需要予測戦略: ABC 分析、最小値と最大値、安全在庫

需要予測に投資している企業は、直感やスプレッドシート ベースの発注に依存している企業と比較して、欠品を 30 ～ 50%、過剰在庫を 20 ～ 30% 削減します。 しかし、ほとんどの中小企業は依然として在庫を事後対応的に管理しています。つまり、在庫がなくなったら追加発注し、数量の推測が十分に近いことを願っています。事後対応的な発注と体系的な需要計画の間のギャップに、最もアクセスしやすいサプライ チェーンの節約が存在します。

重要なポイント

• ABC-XYZ 分類により、どの製品が厳格な管理に値し、どの製品が簡単なルールで管理できるかを識別します
• 安全在庫の計算式は、需要の変動性とリードタイムのデータを使用して在庫切れのリスクと輸送コストのバランスをとります
• Odoo の Min-Max ルールにより、手動介入なしで製品の 80% の補充が自動化されます。
• 季節調整により、最も高価な 2 つの在庫ミス、つまり閑散期前の過剰在庫とピーク前の在庫不足を防ぐことができます。

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予測が重要な理由

在庫は閉じ込められた現金を表します。平均的な製品ビジネスでは、運転資本の 20 ～ 35% が原材料、仕掛品、完成品として倉庫に保管されています。過剰在庫のすべての単位は、成長に資金を供給したり、借金を返済したり、他の場所で利益を得ることができるお金です。

しかし、在庫が少なすぎるとコストはさらに高くなります。主要製品の在庫切れは、ただちに売上を失うだけではなく、顧客の信頼を損ない、特急配送料が発生し、生産スケジュールが混乱し、顧客を競合他社に永久に移す可能性があります。 IHL グループの調査によると、世界の在庫切れによる損失は年間 1 兆 1,000 億ドルを超えていると推定されています。

需要予測の目標は完璧な予測ではありません。それは不可能です。目標は、在庫の決定が本能ではなくデータに基づいて行われるように、一貫して間違いを少なくすることです。予測精度が 20% 向上しただけでも、過剰在庫と在庫切れの両方が大幅に削減されることになります。

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ABC 分析: 価値による製品の分類

ABC分析は在庫管理の基礎です。パレートの法則 (80/20 ルール) を適用して、在庫総額に対する寄与度に応じて製品を分類します。

3 つのクラス

A 品目: 極めて重要な少数の品目。 これらは、総在庫額または収益の 70 ～ 80% を占める製品の上位 10 ～ 20% です。頻繁なレビューサイクル、慎重な安全在庫計算、強力なベンダーとの関係、厳格な再注文ポイント管理など、細心の注意を払う必要があります。

B アイテム: 中程度の中間。 次の 20 ～ 30% の製品が価値の 15 ～ 20% に貢献します。これらは、毎月または隔週のレビュー サイクルと標準の再注文ルールにより、適度な注目を集めています。

C 品目: 些細な多数。 価値の 5 ～ 10% しか占めない、残りの 50 ～ 70% の製品。これらは最小限の労力で管理する必要があります。つまり、発注頻度を減らすために十分な再注文数量を設定し、カウントの頻度を減らし、管理を簡素化する必要があります。 C 項目を厳密に管理するためのコストは、多くの場合、節約額を超えます。

ABC 分類の計算

Odoo で在庫を分類するには、次のプロセスに従います。

1. 年間使用量（販売数）と単価を含む製品データをエクスポートします
2. 各製品の年間使用価値を算出（年間使用量×単価）
3. 製品を消費額の降順に並べ替えます
4. 合計値に対する累積パーセンテージを計算します
5. クラスを割り当てます: 累積値の最初の 80% に A、次の 15% に B、残りの 5% に C

実際には、境界は絶対的なものではありません。ビジネスの状況に基づいて調整します。生産に不可欠な低価格品目 (これなしでは 10,000 ドルのマシンを出荷できない 0.50 ドルのファスナー) は、C レベルの価値にもかかわらず、A レベルの注意を払う必要があるかもしれません。

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XYZ 分析: 需要の変動による分類

ABC 分析は、価値別に何が最も重要かを示します。 XYZ 分析により、何が最も予測可能であるかがわかり、各アイテムをどのように予測して在庫するかに直接影響します。

