Struktureret lagerberegning kan reducere lagerbehovet I en tid med stor Corona-usikkerhed, så er struktureret lagerberegning…
Senest opdateret 14. marts 2023
Struktureret beregning af sikkerhedslagre og genbestillingspunkter (lagerniveauer) – er en afgørende disciplin!
Jeg må desværre konstatere, at få af de mange handels- og produktionsvirksomheder, 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 beregningsværktøj til at hjælpe!
Resultat: Ringe service og markant forøgede omkostninger
Resultaterne er:
Dansk Lean Forum:
Certificeret Lean Green eller Black Belt?
Alle bælteniveauer – som selvstudie eller fremmøde >
- Ringe leveringsevne – ringe kundeservice
- Ekstra omkostninger
- For stor lagerbinding
- Hasteordrer (fra leverandører og/eller produktion) fordi lagerprofil er forkert
- Administrativ tid – brandslukning, “akustisk lagerberegning” (den der råber højest…), manual lagerberegning (når lokummet brænder)
- Skrab af ukurante lagervarer – fordi lagre ikke bliver skruet ned i tide
- m.fl.
- Desuden er det svært at eksekvere på strategien – vi vil gerne vækste på de og de varegrupper – vi vil gerne øge salgsfokus – men tør vi – når vi ikke er sikre på, at vi kan levere?
Ram det optimale punkt imellem “minimal lager” og “maksimal service”
Struktureret beregning af sikkerhedslagre og genbestillingspunkter er en afgørende disciplin for det optimale mix af “minimal lager” (omkostninger) og “maksimal kundeservice” (med de rette produkter på lager).
Hvordan gør man det?
Situationen i dag i mange virksomheder – lagerniveauer 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?
Dansk Lean Forum:
Fuld effekt af Lean?
Målstyring, fra hamster- til forbedringshjul, stærk problemløsning…
Vi har hjulpet Toyota – mød Flexkom >
Lidt baggrund – hvad er et genbestillingspunkt og hvad er et sikkerhedslager?
Lad os kigge på 2 lagerprofiler – A og B:
De to lagerprofiler viser
- En ideel kurve hvor afsætningen er stabil over tid. Nok ikke realistisk hos ret mange.
- En variabel afsætningskurve over tid. Genbestillingspunktet er beregnet ud fra gennemsnitlig afsætning. Men fordi afsætningen varierer, så løber vi tør for varer engang imellem. I grafen går vi under 0-punktet – gælder kun, hvis vi kan lægge ordrer ind på varer, som vi ikke har på lager (endnu).
Nu tager vi lagerprofil B og tilføjer sikkerhedslagre:
De to profiler viser det samme som profil B ovenfor – men nu med to niveauer af sikkerhedslagre:
- Venstre: Et lavt sikkerhedslager. Vi løber tør engang imellem.
- Højre: Et højt sikkerhedslager. Vi har tæt på 100% leveringsevne (kræver typisk et meget højt sikkerhedslager).
VIGTIGT: Lagerberegning ud fra normalfordeling – eller ikke!
Når vi beregner lager, så gør vi det ofte ud fra en antagelse om, at afsætningskurven er normalfordelt omkring en middelværdi:
Ovenstående virker også for ret mange varer i typiske danske virksomheder. Men…
Mange varer har ikke en normalfordelt afsætningskurve! Og hvis man anvender den “normale formel” – så regner man forkert!
Konklusion: Vi skal beregne lagre på 2 forskellige måder!
Reelt burde vi nok beregne på mere end 2 måder. Hvis man møder en ekspert i statistik, så vil vedkommende sikkert kunne udlede masser af profiltyper – med hver sin metode til lagerberegning.
Men lad os holde det simpelt.
Beregning af lagre for en normalfordelt afsætningskurve (formlen er uddybet nedenfor i “Bilag A” – direkte link):
Beregning af lagre for en ikke-normalfordelt afsætningskurve (formlen er uddybet nedenfor i “Bilag B” – direkte link):
Ja, her havde du nok håbet på en formel. Men vi skal mere reelt ind at kigge på de enkelte ordrelinjer.
Hvornår skal vi beregne med normalfordelt – og hvornår ikke
Ja, et godt spørgsmål. Vi kunne gå ind og lave en profil for hver varenummer. Men det ville kræve en stor databehandling.
