安全在庫

安全在庫とは、物流業者が、供給と需要の不確実性によって引き起こされる在庫切れ（原材料や梱包の不足）のリスクを軽減するために維持される余剰在庫のレベルを表すために使用する用語です。適切な安全在庫レベルがあれば、事業運営を計画どおりに進めることができます。 ^[1]安全在庫は、需要、供給、または製造歩留まりに不確実性がある場合に保持され、在庫切れに対する保険として機能します。

安全在庫とは、品切れのリスクを軽減するために在庫に保持される品目の追加数量です。売上が計画より多い場合や、サプライヤーが予定時間に追加ユニットを納品できない場合に備え、緩衝在庫として機能します。

新製品の場合、安全在庫は、最初の数年後に会社が予測の精度を判断できるようになるまで、特に資材所要量計画(MRP) ワークシートと併用すると、戦略的なツールとして使用できます。予測の精度が低いほど、特定のレベルのサービスを確保するために必要な安全在庫が多くなります。MRP ワークシートを使用すると、会社は安全在庫に頼らずに、予測される販売需要を満たすためにどれだけ生産する必要があるかを判断できます。ただし、一般的な戦略は、製品需要がより予測可能になったら、在庫コストを低く抑えるために安全在庫のレベルを下げることです。これは、財務的な余裕が少ない会社や、生産プロセス全体で無駄をなくすことを目的とした リーン製造方式を採用しようとしている会社にとって非常に重要です。

組織が手元に置いておく安全在庫の量は、ビジネスに劇的な影響を与える可能性があります。安全在庫が多すぎると、在庫の保管コストが高くなる可能性があります。さらに、保管期間が長すぎる製品は、倉庫保管中に腐敗したり、期限切れになったり、破損したりする可能性があります。安全在庫が少なすぎると、売上が失われ、顧客離れが進む可能性があります。したがって、安全在庫が多すぎる場合と少なすぎる場合の適切なバランスを見つけることが重要です。

安全在庫は主に「見込生産」製造戦略で使用され、製造のリードタイムが長すぎて、適切なコスト/品質/待ち時間で顧客の需要を満たすことができない場合に採用されます。

安全在庫の主な目的は、顧客需要の変動を吸収することです。実際、生産計画は予測に基づいており、これは（定義上）実際の需要とは異なります。安全在庫はこれらの変動を吸収することで、顧客サービス レベルを向上させます。

安全在庫を作成すると、顧客需要の 増加傾向など、他の変動による在庫切れも遅れ、容量を調整する時間ができます。

安全在庫は、不正確な計画やサプライヤーによるスケジュール順守の悪さが原因で起こる在庫切れから組織を保護するためのバッファーとして使用されます。そのため、そのコスト (材料費と管理費の両方) は、多くの場合、削減イニシアチブにつながる財務リソースの浪費と見なされます。さらに、食品、飲料、その他の生鮮品などの時間に敏感な商品は、安全在庫として長期間保持されると腐敗して廃棄される可能性があります。^[1]安全在庫を削減するには、さまざまな方法があります。これには、テクノロジーのより適切な使用、サプライヤーとのコラボレーションの強化、より正確な予測が含まれます。^{[2] [3]}リーン供給環境では、リードタイムが短縮されるため、安全在庫レベルを最小限に抑えることができ、在庫切れの可能性と影響を軽減できます。^[4] 安全在庫のコストのため、多くの組織はサービスレベル主導の安全在庫計算を選択します。たとえば、95% のサービスレベルでは在庫切れが発生する可能性がありますが、会社にとって許容できるレベルです。サービスレベルが低いほど、安全在庫の要件は低くなります。

エンタープライズリソース プランニングシステム (ERP システム) も、組織の安全在庫レベルを削減するのに役立ちます。ほとんどの ERP システムは、一種の生産計画モジュールを提供します。このような ERP モジュールは、企業が非常に正確で動的な販売予測や販売および運用計画を作成するのに役立ちます。より正確で動的な予測を作成することで、企業は特定の期間に在庫が不足する可能性を減らし、必要な安全在庫の量を削減できるはずです。^[1]さらに、ERP システムでは、以前に作成された生産計画に基づいて適切な安全在庫レベルを計算するために確立された式を使用します。ERP システムは組織が適切な安全在庫量を見積もるのに役立ちますが、ERP モジュールは要件を効果的に計画するように設定する必要があります。^[5]

安全在庫のサイズは、有効な在庫ポリシーの種類によって異なります。在庫ノードは、特定の補充リードタイム後に対象製品の注文を満たす「ソース」から供給されます。定期在庫ポリシーでは、在庫レベルが定期的に（たとえば月に 1 回）チェックされ、次の注文までの予想される需要を満たすためにその時点で注文が行われます。この場合、安全在庫は、この期間中の需要と供給の変動リスクと補充リードタイムを考慮して計算されます。在庫ポリシーが継続ポリシー（注文ポイント - 注文数量ポリシーや注文ポイント - 注文上限ポリシーなど）の場合、在庫レベルは継続的に監視され、時間の余裕を持って注文が行われます。この場合、安全在庫は補充リードタイムの​​リスクのみを考慮して計算されます。正しく適用されれば、継続在庫ポリシーは、リーン プロセスとより効率的な全体的なビジネス管理に沿って、より高いサービス レベルを確保しながら、安全在庫を小さくすることができます。ただし、継続在庫ポリシーは実装がはるかに難しいため、従来の計画プロセスとツールを使用している組織のほとんどは、定期在庫ポリシーを選択します。

