Safety Stock Formula और Reorder Point: कैलकुलेटर (EOQ के साथ)

रीऑर्डर पॉइंट (reorder point) = लीड टाइम में औसत खपत + सेफ्टी स्टॉक, यानी ROP = d̄ × L + SS। लीड टाइम तय हो तो सेफ्टी स्टॉक SS = z × σd × √L; लीड टाइम भी बदलता हो तो SS = z × √(L × σd² + d̄² × σL²), जहाँ z सर्विस लेवल 95% पर 1.6449 और 99% पर 2.3263 है। Chopra, Reinhardt और Dada (2004) के उदाहरण में प्रति हफ़्ता 2,500 खपत, σ 500, लीड टाइम 2 हफ़्ते और 95% पर सेफ्टी स्टॉक 1,164 और रीऑर्डर पॉइंट 6,164 आता है; ऑर्डर मात्रा EOQ = √(2DS/H) से। Logistivo में इन्हें हर प्रोडक्ट के “न्यूनतम स्टॉक” (Min. Stock) और “रीऑर्डर मात्रा” (Reorder Qty) फ़ील्ड में भरें; सभी गोदामों का कुल स्टॉक न्यूनतम स्टॉक से नीचे जाते ही प्रोडक्ट पर “कम” का निशान लग जाता है।

स्रोत: APICS (अब ASCM) — Peter L. King · S. Chopra, G. Reinhardt, M. Dada — Kellogg School of Management · MIT OpenCourseWare (CC BY-NC-SA) · ACCA · NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods · M. J. Wichura — StatLib, Carnegie Mellon University · Microsoft Support (India) · IFRS Foundation · The Institute of Chartered Accountants of India (ICAI) · PRS Legislative Research (द्वितीयक प्रति) · CBIC — कर सूचना पोर्टल · PIB (वित्त मंत्रालय), 20 जून 2025 · PIB (वित्त मंत्रालय), 19 जुलाई 2024 · भारत का राष्ट्रीय पोर्टल (India.gov.in) · India Meteorological Department (IMD), Ministry of Earth Sciences · आयकर विभाग, भारत सरकार · PIB (वित्त मंत्रालय), 1 फरवरी 2026. डेटा अंतिम बार अपडेट: 1 नवंबर 2026.

