Kwalifikacja: SPL.01 - Obsługa magazynów
Zawód: Technik logistyk
Średnie zapotrzebowanie miesięczne wynosi 100 kg. W pierwszym tygodniu zapotrzebowanie osiągnęło 110 kg, a w drugim 90 kg. Wskaźniki sezonowości dla tych tygodni przedstawiają się odpowiednio
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Poprawna odpowiedź to 1,1 dla pierwszego tygodnia i 0,9 dla drugiego tygodnia. Wskaźniki sezonowości obliczamy dzieląc rzeczywisty popyt w danym okresie przez średni popyt. W pierwszym tygodniu, gdzie rzeczywisty popyt wyniósł 110 kg, wskaźnik sezonowości obliczamy jako 110 kg / 100 kg = 1,1. Oznacza to, że popyt w tym tygodniu był o 10% wyższy niż średnia. W drugim tygodniu, przy popycie wynoszącym 90 kg, wskaźnik wynosi 90 kg / 100 kg = 0,9, co wskazuje na 10% niższy popyt od średniej. Obliczenia te są kluczowe w zarządzaniu zapasami i prognozowaniu popytu, ponieważ pozwalają na lepsze dostosowanie planów produkcyjnych i logistycznych do zmieniającego się popytu. W praktyce firmy wykorzystują te dane, aby zoptymalizować procesy zaopatrzeniowe, unikając nadmiaru lub niedoboru towarów, co jest zgodne z ogólnymi zasadami lean management.
W analizowanych odpowiedziach pojawiają się różne błędy w kalkulacji wskaźników sezonowości, które wynikają z nieprawidłowego zrozumienia podstawowych zasad ich obliczania. Wskaźnik sezonowości powinien odzwierciedlać stosunek rzeczywistego popytu do popytu średniego. W przypadku wartości takich jak 0,8 dla pierwszego tygodnia, sugeruje to, że popyt był o 20% niższy od średniej, co jest sprzeczne z danymi, gdyż rzeczywisty popyt wyniósł 110 kg, a nie 80 kg. W drugiej odpowiedzi, gdzie wskaźnik wynosi 0,9 dla drugiego tygodnia, to również jest nieprawidłowe, ponieważ rzeczywisty popyt wynosił 90 kg, co oznacza, że był on równy 90% średniego popytu, a nie odzwierciedlał zmiany w sezonowości. Kolejną powszechną pomyłką jest przyjęcie wartości wskaźnika wykraczających poza zakres 0,5-1,5, co jest typowe dla branż, gdzie wahania sezonowe są umiarkowane. Prawidłowa interpretacja danych dotyczących popytu jest kluczowa dla podejmowania decyzji w zakresie zarządzania zapasami oraz prognozowania, dlatego istotne jest zawsze dokładne przeliczenie wskaźników sezonowości w oparciu o rzeczywiste dane.