Odpowiedź '4 maja i 9 maja' jest prawidłowa, ponieważ dostawca realizuje dostawę materiału w ciągu 6 dni od złożenia zamówienia, a materiał jest wydawany do produkcji następnego dnia po dostawie. Aby materiał był wydany do produkcji 11 maja, zamówienie powinno być złożone 4 maja, co oznacza, że dostawa nastąpi 10 maja. Następnego dnia, czyli 11 maja, materiał będzie dostępny do produkcji. Z kolei dla wydania materiału do produkcji 16 maja, zamówienie powinno być złożone 9 maja. W tym przypadku dostawa nastąpi 15 maja, a materiał będzie gotowy do produkcji 16 maja. Tego typu obliczenia są kluczowe w zarządzaniu łańcuchem dostaw, gdzie terminowość i planowanie są niezbędne. W praktyce, aby uniknąć opóźnień produkcyjnych, firmy stosują techniki takie jak Just-in-Time (JIT), które wymagają precyzyjnego planowania zamówień oraz ścisłej współpracy z dostawcami.
Wiele błędnych odpowiedzi może wynikać z nieprawidłowego zrozumienia terminu realizacji dostawy oraz związku między zamówieniem a wydaniem materiału do produkcji. W przypadku odpowiedzi sugerujących złożenie zamówienia na przykład 5 maja i 10 maja, nie uwzględniają one, że materiał zamówiony 5 maja dotrze do firmy 11 maja, a więc nie będzie dostępny do produkcji tego samego dnia. Z kolei zamówienie złożone 10 maja doprowadziłoby do sytuacji, w której materiał dotrze dopiero 16 maja, co jest sprzeczne z wymaganiem, aby materiał był gotowy do produkcji 16 maja. Kolejne podejście, które sugeruje daty takie jak 6 maja i 10 maja, również nie jest zgodne z okresem dostawy. Zamówienie złożone 6 maja mogłoby dostarczyć materiał dopiero 12 maja, a więc nie będzie on dostępny do produkcji 11 ani 16 maja. Wreszcie, odpowiedzi, które sugerują 4 maja i 8 maja, również są błędne z uwagi na niewłaściwe obliczenia dat. To pokazuje, jak ważne jest skrupulatne podejście do zarządzania czasem w logistyce i produkcji, aby uniknąć przestojów i nieefektywności w procesie produkcyjnym. Należy pamiętać, że poprawne planowanie zamówień jest kluczowe dla optymalizacji zasobów i zapewnienia ciągłości produkcji.