(s,S) · Min-Max 재고정책 시뮬레이터

재고가 재주문점 s 이하로 내려가면 목표재고 S까지 발주하는 연속검토 정책입니다. 발주량이 매번 달라지며(S - 현재재고위치), Min-Max 정책과 동일한 구조입니다. 발주비가 높고 수요 변동이 큰 경우에 적합합니다.

기본 공식은 s = 평균 리드타임 수요 + 안전재고 = μ · LT + z · σ · √LT입니다. 목표 서비스수준(CSL)에 따른 z값은 95% → 1.645, 99% → 2.326입니다. 본 도구는 95% CSL 기준 권장 재주문점을 자동 계산합니다. 더 정밀한 계산은 안전재고 계산기를 활용하세요.

(s,S)는 재고 수준이 특정 값(s) 이하가 될 때마다 발주하는 연속검토 방식이고, (T,S)는 일정 주기 T마다 검토 후 목표수준 S까지 발주합니다. (s,S)는 더 빠른 반응으로 안전재고가 적게 필요하지만 상시 모니터링 비용이 발생합니다. 품목 수가 많으면 정기발주가 발주 합산 효과로 물류비를 줄일 수 있습니다.

재주문점 s를 높이거나(안전재고 증가), 목표재고 S를 높이거나, 리드타임을 단축하는 방법이 있습니다. 시뮬레이터에서 각 파라미터를 조정하며 서비스수준 변화를 즉시 확인할 수 있습니다. 재주문점을 권장값으로 설정하면 95% CSL을 달성할 수 있습니다.

총비용 = 유지비 + 발주비 + 품절비입니다. 유지비는 평균재고 × 개당 일간 유지비, 발주비는 발주횟수 × 건당 발주비, 품절비는 품절 수량 × 개당 품절비로 계산됩니다. 정책 비교 탭에서 3가지 정책(s,S·s,Q·정기발주)의 총비용을 나란히 볼 수 있습니다.

수요 패턴이 불규칙하고 품절 비용이 높으면 (s,S), 발주량을 일정하게 유지해야 하면 (s,Q), 복수 품목 동시 발주가 필요하면 정기발주가 유리합니다. ABC 분석을 먼저 수행해 A품목은 연속검토, C품목은 정기발주로 차별화하는 것이 실무 표준입니다. ABC 분석 도구로 품목 분류를 먼저 진행하세요.

이 도구는 재현 가능한 시드 고정 LCG 난수를 사용합니다. 파라미터가 같으면 동일한 수요 패턴이 생성되므로 정책 간 공정 비교가 가능합니다. 실제 운영에서는 더 많은 시뮬레이션 반복(Monte Carlo)을 통해 평균값을 사용하는 것을 권장합니다.

재고정책 시뮬레이터는 독립수요 품목(완제품·유지보수 부품)에 적합한 통계적 재고 관리 방법입니다. 종속수요 품목(조립 부품·원자재)은 MRP 도구처럼 수요를 기반으로 역산하는 확정적 계획이 더 적합합니다. 두 방식을 조합하면 전체 공급망 재고를 효과적으로 최적화할 수 있습니다.