Centrum dystrybucji I powinno złożyć zamówienie na dostawę 14-go dnia, aby zapewnić wystarczający zapas produktów i uniknąć sytuacji braku towaru. Początkowy zapas wynoszący 230 sztuk oraz potrzeby brutto na kolejne dni, które wynoszą odpowiednio 30, 50, 40, 20, 50, 30 i 20 sztuk, muszą być starannie analizowane. Po obliczeniu zapasu na każdy dzień okazuje się, że na 16-go dnia zapas spadnie do -10 sztuk, co oznacza, że Centrum dystrybucji I będzie miało poważny problem z zaopatrzeniem. Aby dostawa dotarła na czas, a potrzeby nie zostały zaspokojone, zamówienie musi być złożone 14-go dnia, mając na uwadze czas dostawy wynoszący 4 dni. To podejście jest zgodne z dobrymi praktykami w zarządzaniu łańcuchem dostaw, które zaleca planowanie zamówień z odpowiednim wyprzedzeniem, aby zminimalizować ryzyko związane z brakiem towaru. W praktyce, działając w oparciu o dane dotyczące zapotrzebowania i czasu realizacji zamówień, organizacje mogą efektywnie zarządzać swoim stanem magazynowym i zapewnić ciągłość dostaw.
Wybór niewłaściwego dnia na złożenie zamówienia, jak na przykład 10-go, 16-go czy 17-go dnia, wynika często z błędnej analizy potrzeb zapasowych oraz zignorowania kluczowych wskaźników dotyczących zapotrzebowania. Złożenie zamówienia 10-go dnia skutkuje niewystarczającym czasem na dostawę potrzebnych towarów. Po pierwsze, nie uwzględnia to rzeczywistego zapotrzebowania na produkty, które wzrastają w nadchodzących dniach. Z kolei, zamówienie złożone 16-go dnia prowadziłoby do natychmiastowego braku zapasu, ponieważ zapas na ten dzień jest już ujemny. Takie podejście jest sprzeczne z zasadami zarządzania zapasami i optymalizacji łańcucha dostaw, które podkreślają znaczenie przewidywania potrzeb oraz planowania z wyprzedzeniem. Nieprzemyślane decyzje mogą prowadzić do przestojów w produkcji, co w ostateczności negatywnie wpływa na zadowolenie klientów i reputację firmy. Typowym błędem jest także zignorowanie czasu realizacji zamówień oraz brak uwzględnienia zmienności popytu. W związku z tym, kluczowe jest, aby menedżerowie łańcucha dostaw posiadali umiejętności analizy danych oraz prognozowania, co pozwoli im podejmować świadome decyzje w zakresie zarządzania zapasami.
