安全在庫とは、 物流担当者が 、原材料の 入手不足や需要と供給の 予測 の不確実性などによって発生する在庫切れ のリスクを軽減するために維持する余剰在庫 のレベルを表す用語です。[ 1 ] [ 2 ]
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管しておく追加数量のことです。これは、売上が計画を上回った場合や、サプライヤーが予定通りに追加数量を納品できない場合に備えて、緩衝在庫として機能します。
新製品の場合、特に資材所要量計画 （MRP）ワークシートと併用する場合、最初の数年間で予測の精度を判断できるようになるまで、安全在庫を戦略的なツールとして活用できます。予測の精度が低いほど、一定のサービスレベルを確保するために必要な安全在庫は多くなります。MRPワークシートを使用すれば、企業は安全在庫に頼ることなく、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。しかし、一般的な戦略としては、製品需要の予測精度が高まったら、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が挙げられます。これは、財務的な余裕が少ない企業や、生産プロセス全体を通して無駄を排除することを目的としたリーン生産方式を採用しようとしている企業にとって、非常に重要となる可能性があります。
企業が保有する安全在庫の量は、事業に大き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、在庫保管コストが 高くなります。さらに、長期間保管された製品は、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。一方、安全在庫が少なすぎると、販売機会の損失や顧客離れ の増加につながります。したがって、安全在庫が多すぎても少なすぎてもいけないという適切なバランスを見つけることが不可欠です。
安全在庫を保有する理由 安全在庫は主に見込み生産方式の 製造戦略で使用され、適切なコスト、品質、待ち時間で顧客の需要を満たすには製造リードタイムが長すぎる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、それは（当然ながら）実際の需要とは異なります。安全在庫はこうした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。
安全在庫を確保することで、顧客需要の増加傾向など、その他の変動要因による在庫切れを遅らせることができ、生産能力を調整する時間を確保できます。
安全在庫は、サプライヤーの計画の不正確さやスケジュール遵守の悪さによって発生する在庫切れから組織を保護するための緩衝材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、削減イニシアチブにつながる財務資源の浪費と見なされることがよくあります。さらに、食品、飲料、その他の生鮮品などの時間制約のある商品は、安全在庫として長期間保管すると腐敗して無駄になる可能性があります。[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] リーン サプライ環境では、リードタイムが短縮され、安全在庫レベルを最小限に抑えるのに役立ち、在庫切れの可能性と影響を軽減できます。[ 5 ] 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、それは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。
企業資源計画 システム（ERPシステム）は、組織の安全在庫レベルを削減するのにも役立ちます。ほとんどのERPシステムには、生産計画モジュールが備わっています。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・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。[ 2 ] [ 6 ]
在庫管理方針 安全在庫の規模は、適用される在庫方針の種類によって異なります。在庫ノードは、一定の補充リードタイム 後に対象製品の注文を満たす「供給元」から供給されます。定期在庫方針では、在庫レベルが定期的に（例えば月に一度）チェックされ、次の注文までの予想需要を満たすよう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に加えて補充リードタイムを考慮して計算されます。在庫方針が継続的方針（例えば、発注点発注数量方針や発注点上限方針など）である場合、在庫レベルは継続的に監視され、注文は時間的な制約なく行われます。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。継続的在庫方針を正しく適用すれば、リーンプロセスとより効率的な全体的な事業管理に沿って、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。しかし、継続的在庫方針の実装は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ほとんどの組織は、定期在庫方針を選択します。
安全在庫の計算方法
タイプIサービスに対する需要とリードタイムの不確実性を考慮した発注点方式 一般的に用いられる手法では、以下の要素に基づいて安全在庫を計算します[ 7 ] [ 8 ] 。
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確率変数で表される。リードタイムとは、 再発注点 （発注を開始する在庫レベル[ 9 ] サービスレベル とは、納期期間中に在庫切れを起こさずに需要を満たすことができる確率のことです。サービスレベルを上げると、必要な安全在庫量も増加します。予測誤差 とは、実際の需要が予測需要からどれだけ乖離する可能性があるかを推定したものです。 連続する単位時間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の分布を持つ確率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ます。 [ 10 ]
S S = z α × E （ L ） σ D 2 + （ E （ D ） ） 2 σ L 2 {\displaystyle SS=z_{\alpha }\times {\sqrt {E(L)\sigma _{D}^{2}+(E(D))^{2}\sigma _{L}^{2}}}}
どこ、
α {\displaystyle \alpha } z α \displaystyle z_{\alpha }} 標準正規分布の逆分布関数 です。α {\displaystyle \alpha } z α \displaystyle z_{\alpha }} [ 1 ] E （ L ） {\displaystyle E(L)} σ L \displaystyle \sigma _{L}} 標準偏差 です。E （ D ） {\displaystyle E(D)} σ D \displaystyle \sigma _{D}} [ 11 ] 再発注点は次のように計算できます。
R O P = E （ L ） ⋅ E （ D ） + S S {\displaystyle ROP=E(L)\cdot E(D)+SS}
