Średni cykl dostaw obliczony metodą średniej arytmetycznej wynosi 14 dni, co jest zgodne z poprawną odpowiedzią. Aby obliczyć średnią, zsumowaliśmy wszystkie okresy między dostawami: 15 + 13 + 14 + 15 + 11 + 12 + 18 + 14, co daje 108 dni. Następnie dzielimy przez liczbę dostaw, czyli 8. Wynik to 108 dni / 8 = 13,5 dni, co zaokrąglamy do 14 dni. Taka analiza jest kluczowa w zarządzaniu łańcuchem dostaw, ponieważ pozwala na lepsze planowanie i optymalizację procesów logistycznych. W praktyce, znajomość średniego czasu dostaw pozwala na ustalenie odpowiednich zapasów oraz przewidywanie ewentualnych opóźnień. Dobrą praktyką w branży jest regularne monitorowanie cyklu dostaw oraz dostosowywanie strategii zakupowych w zależności od zmieniających się warunków rynkowych. Zrozumienie tego zagadnienia jest kluczowe dla efektywności operacyjnej przedsiębiorstw.
Udzielenie odpowiedzi 15 dni, 12 dni, 11 dni lub jakiejkolwiek innej wartości, poza 14 dniami, wskazuje na niedostateczne zrozumienie procesu obliczania średniego cyklu dostaw. W przypadku odpowiedzi 15 dni, może to wynikać z błędnego założenia, że najwyższa wartość dostarczona w zestawieniu powinna być uznana za średnią, co jest niezgodne z zasadami statystyki. Średnia arytmetyczna nie opiera się na maksymalnej wartości, ale na sumie wszystkich wartości podzielonej przez ich liczbę. Odpowiedź 12 dni mogłaby sugerować, że użytkownik przyjął zbyt niską wartość jako reprezentatywną, co również nie jest poprawne. W zaś przypadku 11 dni, użytkownik być może nie uwzględnił wystarczającej liczby dni, co prowadzi do niewłaściwego oszacowania czasu dostaw. Podstawowym błędem myślowym jest zapominanie o tym, że średnia arytmetyczna to nie tylko prosty wybór wartości, ale wymaga dokładnych obliczeń i analizy. W praktyce, zrozumienie, jak obliczać średni czas dostaw, jest kluczowe dla efektywnego zarządzania łańcuchem dostaw, co z kolei wpływa na satysfakcję klientów i rentowność przedsiębiorstwa. Warto zatem skupić się na dokładnych i rzetelnych obliczeniach, aby podejmować świadome decyzje oparte na danych.