著者Joannès Vermorel、2012年1月推敲（在庫）補充は、在庫切れを避けるためにストックをいっぱいにしておくというオペレーションです。普通、補充はサプライヤーまたは製造者に取り寄せ注文を行うことから始まり、その場合、多くが
EDIを使っています。
補充ルール
生産性を上げるため、多くのERPや在庫管理システムの補充ルールはある程度自動化されています。補充は通常在庫レベルがシステムに設定している
再発注点に到達した際（再発注トリガーレベルとも呼ばれる）に行われます。
再発注点に到達した際、
経済発注量(EOQ)のオーダーマッチングが作成されます。繰り返しますが、一般的にERPはEOQの計算をサポートしています。
ミニマックス在庫モデルでは、「ミニ」値は再注文ポイントを表し、「マックス」はターゲットとする量を表します。再発注量はマックス「マイナス」ミニとなります（つまりミニとマックスの差です）。
補充オペレーションの複雑さは、サプライチェーン内のオーダー担当者のポジションによって大きく異なります。
店舗の場合 小売ネットワークの一部が中央集約化された倉庫に頼っていて、一般的に補充は多数かつシンプルでほとんどがオートマ化されています。実際、店舗レベルでは（ここでは食料品店が典型的）、毎日ベースで多数の品目を少数ずつ注文するというのが一般的です。したがって、店舗マネジャーは複雑すぎたりマンパワーを多く要求するシステムの管理はできません。
倉庫の場合, 生産者からの補充は、一般的に大規模で注文は長期サイクル（毎日ではなく毎週など）になります。そして注文自体は普通より複雑です。その理由は
リードタイムがさまざまであること（地域の生産者に対しては翌日搬入、海外の製造業社には何ヶ月というスパンになります）と経済発注量にインパクトを与える大口注文ディスカウントなどのその他の要因があるからです。
Lokadのアプローチ
私たちは、「会社が何の需要プランニングもしていない」という状況に非常によく遭遇します。しかし、これらの状況でよくあるのは
予測が補充ルールを暗黙のうちに定義しているということです。実際、再注文ポイントを定義するのは需要予測を作成するのとほぼ同等のこととなります。レポートの点から言うと、「暗示的な」需要予測を計算することは「ある程度」可能です。しかし私たちは、補充ルールを適用させて、需要予測をはっきりと分けて作成することが一番だと考えています。
参考文献
弊社のウェブアプリ
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