Så det jeg typisk anbefaler er, at lave et skæringspunkt. Eksempel:
- Varer med færre end 20 uger med afsætning per år – de er ikke-normalfordelte
- Varer med 20+ uger med afsætning per år – de er normalfordelte
Prøv med ovenstående – og lav en manuel vurdering af lagerberegningen for nogle varer. Se hvor jeres grænse ligger rigtigst.
Lageromkostningen udgør 15-40% af lagerværdien!
Hvad koster et lager? Det kan være svært at gøre op. Derfor er der også forskellige bud på, hvad lageromkostningen er på liggende lager. Jeg har hørt på omkostningstal imellem 15-40% af lagerværdien. I sidste ende består lageromkostning af flere parametre:
- Forsikring
- Bygning (afskrivninger, opvarmning, vedligehold)
- Håndtering, lageroptælling, flytte rundt, administrativ tid
- Direkte lageromkostninger (ex. leje)
- Kapitalforrentning
- Afskrivning på ukurante varer
- Omkostninger ved skift i efterspørgsel
Det vigtigste er, at organisationen er enige om en lageromkostning i procent. Ellers vil eks. produktionen regne med 30% og indkøb med 10%. Det vil føre til uenigheder om lot size (indkøbsstørrelser), lagerstørrelser, seriestørrelser mm.
Læs mere om lageromkostninger udgør 15-40% af lagerværdien >
Op til 10 ekstra parametre i beregningen af lagerniveauer og genbestillingspunkter
Udover ovenstående formler, så arbejder vi med op til 10 ekstra parametre, som BØR overvejer i jeres lagerberegning. Flere af dem er kritiske for at regne rigtigt!
Læs mere om de 10 punkter i beregningen af lagerniveauer og genbestillingspunkter >
Også til teoretisk beregning af Kanban lagerniveauer
Hvis I arbejder med Kanban-lagerstyring, så kan de nævnte formler også anvendes her. Mange kører med 2-kasse systemet med Kanban – meget forenklet. Men reelt bør man beregne antallet af Kanban (kort, kasser, ?) via en struktureret formel. Alternativet til beregning er eksempelvis, 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 løbende genberegning af lagre
Og husk – at lagerberegning er en løbende disciplin. Specielt hvis I har stor skiftende afsætning på vareniveau. Typisk anbefaler jeg en ny beregning hvert kvartal.
Hvis I virkelig begynder at stole på beregningerne, så lader I efterfølgende blot data uploade i jeres ERP-system.
Struktureret ABC-produktkategorisering styrker lagerberegninger
Når man regner et lagerniveau struktureret, så anvendes en såkaldt Z-værdi til at angive et ønsket serviceniveau (læs mere i bilag A – direkte link). Men ofte ønsker man ikke samme serviceniveau på alle varer. Nogle er vigtigere end andre.
Her bør man anvende produktkategorisering – eller ABC-kategorisering. Overordnet går det ud på følgende:
- Kunderne kategoriseres i ABC
- Salgsvarer kategoriseres i ABC – i sammenhæng med kundernes ABC. Eks. kan en C-vare godt ende som A-vare, hvis den indgår sammen med andre varer til en A-kunde. Tommelfingerreglen er, at A-varerne maksimalt må udgøre eks. 80% af omsætningen, B-varerne 15% og C-varerne 5%. Omvendt vil A-varerne typisk kun udgøre 20% af produktprogrammet – her ser man ofte 80/20-reglen i praksis.
- Nu nedbrydes ABC på salgsvarer ned til mellem- og råvarer. Også her i ABC (eller flere – hvis behovet er der). Igen bør A-varer kun udgøre 80% af omsætningen – eller produktionstiden.
- Og i sidste ende bør ABC også nedbrydes til leverandører.
Formål med ABC
- Det rette på lager. Eks. A-varer med 97% service, B-varer med 90% service og C-varer laves kun til ordre.
- Produktionen planlægger ud fra ABC. Så hvis der er mangel på kapacitet, så udskydes C-ordrer. Derfor bør C-varerne også udgøre en brugbar volumen – ellers har en udsættelse ingen effekt.
