IRAは件数の比率で、許容誤差の定義が数字を決める

在庫精度(IRA)は、帳簿上の在庫数量が現物とどれだけ一致しているかを、カウントした記録の件数で測る指標です。

  • IRA = 許容誤差内に収まった記録の件数 ÷ カウントした記録の件数 × 100(%)

「記録」は品目×ロケーション(ロットを管理していれば品目×ロケーション×ロット)の単位です。品目単位で集計すると、ロケーションAで10個多くロケーションBで10個少ない状態が「一致」に数えられ、置き間違いが見えなくなります。WMS(倉庫管理システム)でロケーション別に在庫を持っているなら、IRAもロケーション別の記録で測ります。

この指標は金額の差異率とは別物です。差異金額率は「狂っている金額の大きさ」、IRAは「狂っている記録の多さ」を示します。差異金額率の計算は実地棚卸の手順で扱っています。

許容誤差はABC区分と計量方法で決める

許容誤差は、数量差が「業務上の問題を起こさない範囲」を区分ごとに決めるものです。計量の限界(重量換算で数える小物部品など)も考慮します。設計の一例を示します。

区分許容誤差(例)考え方
A(金額上位)±0%1個の違いが金額・欠品に直結する。完全一致を求める
B±2%一定の誤差は許すが、発注判断が狂わない範囲
C(低額・ばら物)±5%重量換算などの計量誤差を許す

10件のカウント結果に当てはめます。

No区分帳簿数実数差差異率判定
1A10010000.0%一致
2A250248−20.8%不一致
3A404000.0%一致
4B500510+102.0%一致
5B120117−32.5%不一致
6B606000.0%一致
7C2,0001,950−502.5%一致
8C800860+607.5%不一致
9C3,0003,00000.0%一致
10C150151+10.7%一致

許容誤差込みのIRAは7÷10=70%です。完全一致だけを数えると、一致はNo.1・3・6・9の4件で40%になります。同じ現場でも定義次第で30ポイント違うため、報告には必ず許容誤差の定義を添えます。

区分別に見ると、Aは3件中2件で67%、Bは3件中2件で67%、Cは4件中3件で75%です。件数が少ないので区分別の数字は参考値ですが、全体の70%という数字だけでは、許容誤差の最も厳しいA品目で3件に1件が狂っていることが見えません。

標本の大きさで、IRAの誤差幅が変わる

循環棚卸でカウントするのは在庫記録の一部です。測ったIRAは標本から推定した値なので、誤差幅を持ちます。標本が十分に無作為であれば、二項分布の正規近似で95%信頼区間の幅を見積もれます。

  • 誤差幅(95%) ≒ 1.96 × √(p ×(1 − p)÷ n) p:測ったIRA、n:カウント件数

測ったIRAが94%のときの誤差幅は次のとおりです。

n=200件のときの誤差幅
±3.3pt
IRA 94%、95%信頼区間(正規近似、当社試算)
n=400件のときの誤差幅
±2.3pt
同上
n=800件のときの誤差幅
±1.6pt
同上

月200件しか数えていない現場で、IRAが先月の93%から今月95%に上がっても、誤差幅の範囲内で改善とは言えません。改善を判定するなら、四半期でまとめて件数を増やすか、同じ区分の推移を3か月以上見ます。

ただし、事象トリガー(マイナス在庫の発生など)で選んだ記録は「狂っていそうなもの」に偏っています。これを混ぜるとIRAは実態より低く出ます。IRAは定期の対象だけで計算し、トリガー分は件数と原因を別に集計します。対象の分け方は循環棚卸の設計を参照してください。

目標値と、IRAが上がらないときの見直し方

IRAの目標は区分ごとに置きます。全体で一つの目標にすると、件数の多いC品目の結果に全体が引きずられます。目標値の水準は業種や計量方法で大きく異なるため、他社の数字を借りるより、自社の現状値から四半期ごとに段階を上げるほうが運用しやすくなります。

IRAと合わせて、次の二つを並べて見ると状況がつかめます。

  • 差異金額率:IRAが高くても、A品目1件の大きな差異で金額は大きく狂うことがあります。
  • 調整件数:IRAの分母に入らない、日常の調整伝票の件数。日常の調整が多い現場は、カウント時点だけ帳簿が合っている可能性があります。

よくある質問

IRAと「在庫差異率」はどう違いますか

IRAは許容誤差内に収まった記録の件数の比率で、差異率は差異の数量や金額を帳簿在庫で割ったものです。IRAは記録の信頼度、差異率は損失の大きさを見る指標で、両方を並べて報告します。

ロット管理品のIRAはどの単位で数えますか

品目×ロケーション×ロットを1記録とします。数量が合っていてもロット番号が違えば、トレーサビリティや先入先出の判断が狂うため、不一致として扱います。

標本はどう選べば無作為になりますか

定期の対象を、品目コード順ではなく乱数で並べ替えた順で日割りにします。担当者が数えやすい棚から選ぶと、精度の高い記録に偏ります。

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この特集について

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この記事を書いた人

株式会社サオス

株式会社サオス 製造DX部

DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業のデータ活用・AI の調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・在庫・データ基盤を手がけた実務者が、計算式を検算し、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。

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