Średni współczynnik wykorzystania strefy składowania oblicza się, dzieląc objętość ładunku znajdującego się w magazynie przez całkowitą objętość przestrzeni składowania. W tym przypadku mamy: 9375 m3 (ładunek) podzielone przez 12500 m3 (pojemność magazynu), co daje 0,75. Taki wskaźnik oznacza, że 75% dostępnej przestrzeni jest wykorzystywane efektywnie. W praktyce wartość ta jest istotna dla zarządzania magazynem, ponieważ pozwala ocenić, jak dobrze wykorzystujemy dostępne zasoby. Wysoki współczynnik wykorzystania może wskazywać na efektywne zarządzanie przestrzenią, co jest zgodne z najlepszymi praktykami w logistyce i magazynowaniu. Przykładami zastosowania tego wskaźnika mogą być analizy efektywności operacyjnej magazynów oraz planowanie przyszłych inwestycji w infrastrukturę składowania. Optymalne wykorzystanie przestrzeni magazynowej wpływa na obniżenie kosztów operacyjnych oraz zwiększenie zdolności do obsługi większej ilości towarów bez konieczności rozbudowy obiektów.
Wybór błędnych odpowiedzi często wynika z niepoprawnego zrozumienia definicji średniego współczynnika wykorzystania strefy składowania. Niektóre z proponowanych opcji mogą sugerować nieadekwatne przeliczenia lub błędne założenia dotyczące całkowitej objętości przestrzeni magazynowej. Na przykład, odpowiedź sugerująca wartość 1,30 implikuje, że ładunek zajmuje więcej miejsca, niż wynosi całkowita pojemność magazynu, co jest niemożliwe z definicji. Takie podejście może wynikać z błędnego myślenia o proporcjach i relacjach między objętościami, prowadzącego do nierealistycznych wniosków. Natomiast wybór wartości 0,25 może sugerować, że ktoś pomylił pojęcie wykorzystania z ilością wolnej przestrzeni, co pokazuje zrozumienie zjawiska składowania w niewłaściwy sposób. Kluczowe jest zrozumienie, że wskaźnik wykorzystania przestrzeni powinien być wyrażony jako stosunek pomiędzy faktycznie zajmowaną przestrzenią a całkowitą pojemnością magazynu, co pozwala na precyzyjną ocenę efektywności operacyjnej. Współczynnik ten powinien być regularnie monitorowany, aby zidentyfikować możliwości optymalizacji, co jest istotne w kontekście ograniczania kosztów i zwiększania wydajności w branży logistycznej.