物流会社や物流コンサルタントがよく使う営業トークです。倉庫集約によって本当に安全在庫は削減できるのでしょうか?また、どのくらい削減できるのでしょうか?「それはケースバイケースです。データをいただければ分析します!」でもデータを出したのに、何日待っても何%削減できるという明確な回答はありません。営業マンも困っているのです。これもスーパーのレジ待ち問題と同じで、「平均」だけ見ていても解決できません。「分散」で考える必要があります。【分散の重要性がわかる具体例!】スーパーの一列待ちの効果を検証するどういうことか見ていきましょう。物流センターで持つべき安全在庫は、ごくごく簡単には次式で計算できます。安全在庫の役割りと標準偏差を使った計算方法をわかりやすく解説します。これには少し補足が必要です。Unit)ごとに計算しないと意味がありません。先の式にある「標準偏差」とは、各商品アイテムごとの毎日の需要数(売上数)を過去何日分か集めたとして、その複数のデータから計算した標準偏差ということです。8だったとすれば、このデータから標準偏差を計算します。商品アイテムごとに標準偏差を求め、それに安全係数をかけたものが安全在庫になります。問題を定式化するまずは問題を定式化します。物流センターがN個あり、これを1か所に集約するケースを考えます。N個の物流センターを物流センター1、物流センター2、、、物流センターNとします。すべての物流センターは同じ商品を在庫しているとし、そのうちの商品Aについてだけ考えると、集約前は次のように表せます。クリックすると拡大しますそして集約後は次のように表せます。クリックすると拡大しますこの中の「?」をこれから計算していきます。拠点集約後の需要の平均はこうなる物流センター1の集約前の需要平均は、次のように計算されます。μ1同様に物流センター2の集約前の需要平均は、次のように計算されます。μ2よって物流センターNの集約前の需要平均は、次のように計算されます。μN一方、集約後の需要平均は次のように計算できます。μ1+μ2+...+μNよって、拠点集約しても需要の平均は変わりません。拠点集約すると、集約前のそれぞれの拠点の需要分散の和になります。よって、集約後は次のようになります。まとめると、このようになります。言葉で言い表すとかえって複雑になるので言いませんが、安全在庫は集約前後でこのように変わります。需給調整/業務改善の求人数が多いのはここだ!安全在庫の削減率は集約前の需要分散次第で一概には言えない!以上の結果を使って、4つの物流センターを集約した場合の安全在庫の削減率を計算してみます。ケース1は4つのセンターで分散が等しい場合、ケース2はそこそこ違う場合、ケース3は大きく異なる場合にしてみました。ここから分かることは2つあります。一つ目は、集約前の各センターでの需要の分散が等しい場合に最も在庫削減率が大きくなり、分散の差が大きいほど、集約後の在庫削減率は小さくなることです。二つ目は、集約前の各センターでの需要の分散が等しい場合、安全在庫の削減率はもともとのセンター数の平方根になることです。4つのセンターを集約すると1/√4=1/2倍、2つのセンターでは1/√2倍になります。以上のように、物流センター集約により需要の「平均」は変わりません。センターを集約したところで、消費者の購買数は変わらないので当たり前です。「分散」は小さくなります。その結果、安全在庫も減ることになります。どれだけ減るかは、集約前の各拠点での需要分散の大きさによって変わり一概には言えません。この例からも、「平均」だけで判断するのは片手落ちで「分散」が重要ということが分かりますが、分散の加法性の定理は本当なのでしょうか?管理人がモンテカルロ法で実験してみました。分散の加法性で安全在庫が削減されることをモンテカルロシミュレーションあと注意しなければならないのは、分散の加法性を拠点集約に応用する論理は、あくまでも物流会社やコンサルティング会社用ということです。彼らは拠点集約の効果を大きく見せて仕事をもらうために、この論理を持ち出します。荷主の立場ではもう一つ考慮する点があります。荷主の立場の方は、こちらもご覧下さい。拠点集約したのに在庫が減らない原因は共分散。その対策は平準化また、在庫は安全在庫だけではありません。需要予測在庫もあります。安全在庫が削減されても、需要予測在庫がそれ以上に増えてしまうことはよく起こりえます。何に注意すべきかを、こちらで解説しています。~記述統計から推測統計へ!しっかり9時間、97レクチャーでデータ時代の入場券を手に入れるデータサイエンス時代にまず押さえるべきデータの扱い方・見方を扱った統計講座。データをどう要約し、分かりやすく伝えるのか(記述統計)から、そのデータから母集団について何が言えるのか(推測統計)まで、丁寧に統計的発想を身に付けます。統計学を学んだことのない方向けの入門コースです。原理をきちんと説明しますので、これからステップアップしたい方に最適です。基礎を効率的に学べるベーシック講座です。ついて豊富な図を用いて説明していきます。...標準偏差がばらつきを表すのに丁度いい理由をわかりやすく解説します。...相関|回帰|分散|共分散|標準偏差の関係をまとめて直観的に理解する統計の中でも相関係数や回帰直線を求めることは基本中の基本です。【区間推定の使い方】タイヤの摩耗を具体例にわかりやすく解説します。TOP28【作業分析6】MMCモデル|最適なトラックドック数をSimpyでシミュレーション【作業分析5】トラックの待機台数の多さを人の表情でアニメーション(2)カンボジアの物流でお困りのことがあればお気軽にご相談下さい。学生時代にアジアの雑踏にハマる。誰もが羨むメーカーを退職し「旅するように働く」ことを目指し物流業界に転職。理工学と経営学のダブル修士。2023年1月からカンボジアのオートレスビーチ在住。