IPR モデル
一般
IPR 計算の結果は、発注時に SKU をどれだけ発注すればよいか (ロット サイズ)、必要なサービスを受けるためにバッファー在庫としてどれだけの量を確保しておく必要があるか (安全在庫)、そして最終的にどの在庫レベルで発注すればよいか (発注点) となります。
[最大オーダー カバー日数] と [安全在庫カバー日数] という 2 つのパラメーターが存在することに注意してください。これらのパラメーターは計画階層で設定され、、ロット サイズと安全在庫が極端に大きくならないように制限するために使用されます。これらは、安価な品目でも実際に大量のオーダーを受けることができるため (場合によっては何年もカバーできる)、EOQ モデルを使用する場合に特に便利です。同じことがサービス レベルで管理された安全在庫にも当てはまり、異常としてマークされていない不自然に大きなトランザクションによって、大きな安全在庫が発生します。これら 2 つのフィールドにより、計算された損失サイズと安全在庫が、これらのフィールドで指定した日数よりも大きくなることが防止されます。これにより、これらのモデルはより堅牢になり、より安全に使用できるようになります。
在庫品目には、 最小保有数量と最大保有数量という 2 つのパラメーターも設定できます。最小保有数量は、品目の安全在庫がどの程度低くできるかの下限値として設定され、モデルが最小数量よりも高い安全在庫を返す場合は、高い方の安全在庫値が安全在庫として使用されます。最大保有数量は、品目を受け取った後に在庫として計画される単位の最大量からなります。つまり、(安全在庫 + オーダー数量) <=最大保有数量となります。手持在庫数量が最大保有数量を超えないという保証はありません。これはリード タイム中の需要に依存し、この数量が予想よりも少ない場合は最大容量数量を超えてしまいます。しかし、それを超過しないように計画します。品目と計画階層にフィールドがあり、結果を計算するときに IPR が最大容量設定を考慮するかどうかを設定できます。最大値を設定し、計算時にそれを考慮しない理由は、品目が最大制限を超えるという事実を受入サイトに警告し、IPR の計算された数量を引き続き出荷する場合です。
計算対象の品目に納入ルートが接続されている場合、IPR は購買パラメーターを計画するときに、サプライチェーン マトリックス内のルートとリード タイムの情報を品目のリード タイムとサイクル タイムとして使用します。
IPR は、以下にモデルを説明する手配方法 B の品目に使用できます。IPR は、手配方法 A、D、E、F、G、および M の品目にも使用できます。その場合、安全在庫のみが計算され、その結果は在庫品目の安全在庫フィールド、または在庫品目/手配情報/全般 (タイム フェーズ安全在庫) のタイム フェーズ安全在庫タブに書き込まれます。詳細については、IPR タイムフェーズ安全在庫を参照してください。
これを決定するには、4 つの異なるモデル/パラメーターを設定する必要があります。
- 需要モデル
- 安全在庫モデル
- オーダー数量モデル
- 発注点モデル
需要モデルは将来の需要をどこで探すかを決定します。このモデルには 3 つの設定があります。
需要モデル
安全在庫モデル
ロットサイズモデル
発注点モデル
IPRサーバー Web ページ <http:://<IPR/DP_SERVER_MACHINE_NAME>:<IPR/DP_SERVER_PORT_NUMBER>/ipr/> (例: "http:://inmino1:5010/ipr/") にアクセスすると、詳細な計算をすべて Excel シートで確認できます。Web ブラウザにアドレスを入力するだけです。
需要モデル - 年次予測
この設定では、在庫品目の予測年間消費数量というフィールドを品目の年間需要として使用するだけです。また、年間消費量を手動で設定します。
需要モデル - 履歴
リードタイム、サイクル タイム、リード タイム内の出庫回数と平均を使用します。年間需要を計算するための出庫ごとの数量。
在庫品目 (手配情報/発注点) を見ると、予測年間需要フィールドに年間結果が表示されます。この設定を使用すると、単純なレベル予測モデルのようになります。
需要モデル - 予測
将来の需要は、需要予測の予測から取得されます。この予測から、指定された間隔で予測が読み取られます (モデルによって異なります)。
安全在庫 - マニュアル
在庫品目の安全在庫フィールドに設定されたマニュアル安全在庫を使用します。
安全在庫 - カバー日数
