Customer service level. Customer se

Customer service level. Customer service level, which is statistically significant for average physical inventory level, ASI level, fill rate, and service level, represents another significant component of the replenishment equation for the outlet’s inventory policy. Increasing the customer service level also increases the amount of required safety stock, which likely explains its statistical significance. Also, the increase in customer service level drives predictable behaviors in all performance measures, in that they increase as it increases. Therefore, as an outlet works to decrease its stockouts, either the amount of inventory at the outlet must increase or more effective and efficient replenishment needs to occur.
Experimental factor interactions Onlyfouroftheinteractionsbetweentheerrorfactors(outleterror,frequencyof correcting errors)andtheotherthreefactors(demandsize,reviewinterval,customerservicelevel)are statistically significant for the fill rate and service level performance measures. The interactions between the frequency of correcting errors and the other four factors prove statistically significant for fill rate, whereas the interaction between frequency of correcting errors and outlet error, demand size, and review interval prove statistically significant for service level. Interactions between outlet error and the other three factors are not statistically significant. These interaction results indicate that the frequency of correcting errors contributes more to the occurrence of stockouts than does outlet error.
Hypothetical example of error factor’s behavior
To clarify the implications of a specific increase or decrease in fill rate or service level, we offer the following example, as summarized in Table IV, which depicts the hypothetical financial impact of a decrease in the outlet’s fill rate due to the influence of the frequency of correcting errors factor. We provide further examples in Appendix 2.
We make several assumptions in calculating the impact of the reduction in fill rate in our example, namely:
. The profit margin for a basic consumable item is $0.20. . The number of outlets for the total results equals 1,000. . Daily demand is 20 items.
The$10,512annual lossshowninTableIVrepresentstheamountofprofitthatwouldbe lost because the fill rate at the retail outlet fell by 0.72percent. As the time between error corrections lengthens, the fill rate decreases and costs the company additional profits.
Conclusions
This research takes a more focused look at the impact of inaccurate inventory information on a retail outlet’s performance measures. Thus, its conclusions involve the amount of error that occurs at the outlet and the frequency with which the error is corrected.

Results (Thai) 1:

ระดับการบริการลูกค้า บริการระดับลูกค้า ซึ่งเป็นที่ significant สำหรับระดับสินค้าคงคลังทางกายภาพเฉลี่ย ระดับประกอบ อัตรา fill และระดับบริการทางสถิติ แสดงถึงคอมโพเนนต์ significant อื่นของสมการเพิ่มเติมนโยบายสินค้าคงคลังของร้าน นอกจากนี้ยังเพิ่มระดับการบริการลูกค้าเพิ่มปริมาณสต็อกที่ปลอดภัยที่จำเป็น ซึ่งอาจอธิบายความ significance ทางสถิติ ยัง เพิ่มระดับการบริการลูกค้าควบคุมพฤติกรรมได้ในทุกวัด ที่พวกเขาเพิ่มขึ้นเนื่องจากมันเพิ่ม ดังนั้น เป็นเต้าเสียบทำงานเพื่อลดความ stockouts ยอดเงินของสินค้าคงคลังในร้านต้องเพิ่ม หรือเติม efficient และมีประสิทธิภาพมากขึ้นต้องเกิดขึ้นโต้ตอบการทดลองปัจจัย Onlyfouroftheinteractionsbetweentheerrorfactors (outleterror, frequencyof แก้ไขข้อผิดพลาด) andtheotherthreefactors (demandsize, reviewinterval, customerservicelevel) significant สำหรับการ fill อัตราและบริการระดับวัดทางสถิติ การโต้ตอบระหว่างความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดและปัจจัยสี่อื่น ๆ พิสูจน์ทางสถิติ significant ในอัตรา fill ใน ขณะที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดของร้าน ความต้องการขนาด ทบทวน ช่วงพิสูจน์ทางสถิติ significant สำหรับบริการระดับ ระหว่างข้อผิดพลาดของร้านและสามปัจจัยอื่น ๆ ทางสถิติไม่ใช่ significant ผลลัพธ์ของการโต้ตอบเหล่านี้บ่งชี้ว่า ความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดงบมากขึ้นการเกิดขึ้นของ stockouts กว่าไม่พลาดร้านลักษณะการทำงานผิดพลาดตัวอย่างสมมุติชี้แจงผลกระทบของการ specific เพิ่มขึ้น หรือลดลงในระดับอัตราหรือบริการ fill เรามีตัวอย่างต่อไปนี้ ตามที่สรุปไว้ในตาราง IV ซึ่งแสดงให้เห็นสมมุติ financial ผลกระทบของการลดลงในอัตรา fill ของร้านเนื่องจาก influence ของความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดของตัว เราให้เพิ่มเติมตัวอย่างในภาคผนวก 2เราทำหลายสมมติฐานในการคำนวณผลกระทบของการลดลงในอัตรา fill อย่าง ได้แก่:. ขอบ profit สำหรับสินค้าบริโภคพื้นฐานเป็น $0.20 . จำนวนร้านค้าเพื่อให้ได้ผลรวมเท่ากับ 1000 . ความต้องการประจำวันเป็นรายการ$10, lossshowninTableIVrepresentstheamountofprofitthatwouldbe 512annual ที่หายไปเนื่องจากค่า fill ร้านค้าปลีกลดลง โดย 0.72percent เวลาระหว่างข้อผิดพลาด แก้ไขเท่าเดิม fill อัตราลดลงและต้นทุนบริษัทเพิ่มเติม profitsบทสรุปงานวิจัยนี้ใช้เวลาดูมากเน้นที่ผลกระทบของข้อมูลสินค้าคงคลังไม่ถูกต้องในการวัดประสิทธิภาพการทำงานของร้านค้าปลีก ดังนั้น บทสรุปของความเกี่ยวข้องกับจำนวนของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในร้านและความถี่ในการแก้ไขข้อผิดพลาด

