลลาร์ |
| 99.5% | 2.576 | 193 ยูนิต | 1,930 ดอลลาร์ |
| 99.9% | 3.090 | 231 ยูนิต | 2,310 ดอลลาร์ |
คำถามที่พบบ่อย
▾
อะไรคือความแตกต่างระหว่างสต็อกความปลอดภัยและสต็อกบัฟเฟอร์?
สต็อกความปลอดภัยและสต็อกบัฟเฟอร์มักใช้สลับกัน ในกรอบการทำงานของห่วงโซ่อุปทานบางกรอบ มีความโดดเด่น: สินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยหมายถึงบัฟเฟอร์ทางสถิติโดยเฉพาะต่ออุปสงค์และความแปรปรวนของอุปทาน ในขณะที่สต็อกบัฟเฟอร์ยังสามารถรวมการสำรองเชิงกลยุทธ์ที่จัดขึ้นด้วยเหตุผลอื่น ๆ (การเตรียมการหยุดชะงัก กิจกรรมส่งเสริมการขาย การป้องกันความเสี่ยงของซัพพลายเออร์) ในบริบทการจัดการสินค้าคงคลังในทางปฏิบัติส่วนใหญ่ คำศัพท์นี้มีความหมายเหมือนกัน นั่นคือ สินค้าคงคลังเพิ่มเติมที่เก็บไว้เหนือความต้องการที่คาดไว้เพื่อป้องกันการสต็อกสินค้า
ฉันจะลดสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยโดยไม่เพิ่มความเสี่ยงในการสต็อกสินค้าได้อย่างไร
สต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยสามารถลดลงได้โดยการระบุสาเหตุหลักที่ขับเคลื่อนสิ่งนี้: ลดความแปรปรวนของความต้องการผ่านการคาดการณ์ความต้องการที่ดีขึ้นและการปรับความต้องการให้ราบรื่น ลดความแปรปรวนของเวลาในการผลิตโดยการปรับปรุงความน่าเชื่อถือของซัพพลายเออร์หรือการเปลี่ยนไปใช้ซัพพลายเออร์ที่มีความสม่ำเสมอมากขึ้น ลดระยะเวลารอคอยสินค้าโดยเฉลี่ยโดยการเข้าใกล้ชายฝั่ง สต็อกความปลอดภัยในท้องถิ่น หรือการเจรจาเวลารอคอยสินค้าของซัพพลายเออร์ และใช้สินค้าคงคลังที่ผู้ขายจัดการหรือการเตรียมการฝากขายซึ่งเปลี่ยนความเสี่ยงกลับไปยังซัพพลายเออร์ การลดสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยโดยไม่ต้องแก้ไขสาเหตุที่แท้จริงเหล่านี้เพียงเพิ่มความถี่ในการสต็อกสินค้าออก
SKU ทั้งหมดควรมีเป้าหมายระดับการบริการเดียวกันหรือไม่
ไม่ — เป้าหมายระดับการบริการควรสร้างความแตกต่างตามความสามารถในการทำกำไรของ SKU ผลที่ตามมาของสินค้าคงเหลือ และความสำคัญของลูกค้า สินค้าที่มีอัตรากำไรสูงและเคลื่อนไหวเร็วซึ่งมีผลกระทบร้ายแรงต่อสินค้าล้นตลาด (สูญเสียยอดขายให้กับคู่แข่ง) รับประกันระดับการบริการ 97–99% สินค้าที่มีอัตรากำไรต่ำและเคลื่อนไหวช้าซึ่งการรับประกันสินค้าที่ถูกจดทะเบียนแล้วสามารถยอมรับได้ 90–95% ธุรกิจบางแห่งใช้การจำแนก ABC เป็นระดับการให้บริการ: รายการ A ที่ 99%, รายการ B ที่ 97%, รายการ C ที่ 95% วิธีการแบบแบ่งชั้นนี้ช่วยปรับต้นทุนสินค้าคงคลังทั้งหมดให้เหมาะสมทั่วทั้งพอร์ตโฟลิโอ
ระดับการบริการรอบเทียบกับอัตราการเติมคืออะไร?