カバー日数を使用する場合、安全在庫は安全在庫カバー日数と需要モデルに基づいて決定されます。安全在庫は、この 2 つによって決定される需要日数をカバーする必要があります。たとえば、需要モデルとして年次予測があり、年間需要が 876 で、安全在庫カバー日数が 25 の場合、安全在庫は 60 になります (876/365*25)。
需要モデルとして予測を選択した場合。安全在庫は、以下に示す期間の予測に基づいて計算されます。
安全在庫 - 履歴不確実性
履歴不確実性では、リード タイムで測定された標準偏差とサービス率を使用して安全在庫を計算します。サービス率は、品目のライフ サイクル全体にわたるサービス レベルに対する需要であり、標準偏差はリード タイム中の需要の変動を示します。標準偏差は、IFS の需要偏差分析バックグラウンドジョブによって計算されます。
需要偏差分析ジョブからの履歴観察に基づいて、リード タイムで測定された標準偏差があります。任意のサービス率に対して適切な安全係数を見つけるための最初のステップは、サービス関数 f(k) の値を計算することです。
| OQ | オーダー数量 (ロット サイズ) |
| SD | 標準偏差 |
| SL | サービス需要 (0 ~ 0.999999) |
ロット サイズが大きくなるにつれて、安全在庫の必要性がますます少なくなることに注意してください。標準偏差が減少すると、同じ結果になります。
特定のサービス機能に適した安全係数を見つけるには、次の表を使用します。
| 安全係数 | サービス機能 |
| 0.00 | 0.3989 |
| 0.60 | 0.1687 |
| 1.20 | 0.0561 |
| 1.80 | 0.0143 |
| 2.40 | 0.0027 |
| 3.00 | 0.0004 |
最終的に安全在庫は次のように計算されます。
| SD | 標準偏差 |
| SS | 安全在庫 |
動的範囲モデルを使用すると標準偏差が変更されることに注意してください。動的範囲を参照してください。
安全在庫 - 平均絶対誤差
この方法は、履歴不確実性と似ていますが、重要な違いは、リード タイムの標準偏差が需要予測の予測から取得され、サービス率とともに安全在庫を計算するために使用されることです。サービス率は、品目のライフ サイクル全体にわたるサービス レベルに対する需要であり、標準偏差はリード タイム中の需要の変動を示します。標準偏差は、需要予測からのリード タイム (および最終的なサイクル タイム) の MSE 誤差から計算され、計算時に 1 リード タイム先まで測定されます (図を参照)。
需要偏差分析ジョブからの履歴観察に基づいて、リード タイムで測定された標準偏差があります。任意のサービス率に対して適切な安全係数を見つけるための最初のステップは、サービス関数 f(k) の値を計算することです。
| OQ | オーダー数量 (ロット サイズ) |
| SD | 標準偏差 |
| SL | サービス需要 (0 ~ 0.999999) |
ロット サイズが大きくなるにつれて、安全在庫の必要性がますます少なくなることに注意してください。標準偏差が減少する場合も同様の結果になります。
特定のサービス機能に適した安全係数を見つけるには、次の表を使用します。
| 安全係数 | サービス機能 |
| 0.00 | 0.3989 |
| 0.60 | 0.1687 |
| 1.20 | 0.0561 |
| 1.80 | 0.0143 |
| 2.40 | 0.0027 |
| 3.00 | 0.0004 |
最終的に安全在庫は次のように計算されます。
| SD | 標準偏差 |
| SS | 安全在庫 |
動的範囲モデルを使用すると標準偏差が変更されることに注意してください。動的範囲を参照してください。
ロットサイズモデル - マニュアル
ロット サイズは在庫品目で手動で設定されます。
ロットサイズモデル - カバー日数
カバー日数を使用する場合、ロット サイズはロットサイズカバー日数と需要モデルに基づいて決定されます。ロット サイズは、2 つによって決定される需要日数をカバーする必要があります。たとえば、需要モデルとして年間需要が 365 の年次予測があり、ロットサイズカバー日数が 15 の場合、ロット サイズは 15 になります。(365/365*15)。カバー日数が使用され、需要モデルが予測に設定されている場合。ロット サイズは、ロットサイズカバー日数の日数にわたって、リード タイムから将来までの予測量をカバーするように設定されます。
ロットサイズモデル - EOQ (経済的ロット サイズ)
EOQ は発注原価と在庫商品の原価とのバランスを取り、これらの原価の合計が最小になるようにロット サイズを計算します。
| Y | 予測年間需要 |
| D | 過去の需要がある最初の期間 |
