Sicherheitsbestandsformel: Wählen Sie die richtige Methode und berechnen Sie Ihren Puffer

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Die Sicherheitsbestandsformel bei variablem Tagesbedarf und einer festen Wiederbeschaffungszeit ist SS = z × σd × √L. Hierbei steht z für den angestrebten Servicegrad pro Zyklus, σd für die Standardabweichung der Tagesnachfrage und L für die Lieferzeit in Tagen. Diese Kennzahl ist nur dann sinnvoll, wenn diese Annahmen auf Ihre Daten zutreffen.

Wenn die Lieferzeit ebenfalls variiert, ändert sich die Berechnung. Liegen nur Maximal- und Durchschnittswerte vor, kann eine einfachere Schätzung verwendet werden, diese Zahl legt jedoch kein bestimmtes Servicelevel fest.

Wählen Sie die Formel, nachdem Sie geprüft haben, wie Sie Bestellungen aufgeben und wann die Wiederauffüllung nutzbar wird. Wenn Sie beispielsweise die Fertigstellung im Werk als Ende der Lieferzeit festlegen, werden Transport und Bedarfseingang nicht in die Berechnung einbezogen.

Welche Formel für den Sicherheitsbestand sollten Sie verwenden?

Der Sicherheitsbestand ist der Puffer, der während der Wiederauffüllung über die erwartete Nachfrage hinaus gehalten wird. Er deckt Unsicherheiten ab; er entspricht nicht der gesamten Menge, die Sie voraussichtlich verkaufen werden, während Sie auf eine Bestellung warten.

Die ersten beiden Berechnungen werden in beschrieben Sicherheitsbestandsleitfaden von SPS Commerce. Der Ausdruck mit variabler Vorlaufzeit verwendet den Ansatz der unabhängigen Variablen, der von Peter L. King in der Zeitschrift APICS erläutert wurde. APICS-Sicherheitsbestandsartikel, gehostet vom MIT.

Die nachfolgenden statistischen Beispiele basieren auf der Annahme einer kontinuierlichen Bestandsprüfung, einer relativ stabilen Nachfrage, unabhängigen täglichen Nachfragesteigerungen und einer annähernd Normalverteilung der Nachfrage über den Schutzzeitraum. Es handelt sich um Ausgangsmodelle zur Validierung anhand Ihrer betrieblichen Abläufe, nicht um Garantien dafür, dass ein gewählter Puffer ein bestimmtes Ergebnis liefert.

Bereiten Sie die Eingaben vor, bevor Sie die Berechnung durchführen.

Verwenden Sie nur eine Artikelnummer (SKU), ein einziges Nachschubziel und eine einheitliche Maßeinheit. Die Kombination von nicht zusammengehörigen Größen oder Lagerorten kann den Engpass, den Sie eigentlich vermeiden wollen, verschleiern.

Vorlaufzeit messen nutzbarer Bestand am Standort, der aufgefüllt wird. Die Produktionsschätzung eines Lieferanten allein berücksichtigt möglicherweise nicht Auftragsbearbeitung, Transport, Wareneingang oder Qualitätskontrolle. Wenn Ihre Messung mit der Warenannahme im Lager endet, die Artikel aber zwei Tage lang gesperrt bleiben, ist der Nachschubprozess nicht zum angegebenen Zeitpunkt abgeschlossen. Achten Sie auf einheitliche Kalenderkonventionen. Die tägliche Nachfrage, gemessen über alle Kalendertage, erfordert eine kompatible Lieferzeitmessung. Kombinieren Sie die wöchentliche Nachfragevariabilität nicht mit der Lieferzeit in Tagen, ohne die Zeiträume korrekt umzurechnen. Überprüfen Sie außerdem Ihre Verkaufshistorie. Null Verkäufe während eines Fehlbestands beweisen nicht, dass die Nachfrage null war. Retouren, Großbestellungen und Sonderangebote können die Datenreihe verfälschen, wenn Sie jede Transaktion als normale tägliche Nachfrage behandeln.