ระดับการบริการตามรอบ (CSL) — ระดับการบริการที่ใช้ในการคำนวณสต็อคเพื่อความปลอดภัย — คือความน่าจะเป็นที่จะไม่สต็อคในระหว่างรอบเวลารอคอยสินค้าเดียว อัตราการส่งคือเปอร์เซ็นต์ของความต้องการที่ได้รับจากสต็อกทันที (ไม่มีสินค้าที่ถูกจดทะเบียนแล้วหรือสูญเสียการขาย) เมตริกเหล่านี้เป็นเมตริกที่แตกต่างกัน: CSL 95% ไม่ได้หมายถึงอัตราการส่งโฆษณา 95% อัตราการส่งจะสูงกว่า CSL เสมอ เนื่องจากความต้องการส่วนใหญ่ภายในหนึ่งรอบจะได้รับการตอบสนองก่อนเหตุการณ์สต็อกสินค้าหมด (หากเกิดขึ้น) อัตราการส่งโฆษณา 97–99% สอดคล้องกับ CSL 90–95% ขึ้นอยู่กับความแปรปรวนของความต้องการ
การลดระยะเวลารอคอยสินค้าส่งผลต่อสต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยอย่างไร
การลดเวลารอคอยสินค้ามีความสัมพันธ์แบบรากที่สองที่มีประสิทธิภาพกับสต็อกสินค้าที่ปลอดภัย — การลดเวลารอสินค้าลงครึ่งหนึ่งจะช่วยลดสต๊อกสินค้าด้านความปลอดภัยลง √2 (29%) ไม่ใช่ 50% อย่างไรก็ตาม การลดระยะเวลารอคอยสินค้าจะช่วยลดองค์ประกอบความต้องการระหว่างเวลารอคอยของจุดสั่งซื้อใหม่โดยตรง (ความสัมพันธ์เชิงเส้น) การลดระยะเวลารอคอยสินค้าลงครึ่งหนึ่งจะช่วยลดสินค้าคงคลังทั้งหมด (สต็อกด้านความปลอดภัย + สต็อกตามรอบ) อย่างมาก นี่คือเหตุผลว่าทำไมความคิดริเริ่มด้านห่วงโซ่อุปทานแบบลีนที่ลดเวลารอคอยของซัพพลายเออร์จึงให้ประโยชน์ในการลดสินค้าคงคลังแบบทบต้น
ต้นทุนแอบแฝงของสต็อกความปลอดภัยไม่เพียงพอคืออะไร?
ต้นทุนสต๊อกด้านความปลอดภัยที่ไม่เพียงพอจะขยายออกไปเกินกว่ายอดขายที่สูญเสียไป: ค่าธรรมเนียมเร่งด่วนฉุกเฉิน (การขนส่งทางอากาศแทนการขนส่งทางทะเล การจัดหาระดับพรีเมียม) อาจอยู่ที่ 5–10 เท่าของค่าขนส่งปกติ การหยุดทำงานของการผลิตจากการสต็อกส่วนประกอบมีค่าใช้จ่าย 10,000-100,000 เหรียญสหรัฐต่อชั่วโมงในการผลิต การที่ลูกค้าละทิ้งจากการสต็อกสินค้าซ้ำหลายครั้งมีผลกระทบต่อมูลค่าตลอดอายุการใช้งานในระยะยาว และการหยุดชะงักในการปฏิบัติงานภายใน (เวลาพนักงานจัดซื้อฉุกเฉิน การดับเพลิง) แทบจะไม่ถูกบันทึกไว้ในการคำนวณต้นทุนสต็อกสินค้ามาตรฐาน การวิเคราะห์ต้นทุน-ผลประโยชน์ของสต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยอย่างละเอียดจะต้องรวมต้นทุนแอบแฝงเหล่านี้ทั้งหมด
กฎรากที่สองของเวลาในสต็อกความปลอดภัยคืออะไร?
