Struktureret beregning af genbestillingspunkter og sikkerhedslagre i Lean Produktion

Opdateret 7. august 2016.

Struktureret beregning af genbestillingspunkter og sikkerhedslagre – en nødvendig disciplin!

Jeg må desværre konstatere, at få af de virksomheder som jeg gennem tiderne har besøgt, beregner deres genbestillingspunkter og sikkerhedslagre – på råvarer, mellemvarer, færdigvarer – struktureret. Med struktureret mener jeg ud fra en defineret formel og i et regelmæssigt interval.
Resultatet er, at der er alt for store lagre på nogle varer, alt for små lagre på andre varer – og trods et stort lager, så løber man ofte tør for varer. Samtidig vil man aldrig kunne forlange af en indkøber, at m/k skal kunne håndtere op til flere tusinde råvarer manuelt. Der skal et beregningsprincip til at hjælpe!
Hvordan bestemmer man så lagerniveauerne i virksomheder, hvor man ikke beregner hvor meget der skal ligge på lagrene?

Sikkerhedslagre og genbestillingspunkter fastlægges impulsivt

I de mange virksomheder, hvor beregning af genbestillingspunkter og sikkerhedslagre ikke sker struktureret, sker det ofte rent impulsivt.
Eksempler:

  • En produktionsmedarbejder brokker sig over manglende lager på en vare – der bestilles hjem – og genbestillingspunktet hæves lidt.
  • Lagrene er høje og ledelsen vil have dem reduceret. Der skrues ned på de store numre – det er lettest.
  • Der er ofte problemer med en leverandør. Genbestillingspunkterne skrues op.
  • Osv.

Er ovenstående noget du kan genkende fra egen virksomhed?

Hvad er et genbestillingspunkt og hvad er et sikkerhedslager?

Genbestillingspunktet er der hvor ERP-systemet (Movex, SAP, Navision, C5) foretager en bestilling. Afhængig af den valgte opsætning i systemet, så vil ERP-systemet typisk foretage en bestilling når det frie lager (fysisk lager minus booket lager) har nået genbestillingspunktet. Dvs. at genbestillingspunktet skal være så højt, at det dækker det normale forbrug i genopfyldningstiden fra leverandøren + “uventede udsving” i forbruget.

Beregning af genbestillingspunkt, forbrugslager og sikkerhedslager

Fra statistik-teorien har vi, at der kan beregnes sandsynligheder for, at man ex. løber tør på et lager. Der er tale om formler, som tager udgangspunkt i den fordeling som forbruget på en vare har været historisk.
Typisk vil en vare – med et rimeligt forbrug – antage en normalfordelt afsætningskurve (se nedenstående figur eller læs her). Ved en normalfordelt kurve kan lagerniveauet beregnes således:

  • Genbestillingspunkt = Forbrugslager + Sikkerhedslager.

Hvor:

 

  • Forbrugslager = Leveringstid x Gennemsnitlig forbrug (husk at regne i samme enheder – ex. uger).
  • Sikkerhedslager = Standardafvigelse x Det ønskede serviceniveau x Kvadratroden af leveringstiden (husk igen samme enheder).

 

Uddybet:

  • Forbrugslageret vil dække det gennemsnitlige forbrug i leveringstiden fra leverandøren.
  • Sikkerhedslageret vil dække “normale udsving” i aftrækket. Beregning af standardafvigelse kan automatisk ske i Excel. Det ønskede serviceniveau – også kaldet z-værdien – fastlægges strategisk. Z-værdien er et udtryk for, hvor stor en del af arealet under den normalfordelte kurve, der skal dækkes af lageret. Altså fastlægger man strategisk, hvor god en service man ønsker – og dermed også hvor meget man vil binde på lageret. Til lagerberegning bruger man den akkumulerede Z-værdi – se nedenstående “Figur 1” – hvor eksempelvis en Z-værdi på 2 giver en teoretisk servicegrad på 97,7% (nederst i artiklen findes et link til download af Z-værdier). Kvadratroden af leveringstiden medregnes for at kompensere for leveringstiden. Uden denne faktor ville formlen lyde “Standardafvigelse x Det ønskede serviceniveau”. Men hvis standardafvigelsen er beregnet ud fra ex. 12 måneders aftræk (20 dage per periode), skal sikkerhedslagrene reduceres forholdsmæssigt i forhold til leveringstiden. Så hvis leveringstiden i dette tilfælde er 10 arbejdsdage (0,5 måned), så skal man gange med kvadratrod (10/20) = 0,7. Desuden kan man overveje at inkludere en faktor “minimum genbestillingspunkt” for at imødekomme de mange varenumre med lille aftræk. Her vil den rå teoretiske formel næsten altid regne for lavt.

