Wskaźnik niezawodności dostaw jest obliczany na podstawie stosunku liczby dostaw kompletnych do całkowitej liczby dostaw. W tym przypadku mamy 42 dostawy, z czego 6 było niekompletnych, co oznacza, że 36 dostaw było kompletnych. Aby obliczyć wskaźnik niezawodności, stosujemy wzór: (liczba dostaw kompletnych / całkowita liczba dostaw) * 100%. Podstawiając wartości: (36 / 42) * 100% = 85.71%, co zaokrąglamy do 86%. Taki wskaźnik jest istotny w kontekście logistyki, ponieważ pozwala ocenić efektywność dostawców i jakość dostarczanych towarów. Wysoki wskaźnik niezawodności może wpływać na zwiększenie zaufania klientów oraz poprawę reputacji firmy. W praktyce, monitorowanie tego wskaźnika powinno być regularnym elementem analizy wydajności łańcucha dostaw, co pozwala na identyfikację ewentualnych problemów i podejmowanie działań poprawczych oraz wykorzystywanie dostawców o wysokiej niezawodności dla kluczowych procesów biznesowych.
Wybór niepoprawnej odpowiedzi często wynika z błędnego podejścia do interpretacji danych. W przypadku obliczania wskaźnika niezawodności dostaw, kluczowe jest zrozumienie, co oznaczają dane liczby. Odpowiedzi takie jak 14%, 50% czy 99% mogą wydawać się logiczne, ale z perspektywy analizy statystycznej są one nieuzasadnione. Na przykład, wskaźnik 14% sugerowałby, że tylko niewielki odsetek dostaw był kompletny, co w tym przypadku jest błędne, gdyż mamy 36 dostaw kompletnych. Z kolei odpowiedź 50% pochodziłaby z mylnego założenia, że połowa dostaw jest pełna, co w kontekście podanych danych jest dalekie od prawdy. Z kolei 99% to liczba, która może wynikać z nadmiernego optymizmu lub błędnego założenia, że praktycznie wszystkie dostawy są niezawodne. Tego typu myślenie, oparte na błędnych założeniach, prowadzi do fałszywych wniosków i może zniekształcać rzeczywistość operacyjną. Niezawodność dostaw to kluczowy wskaźnik efektywności w logistyce, a jego właściwe obliczenie jest niezbędne do efektywnego zarządzania dostawcami oraz poprawy procesów w łańcuchu dostaw. W praktyce, aby uniknąć takich błędów, warto stosować standardy analizy danych oraz regularnie edukować zespół na temat istoty jakości dostaw.