実績リードタイムのヒストグラム

①実績リードタイムのヒストグラムを表示させる

在庫推移チャート画面の右側にある「リードタイム」ボタンをクリックすると、実績リードタイムのヒストグラムが表示されます。



②実績リードタイムのヒストグラムから分かること

実績リードタイムのヒストグラムはヒストグラムの形で各品目のリードタイムのバラつきを表します。
過去の在庫推移と適正在庫数の乖離理由を知るうえで、リードタイムのバラつきを評価します。このヒストグラムを通して、リードタイムのバラつきが大きいか小さいか等を判断することができます。リードタイムのバラつきが大きい場合は、在庫を多く持っておく必要があります。
棒グラフの赤カラムは平均値に該当する階級です。棒グラフのオレンジカラムは平均値±標準偏差に該当する階級です。
カラムにマウスホバーすることで、ツールチップで「実績リードタイム」「回数」を確認することができます。
※共通設定で選択した集計期間を基にヒストグラムを構成しています。



③指標の説明

3.1.製造リードタイム
製造リードタイムは電脳工場の品目マスター(M040M)の製造ロット数「PROD_LOT_QTY」から取得します。

3.2.発注リードタイム
発注リードタイムは以下の条件で電脳工場の数量単価マスター(M0T0M)の発注リードタイム「PO_LT」から取得します。
• 「順位」が最も高いレコードを優先します。
• 最終在庫締日を基準に直近(過去)の「単価適用日」のレコードを優先します。

3.3.発注回数
発注回数は集計期間の発注回数を表します。
電脳工場の発注テーブル(H010F)のレコード件数に等しいです。
※条件:
 • 発注取消(PO_CANCEL_F)≠ON
 • 発注取消(PO_CANCEL_F)はカウントしません。

3.4.実績リードタイムの平均値

実際リードタイムの平均値=集計期間の(毎回のリードタイム)の合計  ÷ 集計期間の受入回数

「毎回のリードタイム」は以下の式で求めます。

DATE_DIFF([伝票発行日], '0'(固定), [受入日], [AMPMF],[業者コード], '999999'(固定))

※「DATE_DIFF」は2つの日付の間の日数を求める関数です。
※「伝票発行日」は電脳工場の発注テーブル(H010F)の「PO_SLIP_ISSUE_DATE」から取得します。
※「受入日」は電脳工場の受入テーブル(H030F)の「RG_DATE」から取得します。
※「業者コード」は電脳工場の受入テーブル(H030F)の「SUPPLIER_CD」から取得します。
※「AMPMF」は電脳工場の受入テーブル(H030F)の「AMPM_F」から取得します。
※毎回のリードタイムを計算する時、「伝票発行日」が空欄の場合や「受入日」と同日の場合は実績リードタイムを計算しません。
※全ての発注データで「伝票発行日」が空欄の場合は、実績リードタイム平均値が計算できないので、ハイフン(-)で表示されます。

3.5.実績リードタイムの中央値
実績リードタイムの中央値の計算方法は二つの場合に分けます。
•場合①:集計期間の受入回数は奇数です。
 この場合は、毎回のリードタイムを昇順に並べ、真ん中にある値を中央値とします。
•場合②:集計期間の受入回数は偶数です。
 この場合は、毎回のリードタイムを昇順に並べ、真ん中にある2値の相加平均を中央値とします。