Ovenstående er bl.a. uddybet i kommentarer til artiklen.

Hvordan gør man rent praktisk?

En opskrift kunne ex. være (råvarelager):

  1. Download forbrugsdata på samtlige indkøbte råvarer det sidste år. Data skal være i forbrug per uge!
  2. Download samtidig leveringstiden fra ERP-systemet per råvare (data skal være påligelige!).
  3. Læg data ind i et excel regneark.
  4. Først beregnes forbrugslageret. Omregn leveringstiden til uger (hvis det ikke er standard). Gang denne værdi med det gennemsnitlige forbrug per uge. Så har du forbrugslageret.
  5. Ved beregning af sikkerhedslageret antager vi, at der er tale om et normalfordelt forbrug. Lad excel beregne standardafgivelsen på forbrugsdataene per uge. Vælg det ønskede serviceniveau fra råvarelageret – ex. 97,7% – og gang standardafvigelsen med 2. Gang til sidst med kvardratroden (brug excel) af leveringstiden. Så har du det teoretiske sikkerhedslager.
  6. Beregn genbestillingspunktet ved at lægge de to tal sammen.
  7. Download nu de nuværende data (genbestillingspunkt) fra virksomhedens ERP-system. Prøv at sammenligne data! Resultatet kan være skræmmende!!
  8. Husk at evaluere de beregnede data. Hvis der ex. er få data på et varenummer, vil der sandsynligvis ikke være tale om en normalfordelt afsætning – og dermed vil beregningen være behæftet med fejl. Men husk samtidig, at der måske slet ikke skal være lager hvis der er få data. Til at beslutte hvilke varer der skal være på de enkelte lagre bør man foretage en produktkategorisering (ABC-kategorisering) (læs mere her eller download en præsentation af produktkategorisering her).

Yderligere data i lagerberegning

Udover ovenstående kan følgende have indflydelse på jeres beregninger:

  • Der er én ”fare” ved formlen. Det er, at den baserer sig på enkeltstyksordrer. Altså at jeres leverandører sender det ønskede antal hver uge – uanset ordrestørrelse. Det gør de sikkert ikke. Så måske skal I også tage højde for ”pack size” eller ”minimum order size”.
  • En anden ting er, at I sikkert også har stigende/faldende salgsforventninger til det enkelte produkt eller familie. Derfor kan en form for trend/forecast også være relevant.
  • Hvis I har sæson på jeres salg, så bør dette også medregnes/kompenseres. Husk at forskyde med leveringstiden fra leverandører.
  • Hvis man virkelig skal ramme det ønskede serviceniveau, så bør man også kompensere hvis jeres leverandører har et lavere serviceniveau end 100%. Ellers holder beregningerne ikke.
  • Mange anvender det samme serviceniveau for alle varer. Har I samme mål om service på alle varer? Ofte laver man ABCD-niveauer – og definerer serviceniveauet derefter.
  • Husk at formlen er baseret på en normalfordelt afsætningskurve. Varer uden en sådan vil reelt få et forkert tal. Tag eks. en vare med 15 uger med salg – og andre ca. 37 uger uden salg. Her kan beregningen vise 100 stk. på lager. Men måske har I et salg på 200 stk. i de 15 uger. Så hjælper beregningen ikke. Her beregner man ofte mere ud fra enkeltugernes afsætning – og tager den 2. eller 3. højeste uge (med forbehold for ”afstanden” imellem ugerne med salg).