| O | オーダー原価 |
| C | 原価 |
| I | 在庫割引率 |
需要モデルとして予測を選択すると、ロット サイズを計算する際に予測の季節的な変化とトレンドをアカウントに入れる特別な EOQ モデルが使用されます。
アルゴリズム
1.予測年間需要 Y_0 を使用して、リード タイムの終了から EOQ_1 を計算します。
2.リード タイムの終了から T_1 EOQ_1 がどのくらい続くかを確認します。
3.T_1 範囲の予測需要を計算し、外挿によって予想年間需要 Y_1 を求めます。
4.Y_1 を年間需要として新しい EOQ_(n+1) を計算します。
次に、ポイント 2 からこれを 3 回繰り返し、結果として得られる EOQ_4 が最終的な EOQ になります。
動的範囲
動的範囲は、配送ルートID 情報を使用するロット サイズ モデルです。このモデルのポイントは、品目に関連付けられた配送ルートID に従って品目が納入される日ごとに、品目の納入を受ける必要があることです。したがって、配送ルートID に基づいて、IPR は配送ルートID 内の各納入日に対して最新のオーダー日と対応する納入日を計算します。ロット サイズは、次回のオーダーの納入日に在庫数量が安全在庫と等しくなるように計算する必要があります。つまり、販売が計画どおりに進んだ場合、配送ルートID 情報に従って品目を納入できるたびに、品目が納入されることになります。
ルート情報は通常、リード タイムとサイクル タイムが曜日によって異なることを意味します。これは、標準偏差などが IFS 在庫モジュールの在庫品目需要偏差分析ジョブによって計算され、このジョブでは品目の予想リードタイムと品目のサイクル タイムが使用されるためです。したがって、測定された標準偏差は、安全在庫の計算に使用される前に、この式で変更されます。
ロット サイズは次のように計算されます。
 |
オーダー日 n |
 |
入庫/納入日 n |
| SS | 安全在庫 |
| 数量 | 手持在庫数量 |
| PS | 予定供給 (Rn+1 で) |
発注点モデル - マニュアル
発注点は在庫品目に手動で設定されます。
発注点モデル - リードタイム主導
リードタイム主導発注点を使用する場合、発注点は、計算された安全在庫と、リード タイム中の予測需要 + 最終サイクル タイムに設定されます。使用される需要は需要モデルによって決定されます。安全在庫が 10 の場合、リード タイムは 10、需要モデルは年間数量 730 の年次予測になります。
発注点は 10 + (10*2) = 30
発注点モデル - 滞留品のライフ サイクル
滞留品オーダー発注点を使用する場合、発注点はポアソン分布に従って設定されます。このモデルでは安全在庫は使用されず、発注点が直接計算されることに注意してください。リード タイムとライフ サイクルの違いは、ライフ サイクルを使用する場合、サービス率は品目のライフ サイクル全体 (フィル レートとも呼ばれる) に対して適用されることを指定します。リード タイムの場合、サービス率をリード タイム期間のみに設定すると、1 つのサービス需要はオーダー サイクル内での在庫切れが許容される最低確率になります。
| OQ | オーダー数量 (ロット サイズ) |
| SD | 標準偏差 |
| SL | サービス需要 (0 ~ 0.999999) |
| R | 発注点/再オーダー レベル |
| DL | リード タイム中のランダムな需要 |
| λ | 需要率 (日次需要率) |
オーダー ポイントは次のアルゴリズムで計算されます。
ステップ 1.(境界の開始) )k=0
ステップ 2 (境界チェック) F(k) > SL の場合は R1=k に設定してステップ 4 に進み、それ以外の場合はステップ 3 に進みます
ステップ 3 (境界増分) k=k+1
そしてステップ 2 に進みます。
ステップ 4 OQ = 1 の場合、R1 の停止が再発注点になります。それ以外の場合はステップ 5 に進みます。
ステップ 5 (OQ の反復) Rq=R1-OQ を設定します
ステップ 6 (増加/減少の決定) X < SL*OQ の場合はステップ 7a に進みます。X >= SL*OQ になるまで Rq を増やし続けます。それ以外の場合はステップ 8a に進みます。X<SL*OQ になるまで Rq を減らし続けます。
ステップ 7a (目標値に達するまで増加)
ステップ 7b (チェック) X>SL*OQ の場合は Rq が目標の再発注点になります。それ以外の場合はステップ 7a に進みます
ステップ 8a (目標値に達するまで減少) Rq=Rq-1