औसत खपत पर बना रीऑर्डर साइकल

• औसत खपत पर बना रीऑर्डर साइकल — वाक्य के खाने भरें — पता चलेगा कि कब दोबारा ऑर्डर देना है, कितना बफ़र रखना है और कितना ऑर्डर करना है।
• गणना आपके ब्राउज़र में ही होती है; आप जो भी भरते हैं वह न भेजा जाता है, न सहेजा जाता है। मान्यता है कि लीड टाइम की माँग सामान्य वितरण में है, स्टॉक की जाँच लगातार होती है (जब तक आप समीक्षा अवधि न भरें), और माँग लीड टाइम से स्वतंत्र है (जब तक आप “साथ-साथ घटते-बढ़ते हैं” न चुनें)।
• हमारी खपत प्रति [डेटा की अवधि] औसतन [प्रति अवधि औसत खपत] है, उतार-चढ़ाव करीब [खपत का उतार-चढ़ाव (प्रति अवधि मानक विचलन)]। सप्लायर [सप्लायर का लीड टाइम, दिन] दिन में माल पहुँचाता है, उतार-चढ़ाव करीब [लीड टाइम का उतार-चढ़ाव, दिन (मानक विचलन)] दिन। हम चाहते हैं कि [साइकल सर्विस लेवल, %]% ऑर्डर साइकल बिना स्टॉक-आउट के पूरे हों।
• ऑर्डर मात्रा और बारीक सेटिंग — हम एक बार में [ऑर्डर मात्रा (वैकल्पिक)] ऑर्डर करते हैं — या EOQ से निकालते हैं: साल की माँग [सालाना माँग, इकाइयाँ (वैकल्पिक, EOQ के लिए)], प्रति ऑर्डर लागत [प्रति ऑर्डर लागत (वैकल्पिक, EOQ के लिए)], और एक इकाई को साल भर रखने की लागत [एक इकाई को साल भर रखने की लागत (वैकल्पिक, EOQ के लिए)]। हम हर [समीक्षा अवधि, दिन (वैकल्पिक)] दिन में स्टॉक जाँचते हैं (लगातार जाँच हो तो खाली छोड़ें); माँग और लीड टाइम [माँग और लीड टाइम]; गिनती का तरीका: [इकाई की गिनती]।
• प्रति अवधि औसत खपत — आपकी चुनी अवधि — दिन, हफ़्ता या महीना — की औसत माँग। खपत और उसका उतार-चढ़ाव एक ही अवधि के होने चाहिए।
• डेटा की अवधि — लीड टाइम को इसी अवधि में बदला जाता है: लीड टाइम में σ = प्रति अवधि σ × √(लीड टाइम ÷ अवधि) (APICS, 2011)।
• खपत का उतार-चढ़ाव (प्रति अवधि मानक विचलन) — खपत स्थिर हो तो 0 रहने दें, या अपना इतिहास चिपकाकर इसे निकालें। प्रतिदर्श मानक विचलन, n − 1 से भाग देकर (NIST; Excel में STDEV.S)।
• सप्लायर का लीड टाइम, दिन — ऑर्डर देने से लेकर माल के स्टॉक में इस्तेमाल लायक होने तक। दिन उसी तरह गिनें जैसी डेटा की अवधि है: 7 दिन के हफ़्ते या 30 दिन के महीने के साथ कैलेंडर दिन, 5 दिन के कार्य-सप्ताह के साथ कार्य-दिवस।
• लीड टाइम का उतार-चढ़ाव, दिन (मानक विचलन) — डिलीवरी हमेशा उतने ही दिन में आती हो तो 0।
• साइकल सर्विस लेवल, % — कितने प्रतिशत ऑर्डर साइकल बिना स्टॉक-आउट के पूरे हों; 50 से 99.9%। z = Φ⁻¹(CSL), Wichura के AS241 एल्गोरिद्म (1988) से निकाला जाता है।
• ऑर्डर मात्रा (वैकल्पिक) — ग्राफ़ और फ़िल रेट के लिए ज़रूरी है। खाली हो और D, S, H भरे हों तो EOQ इस्तेमाल होता है।
• सालाना माँग, इकाइयाँ (वैकल्पिक, EOQ के लिए) — पहले से कभी नहीं भरा जाता: EOQ सिर्फ़ आपके अपने आँकड़ों से निकलता है।
• समीक्षा अवधि, दिन (वैकल्पिक) — अगर स्टॉक हर R दिन में ही जाँचा जाता है, तो कैलकुलेटर दोनों पदों में L + R लेता है।
• माँग और लीड टाइम — स्वतंत्र: दोनों के प्रसरण एक ही वर्गमूल में जुड़ते हैं। साथ-साथ बदलने वाले: दोनों सेफ्टी स्टॉक सीधे जोड़े जाते हैं (APICS, 2011)।
• इकाई की गिनती — पूरी इकाइयाँ ऊपर की ओर पूरी की जाती हैं; बँटने वाली इकाइयों में तीन दशमलव रहते हैं, जैसा Logistivo के मात्रा-फ़ील्ड में होता है।
• खपत का इतिहास (वैकल्पिक) — रोज़ या हफ़्ते के 8 से 30 आँकड़े स्पेस, नई पंक्ति या सेमीकोलन से अलग करके चिपकाएँ, फिर उन्हें इस्तेमाल करें। कैलकुलेटर औसत और प्रतिदर्श मानक विचलन (n − 1) भर देता है और विचरण गुणांक दिखाता है।
• डेटा की अवधि — दिन · हफ़्ता (7 दिन) · कार्य-सप्ताह (5 दिन) · महीना (30 दिन)
• माँग और लीड टाइम — साथ-साथ घटते-बढ़ते हैं · अलग-अलग घटते-बढ़ते हैं
• इकाई की गिनती — पूरी इकाइयाँ (नग) · kg, लीटर जैसी बँटने वाली इकाइयाँ
• दोबारा ऑर्डर कब — Logistivo में “न्यूनतम स्टॉक” (Min. Stock) में यही संख्या डालें
• सेफ्टी स्टॉक — रीऑर्डर पॉइंट का वह हिस्सा जो उतार-चढ़ाव को सँभालता है
• ऑर्डर मात्रा — जैसा आपने भरा — “रीऑर्डर मात्रा” (Reorder Qty) में डालें · EOQ से निकली — “रीऑर्डर मात्रा” (Reorder Qty) में डालें · मात्रा भरें, या नीचे D, S और H भरें
• स्रोतों से हल किया हुआ उदाहरण लोड करें
• Chopra आदि, 2004 — प्रति हफ़्ता 2,500, σ 500, लीड टाइम 2 हफ़्ते, ऑर्डर 10,000 के
• MIT OCW, लेक्चर 5 — प्रति हफ़्ता 44.6, σ 32.1, 2 हफ़्ते, 97% → लगभग 175
• APICS 2011, फ़िल्म रोल — प्रति हफ़्ता 50 रोल, σ 10, 8 दिन ± 0.5, 95% → 19 रोल
• ACCA का EOQ उदाहरण — साल में 60,000, प्रति ऑर्डर $27, रखने की लागत $1 → 1,800
