컨티스 툴킷

(s,S) · Min-Max 재고정책 시뮬레이터

수요 분포·리드타임·비용을 넣고 (s,S)·Min-Max, (s,Q) 고정 발주량, (R,S) 정기 발주 정책을 일 단위로 시뮬레이션합니다. 세 정책을 같은 난수 수요로 돌려 충족률·총비용·품절 일수를 공정하게 비교하고, 목표 충족률 대비 판정과 권장 재주문점을 보여 줍니다.

계산 근거

일 단위 시뮬레이션(아침 입고 → 수요 처리 → 재고 위치로 발주 판단 → 리드타임 뒤 입고). 품절분은 판매 손실. 수요는 정규분포 난수(시드 고정)이며 세 정책이 같은 수열을 쓴다. 권장 재주문점 = μL + z·σ·√L, 정기 목표 S = μ(R+L) + z·σ·√(R+L)(Silver·Pyke·Peterson). 판정 기준은 입력한 목표 충족률.

검증
기본값 검산(시드 20261022, 120일): (s,S) 56,426원, (s,Q) 53,540원, (R,S) 71,460원, 세 정책 모두 충족률 100%.
최종 검토
2026-10-22 · CONTIS 툴킷 편집팀
함께 쓰는 양식

자주 묻는 질문 (FAQ)

(s,S) 정책이란 무엇인가요?
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.
재주문점 s는 어떻게 설정하나요?
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 입력한 목표 충족률을 z 값으로 바꿔 권장 재주문점과 정기 발주 목표 수준 S 를 함께 보여 줍니다. 더 정밀한 계산은 안전재고 계산기를 활용하세요.
(s,S) 정책과 정기발주 (T,S)의 차이는?
(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.
서비스수준이 낮게 나오는데 어떻게 개선하나요?
재주문점 s를 높이거나(안전재고 증가), 목표재고 S를 높이거나, 리드타임을 단축하는 방법이 있습니다. 시뮬레이터에서 각 파라미터를 조정하며 서비스수준 변화를 즉시 확인할 수 있습니다. 권장 재주문점은 주기 서비스 수준 기준 근사값이라, 실제 충족률은 시뮬레이션 결과로 확인하세요.
총비용 구성은 어떻게 보나요?
총비용 = 유지비 + 발주비 + 품절비입니다. 유지비는 평균재고 × 개당 일간 유지비, 발주비는 발주횟수 × 건당 발주비, 품절비는 품절 수량 × 개당 품절비로 계산됩니다. 정책 비교 표에서 (s,S)·(s,Q)·(R,S) 세 정책의 총비용을 같은 수요로 나란히 볼 수 있습니다. 품절은 판매 손실(이월 없음)로 계산합니다.
재고정책 선택 기준은 무엇인가요?
수요가 불규칙하고 품절 비용이 크면 (s,S), 포장·MOQ 때문에 발주량을 일정하게 해야 하면 (s,Q), 여러 품목을 같은 날 함께 발주해야 하면 (R,S) 정기 발주가 맞습니다. 어느 쪽이 나은지는 품목마다 다르므로, 정책 비교 표에서 같은 수요로 세 정책의 충족률과 비용을 직접 비교하세요. 금액이 큰 품목부터 연속 검토를 적용하는 방식도 많이 씁니다. ABC 분석 도구로 품목 분류를 먼저 진행하세요.
시뮬레이션 결과가 매번 같은 이유는?
난수 시드를 고정해 같은 입력이면 같은 수요 수열이 나옵니다. 세 정책은 모두 이 한 수열로 계산되므로 수요 운이 아니라 정책 차이만 비교됩니다. 시드 값을 바꾸면 다른 수요 수열로 다시 돌려 볼 수 있으니, 몇 번 바꿔 결과가 크게 흔들리는지 확인하세요.
재고 최적화와 MRP는 어떤 관계인가요?
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.

재고를 최적화하다

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