Også til teoretisk beregning af Kanban lagerniveauer

Ovenstående kan selvfølgelig også bruges til at beregne Kanban-niveauer. Alternativet til ovenstående beregning er, at man tæller de fysiske kasser i reoler og tilpasser ud fra om antallet af kasser er stigende/faldende (læs mere om det simple Kanban-princip her).

“Husk at strukturere beregningen af genbestillingspunkter og sikkerhedslagre!”

Dansk Lean Forum

Af Mikkel Smith, Flexkom
Flexkom – Lean værktøjer, Lean konsulenthjælp >
Flexkom Lean Akademi – Lean kursus, Lean uddannelse >

Figur 1

Figur: Normalfordeling og akkumulerede Z-værdier:

Normalfordeling

Downloads

I svar (kommentar) den 30. juli 2012 henvises til et regneark og en z-værdi skema. Disse kan downloades her:
2012-07-30_StdAfv-Beregning
Statistik Z-værdier/values

Kommentarer til dette indlæg

Læs kommentarer til dette indlæg – hvor der yderligere er info om beregning af lagre.
Beregning af lagerniveauer – kommentarer >

18 kommentarer

  • Karsten Hesselager

    Vi kar kategoriseret vores FV-varer i AB-C varer, og ved producerede varer er de indgående varer også blevet A-varer.

    A-varer – levering fra dag til dag

    B-varer – SIL=0 og GBP=0, og vi bestiller en ordrestørrelse når GBP rammes, det kan godt være lager på B-varer, men der kan også være leveringstid på op til 30 dage. Dog vil der være SIL på disse varer, hvis Leadtime er >30 dage.

    C-varer – udgående/udgået. Disse kan der ikke lægges produktion op på, ej heller indkøbsordrer.

    Jeg har arbejdet med SIL på FV. Vi prøver at placere et SIL hos leverandørene, via Supply Agreements, og deraf har jeg valgt ikke af påregne en faktor som er Kv.rod af Leadtime. Den faktor har store koncekvenser på SIL, hvis der er store udsving i forskellen mellem aftræk og prognosen. Der er ingen grund til at opbygge SIL flere steder i forsyningskæden. Derfor vælger jeg fra at gange den faktor på som hedder kvadratrod (Leadtime).

    Jeg mener til gengæld, at ér der store problemer med en levernandør, leveringsikkerhed < 85%, store kvalitetesproblemer, og andre faktorer der gør at en leverandør truer forsyningen, så er det relavant at påregene faktoren for usikkerheden i leveringstiden (Leadtime).

    Vær kritisk når faktoren tilvælges, da jeg har set fordobling af sikkerheds-lagerbindeingen på varer. Det er jo ikke nødvendigt at opbygge dobbelt eller 3-dobbelt sikkerhedslager i hele kæden.

  • Hej Karsten,

    Lige for en god ordens skyld, tillader jeg mig lige at oversætte dine to forkortelser:
    SIL = Sikkerhedslager
    GBP = Gebestillingspunkt

    Jeg er enig i din betragtning, at man bør minimere antallet af sikkerhedslagre i forsyningskæden.

    Men jeg vil samtidig påpege, at når man har minimeret antallet af lagerpunkter i forsyningskæden, så bør man også beregne lagrene på disse lagerpunkter korrekt. Hvis man ex. har 3 lagerpunkter i en lille forsyningskæde, og har et serviceniveau på alle 3 lagre på ca. 90%. Så vil leveringssikkerheden fra den samlede forsyningskæde være 0,9×0,9×0,9 = 73%. Hvis man vælger, som du beskriver, ikke at inkludere kvardratroden af leveringstiden eller standardafvigelse (udsving i aftræk) så vil man sjældent opnå en leveringsevne over 50% – medmindre man ikke har udsving i aftrækket og leveringstiden er meget kort.

    Derfor må min anbefaling være:
    1) Minimér antallet af lagerpunkter i forsyningskæden.
    2) Beregn genbestillingspunkter (inkl. sikkerhedslagre) på disse lagerpunkter korrekt. Husk at tage sikkerhedsfaktoren med – og vælg ex. at lægge den på 1,65 = 95% serviceniveau.

