在庫を分類するのはA、B、Cと同じくらい簡単です
数千のSKUを追跡する企業、または在庫管理リソースが限られている企業では、すべてのSKUをカウントすることは不可能であるため、ABC分析を使用して階層構造を在庫価値に割り当てることができます。
目的は、すべての時間を把握する必要があり、1年に1回調整できるパーツを知ることです。
ABCインベントリ分類
ABCの在庫分類には複数の方法がありますが、ほとんどの企業では：
- A在庫は、倉庫内の品目の約20％、ドル使用量の80％を占めています。
- B在庫は、商品の約30％、ドルの使用量の15％を占めています。
- C在庫は、商品の約50％、ドルの使用量の5％を占めています。
一部の企業では、単価、サプライヤーのリードタイム、顧客の重要性、有効期限などの基準を使用してABC層の構造を作成し、複数の企業で複数の基準を組み合わせています。 MRPまたはWMSから必要なSKUデータをExcelにエクスポートし、ABC分類を開始するための簡単なソートを行うことができます。
在庫の正確性の目標は100％にする必要があります。また、一貫して99％を超えない場合は、倉庫の真ん中に机を置く必要があります。
100％インベントリ精度
さて、100％在庫の正確さが必要だということに同意したとしましょう。 在庫の正確さが現在どのように測定されていますか？ 50,000または15,000 SKUであるかどうかにかかわらず、在庫の100％をカウントすることから始める必要があります。
あなたはこのプロセスが苦しいと思うかもしれません、そして、あなたの会社が前にそれをやっていない、またはそれをやっていないならば、それはそうです。
しかし、彼らは入れ墨で言うように、あなたはいくつかの痛みなしにあなたの望む結果を得るつもりはありません。
在庫を数えるには2つの方法があります。つまり、正確さを評価する方法です。
- 床からシートへ。 あなたが持っているすべてのものをインベントリに数えて、あなたのシステムが持っていると思っているものと比較してください。
- シートから床まで。 あなたのシステムから倉庫にデータを取り出し、見つけたものと比較してください。
フロア・トゥ・シートは、より険しい道であり、あなたの世話にもっと勤勉になるように強制します。 私は、フロアごとのカウントで開始し、それをシートツーフロアのカウントと調整することをお勧めします。
物的インベントリを完了したら、出発点になります。 一部の企業は、次回の実地棚卸が始まるまで在庫を再計算しません。 このアプローチはお勧めしません。
サイクルカウント
サイクルカウントは年間を通して在庫の正確性を維持するのに役立ち、SKUの数、在庫の価値、在庫の正確さを確かめるためのリソースがあるかどうかによって、いくつかの方法で処理できます。
会社に1200 SKUを管理する場合は、毎月100回のサイクルカウントを選択できます。これは、毎営業日に約5 SKUをカウントすることを意味します。
1人または2人は一般的にパートタイムでそれを行うことができます。 このアプローチでは、年間中のすべてのSKUを数えることができます。 正確に管理され、管理されている場合、このサイクルカウント方法は、来年の物的在庫が円滑に進むのに役立ちます。 このサイクルカウント方法を採用している一部の企業は、年間在庫の代わりにこの方法を使用します。 私は両方をすることをお勧めします。
通常のサイクルカウントの1年間に数えることができるSKU数が多い場合や、すべての数を数える人がいない場合は、高価値SKUのみをサイクルカウントすることができます。
通常、企業の在庫の20％が在庫総額の80％を占めています。 これを先にA在庫と呼んでいます。 その年の間にSKUの100％をサイクルカウントできない場合は、A在庫のサイクルカウントを検討してください。
来年の身分証明書を取得する時期が来れば、あなたはまだゲームの先を行くでしょう。
サイクルカウントを考慮する場合のいくつかの要点
SKUをランダムにカウントします。 ほとんどのMRPまたはWMSシステム（WMSのSは「システム」を表しています）には、毎日ランダムSKUを提供するサイクルカウントモジュールがあります。 ランダムなカウントは、倉庫の人がカウントされるSKUを操作するのを防ぎます。
職務の分離を念頭に置いてください。 あなたのサイクルカウンターは、 毎日あなたの目録を扱う人と同じであってはなりません。 この分離は、プロセスとデータをきれいに保つのに役立ちます。
そう、はい、サイクル数や物理的な在庫の質問：答えは両方です。 上記の手順を実行することで、日常業務に与える影響はごくわずかです。 実際、これらの手順を実行することで、日々の業務を改善し、サプライチェーンの最適化につなげることができます。