一般的に使用されるアプローチでは、以下の要素に基づいて安全在庫 を計算します^{[6] [7] 。}

• 需要とは、顧客が消費する商品の数であり、通常は一連の独立したランダム変数です。
• リードタイムとは、再発注点（発注を開始する在庫レベル^[8] ）に達した時点から、在庫が補充されるまでの遅延時間である。
• サービス レベルとは、在庫切れを起こさずにリード タイム中に需要を満たす望ましい確率です。サービス レベルが増加すると、必要な安全在庫も増加します。
• 予測誤差は、実際の需要が予測需要からどの程度離れているかを推定したものです。

連続する単位期間における需要が正規分布から抽出された独立かつ同一に分布するランダム変数であると仮定すると、安全在庫は次のように計算できる。^[9]

${\displaystyle SS=z_{\alpha }\times {\sqrt {E(L)\sigma _{D}^{2}+(E(D))^{2}\sigma _{L}^{2}}}}$

どこ、

• ${\displaystyle \alpha}$はサービスレベルであり、累積確率を持つ標準正規分布の逆分布関数です。たとえば、95%のサービスレベルの場合は =1.65 です。サービスレベルは、数式 =normsinv(確率%) と入力することでExcelで簡単に計算できます。たとえば、=normsinv(95%) と入力すると、答えは1.65 になります。^[10]${\displaystyle z_{\alpha}}$${\displaystyle \alpha}$${\displaystyle z_{\alpha}}$
• ${\displaystyle E(L)}$およびはリードタイムの​​平均と標準偏差です。${\displaystyle \sigma _{L}}$
• ${\displaystyle E(D)}$は各単位期間における需要の平均と標準偏差である。^[11]${\displaystyle \sigma_{D}}$

再注文ポイントは次のように計算されます。

${\displaystyle ROP=E(L)\cdot E(D)+SS}$

ROP 式の最初の項は、リード タイム中の平均需要です。2 番目の項は安全在庫です。リード タイムが決定論的である場合、つまり の場合、ROP 式は のように簡略化されます。 ${\displaystyle E(L)E(D)}$${\displaystyle ss}$${\displaystyle \sigma _{L}=0}$${\displaystyle ROP=L\cdot E(D)+z_{\alpha }\sigma _{D}{\sqrt {L}}}$

安全在庫に関する普遍的な公式は存在せず、上記の公式を適用すると重大な損害を引き起こす可能性があります。 ^{[12] [13]} いくつかの暗黙の仮定が成り立っています。

• 需要は独立した正規ランダム変数の連続であるという仮定: まず、実際の需要は負にはなり得ません。標準偏差と平均の比率が非常に高い場合、分布が歪んで (正規分布と比較して)、この式によって安全在庫が一貫して過大評価されることになります。次に、より重要な点として、需要は複数の期間にわたって持続する外部ランダム要因の影響を受けることが多く、その結果、連続する需要は独立しなくなります。ソースの数が非常に多い場合 (たとえば、中央小売倉庫の消費者)、これは問題にならない可能性があります^{[説明が必要]}が、そうでない場合は問題になります (たとえば、これらの小売倉庫に供給するメーカーの場合)。
• 平均需要と標準需要の使用は、需要が一定であると想定しています。季節的な需要 (たとえば、夏は高く、冬は低い) の場合、この式では夏に在庫切れ、冬に廃棄が常に発生します。需要の増加または減少にも同様のエラーが発生します。これによって式が無効になるわけではありませんが、各期間に式に入力されるパラメータに影響します。
• リードタイムは、多くの独立したパートナーにまたがるグローバルサプライチェーンの標準となっている複雑な製造および/または購入環境では定量化が非常に困難です。実際には、リードタイムは経験則によって推定されますが、経験則による安全在庫の推定とほとんど変わりません。リードタイムが正しく定量化された場合でも、その式では供給 (生産と購入) が統計的に一定であると想定されますが、常にそうであるとは限りません。

ナミアス^[14]が説明したもう一つの一般的なアプローチは、標準化された単位損失積分L(z)を使用するもので、次のように表される。

${\displaystyle L(z)=\int _{z}^{+\infty }\left(tz\right)\phi (t)dt}$

ここで、 は標準正規分布関数の累積分布関数です。 β を在庫（サービス レベル）で満たされる需要の割合、Q を注文量、σ を需要の標準偏差とすると、次の関係が成り立ちます。 ${\displaystyle \phi (t)}$

${\displaystyle L(z)=(1-\beta )Q/\sigma }$

この場合、安全在庫は次のように求められます。

${\displaystyle SS=z_{\beta }\sigma }$

注文サイクル中に在庫切れになるユニットの予想数はσL(z)で与えられる。^[15]

• バッファーストック制度
• サービスレベル
• 再注文ポイント

• Chockalingam, Mark (2003-07-07)。「予測精度と安全在庫戦略」(PDF) 。DemandPlanning.Net。2006-06-03にオリジナル(PDF)からアーカイブ。
• Chockalingam, Mark (2009-04-06)。「予測精度と安全在庫戦略」(PDF) 。DemandPlanning.Net。2012-01-05にオリジナル(PDF)からアーカイブ。

• MS Excel で安全在庫を計算する