    Din betragtning af, at man kan inkludere en faktor for usikkerhed i leveringstiden når en leverandør er ringe, er ok. Men den bør først inkluderes når de øvrige parametre som kvardratrod leveringstid og standardafvigelse allerede er inkluderet. Derefter kan man lægge en “yderligere sikkerhedsfaktor” oveni hvis en leverandør er ringe.

    Jeg mener faktisk, at man bør både 2 og 3-doble sikkerhedslagre – hvis beregningen viser det. Er det tilfældet bør man så arbejde på at reducere parametre i formlen. Ex. at reducere leveringstiden eller at sænke den ønskede service og dermed sikkerhedsfaktoren.

    Er du enig eller uenig i mine betragtninger Karsten?

    Læs desuden dette indlæg om produktkategorisering – ABC-kategorisering:
    https://leanforum.wordpress.com/2006/11/20/hvad-er-fordelene-ved-kategorisering-af-produkter-i-lean-logistik/

    Mvh
    Mikkel Smith
    http://www.flexkom.dk

  • Karsten Hesselager

    Hej Mikkel

    Lige en forkortelse mere der skal afdækkes FV = færdigvarer

    Jeg er enig.

    Jeg har taget højde for std.afv. i aftrækket i min beregning af SIL.

    Omkring SIL. Umiddelbart vil jeg holde fast i min vurdering omkring ikke at medtage kvardrat rod leveringstid, hvis leveringstiden er fast og stabil.

    Genbestillingspunktet forskydes op over SIL.

    Det er 2 indgangsvinkler til at beregne GBP, og det kan enten ligge på gennemsnitsaftrækket eller max aftrækket * Leadtime.

    Vi har udpræget sæsonudsving og jeg hælder til at bruge max aftræk i højsæsonen og gennemsnitsaftræk i Lavsæsonen, hvad er din kommentar til det ?

    Jeg antager, at hvis man bruger max aftrækket, så kompenseres for mindre udsving i leveringstiden. Specielt i højsæsonen hvor vi ikke må løbe tør for A-varer.

    Mvh
    Karsten

  • Hej igen Karsten,

    Vi er enige om, at et genbestillingspunkt beregnes som
    Genbestillingspunkt = Forbrugslager + Sikkerhedslager.
    Hvor
    Forbrugslager = Leveringstid x Gennemsnitlig forbrug (husk at regne i samme enheder – ex. uger).
    Sikkerhedslager = Standardafvigelse x Det ønskede serviceniveau x Kvadratroden af leveringstiden (husk igen samme enheder).

    I beregningen af sikkerhedslager vil du dog undlade at medregne kvadratroden af leveringstiden – hvis leveringstiden er fast og stabil. Hvis leveringstiden er kort, så vil det have mindre betydning. Men hvis man f.eks. regner i enheden “uger” og har en leveringstid på 4 uger, så vil man reelt halvere sikkerhedslageret hvis kvadratroden af 4 ikke medregnes.

    Jeg er enig i, at GBP kan beregnes på to måder
    – Teoretisk – som formlerne øverst i denne kommentar
    – Ved at tage max aftrækket inden for leveringstiden.

    Hvis den teoretiske formel skal kunne bære, så skal der reelt være tale om “mange ordrer”. Dvs. nok til at standardafgivelse mm. bliver reel. Hvis man modsat har varer, hvor der kun er under 20 ordrer at regne på, så vil den teoretiske gennemsnitsmodel ikke holde (bemærk at de 20 afhænger meget af variationen i ordrestørrelsen). Her vil det være bedre at kigge på “forbruget i leveringstiden”. Dvs. at hvis leveringstiden er 2 uger, så bør man placere genbestillingspunktet hvor det dækker forbruget over 2 uger.

