ממוצע – האם זה מספיק טוב עבורך?
מלאכת ניהול המלאי מצריכה מאתנו לחשב נתונים רבים ולהסיק מהם מסקנות תפעוליות. רוב האנשים משתמשים בממוצע דרך תוכנת אקסל או בתוכנת ERP. היתרונות: חישוב ממוצע נותן תשובה מוחלטת, אינו מצריך מאתנו עלויות נוספות ואפילו חוסך משאבי ניהול. החיסרון: מי שעובד עםממוצעים, מקבל תוצאות ממוצעות ובמקרים רבים גם עלול לפספס את המסקנה העיקרית העולה מסיכום המספרים.
אז כמה ממוצעים מוכרים לך? בגדול אנחנו מדברים על:
ממוצע רגיל (סך מכירות / מס' חודשים)
ממוצע נע (סך מכירות בחודשים נבחרים / מס חודשים)
ממוצע משוקלל (כל חודש מקבל משקל אחר/ סך חודשים)
הבעיה היא שהממוצע משקר. הוא מתעלם מעונתיות, מ"פיקים" ומחריגות. הבעיה מחמירה ומתעצמת עם מלאי גדול. הנה גרף מאקסל המציג בצורהברורה את המצב.
זו דוגמה לשתי חברות המוכרות בממוצע את אותה הכמות (7). אלא שאצל חברה אחת (גרף עליון) חישוב הממוצע יכול לסייע לה בחישוב המלאילחודש הבא, ואצל החברה השנייה (גרף תחתון) המצב שונה. ייצור הכמות הממוצעת לא בהכרח יתן לה t, הפתרון הדרוש לה וhענה על הצורך הקייםבביקוש.
פתרונות וחלופות
בגיליון הנוכחי של לוגיסטיקל, כמו גם באלו שיבואו אחריו, אתייחס לכמה פתרונות נהדרים שיכולים להחליף את הממוצע הפשוט ולשדרג את רמתהדיוק בעבודה.
אחד מהם הוא פתרון בדמות מודל EOQ – עליו תוכלו לקרוא בקישור הבא
הפתרון השני שאתייחס אליו היום הוא חישוב סטיית תקן. סטיית תקן מציגה את הפיזור של ערכי קבוצת נתונים סביב הממוצע שלהם (סטיית תקן = שורש השונות) ומראה עד כמה השונות מהממוצע גבוהה.
כאשר מוצאים סטיית תקן נמוכה, המשמעות היא שהממוצע מתאים לנו וניתן להתייחס אליו כנתון המתאר את המציאות. כאשר סטיית תקן גבוהההמשמעות היא שהממוצע "מסוכן", ולא מייצג את המצב לאשורו. במקרה כזה, נצטרך לנתח ולחשב את הנתונים בדרך שונה.
בגיליון לוגיסטיקל הבא אציג את הדרך הנכונה לחישוב סטיית תקן באקסל וגם אתייחס לפתרונות מתקדמים נוספים לחישוב ממוצעים.
רוצה לדעת עוד על חוק האריזות ועל ניהול לוגיסטי חכם?
הירשם מטה למדריך המקוון "לוגיסטיקל" וקבל אליך לדוא"ל את כל המידע הדרוש לך. חינם וללא התחייבות.
