ניהול תחזית – השימוש בתחזית לצורך ניהול ועיתוד המלאי


מאת: צור אמיתי

 

ניהול תחזית בצורה נכונה מאפשר להגדיר את רמת המלאי האופטימלית. במאמר זה אציג את השיטות והכלים העומדים לרשותנו לצורך חישוב מדויק ואמין של רמות המלאי.

 

סטית התקן

בבניית תחזית אנו משתמשים בכלים סטטיסטים לניתוח הפעילות ההיסטורית של המוצר ובמידע משלים. כמו בכל ניתוח סטטיסטי אנו מקבלים תוצאה של הסתברות, כלומר אנו יכולים לחשב את ההסתברות להתממשות התחזית. במילים אחרות אנו יודעים מהו הסיכוי שהתחזית תתממש (או לא תתממש) את הסיכוי להתממשות התחזית ניתן להגדיר כסטיית התקן של התחזית (Standard deviation). התוצאה של סטיית התקן של התחזית למוצר מגדירה  את אי הידיעה שלנו לגבי התנהגות המוצר בעתיד.

לדוגמה: נשתמש לדוגמה שלנו במאמר זה בשני מוצרים המתנהגים באופן שונה, מוצר 1 מתנהג באופן די קבוע ובכל שבוע הצריכה שלו נעה סביב 100 יחידות, בשינויים קטנים. חישוב התחזית למוצר 1 תהיה 100 יחידות לכל חודש. סטיית התקן של התחזית למוצר 1 תהיה עם סטית תקן קטנה יחסית והיא מבטאת את אי הידיעה לגבי התנהגות המוצר בעתיד. מוצר 2 מתנהג באופן שונה ופחות צפוי, בכל שבוע הצריכה של המוצר נעה סביב 100 יחידות אבל בשינויים גדולים, תוצאות חישוב התחזית למוצר 2 יהיו 100 יחידות לכל חודש. סטיית התקן של התחזית למוצר 2 תהיה גדולה יחסית והיא מבטאת את אי הידיעה לגבי התנהגות המוצר בעתיד. ראה את הדוגמה בתרשים 1 מטה (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

התנהגות שני המוצרים שונה וניתן לראות את התנהגותם ההיסטורית בתרשים 1.

 

בטבלה מטה ניתן לראות את תוצאות חישובי הממוצע וסטיית התקן של כל מוצר (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור  "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

 

מוצר ממוצע סטית תקן
מוצר 1 100 1.53
מוצר 2 100 32.62

 

אם נחשב את התחזית למוצרים 1 ו 2 על בסיס ניתוח סטטיסטי בלבד, נקבל לשני המוצרים תחזית זהה של 100 יחידות לשבוע, לשבועות הבאים. אבל סטית התקן של שני המוצרים שונה, סטיית התקן מגלמת כאמור את אי הידיעה לגבי התנהגות המוצר בעתיד. כיצד ניתן להשתמש בנתון זה ? על מה הוא משפיע?

 

רמת השרות

רמת השרות הוא נתון שבעזרתו מגדירים את זמינות המוצר, לדוגמה: אם אנו מעוניינים שבמחסן יהיה רמת שרות של 96% , המשמעות היא כי לכל 100 פעמים שנבקש לקבל את הפריט מהמלאי, נקבל לפחות 96 פעם את הפריט ולכל היותר לא נקבל את הפריט 4 פעמים, כיוון שהפריט אזל מהמלאי במחסן. את רמת השרות מגדירים באחוזים.

רמת השרות הינו כלי מרכזי בקביעת רמות המלאי, ככל שמבקשים רמת שרות גבוה יותר, כך נדרשים לנהל רמות מלאי גבוהות יותר.

 

זמן האספקה

זמן האספקה, או בשמו הלועזי Lead time))  LT , מגדיר את הזמן הנדרש לזמינות החומר. בדרך כלל מגדירים זמני תקן לאספקה על פי סוג הפעילות: זמן אספקה לרכש, זמן אספקה לייצור, זמן אספקה למשלוח ללקוח וכו. זמן האספקה משפיע גם הוא על רמות המלאי.

כדי להסביר את רמת המלאי כיחס של צריכה וזמני אספקה למוצר, נהוג להשתמש במודל הפשוט של "שיניי מסור" המוצג בתרשים מטה:

תרשים 2 (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

תרשים 2 מסביר את המודל הפשוט של שיניי מסור, המודל מניח שקצב הצריכה של המוצר על פני הזמן הוא קבוע, שזמני האספקה קבועים ושגודל המנה שאנו רוכשים גם הוא קבוע.

במודל זה, אם התחזית שלנו תהיה מדויקת לחלוטין אז לא נצטרך להשתמש כלל במלאי ביטחון, כיוון שנוכל לתכנן את ההזמנות כך שבדיוק כשיגמר לנו המלאי, יתקבל משלוח או מנה חדשה מהמוצר והמלאי יגדל שוב לרמתו המקסימלית שתכננו.

אבל בעולם האמתי קיימת אי וודאות ואנו לא יודעים בדיוק מה תהיה הצריכה של המוצר ומתי תגיע הזמנה לחידוש המלאי.

 

מלאי הביטחון

בעולם האמתי קיימים אי וודאויות הנובעים ממשתנים רבים, אנו לא יודעים מה יקרה בעתיד. לכן אנו משתמשים במלאי ביטחון. למעשה מלאי הביטחון למוצר אמור לשקף את חוסר הידיעה שלנו לגבי הכמות האמתית שנצטרך לספק מהמוצר בעתיד.