• MIT: स्थिर आइटम A — 8 साप्ताहिक आँकड़े, 1 हफ़्ते का लीड टाइम, 97% → s = 65 — 33 45 37 38 55 30 18 58
• MIT: अनियमित आइटम B — 8 साप्ताहिक आँकड़े, CV 1.21, 97% → s = 4 — 0 2 3 0 0 1 3 0
• ऑर्डर पहुँचने के क्षण से औसत खपत पर बनाया गया है। असली खपत इस रेखा के आसपास डगमगाती है, और सेफ्टी स्टॉक की पट्टी उसी को सोखती है। धूसर बिंदीदार रेखा इन्वेंटरी पोज़ीशन है — हाथ में स्टॉक और दिए जा चुके पर अभी न पहुँचे ऑर्डर — और रीऑर्डर पॉइंट से मिलान इसी रेखा का होता है, हाथ के स्टॉक का नहीं।
• साइकल का ग्राफ़ बनाने के लिए ऑर्डर मात्रा भरें, या EOQ के लिए साल की माँग, प्रति ऑर्डर लागत और रखने की लागत भरें। कैलकुलेटर अपनी तरफ़ से कोई मात्रा नहीं मानता।
• इस ऑर्डर मात्रा पर एक साथ 300 से ज़्यादा ऑर्डर रास्ते में होंगे, इसलिए ग्राफ़ नहीं बनाया गया। मात्रा और अवधि जाँचें।
• सेफ्टी स्टॉक · रीऑर्डर पॉइंट · लीड टाइम: ऑर्डर दिया → माल अंदर · स्टॉक की जाँच · हाथ में स्टॉक · इन्वेंटरी पोज़ीशन (हाथ में + रास्ते में)
• आपके आँकड़ों से नतीजा कैसे बना — हर सीढ़ी फ़ॉर्मूले का एक पद है, जिसमें आपके आँकड़े भरे हैं। ऊपर का वाक्य बदलते ही हर सीढ़ी दोबारा निकलती है।
• L ÷ अवधि — लीड टाइम — और समीक्षा अवधि हो तो उसे भी जोड़कर — गुणा से पहले आपके खपत-डेटा की अवधि में बदला जाता है। — APICS (2011): σ उन अवधियों पर लिया जाता है जो समीक्षा अवधि समेत कुल लीड टाइम के बराबर हों।
• d̄ × L — लीड टाइम में औसत खपत: ऑर्डर रास्ते में रहते हुए एक सामान्य साइकल जितना खर्च करता है। — MIT OCW ESD.273J लेक्चर 5 (LT × AVG); ACCA: re-order level = लीड टाइम की माँग।
• z = Φ⁻¹(CSL) — सर्विस फ़ैक्टर: बफ़र लीड टाइम की माँग के कितने मानक विचलनों को ढकता है। तालिका से देखा नहीं जाता, सटीक निकाला जाता है। — Wichura, AS241 (1988); NIST की तालिका के हर छपे दशमलव से मेल खाता है।
• लीड टाइम में σ — लीड टाइम तय हो तो: σd × √L। बदलता हो और स्वतंत्र हो तो: √(L × σd² + d̄² × σL²)। साथ-साथ बदलते हों तो: σd × √L + d̄ × σL। — Chopra, Reinhardt और Dada (2004), जो Silver और Peterson (1985) का हवाला देते हैं; APICS (2011)।
• लीड टाइम का हिस्सा — अनिश्चितता का कितना हिस्सा खपत से नहीं, सप्लायर के समय से आता है: d̄² × σL² ÷ (L × σd² + d̄² × σL²)। इससे पता चलता है कि किस उतार-चढ़ाव पर पहले काम करें। — APICS का फ़िल्म रोल उदाहरण: माँग के उतार-चढ़ाव का असर लीड टाइम के उतार-चढ़ाव से लगभग 10 गुना था (हिस्सा लगभग 10%)।
• SS = z × σ — सेफ्टी स्टॉक; गिनती वाले आइटमों में पूरी इकाई तक ऊपर की ओर पूरा किया जाता है। — APICS 17.6 को 18 रोल और 18.5 को 19 रोल करता है।
• ROP = d̄ × L + SS — रीऑर्डर पॉइंट: जब इन्वेंटरी पोज़ीशन इस स्तर तक गिरे, ऑर्डर दें। — MIT OCW लेक्चर 5; Chopra आदि (2004): ROP = M + zS।
• EOQ = √(2DS ÷ H) — सालाना माँग D, प्रति ऑर्डर लागत S और प्रति इकाई सालाना रखाव-लागत H से इकोनॉमिक ऑर्डर क्वांटिटी। — Harris (1913); ACCA का हल किया उदाहरण √(2 × 27 × 60,000 ÷ 1) = 1,800।
• β = 1 − σ × G(z) ÷ Q — फ़िल रेट: माँग का वह हिस्सा जो सीधे स्टॉक से पूरा होता है; G(z) मानक सामान्य हानि-फलन है। इसके लिए ऑर्डर मात्रा चाहिए; जब प्रति साइकल अपेक्षित कमी ऑर्डर मात्रा से बड़ी हो जाए तो सन्निकटन नहीं चलता और दर नहीं दिखाई जाती। — Chopra आदि (2004), तालिका 2 को दोहराता है: सेफ्टी स्टॉक 0 → साइकल सर्विस लेवल 50%, फ़िल रेट 97.18%।
• कैलकुलेटर की जाँचें
• औसत खपत शून्य से ज़्यादा होनी चाहिए।
• खपत का मानक विचलन ऋणात्मक नहीं हो सकता।
• लीड टाइम शून्य दिन से ज़्यादा होना चाहिए।
• लीड टाइम का उतार-चढ़ाव ऋणात्मक नहीं हो सकता।
• 100% साइकल सर्विस लेवल सांख्यिकीय रूप से हासिल नहीं हो सकता (APICS, 2011): सामान्य वक्र कभी शून्य तक नहीं पहुँचता। कैलकुलेटर 99.9% तक स्वीकार करता है।
• 50% से नीचे z ऋणात्मक हो जाता है और फ़ॉर्मूला ऋणात्मक सेफ्टी स्टॉक देता है (Chopra आदि, 2004, चित्र 1)। कैलकुलेटर 50 से 99.9% स्वीकार करता है।
• 50% से 99.9% के बीच साइकल सर्विस लेवल भरें।
• खपत या लीड टाइम में कोई उतार-चढ़ाव न हो तो सेफ्टी स्टॉक शून्य है और रीऑर्डर पॉइंट लीड टाइम की माँग के बराबर।
• विचरण गुणांक 0.40 से ऊपर है — यह उस शोध की सीमा से बाहर है जिसका हवाला Chopra आदि देते हैं (Tyworth और O’Neill, 1997: विचरण गुणांक 40% से कम)। अनियमित आइटमों के लिए, जैसे MIT का आइटम B (CV 1.21), नतीजे को शुरुआती अंदाज़ा मानें।