ROP式の最初の項E （ L ） E （ D ） {\displaystyle E(L)E(D)} s s {\displaystyle ss} σ L = 0 \displaystyle \sigma _{L}=0} R O P = L ⋅ E （ D ） + z α σ D L {\displaystyle ROP=L\cdot E(D)+z_{\alpha }\sigma _{D}{\sqrt {L}}}
このアプローチの問題点 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深刻な損害を引き起こす可能性がある。[ 12 ] [ 13 ]
需要が独立した正規確率変数の連続であるという仮定：まず、実際の需要は負の値をとることはありません。標準偏差と平均値の比率がかなり高い場合、分布が歪んでしまい（正規分布と比較して）、この式では安全在庫が常に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、需要は多くの場合、複数の期間にわたって持続する外部のランダム要因の影響を受けるため、連続する需要は独立ではありません。供給源が非常に多い場合（例えば、中央小売倉庫の消費者など）は問題にならないかもしれません 平均需要と標準需要を用いる場合、需要は一定であると仮定されます。季節的な 需要（例えば、夏は需要が高く、冬は需要が低い）の場合、この式では夏には常に在庫切れ、冬には廃棄が発生するという結果になります。需要が増減する場合にも同様の誤差が生じます。これは式自体の有効性を損なうものではありませんが、各期間における式への入力パラメータに影響を与えます。 リードタイムを正確に定量化することは極めて困難です。これは、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において、もはや当たり前となっています。実際には、リードタイムは 経験則 に基づいて推定されますが、これは安全在庫を経験則で推定するの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としても、その計算式は供給（生産と購買）が統計的に一定であることを前提としていますが、これは必ずしも当てはまりません。
タイプIIサービス Nahmias [ 14 ]
L （ z ） = ∫ z + ∞ （ t − z ） ϕ （ t ） d t {\displaystyle L(z)=\int _{z}^{+\infty }\left(tz\right)\phi (t)dt}
どこϕ （ t ） {\displaystyle \phi (t)} は標準正規分布 の累積分布関数 です。βを在庫から満たされる需要の割合（サービスレベル）、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。
L （ z ） = （ 1 − β ） Q / σ {\displaystyle L(z)=(1-\beta )Q/\sigma }
この場合、安全在庫は次のように表されます。
S S = z β σ {\displaystyle SS=z_{\beta }\sigma }
注文サイクル中に在庫切れとなるユニットの期待値はσL(z)で与えられる。[ 15 ]
在庫最適化 におけるより新しいアプローチは、仮想安全在庫（VSS）です。物理的な在庫のみに依存する従来の安全在庫とは異なり、VSSは「配送余裕時間」（顧客が待つことができる最大時間と実際のリードタイムの差）を活用して、知覚されるサービスレベルに影響を与えることなく物理的な在庫レベルを削減します。この方法論により、物理的な在庫と時間ベースの柔軟性の間の戦略的なトレードオフが可能になります。 [ 16 ] [ 17 ]
参考文献 1 2 キング、ピーター。「コードを解読する：安全在庫を理解し、その方程式をマスターする」（PDF） 。 2013年11月1日にオリジナル（PDF） からアーカイブされました。 1 2 3 Monk, Ellen および Bret Wagner。『企業資源計画の概念』第 3 版。ボストン: Course Technology Cengage Learning、2009 年。 ↑ IOMA ロジスティクスおよび在庫管理ハンドブック ボブ・ドナス著、経営管理研究所（IOMA）、経営管理研究所 ↑ SP Meyn、2007年。「複雑ネットワークの制御技術」、 2008年5月13日にWayback Machine に アーカイブ済み、ケンブリッジ大学出版局、2007年。 ↑ 『 A Stitch in Time: Lean Retailing and the Transformation of Manufacturing』（フレデリック・H・アバナシー著） ↑ Rooney, C., & Bangert, C. (2001年4月). ERPにおける要件計画への適切なアプローチの開発。Adhesives Age、44(4)、49。2008年11月19日にCorporate ResourceNetデータベースから取得。 ↑ ロナルド・H・バロウ著『ビジネスロジスティクス／サプライチェーンマネジメント』第5版 ↑ Piasecki, Dave. "Optimizing Safety Stock" . Inventoryops.com . 2011年 5月23日 取得 . ↑ 「R用語集」 。Prenhall.com 。 2013年7月3日 取得 。 ↑ Chopra, Sunil; et al. 「リードタイムの不確実性が安全在庫に与える影響」 （PDF） 。 2024年11月18日に オリジナル （PDF）からアーカイブ済み。 2025年 3月13日 に取得 。 ↑ WJ Hopp、ML Spearman、『工場物理学』第3版 ↑ ミシェル・ボーダン（2012年2月12日） 「安全在庫：数式に注意」 。 2015年6月30日 閲覧 。 ↑ Hou, Billy (2014-01-29). "安全株の4つのよくある落とし穴" . OPS Rules. 2016-02-19 の オリジナルからアーカイブ済み。2022-09-18 に 取得 。 ↑ スティーブン・ナミアス著『生産・操業分析』、アーウィン社、1989年 ↑ ロナルド・H・バロウ、サミール・K・スリヴァスタヴァ、『ビジネスロジスティクス：サプライチェーンマネジメント』 、ピアソン・エデュケーション、2007年 ↑ Nenni, M.; Schiraldi, MM; Van de Velde, S. (2005). 「バックログと配送余裕時間を考慮した安全在庫の決定」。ICPR -18: 第18回国際生産研究会議 。イタリア、サレルノ：サレルノ大学。 ↑ Nenni, M.; Schiraldi, MM (2013). "シミュレーションによる仮想安全在庫の有効性の検証". International Journal of Engineering Business Management . 5 (41): 1– 8. doi : 10.5772/56859 . hdl : 2108/95407 . Chockalingam, Mark (2003-07-07). 「予測精度と安全在庫戦略」(PDF) . DemandPlanning.Net. 2006-06-03 のオリジナル(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)からアーカイブ済み。 