Methode 1: die Maximum-Durchschnitts-Schätzung

Die vereinfachte Version lautet: SS = (maximale Tagesnachfrage × maximale Lieferzeit) − (durchschnittliche Tagesnachfrage × durchschnittliche Lieferzeit) Nehmen wir für eine beispielhafte Artikelnummer an, dass die maximale Tagesnachfrage 45 Einheiten, die maximale Lieferzeit 12 Tage, die durchschnittliche Tagesnachfrage 30 Einheiten und die durchschnittliche Lieferzeit neun Tage beträgt: SS = (45 × 12) − (30 × 9) = 270 Einheiten. Diese Schätzung bildet einen Puffer um anhaltende Nachfragespitzen über den längsten beobachteten Lieferzeitraum. Sie kann beträchtlich ausfallen. Eine einzelne ungewöhnliche Werbeaktion oder eine verspätete Lieferung kann das Ergebnis erheblich verändern. Verwenden Sie sie als transparente Szenario-Schätzung, wenn Ihnen nur diese Daten vorliegen. Dokumentieren Sie den Beobachtungszeitraum und die Relevanz der Extremwerte. Bezeichnen Sie die resultierenden 270 Einheiten nicht als “95%-Servicelevel-Berechnung”: Diese Formel enthält keine Zielwahrscheinlichkeit. Auch der höchste Wert in Ihrer historischen Stichprobe stellt nicht das schlimmstmögliche zukünftige Ereignis dar. Bei einer kurzen, unauffälligen Historie kann diese Schätzung zu niedrig ausfallen.

Methode 2: variable Nachfrage bei fester Lieferzeit

Für unabhängigen Tagesbedarf und konstante Lieferzeit: SS = z × σd × √L Die Quadratwurzel ist relevant. Unter der Annahme der Unabhängigkeit addieren sich die täglichen Nachfrageschwankungen über die Tage; die Standardabweichung wächst daher mit der Quadratwurzel der Anzahl der Tage. Verwenden Sie folgende hypothetische Eingabewerte:

Die Berechnung lautet: SS = 1,645 × 8 × √9 = 39,48 Einheiten. Aufrunden auf 40 Einheiten für ein unteilbares Produkt. Die erwartete Nachfrage während der neuntägigen Lieferzeit beträgt 30 × 9 = 270 Einheiten. Der entsprechende Bestellpunkt beträgt 270 + 40 = 310 Einheiten, vor jeglichen separaten Implementierungsanpassungen.

Diese Werte haben unterschiedliche Bedeutungen. Der Puffer beträgt 40 Einheiten. Der erwartete Bedarf während der Lieferzeit liegt bei 270 Einheiten. Der Nachbestellwert liegt bei 310 Einheiten. Keiner dieser Werte allein gibt an, wie viele Einheiten pro Bestellung abgenommen werden müssen.

Eine Tabellenkalkulationsversion

Wenn B2 die durchschnittliche Tagesnachfrage, B3 die Standardabweichung der Tagesnachfrage, B4 die feste Lieferzeit und B5 das als 95% eingegebene Zyklus-Serviceziel enthält, lautet die Berechnung des Sicherheitsbestands in der üblichen englischsprachigen Tabellenkalkulationssyntax: =ROUNDUP(NORM.S.INV(B5)*B3*SQRT(B4),0) Der Bestellpunkt ist: =B2*B4+B6 Hier enthält Zelle B6 das gerundete Ergebnis des Sicherheitsbestands. Überprüfen Sie die Eingaben, bevor Sie die Tabelle verwenden: Mengen und Lieferzeiten müssen kompatible Perioden aufweisen, und das Serviceziel muss zwischen 0 und 1 liegen. Dieses einfache Puffermodell ist für Zielwerte über 50% vorgesehen, nicht für die Erzeugung eines negativen Sicherheitsbestands. Die Tabelle verwendet ein präziseres Normalquantil als das angezeigte 1,645. In diesem Beispiel runden beide Versionen auf 40 Einheiten.

Methode 3: Nachfrage und Lieferzeit variieren

Sind Nachfrage und Wiederbeschaffungszeit unabhängig, lautet eine gängige Normalapproximationsberechnung: SS = z × √(L̄ × σd² + d̄² × σL²) Der erste Term erfasst die Nachfrageschwankungen über die durchschnittliche Lieferzeit; der zweite die Anfälligkeit gegenüber Lieferzeitschwankungen. Bei gleichbleibenden täglichen Nachfrageparametern und einer durchschnittlichen Lieferzeit von neun Tagen wird lediglich die Standardabweichung der Lieferzeit variiert.