• लीड टाइम की खपत एक ऑर्डर मात्रा से ज़्यादा है, इसलिए स्टॉक के रीऑर्डर पॉइंट पर पहुँचते समय एक से ज़्यादा ऑर्डर रास्ते में हैं। रीऑर्डर पॉइंट की तुलना हाथ के स्टॉक से नहीं, इन्वेंटरी पोज़ीशन (हाथ में + रास्ते में) से करें (MIT OCW लेक्चर 5)।
• समीक्षा अवधि हो तो स्टॉक को अगली जाँच तक और उसके ऊपर लीड टाइम तक चलना होता है, इसलिए कैलकुलेटर दोनों पदों में L + R लेता है और रीऑर्डर पॉइंट हर जाँच पर लागू होता है।
• साथ-साथ बदलने की स्थिति में दोनों सेफ्टी स्टॉक एक वर्गमूल में मिलाने के बजाय जोड़े जाते हैं, जिससे ज़्यादा स्टॉक निकलता है (APICS, 2011)।
• अनिश्चितता का ज़्यादातर हिस्सा सप्लायर के लीड टाइम से आ रहा है। Chopra आदि (2004) पाते हैं कि 95% पर लीड टाइम का उतार-चढ़ाव घटाना लीड टाइम छोटा करने से ज़्यादा सेफ्टी स्टॉक घटाता है, पर जिन 50–70% साइकल सर्विस लेवल पर उनके अनुसार ज़्यादातर कंपनियाँ असल में चलती हैं, वहाँ लीड टाइम छोटा करना ज़्यादा कारगर है।
• कैलकुलेटर के फ़ॉर्मूले और नियम
• रीऑर्डर पॉइंट — ROP = d̄ × L + SS — MIT OCW ESD.273J लेक्चर 5; Chopra आदि (2004)
• सेफ्टी स्टॉक, तय लीड टाइम — SS = z × σd × √L — APICS (2011)
• सेफ्टी स्टॉक, बदलता लीड टाइम (स्वतंत्र) — SS = z × √(L × σd² + d̄² × σL²) — Chopra आदि (2004), जो Silver और Peterson (1985) का हवाला देते हैं; APICS (2011)
• सेफ्टी स्टॉक, उतार-चढ़ाव साथ-साथ — SS = z × σd × √L + z × σL × d̄ — APICS (2011)
• अलग-अलग समय-इकाइयाँ — लीड टाइम में σ = प्रति अवधि σ × √(लीड टाइम ÷ अवधि); साप्ताहिक डेटा और 3 हफ़्ते का लीड टाइम → प्रति हफ़्ता σ × √3 — APICS (2011)
• नियमित समीक्षा — L की जगह L + R लें — APICS (2011): “समीक्षा अवधि समेत कुल लीड टाइम”
• सर्विस फ़ैक्टर — सर्विस फ़ैक्टर z = Φ⁻¹(CSL): 90% → 1.2816 · 95% → 1.6449 · 97.5% → 1.9600 · 99% → 2.3263 · 99.9% → 3.0902 — Wichura, AS241 (1988); NIST/SEMATECH e-Handbook 1.3.6.7.1
• फ़िल रेट — β = 1 − σ × G(z) ÷ Q, जहाँ G(z) = φ(z) − z × (1 − Φ(z)) — Chopra आदि (2004), तालिका 2 को दोहराया गया
• इकोनॉमिक ऑर्डर क्वांटिटी — EOQ = √(2 × D × S ÷ H) — Harris (1913); ACCA
• सीमाएँ — साइकल सर्विस लेवल 50 से 99.9%; 100% हासिल नहीं होता; 50% से नीचे सेफ्टी स्टॉक ऋणात्मक हो जाता है — APICS (2011); Chopra आदि (2004)
• पूर्णांकन — पूरी इकाइयाँ: सेफ्टी स्टॉक और रीऑर्डर पॉइंट, दोनों अपने सटीक मान से ऊपर की ओर पूरे किए जाते हैं; बँटने वाली इकाइयाँ: तीन दशमलव — APICS (2011) 17.6 → 18 और 18.5 → 19 करता है
• अनियमित माँग की चेतावनी — विचरण गुणांक σd ÷ d̄ 0.40 से ऊपर — Tyworth और O’Neill (1997), जिनका हवाला Chopra आदि (2004) देते हैं
• Excel में मानक विचलन और z — प्रतिदर्श मानक विचलन n − 1 से: STDEV.S; z: =NORM.S.INV(0.95) 1.6449 देता है — NIST 1.3.5.6; Microsoft सपोर्ट
• मान्यताएँ
• लीड टाइम के दौरान की माँग सामान्य (नॉर्मल) वितरण में मानी गई है।
• जब तक आप “साथ-साथ घटते-बढ़ते हैं” न चुनें, माँग को लीड टाइम से स्वतंत्र माना जाता है।
• जब तक आप समीक्षा अवधि न भरें, स्टॉक की लगातार जाँच मानी जाती है।
• फ़िल रेट मानता है कि पूरी न हुई माँग बाद में पूरी की जाती है (बैकऑर्डर), खोई नहीं जाती।
• EOQ मानता है कि खरीद-मूल्य, माँग और लीड टाइम स्थिर हैं, रखाव-लागत औसत इन्वेंटरी पर निर्भर है और ऑर्डर-लागत मात्रा पर निर्भर नहीं; मात्रा-छूट होने पर कुल लागत की अलग तुलना करनी पड़ती है (ACCA)।
• ग्राफ़ औसत खपत दिखाता है: वह नियम की तस्वीर है, पूर्वानुमान नहीं।
• यह रीऑर्डर पॉइंट स्प्रेडशीट में नहीं, प्रोडक्ट पर रखें — Logistivo के स्टॉक मॉड्यूल में हर प्रोडक्ट के दो फ़ील्ड हैं: रीऑर्डर पॉइंट के लिए “न्यूनतम स्टॉक” (Min. Stock) और ऑर्डर मात्रा के लिए “रीऑर्डर मात्रा” (Reorder Qty)। जब किसी प्रोडक्ट का आपके सभी गोदामों का कुल हाथ का स्टॉक न्यूनतम स्टॉक से नीचे जाता है, तो उस पर “कम” का निशान लग जाता है, और “प्रोडक्ट” या “स्टॉक स्तर” टैब में “सिर्फ़ कम स्टॉक” फ़िल्टर लगाते ही दोबारा ऑर्डर करने लायक सब कुछ एक साथ दिख जाता है।
• वेयरहाउस मैनेजमेंट — हर प्रोडक्ट पर न्यूनतम स्टॉक और रीऑर्डर मात्रा; सभी गोदामों के कुल स्टॉक पर “कम” निशान और फ़िल्टर — /hi/warehouse-management
• Logistivo AI असिस्टेंट — कहने पर प्रोडक्ट बनाता या अपडेट करता है, दोनों संख्याओं के साथ — /hi/ai-logistics
• यह प्रकाशित फ़ॉर्मूलों पर बना योजना-सहायक है। खरीद को चलाने वाली कोई सेटिंग बदलने से पहले नतीजे को अपने स्टॉक के इतिहास से जाँच लें।
• वेयरहाउस मैनेजमेंट · Logistivo AI असिस्टेंट