- Indkøb prioriterer også i daglig disponering og strategisk indkøb ud fra ABC.
- Alle KPI’er skal deles op i ABC. Inkl. leveringsevne, lageromsætningshastigheder og omsætning.
- Hele organisationen får på den måde en fælles prioriteringsværktøj – på tværs af funktioner.
Læs mere om ABC produktkategorisering i produktion >
Se her hvordan leveringsevnen forbedres over tid med ABC produktkategorisering:
Og hvordan den samlede lagerbinding samtidig falder:
Læs mere
- De 10 afgørende parametre – der optimerer beregningen af lagerniveauer og genbestillingspunkter >
- Læs mere om ABC produktkategorisering i produktion >
- Om lageromkostninger udgør 15-40% af lagerværdien >
- Om Kanban-lagerstyring >
- Se alle indlæg om Lean Logistik eller Lean Supply Chain >
Dansk Lean Forum
Af Mikkel Smith, Flexkom
Flexkom: Lean konsulenthjælp >
Flexkom Akademi: Lean kursus/uddannelse >
Bilag – ekstra info til ovenstående indlæg
Nedenfor uddybende tekst og forklaringer til ovenstående artikel.
Bilag A:
Beregning af sikkerhedslager, forbrugslager og dermed genbestillingspunkter
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 1 i bilag C). 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% (i bilag D 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?
Reelt burde vi kunne lade vore ERP-systemer foretage beregningen. Men virkeligheden er ofte en anden.
Hvis det sker i ERP-systemet, så er det ERP-systemet (Movex, SAP, Navision, C5) som 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. Den store ulempe ved at lade ERP-systemet beregne er, at det ikke tager én eneste af de op til 10 ekstra parametre med i beregningen. Og dermed vil sandsynligheden for, at den regner forkert – være stor.
Derfor tager de fleste data over i PowerBI, Excel eller Access.
En opskrift kunne ex. være (råvarelager):
- Download forbrugsdata på samtlige indkøbte råvarer det sidste år. Data skal være i forbrug per uge!
- Download samtidig leveringstiden fra ERP-systemet per råvare (data skal være pålidelige!).
- Læg data ind i et Excel regneark.
- 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.
- 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 kvadratroden (brug Excel) af leveringstiden. Så har du det teoretiske sikkerhedslager.
- Beregn genbestillingspunktet ved at lægge de to tal sammen.
- Download nu de nuværende data (genbestillingspunkt) fra virksomhedens ERP-system. Prøv at sammenligne data! Resultatet kan være skræmmende!!
- 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) eller download en præsentation af produktkategorisering).
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).
Bilag B:
Hvad hvis vores produkter ikke har en normalfordelt afsætningskurve?
Normalfordelt afsætning er ofte mere teori en praktisk virkelighed. Reelt har mange store udsving og måske slet ikke tilnærmelsesvis en normalfordelt afsætningskurve. Her kan en anden metode være mere nyttig.
Én ting er, om afsætningen er normalfordelt. For mange varer er problemet mere, at man måske kun har tale for 4 af årets 12 måneder. Så hvordan beregner man lager for varer, som kun har få ordrer om året (hvis man ikke kan droppe lageret på disse varer)?
Den anden metode er:
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 lagerniveauet 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.
Eksempel:
En vare har 7 afsætningsuger om året. Afsætningstallene for de 7 uger uge er (i rækkefølge): 19, 24, 34, 39, 55, 59, 69
Hvis I ønsker 100% service, så bør I lægge lageret på 69 styk. Hvis I ønsker 80% service, så skal I ramme 6 ud af 7 ordrer = 59 styk. Hvis I ønsker 50% service, så skal I have et lager på 39 styk osv. En meget simpel metode.
Se desuden svar på et spørgsmål i kommentarfeltet under artiklen nedenfor (under den 18. januar 2018).
Bilag C:
Figur 1 – normalfordelingskurven
Figur: Normalfordeling og akkumulerede Z-værdier:
Bilag D:
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 nedenfor – hvor der yderligere er info om beregning af lagre.
Beregning af lagerniveauer – kommentarer >
Dette indlæg har 20 kommentarer
Skriv gerne en kommentar!
Andre artikler der kunne have din interesse...
