適正在庫編_1.ABCからはじめよう

ABCランク付けにより、それぞれに適した在庫管理で、全体を最適化したい。

ABC分析とは、パレートの法則 (8:2の法則) の ”売上げの8割は商品の上位2割で生み出されている” という考え方を元に、対象品を指標に基づき、重要度の高い順にABCランクに分類する方法です。

ABCランクに即して、効率的な在庫管理を実施するのがセオリーとされています。ABCランクと在庫管理の指針としては

Aランク:重要度大 ・・・ 欠品が起きない様にいつでも在庫切れのない管理が必要

Bランク:重要度中 ・・・ 在庫が切れそうになってからの発注で充分

Cランク:重要度低 ・・・ 在庫が切れてからの発注でも可、また在庫せず受注対応でも可

部品21種の12ヶ月分の月毎出庫数のサンプルデータから、ABC分析を行います。

サンプルデータ: 出典 小さな在庫管理「」 https://www.minizaiko.com/entry/ZaiDou004

エクセルなどでも、ABC分析とその可視化は可能です。Pythonでも可能ですが、ここは、ChatGPToにやってもらいました。

Totalの数値で大きい値からソートした後にCumulative_Percentageを計算し、その後ABCランク分析

1.Totalの数値で大きい値からソート。

2.Cumulative_Percentageを計算。

3.ABCランクを付ける。

ABC分析結果

ID部品名TotalCumulative_SumCumulative_PercentageABC_Category
7P100-A005644564431.05A
12P150-A004311995554.78A
17P200-A0026851264069.51A
13P150-A0116791431978.71B
10P100-B009491526883.93B
15P150-B017111597987.88B
8P100-A013481632789.78B
14P150-B003571668491.70C
20P200-B003651704993.68C
1P050-A00921714194.18C
11P100-B01861722794.66C
16P150-B021931742095.77C
21P200-B011651758596.69C
18P200-A013881797398.82C
5P075-A001691814299.61C
6P075-B00201816299.72C
2P050-B0081817099.76C
4P065-B0061817699.80C
3P065-A0081818499.84C
19P200-A0201818499.84C
9P100-A0201818499.84C

<ABC分析結果のグラフ>

  1. 各部品の総価値棒グラフ

ABCカテゴリーの分布

 Aランク(高需要): P100-A00、P150-A00、P200-A00  (3製品)

 Bランク(中程度需要): P150-A01、P100-B00、P150-B00、P200-A01、P200-B00、P150-A02 (6製品)

ABC分析の在庫管理への活用

ABC分析結果を用いて、適正な在庫管理が必要となるAランク、Bランクの部品について

需要予測を行い、需要に対する適正在庫数の管理を行う。

適正在庫とは、予測出庫数+安全在庫数 の合計。

⇒ 次回は、需要予測と適正在庫数の算出をやってみます。

Follow me!

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です