Как рассчитать страховой запас (с примерами)
9 марта 2021 г.
Способность предвидеть нужды и запросы клиентов — очень полезный навык для компании. Предприятия могут добиться этого, быстро пополняя свои полки, заказывая продукты заранее или уже имея запас запасов на случай чрезвычайной ситуации, готовый к работе. Вы можете узнать, сколько нужно положить в резервный запас, используя уравнение страхового запаса. В этой статье мы обсудим, что такое страховой запас, почему важна формула страхового запаса и как рассчитать страховой запас компании.
Что такое страховой запас?
Страховой запас — это определенное количество дополнительных запасов, которые хранятся в магазинах и у производителей на случай внезапного увеличения потребительского спроса. Страховой запас дает компаниям возможность удовлетворять требования клиентов, противодействуя рискам потери прибыли.
Почему важна формула страхового запаса?
Расчет страхового запаса по формуле важен, потому что он позволяет компаниям делать более точные оценки того, сколько дополнительных запасов им необходимо приобрести для удовлетворения внезапного увеличения спроса. Используя формулу страхового запаса, вы можете свести к минимуму риск потери клиентов или прибыли, потратив нужную сумму на дополнительные запасы или производство.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Как рассчитать страховой запас
Формула для страхового запаса: Страховой запас = Z x ∑LT x D
Вот пятиэтапный процесс, которому вы можете следовать, чтобы лучше понять это уравнение и как его использовать:
1. Найдите набор данных о времени выполнения заказа
Время выполнения относится к количеству времени, которое требуется для выполнения задачи от начала до конца. Для компании, пытающейся рассчитать страховой запас, время выполнения заказа часто означает, сколько времени требуется для заказа и пополнения запасов с момента, когда магазин или производитель закончатся.
Чтобы рассчитать время выполнения заказа, вам понадобятся три числа: ожидаемое или расчетное время, необходимое для заказа и пополнения запасов товара, фактическое время, которое требуется, и разница между этими двумя значениями.
Например, если компания рассчитывает, что для пополнения запасов продукта потребуется 15 дней, но на самом деле это занимает 20 дней, отклонение во времени — это фактическое время — расчетное время или 5 дней. В этом примере три окончательных числа компании будут такими:
Расчетное время: 15 дней
Фактическое время: 20 дней
Разница: 5 дней
Как только вы поймете, как найти эти три числа, вам нужно будет создать два набора данных за один выбранный период времени, например за квартал продаж. Один набор данных относится к фактическому времени, которое требуется для пополнения запасов или производства, а другой — к отклонению во времени.
Например, компания разместила пять заказов в квартале продаж на большее количество товаров, при этом расчетное время пополнения запасов составляет 15 дней. Однако их фактическое время пополнения было: 15 дней, 20 дней, 12 дней, 14 дней и 22 дня. Это первый набор данных компании о фактическом времени пополнения запасов.
Используя эти числа, компания может рассчитать свой второй набор данных, временные отклонения: (15-15 = 0), (20-15 = 5), (12-15 = -3), (14-15 = -1). ) и (22-15 = 7).
Используя набор данных отклонения, компания может определить стандартное отклонение времени выполнения заказа, что является следующим шагом в расчете страхового запаса.
2. Рассчитайте стандартное отклонение времени выполнения заказа
Стандартное отклонение — это вычисление, которое позволяет найти точный расчетный диапазон в пределах определенного набора данных. Используйте эти три шага для расчета стандартного отклонения:
Найдите сумму всего набора данных.
Определите набор средних значений данных.
Добавьте среднее значение к оценочному или ожидаемому значению данных.
Используя набор данных отклонения из примера последнего шага и расчетное время пополнения запасов, равное 15 дням, компания может рассчитать стандартное отклонение времени выполнения заказа.
Первый шаг — найти сумму значений дисперсии: 0 + 5 + -3 + -1 + 7 = 8.
После того, как вы подсчитали сумму, разделите ее на количество значений в вашем наборе данных, чтобы найти среднее значение: 8/5 = 1,6.
Наконец, добавьте это число к предполагаемому времени пополнения запасов, которое составляло 15 дней: 1,6 + 15 = 16,6, стандартное отклонение вашего времени выполнения заказа.
3. Поймите свой средний спрос
Следующим шагом в расчете страхового запаса является определение среднего потребительского спроса. Чтобы понять средний покупательский спрос, определите, как часто вы повторно заказываете или повторно производите запасы. Если вы делаете повторный заказ каждую неделю, вы можете основывать свой спрос на недельном объеме продаж. Если вы делаете повторный заказ каждый месяц, вам нужно будет найти среднемесячный объем продаж.
Чтобы найти среднемесячное значение, рассчитайте весь объем продаж за месяц и разделите его на количество дней продажи.
Если компания продала 4500 единиц товарно-материальных запасов в течение апреля, их средний спрос составит 4500 единиц/30 дней = 150 единиц в день.
4. Определите установленный уровень обслуживания
Как только вы узнаете стандартное отклонение вашего времени выполнения заказа и среднего потребительского спроса, последнее число, которое вам нужно определить, — это ваш уровень обслуживания, который может быть таким же простым, как выбор значения. Используя таблицу, которая рассчитывается с помощью математического процесса нормального распределения, процент вашего уровня обслуживания переводится в заданное значение, которое можно использовать для уравнения страхового запаса.