ステップ 8b (チェック) X<SL*OQ の場合は Rq+1 が目標の再発注点になります。それ以外の場合はステップ 8a に進みます。上記のステップ 8a と 8b は、Rq の理論的な下限が満たされない場合に使用されます (OQ が小さい場合に発生します)。
発注点モデル - 滞留品のリード タイム
滞留品オーダー発注点を使用する場合、発注点はポアソン分布に従って設定されます。このモデルでは安全在庫は使用されず、発注点が直接計算されることに注意してください。リード タイムとライフ サイクルの違いは、ライフ サイクルを使用する場合、サービス率は品目のライフ サイクル全体 (フィル レートとも呼ばれる) に対して適用されることを指定します。リード タイムの場合、サービス率をリード タイム期間のみに設定すると、1 つのサービス需要はオーダー サイクル内での在庫切れが許容される最低確率になります。
| x | 発生回数。 |
| l | リード タイムの過去の頻度 |
ポアソン分布は、0、1、2、3、4 などの確率を与えます。リード タイムにおける需要の発生。発生は独立していると想定されます。発注点を取得するには、正しい需要発生回数と発生あたりの平均需要を掛け合わせるだけです。
| 頻度 | Cul.確率 |
| 0 | 0.3678 |
| 1 | 0.7357 |
| 2 | 0.9196 |
| 3 | 0.981 |
| 4 | 0.9963 |
| 5 | 0.994 |
| 6 | 0.9999 |
頻度 λ=1 平均出庫数量 =2
サービス需要を 90% に設定すると、例では発注点は 4 (2*2) になります。これにより、リード タイム中に理論上のサービスは 91.96% 提供されます。
発注点モデル - クロストンライフサイクル
これは、滞留品のライフ サイクル モデルと同じですが、頻度が過去の販売からの頻度と需要サイズの直接測定ではなく、クロストンの予測モデルから取得される点が異なります。
これらの数値は、需要予測の期間バージョンとして選択された期間の長さを使用して表されます。これが意味を成すためには、期間バージョンはほぼ同一の期間の長さ (週、月、四半期、またはその他の均一な期間) を持っている必要があります。したがって、品目のリード タイムと需要予測の期間の長さが似ていない場合は、いずれのクロストンの滞留品モデルも使用しないでください。
リード タイムが予測期間よりも短いと仮定し、リード タイム (t2) 中の推定到着時間を取得するために時間シフトを実行します。これは次のように計算できます。
| z | 需要が発生したときの需要規模、需要予測におけるクロストンのモデルより (需要規模) |
| q | 需要予測におけるクロストンのモデルからの需要発生頻度 (受入場所時間間隔) |
| t1 | 需要予測における平均期間の長さ |
| t2 | 品目のリード タイム |
次に、リード タイム t2 中の需要規模を推定します。これは次のように計算できます。
これらは、同じアルゴリズムで滞留品ライフ サイクルの場合と同じように使用されます
発注点モデル - クロストンのリード タイム
これは、滞留品のリード タイム モデルと同じですが、頻度が過去の販売からの頻度と需要サイズの直接測定ではなく、クロストンの予測モデルから取得される点が異なります。
これらの数値は、需要予測の期間バージョンとして選択された期間の長さを使用して表されます。これが意味を成すためには、期間バージョンはほぼ同一の期間の長さ (週、月、四半期、またはその他の均一な期間) を持っている必要があります。したがって、品目のリード タイムと需要予測の期間の長さが似ていない場合は、いずれのクロストンの滞留品モデルも使用しないでください。
リード タイムが予測期間よりも短いと仮定し、リード タイム (t2) 中の推定到着時間を取得するために時間シフトを実行します。これは次のように計算できます。
| z | 需要が発生したときの需要規模、需要予測におけるクロストンのモデルより (需要規模) |
| q | 需要予測におけるクロストンのモデルからの需要発生頻度 (受入場所時間間隔) |
| t1 | 需要予測における平均期間の長さ |
| t2 | 品目のリード タイム |
次に、リード タイム t2 中の需要規模を推定します。これは次のように計算できます。
ここで、1/q2 を取得し、それをポアソン分布の l として使用します。z2 は、発生時に予想される需要として使用されます。
ポアソン分布は、0、1、2、3、4 の確率を示します。リード タイムにおける需要の発生。発生は独立していると想定されます。発注点を取得するには、正しい需要発生回数と発生あたりの平均需要 (z2) を掛けるだけです。