Die durchschnittliche Lieferzeit bleibt in allen drei Zeilen unverändert. Ihre Variabilität beeinflusst den Puffer. Die alleinige Verwendung von “durchschnittlich neun Tagen” würde diesen Unterschied außer Acht lassen. Dieses Beispiel dient der Sensitivitätsanalyse und ist kein Beweis dafür, dass eine Reduzierung der Lieferzeitvariabilität stets zu denselben Einsparungen führt. Das Ergebnis hängt vom Nachfragemuster der jeweiligen Artikelnummer und weiteren Einflussfaktoren ab. Führen Nachfragespitzen auch zu Lieferverzögerungen, ist die Annahme der Unabhängigkeit fragwürdig. Berücksichtigen Sie diese Situation nicht in der Formel und fügen Sie nicht nachträglich einen willkürlichen Prozentsatz hinzu. Erwägen Sie stattdessen, das beobachtete gemeinsame Verhalten zu modellieren oder die Wiederauffüllung mit realistischen Nachfrage- und Verzögerungsszenarien zu simulieren. Bei unzureichenden Daten kann eine bewusst konservative operative Entscheidung erforderlich sein, bis Sie aussagekräftigere Daten gesammelt haben.

Was bedeutet in diesem Zusammenhang die Servicestufe 95%?

Diese auf z basierenden Berechnungen zielen darauf ab Servicelevel für den ZyklusDie Wahrscheinlichkeit, einen Warenengpass während eines Nachschubzyklus gemäß dem Modell zu vermeiden. Ein Zielwert von 951 TP3T bedeutet nicht, dass exakt 951 TP3T Einheiten, Bestellungen oder Kunden sofort bedient werden. Auslastungsgrad Der Servicegrad misst, inwieweit die Nachfrage aus dem Lagerbestand gedeckt wird. Fehlbestandshäufigkeit und Fehlbestandsgröße sind unterschiedliche Fragestellungen. Chris Caplice definiert in seiner Logistikvorlesung am MIT den Servicegrad als die Wahrscheinlichkeit, dass es in einem Nachschubzyklus zu keinem Fehlbestand kommt, und die Artikelverfügbarkeitsrate als den Anteil der Nachfrage, der aus dem vorhandenen Lagerbestand gedeckt wird. MIT-Vorlesung über probabilistische Inventarisierung. Zum Vergleich: Die einseitigen Normalverteilungsquantile betragen ungefähr 1,282 für 90%, 1,645 für 95% und 2,326 für 99%. Wählen Sie den Zielwert anhand der Folgen von Lieferengpässen und der Lagerkosten. Es gibt keinen allgemeingültigen, optimalen Zielwert für jedes Produkt.

Wandeln Sie den Puffer in eine Auffüllregel um.

Die übliche Beziehung im Rahmen der kontinuierlichen Überprüfung ist Bestellpunkt = erwartete Nachfrage während der Lieferzeit + Sicherheitsbestand. Shopifys Leitfaden für Mindest- und Maximalbestände Außerdem wird der Meldeschwellenwert von der Bestellmenge getrennt. In einem einfachen Modell mit kontinuierlicher Bestellprüfung wird der Meldeschwellenwert mit der Bestellmenge verglichen. Lagerbestand, Der Bestand wird üblicherweise als Lagerbestand plus bestellter Bestand minus Nachbestellungen definiert. Prüfen Sie, wie Ihr System Zuteilungen, nicht verfügbare Bestände und eingehende Bestellungen behandelt. Wenn der verfügbare Bestand bereits eine Zusage berücksichtigt, würde eine erneute Subtraktion dieser Zusage den Auslöser verfälschen. Beispiel: Bei 220 verfügbaren Einheiten auf Lager, 100 bestellten und 20 nachbestellten Einheiten beträgt der Lagerbestand 300 Einheiten. Dieser liegt unter dem beispielhaften Meldebestand von 310 Einheiten, obwohl die tatsächliche Anzahl im Regal abweicht. Dieses einfache Beispiel setzt voraus, dass die eingehende Lieferung gültig und zeitlich korrekt ist; eine verspätete oder unsichere Bestellung erfordert gesonderte Prüfung. Wenn Sie den Bestand nur einmal wöchentlich prüfen, kann die Nachfrage zwischen den Prüfungen anhalten, bevor eine neue Bestellung aufgegeben wird. Die Schutzperiode umfasst dann in der Regel sowohl das Prüfintervall als auch die Wiederbeschaffungszeit. Verwenden Sie eine für diesen Prozess optimierte periodische Prüfrichtlinie, anstatt den Schwellenwert für die kontinuierliche Prüfung unverändert zu übernehmen.