ראה תרשים 3 להצגת מלאי הביטחון במודל שיניי המסור (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

מרבית הארגונים מחשבים את מלאי הביטחון שלהם על פי כללי אצבע פשוטים, למשל על פי מכפיל של הצריכה הצפויה.

נחזור לדוגמה שלנו: התחזית למוצר 1 הינה 100 יחידות בשבוע, בארגון שלנו  הוחלט שרירותית (לאחר דיוני  הנהלה מתישים)  כי מלאי הביטחון יחושב לפי חצי שבוע, כלומר מלאי הביטחון של מוצר 1 יהיה 50 יחידות. התחזית למוצר 2 הינה 100 יחידות בשבוע, לכן מלאי הביטחון למוצר 2 יחושב ל 50 יחידות.

אבל ברור לנו באופן אינטואיטיבי כי משהו כאן לא הגיוני, מוצר 1 מתנהג באופן די צפוי וסטית התקן שלו נמוכה, ואילו מוצר 2 מתנהג באופן לא צפוי וקיימת אי וודאות לגבי הכמות השבועית שנספק לשבועות הקרובים. בנוסף לא התייחסנו לרמת השרות המוגדרת לכל מוצר וכן לזמני האספקה.

לשם כך פותח מודל משוכלל יותר לחישוב מלאי הביטחון הכולל את מרכיבי אי הוודאות . במודל זה אנו נדרשים להתייחס לאי הוודאות של התחזית למוצר, לרמת השרות שאנו דורשים למוצר ולאי הוודאות של זמני האספקה למוצר.

ניתן לראות בברור כיצד נראה גרף התחזית למוצר 1 ולמוצר 2 מהדוגמה שלנו בתוכנת ניהול התחזיות Forecast Pro

גרף התחזית למוצר 1 (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

גרף התחזיות למוצר 2 (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

הקו הירוק בגרפים מציין את הביקוש ההיסטורי של המוצר, הקו האדום מציין את התחזית, הקו הכחול מציין את גבולות התחזית, המקביל להגדרת רמת השרות (הקו כחול העליון  מציין 96% לפי ההגדרה של רמת שרות 96%, הקו הכחול התחתון מציין 4%) הקו השחור המאונך מציין את הזמן הנוכחי בו מחושבת התחזית.

תוכנת Forecast Pro מחשבת לכל מוצר את טבלת הרגישות למלאי הביטחון בהתאם לרמת השרות וזמני האספקה. ראה תרשים 4

תרשים 4, נתוני תכנון המלאי למוצר 1 ומוצר 1. (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

בטבלאות התכנון מוצג תוצאות החישוב לכל שורה לפי ה Lead time , מ 1 ועד 12 ( כך הגדרתי בהרצת התוכנה),.

בעמודת ה DDLT מחושבת כמות הדרישה למוצר לפי התחזית DDLT = Demand During Lead Time לכל תקופת זמן האספקה. בדוגמה שלנו כיוון שהתחזית היא ל 100 יחידות בכל שבוע, מחושב לכל שורה בטבלה כמות DDLT של מספר השבועות בשורה כפול 100.

בעמודת ה 96.0 Safety מחושב מלאי הביטחון לפי זמן האספקה ורמת שירות של 96%.

בעמודת Reorder Point מחושבת נקודת ההזמנה באופן הפשוט, חיבור בין מלאי הביטחון ו DDLT לזמן אספקה נתון.

 

לצורך הדוגמה שלנו, נניח שלשני המוצרים אנו דורשים רמת שרות של 96% ולשני המוצרים יש זמן אספקה של שבועיים.

 

טבלאות תכנון מלאי

 

אנו רואים כי למוצר 1 התחזית היא ל 100 יחידות בחודש, ה DDLT לשבועיים ( זמן האספקה של המוצר) הוא 200, מלאי הביטחון ברמת שרות 96% לזמן אספקה של 2 שבועות הוא 4 יחידות ונקודת הזמנה היא 204. כלומר כשרמת המלאי תגיע ל 204 אנו נזמין עוד 200 יחידות.

למוצר 2 התחזית היא 100 יחידות לחודש, ה DDLT, מלאי הביטחון הוא 85 ונקודת ההזמנה היא ב 285.

בניגוד לשיטת חישוב המלאי השרירותית הפשוטה, בחישוב על פי סטית התקן, רמת השרות וזמני האספקה, התקבל מלאי הביטחון הגיוני יותר המותאם להתנהגות המוצרים. (לצפייה במאמר בגרסה המודפסת הכוללת תרשימים ותמונות, לחץ על הקישור "לפרטים נוספים"  בתחתית העמוד)

 

מוצר תחזית שבועית מלאי ביטחון בשיטה הפשוטה מלאי ביטחון בשיטה הסטטיסטית
מוצר 1 100 50 4
מוצר 2 100 50 85

 

חישוב מלאי ביטחון נכון יבטיח לצמצם את המקרים של עודף במלאי, כפי שעלול לקרות למוצר 1 , ולחוסר במלאי, כפי שעלול לקרות למוצר 2.

 

בפרק הבא אציג את השיטות לביצוע התערבות ושינוי בתחזית הסטטיסטי  – Overrides

 

צור אמיתי, מנכ״ל חברת הייעוץ ASC, המתמחה בליווי חברות וארגונים לשיפור התחרותיות והרווחיות, תוך התמקדות בייעול שרשרת האספקה ובשיפור תהליכים בניהול הרכש, ניהול הייצור, ניהול המלאי, ניהול ההפצה, ניהול התכנון וניהול המכירות והשיווק.

ליצירת קשר: 08-9300363   amitai@asc-il.co.il        www.asc-il.co.il

לפרטים נוספים

כל הזכויות שמורות ל ASC