3 つの変動クラス

X 品目: 安定した需要 これらの製品には、変動係数 (CV) が 0.5 未満で、一貫した予測可能な需要があります。毎月の需要が平均から 20% を超えて変化することはほとんどありません。予測は簡単で、安全在庫要件は低くなります。

Y 品目: 需要は変動します。 CV が 0.5 ～ 1.0 の間で中程度の変動があります。需要はトレンドや季節パターンに従いますが、顕著な変動があります。予測にはより洗練された方法が必要であり、安全在庫は変動を考慮する必要があります。

Z アイテム: 不安定な需要。 CV が 1.0 を超える大きな変動。需要は散発的、塊状、または非常に予測不可能です。ゼロの月もあれば、大幅に急増する月もあります。従来の予測方法は Z 品目では機能しないため、在庫戦略には特別な処理が必要です。

変動係数の計算

変動係数は、同じ期間の需要の標準偏差を平均需要で割ったものとして計算されます。季節の影響を捉えるには、少なくとも 12 か月分のデータを使用します。

たとえば、月平均需要が 100 個、標準偏差が 15 個の製品の CV は 0.15 で、完全に X 品目です。平均需要が 50、標準偏差が 60 の製品の CV は 1.20、つまり Z 品目です。

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ABC-XYZ マトリックス

ABC と XYZ を組み合わせると、各製品セグメントの最適な在庫戦略を決定する 9 セル マトリックスが作成されます。

マトリックスを実際に適用する

AX 製品は、需要が予測可能なドル箱です。ジャストインタイムの原則を適用して、ほぼ完璧な可用性を維持しながら、輸送コストを最小限に抑えます。詳細な実装については、ジャストインタイム在庫管理 に関するガイドを参照してください。

AZ 製品 は最も困難であり、予測不可能な需要を伴う高価値です。大量の安全在庫を保持するのはコストがかかりますが、在庫切れもコストがかかります。この解決策には通常、顧客との緊密な調整 (需要シグナル)、ベンダーとの柔軟な供給契約、および可用性の対価としてのより高い維持コストの受け入れが含まれます。

CZ 製品 は、まったく在庫がないことがよくあります。需要が不安定で価値が低い場合、この在庫を保持および管理するコストが利益を上回ります。オンデマンドで注文するか、ドロップシッピングするか、これらの商品をカタログから削除することを検討してください。

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安全在庫の公式

安全在庫は、需要と供給の両方のリードタイムの​​変動を防ぐために保持されるバッファ在庫です。適切な量​​であれば、追加在庫を抱えるコストと在庫切れのコストのバランスがとれます。

標準的な公式

最も広く使用されている安全在庫の計算式は次のとおりです。

安全在庫 = Z x (リードタイム x 需要の差異 + 平均需要の二乗 x リードタイムの差異) の平方根

ここで、Z はサービス レベル係数 (95% の場合は 1.65、99% の場合は 2.33)、リード タイムは日数、需要分散は 1 日の需要の分散、リード タイム分散はリード タイムの分散を日単位で表します。

ほとんどのビジネス向けの簡素化されたアプローチ

完全な計算式には、需要とリードタイムの​​両方に関する正確な差異データが必要ですが、多くの企業ではこれを追跡していません。実際の簡略化された式は次のとおりです。

安全在庫 = Z x 1 日の平均需要 x 平均リードタイムの平方根

これは、リードタイムが一定であり、需要の変動のみを考慮していることを前提としています。リードタイムも変動する場合、安全在庫は過小評価されますが、妥当な開始点となります。

サービスレベルの要素

Z 係数は、どの程度の在庫切れリスクを許容できるかを表します。

ABC 分類に基づいてサービス レベルを設定します。A 項目は 99%、B 項目は 95%、C 項目は 90% です。 95% と 99% のサービス レベルの維持コストの差は大きく、通常は安全在庫要件が 2 倍になるため、最も重要な製品には最高レベルを確保してください。

実践例

1 日の平均需要が 20 ユニット、1 日の需要の標準偏差が 5 ユニット、平均リード タイムが 10 日、目標サービス レベルが 95% (Z = 1.65) である製品について考えてみましょう。

