Odpowiedź 2,2 jest prawidłowa, ponieważ obliczenia wskazują na wzrost wartości współczynnika pokrycia zapasem o 10% w porównaniu do III kwartału, w którym wynosił on 2,0. Aby obliczyć nową wartość, należy zastosować wzór: nowa wartość = stara wartość + (stara wartość * procent wzrostu). W tym przypadku: 2,0 + (2,0 * 0,10) daje 2,0 + 0,2 = 2,2. W praktyce, analiza wskaźników pokrycia zapasem jest kluczowa w zarządzaniu łańcuchem dostaw oraz w planowaniu produkcji. Umożliwia ona monitorowanie zdolności firmy do zaspokojenia popytu klientów, co jest niezbędne w kontekście optymalizacji zapasów oraz minimalizacji kosztów związanych z ich utrzymywaniem. Wartości wskaźników mogą być również używane do porównań branżowych, co pozwala na ocenę efektywności działania firmy na tle konkurencji. Takie analizy są zgodne z najlepszymi praktykami w zarządzaniu operacyjnym, umożliwiając podejmowanie świadomych decyzji strategicznych. Prawidłowe zrozumienie matematycznych podstaw tych wskaźników jest niezbędne dla efektywnego zarządzania każdą organizacją produkcyjną.
Wybierając inną wartość, można napotkać kilka istotnych pułapek myślowych, które prowadzą do błędnych wyników. Na przykład, jeśli ktoś wybiera odpowiedź 2,04, mógłby błędnie zinterpretować wzrost wskaźnika jako prostą wartość, bez uwzględnienia procentowego wzrostu. Wartość 2,0 w III kwartale nie powinna być bezpośrednio interpretowana jako wartość bazowa do dodania, ponieważ wzrost o 10% wymaga nie tylko dodania wartości, ale obliczenia procentu z tej wartości. Inna niepoprawna odpowiedź, jak 2,4, może wynikać z błędnego założenia, że wzrost o 10% oznacza zwiększenie wartości do 110% wartości bazowej, co jest błędnym założeniem bez obliczenia procentu, a nie prosto dodawania. Ponadto, wybór wartości 2,2 może być mylący, jeśli nie uwzględnimy, że 10% z 2,0 to 0,2, a nie 0,4 czy inne liczby, które mogą wydawać się na pierwszy rzut oka logiczne. Kluczowe jest zrozumienie, że wzrost wartości w kontekście procentowym wymaga precyzyjnych kalkulacji i leży w podstawach analizy danych, które są niezbędne w skutecznym zarządzaniu zasobami i przewidywaniu popytu. Ignorowanie tych zasad prowadzi do nieefektywnego planowania i może skutkować niezaspokojonymi potrzebami klientów, co w dłuższej perspektywie może szkodzić reputacji firmy.
