Miernik niezawodności dostaw, zwany również wskaźnikiem terminowości dostaw, oblicza się, analizując stosunek liczby dostaw zrealizowanych na czas do całkowitej liczby dostaw. W przedstawionym przypadku, na 25 dostaw, 4 były nieterminowe, co oznacza, że 21 dostaw zostało zrealizowanych zgodnie z harmonogramem. Wzór na obliczenie wskaźnika niezawodności dostaw wygląda następująco: (Liczba dostaw terminowych / Całkowita liczba dostaw) * 100%. Zatem obliczamy: (21 / 25) * 100% = 84%. Wskazuje to, że 84% wszystkich dostaw dotarło na czas, co jest parametrem istotnym dla efektywności łańcucha dostaw. W praktyce, analiza wskaźników niezawodności dostaw jest kluczowa dla oceny jakości usług logistycznych, a uzyskany wynik może być porównywany z normami branżowymi, co pozwala na identyfikację obszarów do poprawy oraz dostosowanie strategii zarządzania dostawami.
Podczas rozwiązywania problemu związanego z miernikiem niezawodności dostaw, kluczowe jest zrozumienie, na czym polega terminowość dostaw i jak ją obliczyć. Odpowiedzi, które wskazują na wartości powyżej 84%, mylnie interpretują relację między liczbą dostaw terminowych a całością dostaw. Należy zwrócić uwagę, że wskaźnik niezawodności nie może przekraczać 100%, ponieważ odnosi się do proporcji dostaw, które dotarły na czas. Liczby 119% oraz 19% są wynikiem błędnych obliczeń lub niepoprawnych założeń. W przypadku 119% można zauważyć typowy błąd myślowy, polegający na nieprawidłowym zrozumieniu podstawowego wzoru na obliczenie wskaźnika. Z kolei 19% sugeruje, że liczba dostaw terminowych jest dramatycznie zaniżona, co nie znajduje odzwierciedlenia w podanych danych. Wskazuje to na nieprecyzyjne podejście do analizy danych lub ich niewłaściwe zrozumienie. W praktyce, aby poprawnie ocenić niezawodność dostaw, należy starannie analizować dane, z uwzględnieniem nie tylko liczby dostaw, ale także ich terminowości oraz potencjalnych przyczyn opóźnień. To podejście jest zgodne z najlepszymi praktykami w zarządzaniu łańcuchem dostaw, gdzie kluczowe znaczenie ma dokładna analiza wskaźników wydajności.