    Karsten – du skriver at du anvender max aftræk i højsæsonen og gennemsnitsaftræk i lavsæsonen. Her vil jeg i stedet anbefale, at du gør følgende:
    – Gruppere færdigvarerne i min. 2 grupper – dem hvor den teoretiske model holder (eks. min. 20 ordrer per år) og dem hvor der er for få data til at beregne teoretisk.
    – Beregn GBP på “høj volumen”-varer teoretisk og med max-modellen på “lav volument”.
    – Sæsonudsving ville jeg så lægge på alle varer, ved at lave en sæson-beregning per varenummer. Dvs. at du beregner en “udsvingsprocent”, som du ganger med alle beregninger. Husk at den både skal lægges på i højsæsonen og trække fra i lavsæsonen. Husk også at den skal gangen på med en forskydning – så I eks. når at bygge lagre op FØR højsæsonen.

    Et andet element man kan inkludere i beregningen af genbestillingspunkter er forholdet mellem “Kendte ordrer” og “Ukendte ordrer”.
    Hvis produktionens genopfyldningstid til et færdigvarelager eks. er 2 uger. Så bør man ikke inkludere kundeordrer der har mere end 2 ugers leveringstid i lagerberegningen. Reelt er det svært at indregne ordre for ordre i en beregning, men i stedet kan man foretage en løbende beregning af “Kendt andel” og “Ukendt andel” i forhold til produktionens genopfyldningstid. Hvis den ukendte andel eks. er 60%, så skal genbestillingspunktet ganges med 60%.

    Pyh….sikke en teoretisk smøre vi er ude i. Men bestemt en interessant dialog!

    Mvh
    Mikkel
    http://www.flexkom.dk

  • Hej
    Jeg har en opgave jeg gerne vil have lavet, som jeg ikke selv kan udregne.
    Den lyder således:
    Jimmy’s delicatessen sells large tins of Tom Tucker’s Toffee. The deli uses a periodic review system, checking inventory levels every 10 days, at which time an order is placed for more tins. Order lead time is 3 days. Average dayli demand is 7tins, so average demand during the reorder period and order lead time (13days) is 91tins. The standard deviation of demand during this same 13-day period is 17 tins. Calculate the restocking level.
    Assume the desired service level is 90% percent.

    Håber der er en der kan hjælpe mig med en udregning med noter 🙂 glædelig jul forresten..

  • Hej,

    Jeg mener at skal beregne ReOrder-Point eller Genbestillingspunktet på følgende møde:

    Genbestillingspunkt = Forbrugslager + Sikkerhedslager.
    Hvor
    Forbrugslager = Leveringstid x Gennemsnitlig forbrug.
    Sikkerhedslager = Standardafvigelse x Det ønskede serviceniveau x Kvadratroden af leveringstiden.

    Dvs.
    Forbrugslager = skal dække det gennemsnitlige aftræk i perioden = 7 x 13 = 91 stk.
    Sikkerhedslager = skal dække uventet aftræk/udsving i aftræk i perioden = 17 x 1,29 x kvardratroden af 13 = 79 stk.

    Altså et genbestillingspunkt på 91+79 = 170 stk.

    De 1,29 er z-værdien v. 90% – se det første indlæg øverst på siden. Du kan downloade en komplet liste over z-værdier i et link nederst i artiklen ovenover.

    Mvh
    Mikkel Smith
    http://www.flexkom.dk
    http://lean-kursus.dk

  • Med forburgslager mener du her tilgange/modtagne indkøb eller afgange/produktionsordrer?

  • Hej,
    Forbrugslageret er det lagerniveau (findes ikke fysisk – men i genbestillingspunktet) som skal dække det gennemsnitlige aftræk. Det regnes ud fra gennemsnitlig forbrug = afgange/produktionsordrer.
    Enig?
    Mvh
    Mikkel Smith
    http://www.flexkom.dk

  • Hej,
    På mit arbejdsplads beregner vi hverken genbestillingspunkt eller EOQ for vores varer. Jeg er nyansat, og har tænkt mig at gå i gang med denne opgave. Vi har i alt ca. 70.000 varer, så mine beregninger skal helst stemme!
    Her er informationerne for en af vores varer:

    Årlige salg: 267 stk
    Administrative omkostninger pr ordre: 100 kr
    Pris: 1,06 kr
    Lagerrente: 20%
    Leveringstid: 10 dage
    Standardafvigelse: ???
    Serviceniveau: 97%