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:
http://leanforum.wordpress.com/2006/11/20/hvad-er-fordelene-ved-kategorisering-af-produkter-i-lean-logistik/
Mvh
Mikkel Smith
http://www.flexkom.dk
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
Hej.
Jeg er i praktik forløb ved en produktionsvirksomhed, der er ordre producerende.
Jeg har udarbejde prognose på bagrund af salget 2016-2017. prognosen har en god forklaringgrad R^2 og er udregnet med korrigeret sæson faktorer, nu vil jeg så til at udarbejde minimum og maksimum lager på råvarer lageret.
Jeg støder dog ind i problemer, da mine data’er ikke er normalt fordelt. + jeg kan kun trække data ud pr. måned.
De forskellige data, variere meget i afsætning, hvilket gør prognosen svær, plus udregning af minimum og maksimum lager.
2017 2018
Salg prognose.
jan 101 105
feb 64 85
mar 123 137
apr 49 88
maj 116 131
jun 151 228
jul 45 112
aug 110 172
sep 39 85
okt 62 40
nov 82 202
dec 64 47
i alt. 1006 1432
Jeg er nu i tvivl for hvad der er mest optimalt for at regne maks. og min lager ud?
da alt mit teori kigger på en jævn afsætning, (og ikke det virkelige liv)
hvordan kan dette bedst gribes an? jeg har brugt google meget og i er klart den eneste brugbare side.
leveringen er 5 arbejdsdage, altså 1 uge.
Der omtales længere oppe:
Derfor kan en anden beregning vise sig mere korrekt. En beregning som tilrettes jeres produkter.
Produkter med mange afsætningsuger = Brug ovenstående beregning. (normalfordelt)
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.
Jeg er ikke med på denne forklaring, og er der en måde jeg kan regne når det er måneder? gennemsnit pr. uge for måned?
håber i kan forstå min forklaring, jeg har svært ved at udregne bestillingspunktet samt sikkerheds lageret, når min data varirer så meget.
er der en god tommelfinger regel, eller skal jeg helt ændre min fremgangsmåde?
VH. Daniel
Hej Daniel
Tak for dit spørgsmål.
Jeg skal forsøge, at forklare den simple metode.
Du har 12 afsætningstal for 2017. I rækkefølge er de:
jun 151
mar 123
maj 116
aug 110
jan 101
nov 82
feb 64
dec 64
okt 62
apr 49
jul 45
sep 39
Hvis I ønsker 100% serviceniveau, så bør I have max på lager = højeste afsætningsmåned = 151 styk. Hvis I ønsker 80% service, så skal vi finde nr. 10 ud af 12 = 116 styk. Osv.
Jeg ved ikke, om jeg ville beregne et max. niveau. I stedet ville jeg nok definere en bestillingsstørrelse. Så når I rammer minimum, så bestiller I en ordre, i den definerede ordrestørrelse.
Så kommer alle ”men’erne”…
”Men” nr. 1
Du skriver, at leveringstiden er 1 uge. Er det genopfyld fra leverandøren? Hvis ja, så bør du rense lidt i dine tal. For på de ordrer hvor I kan vente på leverandøren, så behøver ikke ikke have lager. Her bestiller I til ordre.
”Men” til ovenstående ”men” nummer 1
Jeg har oplevet, at man har renset tallene for de ordrer, hvor kunderne har bestilt med en længere horisont. Problemet var blot, at det ikke var kundernes skyld. De ville faktisk gerne have varerne hurtigt. Det var virksomhedens skyld, at kunderne havde angivet en længere horisont. Så din beregning skal anvende ”kundens ønskede dato” og ikke jeres ”bekræftede dato”.
”Men” nr. 2
Ovenstående er baseret på månedstal. Du bør forsøge, at finde ugetal. Eks. ved at trække alle ordrelinjer ud af systemet – og dele dem op i ugenumre. Det vil give dig meget mere præcise lagertal.
”Men” nr. 3
Du bør til sidst korrigere for budgettet. Jeg kan se, at I forventer en stigning i 2018. Den procentsats skal du så lægge oveni din simple beregning.
Jeg håber, at ovenstående hjælper dig lidt på vej.
Mvh Mikkel Smith, Flexkom