품절과 과잉 재고를 방지하는 재주문점 설정 방법

재주문점은 제품을 보충하기 시작해야 하는 재고 수준입니다. 이를 너무 낮게 설정하면 품절, 긴급 구매, 매출 손실이 발생할 수 있습니다. 너무 높게 설정하면 현금이 저회전 재고에 묶이고 보관 비용이 증가합니다. 유용한 재주문점은 실제 수요, 공급업체 납기, 그리고 양쪽의 불확실성을 반영합니다.

먼저 계산해야 할 사항

각 제품에 대한 신뢰할 수 있는 이력 데이터로 시작하십시오. 최소 몇 개월간의 판매량 또는 사용량을 검토하되, 일회성 프로젝트, 재고 정리 세일, 일시적 공급 부족과 같은 특수 이벤트는 분리하십시오. 수요가 계절성이 강한 경우, 단순 연평균을 사용하는 대신 이전 연도의 동일 기간과 비교하십시오.

선택한 기간 동안 판매되거나 사용된 단위 수를 영업일 또는 운영일 수로 나누어 일평균 수요를 계산하십시오. 그런 다음 공급업체 리드타임을 파악하십시오. 이는 주문일로부터 제품이 사용 또는 판매 가능해질 때까지의 기간으로 측정됩니다. 가능한 경우 공급업체의 제시된 예상치뿐만 아니라 실제 납품 이력을 사용하십시오.

기본 공식은 다음과 같습니다: 재주문점 = 일평균 수요 × 평균 리드타임 + 안전 재고. 안전 재고는 수요 또는 납품 변동을 흡수하기 위해 보유하는 추가 재고입니다. 이는 임의의 비율이 아닌 리스크를 기반으로 설정해야 합니다.

• 1. 제품을 비즈니스 중요도별로 그룹화하십시오. 생산을 중단시키는 품목, 안정적 수요를 가진 품목, 대체가 어려운 품목, 고객 영향이 큰 품목에 더 많은 주의를 기울이십시오. 저가치, 쉽게 대체 가능한 제품은 더 단순한 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

• 2. 선택한 기간 동안의 수요를 측정하십시오. 명백히 비정상적인 거래는 제거하되, 비즈니스가 대응해야 할 일반적인 피크와 저점은 제거하지 마십시오. 다른 사람이 계산을 검토할 수 있도록 사용된 가정을 기록하십시오.

• 3. 공급업체 리드타임 변동을 측정하십시오. 최근 주문으로부터 최단, 표준, 최장 납기를 기록하십시오. 보통 5일 만에 납품하지만 때로는 12일이 걸리는 공급업체는 꾸준히 7일 만에 납품하는 공급업체와 다른 보충 리스크를 만듭니다.

• 4. 초기 안전 재고 수준을 설정하십시오. 수요 변동, 납품 변동, 품절 비용, 대체 가능 품목, 공급업체의 최소 주문 수량(MOQ)을 고려하십시오. 고위험 제품은 일반적으로 더 많은 보호가 필요하지만, 예측 가능한 제품은 적거나 전혀 필요하지 않을 수 있습니다.

• 5. 제안된 수준을 최근 이력과 비교하여 검증하십시오. 가장 바쁜 기간 동안 비즈니스가 충분히 일찍 재주문했는지, 그리고 한가한 기간 동안 불필요한 재고가 발생하지 않았는지 확인하십시오. 결과가 알려진 운영 조건과 상충될 때 계산을 조정하십시오.

• 6. 결정을 문서화하고 정기적으로 검토하십시오. 주요 가격 변동, 신규 공급업체, 신제품 출시, 판매량 변화, 반복되는 품절 발생 시 재계산하십시오. 고정 임계값은 비즈니스 조건이 변경됨에 따라 부정확해질 수 있습니다.

예외 관리

유통기한이 짧거나 만료일이 있거나 수요가 급격히 감소하는 제품에는 재주문점만 의존하지 마십시오. 이러한 품목은 만료 전 예상 소비량에 맞춘 구매 수량도 필요합니다. 계절성 제품의 경우 시즌 시작 전에 보호를 강화하고 수요가 감소함에 따라 이를 줄이십시오.

재고가 재주문점에 도달하면 미처리 주문, 예약 수량, 가용 재고를 확인한 후 추가 구매하십시오. 파손, 격리, 폐기 대상 품목은 가용 재고로 취급하지 마십시오. 또한 관련 제품이 고객 요구사항에 영향을 주지 않고 대체 가능한지 확인하십시오.

유용한 성과 점검

품절 빈도, 긴급 구매, 과잉 재고, 재고 연령을 추적하십시오. 높은 재주문점에도 불구하고 품절이 지속된다면, 문제는 불충분한 재고가 아니라 불안정한 공급, 부정확한 수량, 미기록 수요일 수 있습니다. 과잉 재고가 증가하면 예측 가정, 주문 수량, 더 이상 판매되지 않는 제품을 검토하십시오.

목표는 가능한 최고 재고 수준을 유지하는 것이 아닙니다. 가용성, 현금 흐름, 운영 리스크의 균형을 맞추는 정당화 가능한 트리거를 설정하고, 실제 수요와 납품 성과 데이터를 사용하여 이를 개선하는 것입니다.