रीऑर्डर पॉइंट (Reorder Point) कैसे निकालें?

• रीऑर्डर पॉइंट (Reorder Point) कैसे निकालें? — औसत खपत को सप्लायर के लीड टाइम से (एक ही समय-इकाई में) गुणा करें और सेफ्टी स्टॉक जोड़ें: ROP = d̄ × L + SS। जब इन्वेंटरी पोज़ीशन — हाथ में स्टॉक और पहले से दिए गए ऑर्डर — इस स्तर तक गिर जाए, तब ऑर्डर दें।
• d̄ × L — लीड टाइम की माँग: ऑर्डर के रास्ते में रहते हुए एक औसत साइकल जितना खर्च करता है। — हल किया उदाहरण: MIT के डिस्ट्रीब्यूटर का उदाहरण: हर हफ़्ते 44.6 इकाइयाँ बिकती हैं और लीड टाइम 2 हफ़्ते है: 44.6 × 2 = 89.2। — MIT OCW ESD.273J, लेक्चर 5 (D. Simchi-Levi)
• + SS — सेफ्टी स्टॉक उस इंतज़ार के दौरान औसत से ऊपर की खपत को सँभालता है। — हल किया उदाहरण: 97% (z = 1.88) पर, σ 32.1 प्रति हफ़्ता: 1.88 × 32.1 × √2 = 85.3, यानी रीऑर्डर पॉइंट लगभग 175 — MIT के शब्दों में “गोदाम और पाइपलाइन में लगभग 3.9 हफ़्ते की सप्लाई”। — MIT OCW ESD.273J, लेक्चर 5
• इन्वेंटरी पोज़ीशन — रीऑर्डर पॉइंट की तुलना हाथ के स्टॉक और रास्ते में पड़े ऑर्डर के जोड़ से करें, सिर्फ़ हाथ के स्टॉक से नहीं; वरना अगली जाँच उसी कमी के लिए दूसरी बार ऑर्डर दे देगी। — हल किया उदाहरण: Chopra का प्रोडक्ट (लीड टाइम 14 दिन, साइकल 28 दिन) एक समय में एक ऑर्डर रास्ते में रखता है; APICS के फ़िल्म रोल (लीड टाइम 8 दिन, साप्ताहिक बैच) दो। — MIT OCW लेक्चर 5: इन्वेंटरी पोज़ीशन है “असल इन्वेंटरी जमा वे आइटम जो ऑर्डर हो चुके हैं पर अभी पहुँचे नहीं”।
• सॉफ़्टवेयर में नाम — अंग्रेज़ी में इसे reorder point (ROP) या re-order level (ROL) कहते हैं, और सेफ्टी स्टॉक को safety stock या buffer inventory। स्टॉक/ERP सॉफ़्टवेयर के फ़ील्ड का नाम Reorder Level, Reorder Point या Minimum Stock हो सकता है — नाम से नहीं, इससे तय करें कि वह फ़ील्ड ऑर्डर का संकेत कब देता है। — हल किया उदाहरण: ACCA: माँग और लीड टाइम निश्चित हों तो “re-order level (ROL) = demand in lead-time”; buffer inventory “ROL का वह हिस्सा है जो लीड टाइम की औसत माँग से ऊपर है”। — ACCA Student Accountant, “Inventory control”