กฎรากที่สองของเวลาอธิบายว่าสต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยจะปรับขนาดตามระยะเวลารอคอยสินค้าอย่างไร: หากระยะเวลารอคอยสินค้าเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า สต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้น √2 (ประมาณ 41%) ไม่ใช่ 100% สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากความแปรปรวนของความต้องการทางสถิติสะสมด้วยรากที่สองของช่วงเวลา (ตามคุณสมบัติการเดินแบบสุ่มของความต้องการรายวันที่เป็นอิสระ) ความหมายเชิงปฏิบัติ: การเพิ่มระยะเวลารอคอยสินค้าจาก 14 วันเป็น 28 วันจะทำให้สต็อกด้านความปลอดภัยเพิ่มขึ้น 41% ไม่ใช่ 100% และการลดระยะเวลารอคอยสินค้าจาก 28 วันเป็น 14 วันจะช่วยลดสต็อกด้านความปลอดภัยลง 29%
ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง
▾
- !การใช้ความต้องการโดยเฉลี่ยในการกำหนดสต็อกสินค้าที่ปลอดภัยมากกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน — สต็อกสินค้าที่ปลอดภัยจะป้องกันความแปรปรวนที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย ดังนั้นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของอุปสงค์จึงเป็นสิ่งที่ขับเคลื่อนการคำนวณ การใช้ความต้องการโดยเฉลี่ยเป็น 'ปัจจัยด้านความปลอดภัย' จะทำให้สต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยมีขนาดใหญ่เกินไปสำหรับสินค้าที่มีความต้องการคงที่ และน้อยเกินไปสำหรับสินค้าที่มีความต้องการผันผวน
- !การตั้งค่าสต็อกความปลอดภัยแบบเดียวกันสำหรับ SKU ทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงความแปรปรวนของความต้องการ ระยะเวลาดำเนินการ หรือความสำคัญของระดับการบริการ — แนวทางการจัดการสต็อกสินค้าที่ปลอดภัยขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกกลุ่มอย่างเป็นระบบสำหรับสินค้าที่มีความเสถียรในสต๊อกมากเกินไปและสินค้าที่มีความผันผวนน้อยเกินไป การคำนวณสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยเฉพาะ SKU แม้จะมีพารามิเตอร์ง่ายๆ ก็มีประสิทธิภาพเหนือกว่านโยบายสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยแบบเดียวกันอย่างมาก
- !การคำนวณสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยเพียงครั้งเดียวและไม่เคยอัปเดตเลย ธุรกิจที่ตั้งค่าพารามิเตอร์สินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยในระหว่างการใช้ ERP และปล่อยไว้ไม่เปลี่ยนแปลงเป็นเวลาหลายปีจะพบว่าค่าคงที่เหล่านี้แตกต่างจากค่าที่เหมาะสมที่สุดเมื่อรูปแบบความต้องการเปลี่ยนไป มีการเพิ่มซัพพลายเออร์รายใหม่ที่มีเวลารอคอยสินค้าที่แตกต่างกัน และลำดับความสำคัญทางธุรกิจเปลี่ยนไป การตรวจสอบสต็อกความปลอดภัยรายไตรมาสถือเป็นขั้นต่ำ การตรวจสอบรายเดือนสำหรับ SKU ความเร็วสูงหรือมีความเสี่ยงสูง
เคล็ดลับโปร
ใช้ค่าสัมประสิทธิ์การแปรผัน (CV = σ/ค่าเฉลี่ย) เพื่อจัดลำดับความสำคัญว่า SKU ใดจำเป็นต้องมีการจัดการสต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยอย่างระมัดระวัง: CV ต่ำกว่า 0.5 = อุปสงค์ที่มั่นคง, สต็อกสินค้าด้านความปลอดภัยแบบธรรมดา; CV 0.5–1.0 = ความแปรปรวนปานกลาง แนะนำให้ใช้ข้อมูลความปลอดภัยทางสถิติ CV ที่สูงกว่า 1.0 = ความต้องการที่ผันแปรสูง สต็อกที่ปลอดภัยอาจไม่สามารถทำได้ และการผลิตตามสั่งหรือการจัดหาแบบคู่อาจเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ดีกว่า
คุณรู้ไหม?
มีรายงานว่าทีมเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังของ Amazon จัดการสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยที่ระดับคลังสินค้า ASIN ในศูนย์ปฏิบัติตามมากกว่า 185 แห่ง โดยคำนวณระดับสินค้าคงคลังด้านความปลอดภัยที่เหมาะสมที่สุดแบบไดนามิกโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่คำนึงถึงสัญญาณความต้องการหลายร้อยรายการ รวมถึงการพยากรณ์อากาศ แนวโน้มของโซเชียลมีเดีย และกิจกรรมในท้องถิ่น การเพิ่มประสิทธิภาพสต็อกเพื่อความปลอดภัยแบบละเอียดนี้คาดว่าจะช่วยลดต้นทุนสินค้าคงคลังของ Amazon ได้หลายพันล้านดอลลาร์ ในขณะที่ยังคงรักษาอัตราสินค้าในสต็อกให้สูงกว่า 99% สำหรับสินค้าที่เข้าเกณฑ์ Prime
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
เอกสารอ้างอิง
รับเคล็ดลับคณิตศาสตร์รายสัปดาห์
เข้าร่วมกับสมาชิก 12,000+ รายที่ได้รับเคล็ดลับเครื่องคิดเลขทุกสัปดาห์