Überprüfen Sie die Richtlinien anhand der Realität beim Kauf und Erhalt.

Bevor Sie das Ergebnis übernehmen, notieren Sie Artikelnummer (SKU), Bestimmungsort, Datenfenster, Formel, Servicekennzahl, Rundungsregel und den Verantwortlichen für die Überprüfung. Überprüfen Sie die Daten erneut, wenn sich die Nachfrage wesentlich ändert, der Lieferant wechselt oder sich der Nachschubweg ändert. Analysieren Sie vergangene Nachschubzyklen, sofern Daten verfügbar sind. Untersuchen Sie, wann es zu Engpässen gekommen wäre, wie groß diese gewesen wären und welchen Lagerbestand die Regel erfordert hätte. Betrachten Sie dies als historische Überprüfung; sie kann keine Aussage über die zukünftige Performance treffen, wenn sich die Betriebsbedingungen geändert haben. Mindestbestellmengen der Lieferanten müssen bei der Entscheidung über die Bestellmenge berücksichtigt werden. Wenn eine Mindestbestellmenge einen deutlich größeren Einkauf erzwingt, als der Bedarfsplan vorsieht, prüfen Sie dies. kleinere Nachbestellungen bei chinesischen Lieferanten Neben Preis-, Verpackungs- und Frachtkostenabwägungen ist ein durch einen Großauftrag entstehender zusätzlicher Lagerbestand nicht automatisch ein sorgfältig geplanter Sicherheitspuffer. Auch Lieferverzögerungen verdienen Beachtung. Bei der Diskussion Lagerhaltung und Auftragsabwicklung in China, Vereinbaren Sie, welche Meilensteine erfasst werden: Wareneingang, Abschluss der Zählung, Freigabe durch die Qualitätskontrolle und Verfügbarkeit für den Versand. Diese Zeitstempel verbessern Ihre Lieferzeitprognosen. Klären Sie die Berichtsmodalitäten für Ihr Konto, anstatt anzunehmen, dass ein Lagerservice die Prognosefunktion beinhaltet.

Häufig gestellte Fragen

Ist der Sicherheitsbestand dasselbe wie der Mindestbestand?

Nicht immer. Softwareunternehmen und Firmen verwenden den Begriff “Minimum” unterschiedlich. In diesem Leitfaden dient der Sicherheitsbestand als Puffer für Unsicherheiten; der Bestellpunkt berücksichtigt zusätzlich die erwartete Nachfrage während der Lieferzeit. Überprüfen Sie die Definition, bevor Sie einen Wert in ein Systemfeld eingeben.

Kann ich einen festen Prozentsatz des Umsatzes verwenden?

So lässt sich ein vorläufiger Betriebspuffer festlegen, doch ein Prozentsatz allein berücksichtigt weder Nachfrageschwankungen noch Bestandsschwankungen oder ein definiertes Zyklus-Serviceziel. Dokumentieren Sie dies als Managementannahme und überprüfen Sie die Ergebnisse.

Was passiert, wenn die Nachfrage saisonal oder unregelmäßig ist?

Betrachten Sie Jahresmittelwerte und Standardabweichungen nicht als vollständiges Modell. Prüfen Sie bei Saisonartikeln die Prognosefehler über den relevanten Nachschubhorizont. Verwenden Sie bei unregelmäßiger Nachfrage eine Methode, die die zahlreichen Perioden ohne Nachfrage und die gelegentlichen Bestellungen berücksichtigt. Validieren Sie die daraus resultierende Strategie anhand der tatsächlich benötigten Servicekennzahl.