    Bogføringsdato Antal
    31.01.2011 1
    01.02.2011 50
    11.02.2011 8
    22.02.2011 20
    28.04.2011 20
    28.04.2011 8
    11.05.2011 4
    24.05.2011 16
    26.05.2011 50
    09.06.2011 16
    22.06.2011 8
    06.09.2011 4
    07.10.2011 25
    29.11.2011 8
    21.12.2011 4
    21.12.2011 10
    28.12.2011 15

    Hvad får I genbestillingspunktet og EOQ til at være? Og forklar meget gerne, hvordan I kommer frem til resultatet 🙂

    Med venlig hilsen
    Niels

  • Hej Niels,

    Tak for dit spørgsmål.
    70.000 varenr. og ingen systematisk beregning – uha I må bruge meget manuelt tid på fastlæggelse af niveauer – og brandslukning bagefter 🙂

    I beregningen af genbestillingspunkter bruger jeg følgende data:
    Genbestillingspunkt = Forbrugslager + Sikkerhedslager.

    Hvor

    Forbrugslager = Leveringstid x Gennemsnitlig forbrug.
    Leveringstid: 2 uger (genopfyldningstid fra leverandør/produktion).
    Gennemsnitlig forbrug: 267 stk./53 uger = 5 stk.
    Forbrugslager = 2 x 5 = 10 stk.

    Sikkerhedslager = Standardafvigelse x Det ønskede serviceniveau x Kvadratroden af leveringstiden.
    Standardafvigelse: Jeg har indsat dine ordreinfo i et regneark og fået regnearket til at beregne din standardafvigelse per uge = 12,5. Regnearket er lagt ind som download i indlægget ovenfor (før kommentarområdet).
    Serviceniveau: Z-værdi ud fra 97% = 1,88. Skema er også lagt ind ovenfor.
    Kvadratroden af leveringstiden: Kvadratrod af 2 uger (alt skal regnes i uger).
    Sikkerhedslager = 12,5 x 1,88 x kvadratrod af 2 = 33,2.

    Dvs. at dit genbestillingspunkt skal være 10 + 33,2 = 43,2 stk.

    Ulempen ved denne beregningsmetode er, at den tager udgangspunkt i, at der er tale om en normalfordelt afsætning. Det er der ikke tale om på det pågældende varenr. Der er kun ordrer i 13 af årets 53 uger. Ved et niveau på 43,2 stk. ligger det under afsætningen i 2 af ugerne (uge 6 og uge 22). Og med 10 dages leveringstid, skal man faktisk kigge på afsætningen i to sammenhængende uger. Derfor vil beregningen ikke give en leveringssikkerhed på 97%.

    Derfor kan en anden beregning vise sig mere korrekt. En beregning som tilrettes jeres produkter.
    Produkter med mange afsætningsuger = Brug ovenstående beregning.
    Produkter eks. med færre end 20 uger med afsætning = Lav en beregning, hvor I i højere grad kigger på afsætning per uge – og eks. fjerner de 2 største afsætningsuger. Her vil I så lægge niveauet på den 3. største salgsuge.
    Produkter med færre end 5 afsætningsuger = Skal de have lager? Hvis ja – tag eks. gennemsnittet af de 3 største afsætningsuger.

    Ved EOQ (Economic Order Quantity eller optimal ordrestørrelse):
    Her kan I eks. lade jer inspirere af Wilsons formel for EOQ. Men denne er meget statisk og tager ikke højde for variation i efterspørgsel, produktprogram mm. Erfaringsmæssigt viser den et optimum med store seriestørrelser/ordrestørrelser – hvilket ikke kan anbefales i disse usikre tider (og afhængig af jeres produktprogram).
    Wilson har to former – for ordrestørrelser (med leveringstid = 0) og for seriestørrelser (produktionstid > 0).
    Her vil jeg anbefale dig selv at beregne, for så kan du også se effekten af, at ændre enkelte faktorer.
    http://da.wikipedia.org/wiki/Lagerstyring

    God fornøjelse!

