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記事サンプル2:欠品率を1%に設定しても欠品が続出する謎

-出荷量の増減トレンドを分析する方法-

本欄では以前、「欠品率を1%に設定しても欠品が続出する謎」として、欠品率を1%、つまり100回に1回しか欠品が発生しないように設定していても、欠品が多発してしまうことがある、そしてそれは「増減トレンド」が存在することにあると書かせていただきました。具体的には次のとおりです。たとえば、図1のように発注量が変動する物流拠点があったとします。

図1 ある物流拠点における発注量の変動状況(その1)

図1 ある物流拠点における発注量の変動状況(その1)

いわゆる伝統的な在庫理論では、この発注量データから、まず平均値と標準偏差を求めます。なお、標準偏差とは、「平均値を中心としたデータの変動の幅」を数値で示したもの、といったイメージを持っていただければと思います。
そして、この平均値と標準偏差を図1に改めて表示したのが図2です。

図2 ある物流拠点における発注量の変動状況(その1)における平均値と標準偏差

図2 ある物流拠点における発注量の変動状況(その1)における平均値と標準偏差

そして、たとえば欠品率を1%にしようとする場合、伝統的な在庫理論においては、「欠品率1%にする」とされている安全係数を標準偏差に乗じた量を平均発注量に加えた在庫量を持つようにすればよいとなっています。確かに、図2を見る限り、標準偏差をさらに何倍かにした数量を平均発注量に加えただけの在庫を持てば、簡単には欠品は生じないように思われます。ところが、実際には欠品率を1%に設定しても、次から次へ欠品する場合があるのです。そのような発注量データの一例が図3です。

(本文記事より一部抜粋)

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