Odpowiedź 20 sztuk jest prawidłowa, ponieważ w kontekście produkcji samochodów kluczowe jest dokładne oszacowanie potrzebnych komponentów, aby zrealizować zamówienie. W tym przypadku fabryka musi dostarczyć 70 samochodów. Po uwzględnieniu zapasu w magazynie i analizy stanu produkcji w toku, można stwierdzić, że fabryka ma niedobór 20 silników. Praktyka zamawiania odpowiednich ilości komponentów jest zgodna z zasadami zarządzania łańcuchem dostaw, które podkreślają znaczenie planowania produkcji oraz dbałości o minimalizację zapasów. W branży motoryzacyjnej, w której czas i precyzja są kluczowe, zastosowanie systemów ERP (Enterprise Resource Planning) jest powszechne w celu monitorowania stanów magazynowych oraz synchronizacji zamówień. Dobre praktyki wymagają również, aby przed złożeniem zamówienia na komponenty, dokładnie ocenić popyt i dostępność zasobów, co pozwala na efektywniejsze zarządzanie kosztami i czasem produkcji.
Odpowiedzi 10 sztuk, 5 sztuk oraz 30 sztuk są nieprawidłowe, ponieważ nie uwzględniają kluczowych zasad związanych z zarządzaniem zapasami i produkcją. Gdyby fabryka zamówiła 10 silników, to liczba zamówionych jednostek byłaby niewystarczająca do spełnienia wymagania na 70 samochodów, co prowadziłoby do opóźnień w dostawie i niezadowolenia klienta. Wybór 5 silników jeszcze bardziej pogłębia problem, ponieważ oznaczałoby to ogromny niedobór w stosunku do wymaganej liczby, co mogłoby zagrażać realizacji zamówienia. Z kolei zamówienie 30 sztuk, choć z pozoru wydaje się lepsze, nadal nie rozwiązuje problemu, ponieważ fabryka potrzebuje dokładnie 20 silników, aby uzyskać pełny zestaw wymaganych komponentów. Takie podejścia wskazują na typowe błędy w analizie zapotrzebowania i nieodpowiednie planowanie produkcji. Kluczowe jest, aby przy podejmowaniu decyzji opierać się na dokładnych danych dotyczących stanów magazynowych oraz przewidywanych potrzeb, co pozwoli na skuteczniejsze zarządzanie procesem produkcji. Współczesne fabryki powinny korzystać z zaawansowanych narzędzi analitycznych, które wspierają proces decyzyjny i pozwalają na precyzyjniejsze prognozowanie potrzeb materiałowych.