Results (Thai) 2:

ระดับการให้บริการลูกค้า ระดับการให้บริการลูกค้าซึ่งเป็นลาดเทมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับสินค้าคงคลังเฉลี่ยระดับ ASI, ไฟอัตรา LL และระดับการให้บริการหมายถึงองค์ประกอบลาดเทไฟอีกนัยสำคัญของสมการเติมเต็มนโยบายสินค้าคงคลังของร้าน การเพิ่มขึ้นของระดับการให้บริการลูกค้านอกจากนี้ยังเพิ่มปริมาณของหุ้นที่ปลอดภัยจำเป็นซึ่งมีแนวโน้มที่จะอธิบายนัยมีนัยสำคัญทางสถิติที่ นอกจากนี้การเพิ่มขึ้นของระดับการให้บริการลูกค้าที่ไดรฟ์ที่สามารถคาดเดาพฤติกรรมในการวัดผลการปฏิบัติงานทั้งหมดในการที่พวกเขาเพิ่มขึ้นเป็นมันจะเพิ่ม ดังนั้นจึงเป็นทางออกทำงานเพื่อลด Stockouts ของทั้งปริมาณของสินค้าคงคลังที่ร้านต้องเพิ่มหรือมีประสิทธิภาพมากขึ้นและ EF สายการเติมเต็มเพียงพอความต้องการที่จะเกิดขึ้น.
ปฏิสัมพันธ์ปัจจัยทดลอง Onlyfouroftheinteractionsbetweentheerrorfactors (outleterror, frequencyof ข้อผิดพลาดของการแก้ไข) andtheotherthreefactors (demandsize, reviewinterval, customerservicelevel) มีความลาดเทมีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับอัตรา LL fi และมาตรการการบริการระดับประสิทธิภาพ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดและอื่น ๆ ปัจจัยสี่พิสูจน์ลาดเทมีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับไฟอัตรา LL ในขณะที่ทำงานร่วมกันระหว่างความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดที่ร้านขนาดความต้องการและช่วงเวลาการตรวจสอบพิสูจน์ลาดเทมีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับระดับการให้บริการ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างข้อผิดพลาดเต้าเสียบและอื่น ๆ ปัจจัยที่สามไม่ได้มีนัยสำคัญทางสถิติลาดเท ผลการปฏิสัมพันธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่าความถี่ของข้อผิดพลาดการแก้ไขก่อให้เกิดมากขึ้นในการเกิดขึ้นของ Stockouts กว่าข้อผิดพลาดเต้าเสียบ.
ตัวอย่างเช่นสมมุติของพฤติกรรมปัจจัยข้อผิดพลาดของ
ชี้แจงผลกระทบจากการเพิ่มขึ้น speci สายคหรือลดลงในไฟอัตรา LL หรือระดับการให้บริการที่เรานำเสนอตัวอย่างต่อไปนี้ ขณะที่สรุปไว้ในตารางที่สี่ซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลกระทบทางการเงินของการประมาณการลดลงในไฟเต้าเสียบอัตรา LL เนื่องจากอิทธิพลของความถี่ในการแก้ไขข้อผิดพลาดปัจจัย เราให้ตัวอย่างต่อไปในภาคผนวก 2
เราทำให้สมมติฐานหลายในการคำนวณผลกระทบจากการลดลงของอัตราการสาย LL
ในตัวอย่างของเราคือ: ขอบเสื้อสายอาชีพสำหรับรายการบริโภคพื้นฐานคือ $ 0.20 . จำนวนร้านสำหรับผลรวมเท่ากับ 1,000 . ความต้องการในชีวิตประจำวันเป็น 20 รายการ.
$ 10,512annual lossshowninTableIVrepresentstheamountofpro ไฟ tthatwouldbe หายไปเพราะไฟอัตรา LL ที่ร้านค้าปลีกลดลง 0.72percent เมื่อเวลาระหว่างการแก้ไขข้อผิดพลาดยาว, ไฟลดลงและอัตรา LL ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นของ บริษัท ทีเอสสายอาชีพ.
สรุปผล
การวิจัยครั้งนี้จะมีลักษณะที่เน้นที่ผลกระทบของข้อมูลสินค้าคงคลังที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับร้านค้าปลีกของมาตรการประสิทธิภาพ ดังนั้นข้อสรุปที่เกี่ยวข้องกับปริมาณของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นที่ร้านและความถี่ที่ผิดพลาดจะถูกแก้ไข