簡略化した公式を使用すると、安全在庫 = 1.65 x 5 x 10 の平方根 = 1.65 x 5 x 3.16 = 26 単位となります。

再発注点は、(1日の平均需要 x リードタイム) + 安全在庫 = (20 x 10) + 26 = 226 個となります。

在庫が 226 ユニットに減少すると、補充注文がトリガーされる必要があります。 26 ユニットの安全在庫により、リードタイム中の平均を上回る需要に対する保護が提供されます。

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Odoo の Min-Max ルール

Min-Max は Odoo で最も一般的な補充戦略であり、実装が最も簡単です。これはほとんどの製品でうまく機能し、調達自動化の開始点として推奨されます。

Min-Max の仕組み

製品と倉庫の場所ごとに 2 つの値を定義します。最小数量は、補充注文をトリガーする在庫レベルです。最大数量は、補充後の目標在庫レベルです。スケジューラが実行され、在庫が最小値を下回っていることが判明すると、最大値に達するために必要な数量の発注書 (または製造オーダー) が作成されます。

有効な最小値と最大値の設定

最小 = 再注文ポイント = (1 日の平均需要 x リード タイム) + 安全在庫

これにより、需要が平均か平均に近いと仮定すると、安全在庫が消費される前に在庫が到着するのに十分な早めに新しい注文が出されます。

最大値 = 最小値 + 経済的注文数量

経済的注文数量 (EOQ) は、発注コストと輸送コストのバランスをとります。式は次のとおりです。EOQ = (2 x 年間需要 x 注文あたりのコスト / ユニットあたりの年間維持コスト) の平方根。 EOQ の計算が現実的でない製品の場合、一般的な経験則は、最大値 = 最小値 + 平均需要の 1 か月です。

よくある最小値と最大値の間違い

最小値の設定が低すぎます。 これにより、注文が遅すぎて在庫がなくなる前に到着するため、頻繁に在庫切れが発生します。安全在庫は常に最小限に含めてください。

最大値の設定が高すぎます。 これにより、補充のたびに過剰な在庫が発生し、資本が拘束され、維持コストが増加します。最小値と最大値の間のギャップは、恣意的なクッションではなく、実際の注文の経済学を反映する必要があります。

年間を通じて同じ値を使用します。 需要が一定であることはほとんどありません。季節的パターンのある製品では、少なくとも四半期ごとに最小値と最大値を調整する必要があります。ピーク期間とオフピーク期間に個別のルールを作成することを検討してください。

ベンダーのリード タイムの変更を無視する ベンダーのリード タイムが 5 日増加しても、最小値が古いリード タイムを使用して計算されている場合、在庫切れが発生します。ベンダーのリードタイム データを四半期ごとに確認します。

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季節的な需要調整

季節性は最も一般的で予測可能な需要パターンの 1 つですが、多くの企業は補充ルールで季節性を考慮していません。

季節パターンの特定

少なくとも 2 年間の売上データを月ごとに分析します。年間平均を常に 20% 以上上回るか下回る月を探します。平均月間需要を全体の平均月間需要で割ることにより、各月の季節指数を計算します。

季節指数 1.0 は、その月が平均的であることを意味します。指数 1.5 は、需要が平均を 50% 上回っていることを意味します。指数 0.6 は、需要が平均を 40% 下回っていることを意味します。

季節調整の適用

季節在庫を管理するには 2 つのアプローチがあります。

最小/最大ルールを四半期ごとに調整します。 各四半期の前に、次の四半期の季節インデックスに基づいて再注文ルールを更新します。標準の最小値と最大値に、次の期間の季節指数を掛けます。

ピーク前に季節在庫を構築します。 リードタイムが長い製品の場合、単純に再注文ポイントを増やすことはできません。ピークの数週間または数か月前に在庫の構築を開始する必要があります。準備期間に増分注文をスケジュールする調達計画を作成します。

季節限定の 2 つの大きな失敗

景気後退前の過剰在庫 ピーク期に発注された補充注文が谷期に到着し、過剰が生じます。解決策は、予想される需要減少の 4 ～ 6 週間前に補充ルールを減らすか一時停止することです。

ピーク前の在庫不足 最近の (閑散期の) 需要に基づく標準の再注文ルールにより、ピーク期間には不十分な注文が生成されます。解決策は、ピークの 6 ～ 8 週間前に最小値と最大値を増やし、ベンダーに事前注文して容量を確保することです。