    Mvh
    Mikkel Smith
    Dansk Lean Forum
    http://www.flexkom.dk

  • Hej Mikkel
    Mange tak for info.
    Jeg er indkøbs assistent elev hos en produktions virksomhed, og er i gang med at skrive min fagprøve, netop dette emne. Jeg håber du kan hjælpe med følgende spørgsmål.
    Ved 1. mener du at sammenligne det total købt med hvad vi har brugt?
    Ved 5. sikkerhedslaget beregning, jeg er lidt i tvivl om hvilke data jeg skal anvende i henhold til standardafvigelsen. Iflg. Bogen, standardafvigelsen beregnes således:
    1,25 x MAD,idet MAD=sum|forbrug-prognose|/n
    Ved 7. genbestillingspunkt i ex. Axapta, jeg mener genbestillingspunkt er forskellige fra gang til gang, da forbruget er svingende fra periode til periode, selv om værdier såsom lead time, MOQ, er uændret. Har jeg forstået forkert?
    Du skrev: Men hvis standardafvigelsen er beregnet ud fra ex. 12 måneders aftræk (20 dage per periode), skal sikkerhedslagrene reduceres forholdsmæssigt i forhold til leveringstiden.
    Mener du at system kigger 20 dage frem, således at man køber ind til at dække behovet de næste 20 dage?

    Håber det er forståeligt.

    Ser frem til at høre fra dig

    Mvh. Dawei

  • Hej Dawei,

    Vedr. punkt 1 i den oprindelige tekst mener jeg, at I skal indsamle forbrugsdata per uge/måned for alle varer. Så svaret er “brugt”.

    Vedr. punkt 5.
    Jeg snyder lidt og bruger blot funktionen i Excel. Dvs. at hvis jeg har en række data, så bruger jeg formlen STDAFV til at beregne standardafvigelsen.

    Vedr. punkt 7.
    Hvis jeres system er sat til automatisk beregning, så kan tallene faktisk være ok. Men det forudsætter at I har gode og vedligeholdte stamdata – eks. leveringstid, sikkerhedsniveau mm.
    Ja, tallen vil svinge fra periode til periode (hvis systemet beregner automatisk).

    Vedr. det sidste punkt.
    Ja, hvis leveringstiden er 20 dage (1 mdr.) så skal du gange med kvadratrod 1 = 1. Hvis leveringstiden er 10 dage (½ mdr) skal du gange med kvadratrod af ½.

    Desuden bør I overveje, om I kan unndgå at tage de kundeordrer med i beregningen, som falder med en længere ordrehorisont end jeres genopfyldningstid (fra leverandører og evt. produktion).
    Hvis I eks. har en vare med følgende ordrer fra kunder
    20 stk. om 6 uger
    10 stk. om 3 dage
    30 stk. om 10 dage
    50 stk. om 4 uger
    Og hvis jeres genopfyldningstid til færdigvarelageret er 3 uger, så bør I kun tage to af ordrene med i beregningen. Dette gør dog tingene lidt komplekst.

    Jeg håber, at det var svar nok!

    Mvh
    Mikkel
    Flexkom

  • Jeg har for en del år siden set en video-film, som blev kaldt SMED-videon (Single Minute Exchange of Dies).

    Den handlede om, hvordan man kunne minimere opstillingstiden på maskinerne.
    Den startede vist med at vise, hvor lang tid man normalt bruger på at skifte et punkteret hjul.
    Bagefter så man, hvor hurtigt det kan gøres i et pit-stop under et Formel 1 race.

    Findes denne video stadig, eller er der kommet noget, der er endnu bedre?

    Hvordan får jeg fingre i den?

  • Hej Allan. Jeg kender desværre ikke den video. Håber at andre kan hjælpe!

  • Hej

    Jeg arbejder med at lave wilsons for en virksomhed – problemet er at virksomheden er ordreproducerende
    og møder derfor ikke kravene til en wilsons formel. Alligevel mener jeg virksomheden har brug for det.

    Spørgsmålet er: Hvordan beregner man omkostninger pr. ordre, hvis der i virksomheden ikke er nogle data om f.eks. ordreomkostninger?