सेफ्टी स्टॉक का फ़ॉर्मूला क्या है, और लीड टाइम के उतार-चढ़ाव वाला रूप कब चाहिए?

• सेफ्टी स्टॉक का फ़ॉर्मूला क्या है, और लीड टाइम के उतार-चढ़ाव वाला रूप कब चाहिए? — सप्लायर का लीड टाइम भरोसेमंद हो तो SS = z × σd × √L। डिलीवरी में उतार-चढ़ाव हो तो लीड टाइम का पद जोड़ें: SS = z × √(L × σd² + d̄² × σL²)। अगर देर से डिलीवरी और माँग में उछाल अक्सर साथ-साथ होते हैं, तो दोनों सेफ्टी स्टॉक जोड़ दें।
• z × σd × √L — लीड टाइम तय: सिर्फ़ खपत घटती-बढ़ती है। — हल किया उदाहरण: प्रति हफ़्ता 2,500, σ 500, 2 हफ़्ते, 95%: 1.6449 × 500 × √2 = 1,163.09 → 1,164। — APICS (2011); Chopra आदि (2004) की तालिका 2 के पैरामीटर
• z × √(L·σd² + d̄²·σL²) — लीड टाइम बदलता है और माँग से स्वतंत्र है: दोनों प्रसरण जुड़ते हैं, फिर वर्गमूल लिया जाता है। — हल किया उदाहरण: APICS के फ़िल्म रोल: प्रति हफ़्ता 50, σ 10, 8 दिन का साइकल, लीड टाइम का σ आधा दिन (0.07 हफ़्ता): 1.65 × √(8/7 × 10² + (0.07 × 50)²) = 19 रोल, जबकि लीड टाइम तय होने पर 18। — APICS (2011); Chopra आदि (2004), जो Silver और Peterson (1985) का हवाला देते हैं
• z·σd·√L + z·σL·d̄ — जब माँग और लीड टाइम का उतार-चढ़ाव स्वतंत्र न हो — दोनों एक ही कारण से चलें — तो वर्गमूल वाला रूप जोखिम को कम आँकता है; तब दोनों सेफ्टी स्टॉक जोड़ें। — हल किया उदाहरण: वही फ़िल्म रोल, साथ-साथ बदलते हुए: 1.6449 × 10 × √(8/7) + 1.6449 × (0.5 ÷ 7) × 50 = 17.58 + 5.87 = 23.46 → 24 रोल। — APICS (2011)
• कौन-सा पद हावी है? — d̄² × σL² की तुलना L × σd² से करें: जो बड़ा है, वही वह जगह है जहाँ सुधार का फ़ायदा मिलता है। — हल किया उदाहरण: फ़िल्म रोल के मामले में माँग के उतार-चढ़ाव का असर “लीड टाइम के उतार-चढ़ाव से लगभग 10 गुना” था, यानी लीड टाइम का हिस्सा 10%। ऊपर की सीढ़ियों में आपका अपना हिस्सा दिखता है। — APICS (2011)

कौन-सा सर्विस लेवल रखें: 95% या 99%?

• कौन-सा सर्विस लेवल रखें: 95% या 99%? — ज़्यादातर कारोबार साइकल सर्विस लेवल 90% से 98% के बीच रखते हैं; 100% सांख्यिकीय रूप से हासिल नहीं होता। 95% से 99% करने पर z 1.6449 से 2.3263 हो जाता है — उतने ही उतार-चढ़ाव पर 41% ज़्यादा सेफ्टी स्टॉक — इसलिए पूरे कैटलॉग का एक आँकड़ा रखने के बजाय प्रोडक्ट-समूह के हिसाब से तय करें।
• 90–98% — आम लक्ष्य इसी दायरे में आते हैं। — हल किया उदाहरण: APICS: “आम लक्ष्य 90 से 98 प्रतिशत के बीच होते हैं”। — APICS (2011)
• प्रोडक्ट-समूह के हिसाब से — रणनीतिक अहमियत, मुनाफ़े या बिक्री-मूल्य के आधार पर हर समूह के लिए z तय करें, ताकि सबसे ज़रूरी आइटमों के पास ज़्यादा बफ़र रहे। — हल किया उदाहरण: 97.5% (z 1.9600) बनाम 90% (z 1.2816): उसी σ पर 90% वाले समूह को 35% कम सेफ्टी स्टॉक चाहिए। — APICS (2011)
• 95% → 99% — संबंध रैखिक नहीं है: सर्विस का हर अगला प्रतिशत अंक पिछले से ज़्यादा स्टॉक माँगता है। — हल किया उदाहरण: 2.3263 ÷ 1.6449 = 1.414, यानी 41% ज़्यादा सेफ्टी स्टॉक; Chopra के डेटा में 1,164 → 1,645 इकाइयाँ। — AS241 से निकाला गया
• 100% — कोई भी सीमित बफ़र हर साइकल की गारंटी नहीं दे सकता। — हल किया उदाहरण: कैलकुलेटर 50 से 99.9% स्वीकार करता है (z अधिकतम 3.0902)। — APICS (2011)

