Wskaźnik pokrycia potrzeb zapasem obliczamy, dzieląc dostępny zapas przez średni tygodniowy popyt. W tym przypadku, aby wyliczyć średni popyt tygodniowy, sumujemy popyt z wszystkich czterech tygodni: 60 + 48 + 64 + 56 = 228. Następnie dzielimy tę sumę przez liczbę tygodni, co daje nam średni popyt tygodniowy wynoszący 57 sztuk (228 / 4 = 57). Teraz możemy obliczyć wskaźnik pokrycia potrzeb zapasem, dzieląc dostępny zapas (570 szt.) przez średni tygodniowy popyt (57 szt.): 570 / 57 = 10. Wskaźnik pokrycia potrzeb zapasem wyniósł 10, co oznacza, że zapas starczy na 10 tygodni przy obecnym poziomie popytu. W praktyce, wskaźnik ten pomaga przedsiębiorstwom efektywnie planować produkcję i zarządzać zapasami, co jest kluczowe dla utrzymania ciągłości operacyjnej. Warto również pamiętać, że wskaźniki pokrycia zapasów są standardowo wykorzystywane w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw, umożliwiając optymalizację procesów oraz minimalizację kosztów związanych z nadmiernym lub niewystarczającym zapasem.
Niepoprawne odpowiedzi mogą wynikać z błędnego zrozumienia, czym jest wskaźnik pokrycia potrzeb zapasem i jak go obliczyć. Często zdarza się mylenie tego wskaźnika z innymi miarami, takimi jak rotacja zapasów czy poziom zapasów w danym czasie. Wskaźnik pokrycia potrzeb zapasem odnosi się do tego, jak długo zapas będzie wystarczający na pokrycie zapotrzebowania, a nie do bezpośredniego porównania z poziomem zapasów. W przypadku, gdy ktoś obliczy wskaźnik jako 1,0, może to sugerować, że zapas wystarczy na jeden tydzień, co jest błędne w kontekście przedstawionych danych. Dodatkowo, odpowiedzi 0,4 i 2,0 mogą wynikać z niepoprawnego obliczenia średniego popytu lub pomyłek w dzieleniu. Tego typu błędy mogą być spowodowane brakiem uwagi lub nieznajomością właściwych wzorów do obliczeń. Kluczowe w tym kontekście jest zrozumienie, że wskaźnik pokrycia potrzeb zapasem powinien być oparty na dokładnych danych o popycie oraz dostępnych zasobach. W biznesie ważne jest, aby przy podejmowaniu decyzji opierać się na rzetelnych informacjach i obliczeniach, ponieważ nieprawidłowe dane mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych i operacyjnych.