Bu blog yazıları dizimizde şirketinde envanter planlayıcısı olarak görev yapan Jane'den bahsediyoruz. Danışman olan Kate, Jane'e emniyet stokları kavramları konusunda yardımcı oluyor.

Serinin ilk 9 bölümünü takip edin: parçası 1, parçası 2, parçası 3, Bölüm 4, parçası 5, parçası 6, parçası 7, parçası 8 ve parçası 9.

Kate, “Artık emniyet stoklarını hesaplamak için talep ve teslim süresindeki değişkenliği kullanma örneğini gördüğünüze göre, başka bir değişkenlik türüne, arz miktarıyla ilgili olana bakalım.

"Nasıl yani?" diye sordu Jane.

Kate: Peki tedarikçinizden ürün sipariş ettiğinizde her zaman sipariş ettiğiniz tutarı mı alıyorsunuz?

Jane: Bazen birkaçı kısa oluyor. Mavi ayda bazı tedarikçiler sipariş edilenden daha fazlasını gönderir, ancak bu nadirdir.

Kate: Bu anlaşılabilir bir durum. Peki kalite? Gönderinin tedarikçiden gelmesi üzerine kalite kontrolleri yapıyor musunuz ve herhangi bir kalite sorunu buluyor musunuz?

Jane: Evet, en az %98 kaliteli ürün tedariği planlıyoruz. Bazen arz bu kalite hedefini aşıyor, bazen de bu hedefe ulaşamıyoruz.

Kate: Peki üretime ne dersiniz: Fabrikadan tam olarak ihtiyacınız olanı alabiliyor musunuz?

Jane: Fabrikalarımızın belirli bir verime sahip olacağını, genellikle %95 aralığında olacağını varsayıyoruz. Ancak bazen bundan daha yüksek veya daha düşük koşuyorlar.

Kate: Yani tüm bu durumlarda, tedarik miktarı olarak almayı beklediğiniz miktar gerçekte aldığınızdan farklı olabilir, değil mi? Yoksa buna katılır mıydınız?

Jane: Hayır, aldığımız şey sipariş ettiğimizden bazen daha yüksek, bazen daha düşük olabiliyor. Buna katılıyorum.

Kate: Yani, teslim süresine benzer şekilde, bu da tedarikinizde bir değişkenlik yaratıyor. Bunun ne kadar kötü olduğuna bağlı olarak, emniyet stoğu hesaplamasında bu değişkenlik hesaba katılabilir.

Kate şöyle devam etti: Bağımsız niceliklerin varyanslarının toplanabileceğini hatırlıyor musunuz? Arz miktarındaki bu değişkenlik, talep ve teslim süresindeki değişkenlikten bağımsızdır. Bu nedenle bu iki miktarın varyanslarına eklenebilir.

Jane şöyle dedi: Doğru ama birimlerin de eşleşmesi gerekiyor, değil mi?

Kate gülümseyerek, "Çok güzel bir hatıra, Jane" dedi. "Pekala, o zaman şuna bir bakalım. İncelediğimiz ürün için sipariş ettiğiniz tutar nedir?”

Jane şöyle yanıt verdi: "Bu üründen her zaman 100,000 adet sipariş verdik."

Kate başını salladı ve şöyle dedi: "Bir üründen her zaman 100,000 birim sipariş ettiğinizi ancak tedarikçiden her siparişte farklı miktarlar aldığınızı varsayalım. Bunu yansıtacak bazı sayılar oluşturalım.

Kate makinesinde bir elektronik tablo açtı ve bazı sayıları yazdı:

Kate, "Şimdi bu verilerle iki miktar arasındaki deltayı ve bu deltanın varyansını hesaplayabiliriz, değil mi?" diye sordu.

Daha sonra Jane başını sallayarak hesaplamalara devam etti.

“Dolayısıyla bu farklılık her sipariş için geçerlidir ve her sipariş için bağımsız olarak geçerlidir. Şimdi, teslim süresi boyunca kaç siparişimiz olacak? Bu, Teslim Süresi Sırasındaki Talebin (DDLT) ortalama sipariş miktarına bölünmesine eşit olacaktır; örneğimizde bu 100,000'dir", dedi Kate.

Jane, "Peki DDLT, Ortalama Günlük Talep * Ortalama Teslim Süresine eşit midir?" diye sordu.

Kate, "Çok iyi. Daha önce hesapladığımız değeri hatırlıyor musun?”

Jane şöyle dedi: "Evet. Ortalama günlük talep 17,767 ve ortalama teslim süresi yaklaşık 12 idi. Daha doğrusu 11.73. Bu bize DDLT = 17,767*11.73 = 208,415 değerini verir. Ve teslimat süresindeki sipariş sayısı = 208,415/100,000 = 2.08.”

Kate sordu: Bu makul bir sayı mı? Her 12 günde yaklaşık iki kez mi sipariş veriyorsunuz?

Jane cevap verdi: Haftada bir olacağını tahmin ederdim, yani bu yakın.

Kate, "Harika. Dolayısıyla bu farklılık, teslim süresi boyunca tüm siparişlere bağımsız olarak uygulanır. Teslim süresi boyunca ortalama 2.08 sipariş olduğundan toplam fark 2.08*188,138,889 = 392,109,429 olacaktır.

Jane, “İlginç. Peki şimdi bunun daha önce hesaplanan varyanslara eklenmesi mi gerekiyor?”.

Kate şöyle dedi: "Gerçekten. Bu onuru yapar mısınız?”

Jane beyaz tahtaya şunları yazdı:

• Talep Farkı = 4,074,243,350
• Teslim süresindeki farklılıktan dolayı talepteki değişiklik = 499,155,026
• Arz miktarındaki değişiklik nedeniyle talepteki değişiklik = 392,109,429
• Toplam Varyans, σ_DDLT² = 4,965,507,806.

Kate onaylayarak başını salladı ve şöyle dedi: "Neden devam edip bunun standart sapmasını ve %95 hizmet seviyesi için elde edilen güvenlik stokunu hesaplamıyorsunuz?" %95'in z çarpanını hatırlıyor musun?"

Jane not defterini karıştırırken "Hatırlamıyorum ama notlarımdan bakabilirim" dedi. Daha sonra beyaz tahtaya yazdı.

Standart Sapma = Varyansın kare kökü = 4,965,507,806'nın kare kökü = 70,466 = σ_DDLT.

Ve Emniyet stoğu = z * σ_DDLT = 1.96 * 70,466 = 138,114.

Bravo! diye bağırdı Kate. "Görünüşe göre bu formüle hakim oldunuz ve işletmeniz için emniyet stoklarını hesaplamaya hazırsınız."

Sohbete bir sonraki blogda devam edeceğiz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://blog.arkieva.com/a-journey-through-safety-stocks-part-10/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-journey-through-safety-stocks-part-10