सर्विस लेवल और z-स्कोर तालिका (हानि-फलन G(z) सहित)

• सर्विस लेवल और z-स्कोर तालिका (हानि-फलन G(z) सहित) — z = Φ⁻¹(CSL), Wichura के AS241 एल्गोरिद्म से निकाला गया; फ़िल रेट के लिए G(z) = φ(z) − z × (1 − Φ(z)) इस्तेमाल होता है। z = 1 का मतलब 84.13% है।
• 50 — z: 0.0000 | G(z): 0.39894
• 75 — z: 0.6745 | G(z): 0.14915
• 80 — z: 0.8416 | G(z): 0.11164
• 85 — z: 1.0364 | G(z): 0.07769
• 90 — z: 1.2816 | G(z): 0.04734
• 92 — z: 1.4051 | G(z): 0.03626
• 95 — z: 1.6449 | G(z): 0.02089
• 96 — z: 1.7507 | G(z): 0.01615
• 97 — z: 1.8808 | G(z): 0.01162
• 97.5 — z: 1.9600 | G(z): 0.00945
• 98 — z: 2.0537 | G(z): 0.00734
• 99 — z: 2.3263 | G(z): 0.00339
• 99.5 — z: 2.5758 | G(z): 0.00158
• 99.8 — z: 2.8782 | G(z): 0.00058
• 99.9 — z: 3.0902 | G(z): 0.00028
• NIST की मानक सामान्य तालिका 90, 95, 97.5, 99, 99.5 और 99.9% के लिए 1.282, 1.645, 1.960, 2.326, 2.576 और 3.090 देती है — ये वही मान हैं, तीन दशमलव तक गोल किए हुए।
• Excel में: =NORM.S.INV(0.95) 1.6449 देता है। Microsoft का अपना उदाहरण: =NORM.S.INV(0.908789) 1.3333347 देता है।
• आपके वाक्य के सर्विस लेवल से मेल खाती पंक्ति रंगीन दिखती है।

क्या 95% सर्विस लेवल और 95% फ़िल रेट एक ही चीज़ हैं?

• क्या 95% सर्विस लेवल और 95% फ़िल रेट एक ही चीज़ हैं? — नहीं। साइकल सर्विस लेवल उन ऑर्डर साइकलों को गिनता है जो बिना स्टॉक-आउट के पूरे हुए; फ़िल रेट माँग का वह हिस्सा गिनता है जो सीधे स्टॉक से पूरा हुआ। सेफ्टी स्टॉक शून्य होने पर भी कोई प्रोडक्ट 97% माँग पूरी कर सकता है, जबकि आधे साइकलों में उसका स्टॉक खत्म होता है।
• साइकल सर्विस लेवल — वह संभावना कि कोई रीप्लेनिशमेंट साइकल बिना स्टॉक-आउट के पूरा हो — यही प्रतिशत z की बुनियाद है। — हल किया उदाहरण: सेफ्टी स्टॉक शून्य → z = 0 → 50% साइकल बिना स्टॉक-आउट के। — APICS (2011); Chopra आदि (2004)
• फ़िल रेट β — β = 1 − σ × G(z) ÷ Q: प्रति साइकल अपेक्षित कमी को ऑर्डर मात्रा से भाग देना। — हल किया उदाहरण: प्रति हफ़्ता 2,500 (σ 500), 2 हफ़्ते, 10,000 के ऑर्डर: सेफ्टी स्टॉक 0 → CSL 50.0%, फ़िल रेट 97.18%; 200 → 61.1%, 98.07%; 400 → 71.4%, 98.74%। — Chopra आदि (2004), तालिका 2 — कैलकुलेटर तीनों पंक्तियाँ दोहराता है
• 97–99% फ़िल रेट — Chopra आदि का तर्क है कि ज़्यादातर कंपनियाँ 97–99% फ़िल रेट चाहती हैं, जो उनके जैसे डेटा पर सिर्फ़ 50–70% साइकल सर्विस लेवल के बराबर बैठता है। — हल किया उदाहरण: इन स्तरों पर सामान्य सन्निकटन सबसे ज़्यादा बिगड़ता है, इसीलिए वे लीड टाइम के उतार-चढ़ाव के पीछे भागने के बजाय लीड टाइम छोटा करने की सलाह देते हैं। — Chopra आदि (2004)
• कौन-सा रिपोर्ट करें — फ़िल रेट अक्सर बेहतर प्रदर्शन-माप है, क्योंकि साइकल सर्विस लेवल बताता है कि स्टॉक-आउट कितनी बार हुआ, कितना हुआ यह नहीं। — हल किया उदाहरण: माँग और लीड टाइम स्थिर हों तो फ़िल रेट साइकल सर्विस लेवल से ऊपर रहता है; अस्थिर हों तो उससे नीचे भी जा सकता है। — APICS (2011), चित्र 3

मेरा खपत-डेटा साप्ताहिक है पर लीड टाइम दिनों में: क्या बदलेगा?

