Wielo‑kryteriowa klasyfikacja zapasów z uwzględnieniem stabilności popytu

Dlaczego warto mieć odpowiednie części zamienne

Wyobraź sobie warsztat, w którym ogromne maszyny drążą tunele pod miastem, budując linie metra. Gdy przy awarii zabraknie kluczowej części zapasowej, cały plac budowy może stanąć. Jeśli gromadzisz za dużo niewłaściwych elementów, pieniądze stoją na półce, a niektóre części mogą nigdy nie zostać użyte. W artykule zaproponowano mądrzejszy sposób decydowania, które części zasługują na największą uwagę — skupiając się nie tylko na tym, ile jest zużywane, lecz także na tym, jak stabilny lub skokowy jest ten popyt.

Standardowy sposób sortowania zapasów

Większość zakładów ma do czynienia z tysiącami różnych części zamiennych, zwanych jednostkami magazynowymi (SKU). Aby sobie radzić, często stosują klasyfikację ABC: niewielka grupa „A” podlega najsurowszej kontroli, grupa „B” umiarkowanej, a duża grupa „C” prostszym i tańszym regułom. Tradycyjnie sortowanie opiera się na miarach takich jak roczne zużycie wyrażone w pieniądzu lub średni popyt. Zaproponowano wiele zaawansowanych metod łączących różne kryteria — w tym ocenę ekspertów, modele optymalizacyjne i sztuczną inteligencję. Jednak prawie wszystkie traktują popyt jak pojedynczą liczbę i w dużym stopniu ignorują, jak bardzo ten popyt wahana się w czasie.

Nowe spojrzenie na to, jak popyt się waha

Autorzy twierdzą, że stabilność popytu jest równie ważna jak jego wielkość. Część, która sprzedaje się w stałych ilościach co miesiąc, jest dość łatwa w zarządzaniu, nawet jeśli wolumeny są duże. Natomiast element, którego popyt gwałtownie się waha — z nagłymi skokami i okresami posuchy — jest znacznie trudniejszy do planowania. Jeśli planiści zaniżą te wahania, ryzykują bolesne braki i zakupy awaryjne. Jeśli przesadzą z reakcją, mogą kupić zbyt wiele, co prowadzi do przestarzałych zapasów. Aby uchwycić to zachowanie, badanie wykorzystuje trzy proste statystyki z przeszłych miesięcznych danych: poziom średni, jak szeroko się zmienia oraz różnicę między najwyższym a najniższym miesiącem. Wszystkie trzy traktowane są jako sygnały, że dana pozycja zasługuje na bliższą uwagę, gdy ich wartości rosną.

Jak dwustopniowa metoda ranguje części

Rdzeniem pracy jest dwuetapowa metoda rankingowa nazwana Modelem Podwójnym Ng, czyli D‑Ng‑model. Opiera się ona na wcześniejszym, przyjaznym arkuszom kalkulacyjnym narzędziu matematycznym, które może łączyć kilka kryteriów w jedną ocenę bez konieczności proszenia menedżerów o przypisywanie wag. W pierwszej fazie metoda analizuje tylko trzy miary związane z popytem i przekształca je w ocenę „stabilności popytu” dla każdego SKU. W drugiej fazie tę ocenę łączy się z innymi praktycznymi czynnikami, takimi jak koszt części i czas dostawy, aby uzyskać ostateczny wskaźnik priorytetu. Części są następnie sortowane od najbardziej do najmniej krytycznych i przypisywane do grup A, B lub C zgodnie z typowymi proporcjami ABC.

Testy metody na częściach do maszyn drążących tunele

Aby sprawdzić, czy nowe podejście rzeczywiście pomaga, autorzy zastosowali je do 52 części zamiennych używanych przy obsłudze maszyn drążących tunele w chińskim zakładzie. Popyt na te części jest trudny do prognozowania, ponieważ projekty zależą od polityki rządowej, lokalnych warunków gruntowych i zróżnicowanych praktyk konserwacyjnych. Badacze porównali nowy D‑Ng‑model z tradycyjnym modelem Ng, który nie mierzy eksplicitnie stabilności popytu. Stwierdzili, że kilka części zmieniło klasy po uwzględnieniu niestabilności: niektóre pozycje o umiarkowanym średnim popycie, ale bardzo nieregularnym zużyciu awansowały do grupy wyższej ważności, podczas gdy inne o bardziej stabilnym popycie zostały zdegradowane. Następnie, korzystając ze standardowych wzorów na poziomy zapasów i wskaźniki realizacji zamówień, zasymulowali, jak każda klasyfikacja sprawdzi się w praktyce.

Co lepsze sortowanie oznacza w praktyce

Analiza wykazała, że w szerokim zakresie celów poziomu obsługi nowa metoda uwzględniająca popyt osiąga nieco wyższe wskaźniki realizacji zamówień na czas, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów utrzymania zapasów bezpieczeństwa. Poprawy były umiarkowane procentowo, ale znaczące finansowo — nawet niewielkie oszczędności sumują się przy dużej liczbie pozycji i długim okresie. Testy wrażliwości na wielkość zamówień wykazały również, że samo kupowanie większych ilości podnosi poziomy obsługi, ale z szybko malejącym efektem i rosnącym ryzykiem przeterminowania zapasów. Dla menedżerów jasny jest przekaz: zwracanie uwagi na to, jak nierówny jest popyt — a nie tylko na jego wielkość — pomaga skupić wysiłki i środki na częściach najpewniej powodujących problemy, co prowadzi do bardziej niezawodnej obsługi przy niższych łącznych kosztach.

Cytowanie: Wang, C., Ning, G. Multi-criteria inventory classification considering demand stability. Sci Rep 16, 10664 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42590-0

Słowa kluczowe: klasyfikacja zapasów, zmienność popytu, zarządzanie częściami zamiennymi, analiza ABC, logistyka produkcji