By Joannès Vermorel, październik 2015
Wskaźnik wypełnienia to ułamek zapotrzebowania klienta, który jest zaspokajany dzięki natychmiastowej dostępności zapasów, bez zamówień zwrotnych lub utraconej sprzedaży. Wskaźnik wypełnienia różni się od wskaźnika poziomu obsługi. Wskaźnik wypełnienia ma znaczną atrakcyjność dla praktyków, ponieważ reprezentuje ułamek popytu, który prawdopodobnie zostanie odzyskany lub lepiej obsłużony, jeśli wydajność zapasów miałaby zostać poprawiona. Stopień wypełnienia jest mierzona empirycznie przez uśrednienie liczby prawidłowo obsługiwanych wniosków w stosunku do całkowitej liczby wniosków.
Stopień wypełnienia i poziom usług są różne
Poziom usług jest często błędnie mylony ze stopniem wypełnienia, i odwrotnie. Tymczasem te dwa wskaźniki są liczbowo różne. Choć oba wskaźniki są ze sobą dość mocno skorelowane, to w realnym świecie można znaleźć sytuacje, w których wysoki poziom obsługi nie przekłada się na wysoki wskaźnik wypełnienia, a wręcz odwrotnie. Takie sytuacje pojawiają się częściej, gdy popyt jest niewielki (jak np. w przypadku części zamiennych) lub gdy popyt jest nieregularny (jak w przypadku książek).
Definicja formalna
Aby rzucić nieco światła na dokładną definicję współczynnika wypełnienia i poziomu obsługi, musimy wprowadzić pewien stopień formalizmu. Niech $X$ będzie zmienną losową reprezentującą popyt w następnym cyklu. Niech $s$ będzie dostępnym zapasem, to znaczy ilością zapasu łatwo dostępną do obsługi przychodzących zamówień.
Poziom obsługi $tau_1$ zapisujemy jako:$$tau_1(s) = ^mathbf{P}(X ^leq s)$$Stopień wypełnienia $tau_2$ zapisujemy jako:$$tau_2(s) = \frac{mathbb{E}}{\mathbb{E}}$Istotnie $text{min}(X,s)$ reprezentuje ograniczenie, jakie dostępny zapas nakłada na ilości, które mają być obsłużone bez opóźnienia. Jeśli rzeczywista wartość popytu $x$ jest mniejsza od $s$, to jednostki $x$ zostaną obsłużone bez opóźnienia, w przeciwnym razie tylko jednostki $s$ zostaną obsłużone bez opóźnienia.
Obliczanie współczynnika wypełnienia za pomocą Envision
Lokad oferuje możliwość obliczenia probabilistycznej prognozy popytu. Wynikiem prognozy jest rozkład prawdopodobieństwa, który za pomocą dedykowanej funkcji fillrate() można przekształcić w rozkład współczynników wypełnienia, co ilustruje poniższy przykład:
Demand = call forecast.demand( ... ) // code snippedFR = fillrate(Demand)
Zmienna FR jest również rozkładem prawdopodobieństwa i reprezentuje krańcowe przyrosty współczynnika wypełnienia. Innymi słowy, FR zawiera krańcowy wkład każdej dodatkowej jednostki utrzymywanej w magazynie w zaspokojenie przyszłego popytu.
.