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Odoo での予測の実装

Odoo には、すぐに使用できる専用の需要予測モジュールは含まれていませんが、補充およびレポート ツールは実用的な予測ワークフローをサポートします。

アプローチ 1: レポートによる統計的予測

Odoo から製品別および月別に過去の売上データをエクスポートします。移動平均 (3 か月または 6 か月) を使用してノイズを平滑化し、傾向を特定します。季節指数を移動平均に適用して月次予測を作成します。これらの予測を使用して、今後の期間の最小値と最大値を設定します。

アプローチ 2: 販売情報に基づいた予測

過去のデータを将来を見据えた販売インテリジェンスで補完します。確率で重み付けされた CRM パイプライン データ、確認された顧客の購入コミットメント、計画されたマーケティング キャンペーンとプロモーション、新規顧客のオンボーディング スケジュールはすべて、基本予測の調整に役立ちます。

アプローチ 3: 共同計画

B2B ビジネスの場合は、主要顧客を需要計画に参加させます。生産リードタイムを共有し、3 か月ごとの予測を求めます。信頼性の高い予測を提供する顧客に対して、より適切な価格設定や優先順位の割り当てを提供することで、精度を高めます。

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よくある質問

安全在庫レベルはどれくらいの頻度で再計算する必要がありますか?

少なくとも四半期ごとに安全在庫を見直してください。需要パターンが大幅に変化したとき（新製品の発売、主要顧客の喪失、季節の変化）、ベンダーのリードタイムが変化したとき、またはサービスレベル目標が調整されたときに、ただちに再計算します。可能な場合は計算を自動化して、手動の労力を軽減します。

統計的予測に十分な履歴データがない場合はどうすればよいですか?

新製品の場合は、類似の需要を使用します。同様の既存の製品を見つけて、その需要パターンを代理として使用します。創業から 12 か月未満の企業の場合は、保守的な安全在庫バッファーと組み合わせた定性的予測 (営業チームの意見、市場調査) に頼ってください。データが蓄積されるにつれて定量的アプローチを構築します。

すべての製品に同じサービス レベルを使用する必要がありますか?

いいえ。ABC 分類とビジネスの重要度によってサービス レベルを区別します。主力製品の重要なコンポーネントである A 品目は、99% のサービス レベルを持つ必要があります。代替または取り寄せ可能な C 品目では、90% のみが必要になる場合があります。すべての製品の 99% のサービスのために安全在庫を保持するコストは、通常、段階的アプローチより 2 ～ 3 倍高くなります。

需要が集中している商品 (Z 品目) はどのように処理すればよいですか?

需要が集中すると、標準的な予測方法が無効になります。オプションには、受注生産または受注生産 (在庫を持たず、注文が到着したときに調達)、顧客固有の安全在庫 (確約された需要がある顧客に対してのみバッファーを保持)、およびベンダー管理の在庫 (在庫の決定をサプライヤーに移す) が含まれます。適切なアプローチは、製品のマージン、リードタイム、および納期遅延に対する顧客の許容度によって異なります。

ABC 分類は時間の経過とともに変化する可能性がありますか?

はい、少なくとも年に一度は見直す必要があります。需要パターンの進化に応じて、製品はクラス間を移動します。新製品は C 品目から始まり、A 品目に成長する場合があります。下落した製品は、A から B、そして C に下がる可能性があります。再分類により、安全在庫レベル、再注文ルール、レビュー頻度、および計数スケジュールが変更される必要があります。

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次は何ですか

需要予測と在庫分類は 1 回限りのプロジェクトではなく、より良いデータと定期的な改良によって改善される継続的な分野です。 ABC 分類から開始して作業に優先順位を付け、簡略化された式を使用して安全在庫を設定し、Odoo で品目 A と品目 B の最小-最大ルールを実装します。

データが成熟したら、変動ベースの戦略のための XYZ 分析と、予測可能な需要パターンのための季節調整を追加します。これらの改善の複合効果は大きく、在庫投資が 20 ～ 30% 減少し、在庫切れが 30 ～ 50% 減少します。

この投稿は、Odoo 19 を使用したサプライ チェーン管理の完全なガイド の一部であり、調達から配送までのサプライ チェーン全体をカバーしています。

ECOSIRE は、在庫とサプライ チェーンの最適化のための Odoo 実装 と 統合 を専門としています。 お問い合わせ して、需要予測によって製品の可用性を向上させながら在庫コストをどのように削減できるかについてご相談ください。

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