Results (Thai) 3:

ระดับการบริการลูกค้า ระดับการให้บริการลูกค้า ซึ่งตามสถิติ signi จึงไม่สามารถให้ระดับสินค้าคงคลังเฉลี่ยทางกายภาพระดับดังนั้น , จึงจะเท่ากันและระดับการให้บริการ เป็นอีก signi จึงไม่สามารถเป็นส่วนประกอบของสมการเติมเต็มนโยบายสินค้าคงคลังของร้าน . การเพิ่มระดับการบริการลูกค้ายังเพิ่มปริมาณสต็อกเพื่อความปลอดภัยซึ่งอาจอธิบายการถ่ายทอด signi สถิติโรคมะเร็ง นอกจากนี้ การเพิ่มการบริการลูกค้าระดับไดรฟ์พฤติกรรมคาดการณ์ในการวัดผลการปฏิบัติงานทั้งหมดที่พวกเขาทำให้มันเพิ่มขึ้น จึงเป็นทางออกในการทำงานเพื่อลดการ stockouts ด้วยจํานวนสินค้าที่ร้านต้องเพิ่มหรือมีประสิทธิภาพมากขึ้นและ EF cient ) จึงต้องเกิดขึ้น
การทดลองด้านปฏิสัมพันธ์ onlyfouroftheinteractionsbetweentheerrorfactors ( outleterror ความถี่ในการแก้ไขข้อผิดพลาด ) andtheotherthreefactors ( demandsize reviewinterval customerservicelevel , , ) เป็นสถิติ signi จึงไม่สามารถให้จึงจะเท่ากัน และวัดระดับประสิทธิภาพบริการปฏิสัมพันธ์ระหว่างความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดและอีกสี่ปัจจัยที่พิสูจน์สถิติ signi จึงไม่สามารถให้คะแนนจะถ่ายทอด ส่วนปฏิสัมพันธ์ระหว่างความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดและเต้าเสียบข้อผิดพลาด , ความต้องการของขนาด และทบทวนช่วงเวลาพิสูจน์สถิติ signi จึงไม่สามารถให้ระดับบริการ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างข้อผิดพลาดเต้าเสียบและปัจจัยที่มี signi อย่างมีนัยสำคัญจึงไม่ได้ผลการโต้ตอบเหล่านี้บ่งชี้ว่า ความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดจัดสรรมากกว่าการเกิด stockouts กว่าจะออกข้อผิดพลาด .
ตัวอย่างของปัจจัยผิดพลาด ' s พฤติกรรม
มันชี้แจงผลกระทบของกาจึง C จึงจะเพิ่มหรือลดอัตราหรือระดับบริการ เสนอ ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นสรุปตารางที่สามซึ่งแสดงให้เห็นสมมุติจึง nancial ผลกระทบของการลดลงของร้านจึงจะเท่ากัน เนื่องจากในfl uence ของความถี่ของการแก้ไขข้อผิดพลาดของปัจจัย เราให้ตัวอย่างเพิ่มเติมในภาคผนวก 2 .
เราให้สมมติฐานหลายในการคำนวณผลกระทบจากการลดลงในอัตราจะถ่ายทอดในตัวอย่างของเราคือ :

โปรจึงไม่ได้กำไรสำหรับพื้นฐานที่บริโภคสินค้า $ 0.20 . .จำนวนของร้านค้าเพื่อผลลัพธ์รวมเท่ากับ 1 , 000 ความต้องการรายวัน 20 รายการ .
$ 10512annual lossshownintableivrepresentstheamountofpro จึง tthatwouldbe จึงจะหาย เพราะอัตราที่ร้านค้าปลีกลดลง 0.72percent . ที่เวลาระหว่างการแก้ไขข้อผิดพลาดยาว , จึงจะ อัตราการลดลงและค่าใช้จ่าย บริษัท เพิ่มเติม Pro TS

จึงสรุปงานวิจัยนี้จะเน้นดูที่ผลกระทบของข้อมูลสินค้าคงคลังถูกต้องในการวัดผลการปฏิบัติงานเป็นร้านค้าของ ดังนั้น บทสรุปของมันเกี่ยวข้องกับจำนวนของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในร้าน และความถี่ที่ข้อผิดพลาดได้รับการแก้ไข .