Definition

Die maximale Anzahl von Tagen, die ein Artikel als Ausgleich erhalten kann. Damit wird sichergestellt, dass der Sicherheitsbestand nicht zu groß wird, wenn ein Artikel stark unterprognostiziert ist.

Anwendungsfall

Es ist ein weit verbreiteter Irrglaube, dass man die Berechnung des Sicherheitsbestands einschränken kann, indem man lediglich Grenzwerte für die Abweichungstage festlegt. Der Risikoprozentsatz spielt jedoch auch bei der Berechnung der Sicherheitsbestandstage eine große Rolle. Diese Werte sind nicht voneinander abhängig.

Bei der Verwendung dieser Parameter ist es wichtig, festzustellen, ob das Unternehmen zu einer Über- oder Unterprognose neigt und ob die Anhäufung von Überbeständen oder die Bevorratung von Fehlbeständen nachteiliger ist.

Beachten Sie, dass das Ändern dieser globalen Einstellungen die detaillierten Risikoberechnungen für bestimmte Artikel überdecken kann, bei denen es von Vorteil gewesen wäre, die Ursache für den hohen Risikoprozentsatz zu untersuchen und zu korrigieren.

Erläuterung

In diesem Artikel finden Sie eine ausführliche Erläuterung zu Prognoserisiko und Abweichungstage und in diesem Artikel eine ausführliche Erläuterung zur Berechnung der empfohlenen Bestellmenge.

Betrachten wir Maximum (%), Minimum (%), Maximum Abweichung und Minimum Abweichung gemeinsam.

Was genau sind Risikoausgleichstage? Einfach ausgedrückt, handelt es sich um die Differenz zwischen dem "Plan"-Wert und dem "Ist"-Wert, die zum Wert der Sicherheitsbestands-Tage addiert bzw. subtrahiert werden muss, um die Dinge ein wenig genauer zu machen (für eine genaue Bestellung).

Nehmen wir also an, wir haben einen Artikel mit einer monatlichen Prognose von 100 Einheiten. Wir nennen dies unsere "geplante" Prognose oder Zukunftsprognose. Nehmen wir an, dieser Artikel hat einen Bestellzyklus (BZ) von 15 Tagen, einen berechneten Sicherheitsbestand (SB) von 15 Tagen und eine Lieferzeit (LZ) von 30 Tagen.

Wir wissen, dass der Sicherheitsbestand, der Bestellzyklus und die Lieferzeit alle von Tagen in Einheiten umgerechnet werden, indem wir uns die Prognose ansehen. In diesem Beispiel beträgt unser Auftragsbestand 60 Tage (BZ + SB + LZ), was 200 Einheiten entspricht (Prognose von 100 Einheiten alle 30 Tage).

Die App erfasst historische Prognosen und vergleicht diese mit den tatsächlich erfolgten historischen Verkäufen.

Angenommen, wir haben in der Vergangenheit 100 Einheiten pro Monat prognostiziert und 200 Einheiten verkauft. In der Vergangenheit haben wir zu wenig prognostiziert, mehr verkauft als prognostiziert und bestellt hatten, und es bestand die Gefahr, dass der Artikel in den Umsatzverlust läuft. Wenn dies in der Vergangenheit der Fall war, geht die App davon aus, dass die Prognose erneut zu niedrig ausfallen wird, und kompensiert unsere niedrige Prognose, indem sie dem ursprünglich berechneten Sicherheitsbestand einen zusätzlichen Bestand hinzufügt. Diese werden als positive Ausgleichstage bezeichnet.

Angenommen, wir haben in der Vergangenheit 100 Einheiten pro Monat prognostiziert und 50 Einheiten verkauft. In der Vergangenheit haben wir zu viel prognostiziert, weniger verkauft als prognostiziert und bestellt hatten, und es bestand die Gefahr, dass wir am Ende einen Überbestand haben. Wenn dies in der Vergangenheit der Fall war, geht die App davon aus, dass wir wieder eine Überprognose abgeben werden, und gleicht unsere hohe Prognose aus, indem sie den Bestand vom ursprünglich berechneten Sicherheitsbestand abzieht. Diese werden als negative Ausgleichstage bezeichnet.

Wie hoch ist der Risikoprozentsatz genau? Dieser gibt den Grad der Variabilität in den Daten an. Einfach ausgedrückt: Wie "flächendeckend" sind die Datenpunkte, mit denen die App arbeiten muss?

Angenommen, wir haben in der Vergangenheit jeden Monat 100 Einheiten prognostiziert und jeden Monat 200 Einheiten verkauft. Für die App ist es ein Leichtes, anhand dieser Datenpunkte zu planen. Es ist klar, dass die Prognose um 100 Einheiten pro Monat zu niedrig ist, also wird sie dies bei der Berechnung der Abweichungstage für zukünftige Prognosen berücksichtigen.

Nehmen wir jedoch an, dass wir in der Vergangenheit jeden Monat 100 Einheiten prognostiziert und in einigen Monaten 110 und in anderen Monaten 290 Einheiten verkauft haben. Das bedeutet zwar immer noch, dass Sie im Durchschnitt 100 Einheiten pro Monat zu wenig prognostizieren, aber diese große Spanne an Datenpunkten macht es schwer, zu planen. Liegt Ihre Prognose für den nächsten Monat um 10 Einheiten oder um 190 Einheiten zu niedrig? Das "Risiko" der Anwendung eines nicht optimalen Ausgleichs ist hoch, und daher hat dieser Posten einen hohen Risikoprozentsatz.

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass ein hoher Risikoprozentsatz zu hohen Ausgleichstagen führt. Dies ist nicht unbedingt der Fall, da diese beiden Werte (meist) unabhängig voneinander berechnet werden.

Und wie wirkt sich all dies auf die Berechnung des Sicherheitsbestands aus?

Wir wissen, dass der Sicherheitsbestand anhand der folgenden 5 Faktoren berechnet wird:

Diese Faktoren beeinflussen sich gegenseitig, um den erforderlichen Sicherheitsbestand zu berechnen, mit Ausnahme der Ausgleichstage, die später behandelt werden.

Es ist daher möglich, einen hohen Risikoprozentsatz (die Datenpunkte sind sehr unterschiedlich), aber geringe Ausgleichstage zu haben (die durchschnittliche Abweichung zwischen den historischen Prognosen und den tatsächlichen Verkäufen ist gering, da einige positiv und einige negativ sein können).

Es ist auch möglich, einen niedrigen Risikoprozentsatz (alle Datenpunkte deuten auf eine historische Prognose von 200 Einheiten hin) und hohe Ausgleichstage (die zukünftige Prognose beträgt 100 Einheiten) zu haben.

Die Begrenzung des minimalen und maximalen Risikoprozentsatzes sowie der minimalen und maximalen Ausgleichstage ist daher von entscheidender Bedeutung, wenn das Ziel darin besteht, den Sicherheitsbestand zu begrenzen, da er sich auf den Cashflow auswirken kann und somit Kapital in Form von Sicherheitsbestandstagen bindet. Wenn das Ziel jedoch darin besteht, den Sicherheitsbestand nicht zu überschreiten, ist es vielleicht besser, keine Grenzwerte für diese Parameter festzulegen.

Beachten Sie, dass durch die Änderung dieser globalen Einstellungen möglicherweise granulare Risikoberechnungen für bestimmte Artikel verdeckt werden, bei denen es von Vorteil gewesen wäre, die Ursache für den hohen Risikoprozentsatz zu ermitteln und zu korrigieren.

Denken Sie daran: Sie können Grenzwerte für Sicherheitsbestände auch in den Konfigurationseinstellungen festlegen.