Например, если компания хочет обеспечить 90-процентный уровень обслуживания, она должна изучить таблицу нормального распределения и использовать переведенное значение 1,28 при расчете страхового запаса. Если бы компания хотела обеспечить уровень обслуживания 75%, она изучила бы таблицу и использовала переведенное значение 0,67.
Сколько компания хочет предоставить с точки зрения уровня обслуживания, зависит от нескольких факторов, в том числе:
Количество дополнительных запасов
Уровни удовлетворенности клиентов
Расчет риска
Если компания хочет обеспечить только 75-процентный уровень обслуживания, она может сделать это, чтобы сэкономить деньги на покупке дополнительных страховых запасов. Однако они также увеличивают риск неудовлетворенных клиентов, если их запасы закончатся.
5. Используйте формулу страхового запаса
Последним шагом является использование формулы страхового запаса: Страховой запас = Z x ∑LT x D
Z относится к выбранному компанией уровню обслуживания, ∑LT относится к стандартному отклонению времени выполнения заказа компанией, а D относится к среднему рассчитанному спросу. Таким образом, если выбранный компанией уровень обслуживания составляет 90% (или 1,28), стандартное отклонение времени выполнения заказа составляет 16,6 дня, а средний спрос составляет 150 единиц запасов, уравнение будет выглядеть так: 1,28 x 16,6 x 150 = 3187 единиц товара. Страховой запас.
Примеры расчета страхового запаса
Вот несколько примеров, которые вы можете просмотреть, чтобы лучше понять расчет страхового запаса:
Пример 1
Viceroy Toy Co. пытается определить размер среднего страхового запаса, необходимого для их магазинов игрушек. Во-первых, они рассчитывают стандартное отклонение времени выполнения заказа на пополнение запасов. Расчетное время для пополнения запасов составляет 7 дней. Фактическое время для четырех поставок, которые они получили в этом квартале продаж, составило 10 дней, 6 дней, 8 дней и 11 дней. Затем компания вычисляет разницу между двумя значениями времени, что приводит к следующему набору данных: 3, -1, 1 и 4.
Используя эти данные, они рассчитывают стандартное отклонение времени выполнения заказа. Сначала они суммируют набор данных (3 + -1 + 1 + 4 = 7), а затем делят это число на количество значений в наборе данных (7/4), получая среднюю временную дисперсию 1,75. Затем они добавляют среднюю разницу к предполагаемому времени пополнения запасов в 7 дней, что равняется 8,75 дням, стандартному отклонению.
Получив стандартное отклонение времени выполнения заказа, они рассчитывают среднюю стоимость спроса. Viceroy Toy Co. закупает новые товары для своих магазинов каждые две недели, поэтому они должны рассчитывать свой спрос на двухнедельной основе. За первые две недели июля они продали 1200 единиц товарно-материальных запасов. Разделив это число на количество дней в двух неделях, 14, среднее количество проданных единиц в день составит 85,7.
Наконец, им нужно решить, какой уровень обслуживания они будут предоставлять своим клиентам. Компания решает предоставить уровень обслуживания 87%, потому что они хотят быть максимально полезными для своих клиентов, не тратя слишком много на дополнительные запасы. Просматривая таблицу нормального распределения, они обнаруживают, что переведенное значение 87% равно примерно 1,13.
Теперь они вводят все найденные значения в уравнение страхового запаса: Z x ∑LT x D, или 1,13 x 8,75 x 85,7 = 847,4 единицы страхового запаса.
Пример 2
Ludwig Paper Co. пытается определить, сколько бумаги они должны производить для своего страхового запаса. Во-первых, они рассчитывают стандартное отклонение времени выполнения заказа на пополнение запасов. Ориентировочное время производства и готовности инвентаря к доставке составляет 5 дней. Фактические сроки шести запрошенных инвентаризаций были выполнены: 8 дней, 10 дней, 3 дня, 4 дня, 8 дней и 7 дней. Затем компания вычисляет разницу между двумя значениями времени, в результате чего получается следующий набор данных: 3, 5, -2, -1, 3 и 2.
Используя эти данные, они рассчитывают стандартное отклонение времени выполнения заказа. Сначала сложите набор данных вместе (3 + 5 + -2 + -1 + 3 + 2 = 10), а затем разделите это число на количество значений в наборе данных (10/6), в результате чего получится средняя разница во времени. 1.6. Затем они добавляют среднее отклонение к предполагаемому времени производства в 5 дней, что равняется 6,6 дням, стандартному отклонению.
Получив стандартное отклонение времени выполнения заказа, они рассчитывают среднюю стоимость спроса. Ludwig Paper Co. проверяет и пополняет запасы каждый месяц. В течение февраля они продали 6000 единиц инвентаря. Разделив это число на количество дней в феврале, 28, среднее количество единиц, проданных в день, составило 214,3.
Наконец, им нужно решить, какой уровень обслуживания они будут предоставлять своим клиентам. Компания решает предоставить уровень обслуживания 99%, потому что они хотят быть уверены, что всегда будут готовы и снабжены для своих клиентов, независимо от стоимости. Просматривая таблицу нормального распределения, они обнаруживают, что переведенное значение 99% составляет примерно 2,33.
Теперь они вводят все найденные значения в уравнение страхового запаса: Z x ∑LT x D, или 2,33 x 6,6 x 214,3 = 3 295,5 единиц страхового запаса.