  • Hej Mikkel

    Det er lang tid siden, at jeg har arbejdet intensivt med Wilson. Så jeg håber, at andre også vil byde ind.

    Generelt siger man, at man skal passe på med Wilsons formel. Den er meget statisk og tager ikke højde for variation i efterspørgsel, produktprogram mm. Erfaringsmæssigt viser den et optimum med store seriestørrelser/ordrestørrelser – hvilket ikke kan anbefales i disse usikre tider (og afhængig af jeres marked og produktprogram).

    Til dit spørgsmål tænker jeg, at du kan foretage en form for estimat:
    – Omstillingstid = Arbejdstid, spild af materialer til indkøring, evt. andet spild
    – Elforbrug, materialeforbrug, bygninger
    – Arbejdsløn
    – Vedligeholdsomkostninger
    – Og så kan man evt. også inkludere en andel af de faste omkostninger til planlægning, indkøb, økonomi, lager osv.

    Det væsentlige er, at du via Wilson kan foretage nogle simuleringer. I når sikkert ikke frem til en masse parametre med to streger under (hvor I er helt enige). Men det er et langt bedre beslutningsgrundlag end en blank whiteboard…

    Mvh
    Mikkel

  • Hej, Jeg er ved at inkludere en dobbelt ABC i mine lagerberegninger… forstået sådan at jeg ønsker at minimere risikoen på nogle varer og til gengæld tage risikoen på andre= det ønskede serviceniveau skal afhænge af nogle parametre. Jeg har nogle varer som jeg betragter som sæson varer, men hvordan konstatere jeg om de i matematisk forstand er det? Jeg har overvejet at sammenligne gennemsnittet i samme periode som vi skal til at ind i sidst år, med den periode vi netop er kommet ud af. Jeg har også overvejet at sammenligne standardafvigelserne i de to perioder. Men mangler en retningslinje for hvornår det reelt er tale om forskel… nogen der arbejder med det?
    Mvh Lena

  • Hej Lena. Jeg håber, at erfarne brugere byder ind på denne! Mit bud er, at du kan regne 24 måneder bagud. Hvis gennemsnittet af de to sæsoner fortsat viser en tendens (sæsonvarer), så foretager du en korrektion af lagerniveauerne i henhold hertil. Du skal gerne ende med en lidt simpelt beregning. Så noget med, at kigge 8 x 3 måneder bagud (i alt 2 år) og så sammenligne afsætningen i de 8 “3 måneders puljer” med gennemsnittet for forbruget. Så hvis salget i eksempelvis januar-februar-marts i begge perioder (både i det seneste år og i forrige år) viser en stigende afsætning på ex. 30% – så lægges 30% til beregningen (forskudt med genopfyldningstiden – husk at forskyde lagerniveauernes op/ned justeringer med genopfyldningstiden/leveringstiden fra jeres leverandører).
    Jeg har lavet en model for en kunde, hvor vi ikke foretog sæsonberegninger per varenummer. Men for hver varegruppe/familie. Dermed adskilte vi den månedlige lagerberegning med en kvartalsmæssig sæsonberegning. Sæsonberegningens resultater blev så lagt ind i lagerberegningerne (som døde data). Ulempen ved denne model ses eks hvis varerne inden for samme familie har forskellige genopfyldningstider. Vi endte med en “standard genopfyldningstid” per familie, da vi skulle foretage forskydningen af sæsonberegningerne inden vi lagde dataene ind i lagerberegningen.
    Jeg håber, at mit input er til at forstå 🙂
    God fornøjelse!
    Mvh
    Mikkel

Skriv et svar

Udfyld dine oplysninger nedenfor eller klik på et ikon for at logge ind:

WordPress.com Logo

Du kommenterer med din WordPress.com konto. Log Out / Skift )

Twitter picture

Du kommenterer med din Twitter konto. Log Out / Skift )

Facebook photo

Du kommenterer med din Facebook konto. Log Out / Skift )

Google+ photo

Du kommenterer med din Google+ konto. Log Out / Skift )

Connecting to %s