3.6.実績リードタイムの標準偏差
実績リードタイムの標準偏差は以下の計算式で算出されます。

実績リードタイムの標準偏差
=√{[(1回目のリードタイム-平均値)2+...+(最後回のリードタイム-平均値)2]÷(集計期間の受入回数-1)}

※集計期間の受入回数が1より大きい場合は上記の計算式を適用します。
 上記以外の場合は、デフォルトで「実績リードタイムの標準偏差=0」とします。

意味
s 実績リードタイムの標準偏差
N 集計期間の受入回数

xi

毎回のリードタイム

x

実績リードタイムの平均値


計算例

以下のSK0001品目のデータをご参照ください。

ITEM_CD
(品目コード)
ITEM_DIV
(品目区分)
PO_SLIP_ISSUE_DATE
(伝票発行日)
RG_DATE
(受入日)
AMPM_F SUPPLIER_CD
(業者コード)
STOCK_CUTOFF_DATE
DATE_DIFF
(リードタイム)
3年 2年 1年 6ヶ月 3ヶ月
SK0001 2 2019/8/19 2019/11/05 0 S205 2019/11/30 57 x
SK0001 2 2019/8/19 2019/12/2 0 S205 2019/12/31 76 x
SK0001 2 2019/10/14 2020/1/9 0 S205 2020/1/31 64 x
SK0001 2 2020/1/9 2020/3/4 0 S205 2020/3/31 45 x
SK0001 2 2020/4/17 2020/5/15 0 S205 2020/5/31 20 x
SK0001 2 2020/6/23 2020/8/3 0 S205 2020/8/31 27 x x
SK0001 2 2020/6/23 2020/9/10 0 S205 2020/9/30 50 x x
SK0001 2 2020/6/23 2020/10/7 0 S205 2020/10/31 68 x x
SK0001 2 2020/7/29 2020/11/6 0 S205 2020/11/30 67 x x
SK0001 2 2020/9/3 2020/12/2 0 S205 2020/12/31 65 x x
SK0001 2 2020/10/6 2021/1/13 0 S205 2021/1/31 67 x x
SK0001 2 2020/11/12 2021/2/1 0 S205 2021/2/28 53 x x
SK0001 2 2021/5/18 2021/8/4 0 S205 2021/8/31 56 x x x
SK0001 2 2021/5/18 2021/9/3 0 S205 2021/9/30 78 x x x
SK0001 2 2021/7/15 2021/10/4 0 S205 2021/10/31 55 x x x
SK0001 2 2021/9/10 2021/11/5 0 S205 2021/11/30 37 x x x
SK0001 2 2021/10/2 2022/1/14 0 S205 2022/1/31 71 x x x
SK0001 2 2021/11/10 2022/1/24 0 S205 2022/1/31 52 x x x
SK0001 2 2021/12/8 2022/3/4 0 S205 2022/3/31 63 x x x x

最終在庫締日=2022/07/31
集計期間を「1年」に設定する場合、各指標を計算するために、2021/8/4から2022/3/4までのデータを使用します。

❶毎回のリードタイム=DATE_DIFF([伝票発行日], ‘0’(固定), [受入日], [AMPMF],[業者コード], ‘999999’(固定))

2021/8/4のリードタイム=DATE_DIFF(‘2021/5/18’, ‘0’, ‘2021/8/4’, ‘0’, ‘S205’, ‘999999’)= 56

2021/9/3のリードタイム=DATE_DIFF(‘2021/5/18’, ‘0’, ‘2021/9/3’, ‘0’, ‘S205’, ‘999999’)= 78

2021/10/4のリードタイム=DATE_DIFF(‘2021/7/15’, ‘0’, ‘2021/10/4’, ‘0’, ‘S205’, ‘999999’)= 55

2021/11/5のリードタイム=DATE_DIFF(‘2021/9/10’, ‘0’, ‘2021/11/5’, ‘0’, ‘S205’, ‘999999’)= 37

2022/1/14のリードタイム=DATE_DIFF(‘2021/10/2’, ‘0’, ‘2022/1/14’, ‘0’, ‘S205’, ‘999999’)= 71

2022/1/24のリードタイム=DATE_DIFF(‘2021/11/10’, ‘0’, ‘2022/1/24’, ‘0’, ‘S205’, ‘999999’)= 52

2022/3/4のリードタイム=DATE_DIFF(‘2021/12/8’, ‘0’, ‘2022/3/4’, ‘0’, ‘S205’, ‘999999’)= 63

❷実績リードタイムの平均値
=集計期間の(毎回のリードタイム)の合計 ÷ 集計期間の受入回数
=(56+78+55+37+71+52+63) ÷ 7
=58.9 (小数点第1位に四捨五入しました)

❸「集計期間の受入回数=7」は奇数です。毎回のリードタイムを昇順に並べると、次のような一連の数値になります。
37、52、55、56、63、71、78
真ん中にある値は「56」なので、「56」を実績リードタイムの中央値とします。

❹実績リードタイムの標準偏差
=√{[(1回目のリードタイム-平均値)2+…+(最後回のリードタイム-平均値)2]÷(集計期間の受入回数-1)}
=√{[(56-58.9)2+(78-58.9)2+(55-58.9)2+(37-58.9)2+(71-58.9)2+(52-58.9)2+(63-58.9)2]÷(7-1)}
=13.4


実績リードタイムの平均値、中央値、標準偏差の計算式を適用すると、以下の計算結果が出ます。