• मेरा खपत-डेटा साप्ताहिक है पर लीड टाइम दिनों में: क्या बदलेगा? — गुणा से पहले इकाई बदलें। मानक विचलन समय के वर्गमूल के साथ बढ़ता है, इसलिए लीड टाइम में σ = प्रति अवधि σ × √(लीड टाइम ÷ अवधि)। साप्ताहिक σ को दिनों में मापे लीड टाइम के साथ सीधे मिलाने से सेफ्टी स्टॉक उसी गुणक से बिगड़ जाता है।
• √(लीड टाइम ÷ अवधि) — यहाँ लीड टाइम समीक्षा अवधि समेत कुल लीड टाइम है; अवधि वह है जिसका आपका डेटा वर्णन करता है। — हल किया उदाहरण: साप्ताहिक σ और 3 हफ़्ते का लीड टाइम → प्रति हफ़्ता σ × √3। फ़िल्म रोल: 8 दिन का साइकल और साप्ताहिक डेटा → × √(8/7) = × 1.069। — APICS (2011)
• एक ही तरह के दिन — लीड टाइम उसी तरह के दिनों में गिनें जैसा डेटा की अवधि है। — हल किया उदाहरण: कैलेंडर दिन 7 दिन के हफ़्ते या 30 दिन के महीने के साथ चलते हैं, कार्य-दिवस 5 दिन के कार्य-सप्ताह के साथ; कैलकुलेटर का अवधि-मेनू बताता है कि वह कौन-सा इस्तेमाल करता है।
• समीक्षा अवधि — अगर आप स्टॉक हर R दिन में ही जाँचते हैं, तो स्टॉक को R + L दिन चलना चाहिए। — हल किया उदाहरण: हर हफ़्ते जाँच और 14 दिन का लीड टाइम: 14 नहीं, 21 दिन को सुरक्षित रखें। — APICS (2011)
• प्रतिदर्श σ — इतिहास से σ का अनुमान n − 1 से भाग देने वाले प्रतिदर्श मानक विचलन से लगाएँ। — हल किया उदाहरण: Excel में STDEV.S, STDEV.P नहीं। MIT के आइटम A के 8 हफ़्ते: औसत 39.25, s 13.18, विचरण गुणांक 0.34। — NIST 1.3.5.6; Microsoft सपोर्ट; MIT OCW लेक्चर 5

EOQ (इकोनॉमिक ऑर्डर क्वांटिटी) कैसे निकलती है, और वह क्या मानती है?

• EOQ (इकोनॉमिक ऑर्डर क्वांटिटी) कैसे निकलती है, और वह क्या मानती है? — EOQ = √(2 × D × S ÷ H), जहाँ D सालाना माँग है, S एक ऑर्डर देने की लागत और H एक इकाई को साल भर रखने की लागत। ACCA का उदाहरण — साल में 60,000 इकाइयाँ, प्रति ऑर्डर $27, रखने की लागत $1 — 1,800 इकाइयाँ देता है।
• √(2DS ÷ H) — वह मात्रा जिस पर ऑर्डर देने और स्टॉक रखने की कुल लागत सबसे कम होती है। — हल किया उदाहरण: √(2 × 27 × 60,000 ÷ 1) = 1,800। — ACCA; Harris (1913)
• मान्यताएँ — खरीद-मूल्य स्थिर, माँग और लीड टाइम स्थिर, रखाव-लागत औसत इन्वेंटरी पर निर्भर और ऑर्डर-लागत ऑर्डर मात्रा से स्वतंत्र। — हल किया उदाहरण: सप्लायर की प्राइस-ब्रेक पहली मान्यता तोड़ देती है: तब EOQ और छूट वाली मात्रा पर सालाना कुल लागत की तुलना करें। कंटेनर या पैलेट की क्षमता भी असली ऑर्डर तय करती है — 40 फीट कंटेनर में पैलेट कैलकुलेटर और CBM कैलकुलेटर से जाँचें। — ACCA
• कितना बनाम कब — EOQ तय करता है कि कितना ऑर्डर करें; सेफ्टी स्टॉक और रीऑर्डर पॉइंट तय करते हैं कि कब। ये दो अलग सेटिंग हैं। — हल किया उदाहरण: Logistivo भी दोनों को अलग रखता है: मात्रा के लिए “रीऑर्डर मात्रा” (Reorder Qty), ट्रिगर के लिए “न्यूनतम स्टॉक” (Min. Stock)। — Logistivo स्टॉक मॉड्यूल
• Harris, 1913 — यह फ़ॉर्मूला F. W. Harris के “How Many Parts to Make at Once” से आता है। — हल किया उदाहरण: Operations Research 38(6), 1990 में पुनर्मुद्रित। — Harris (1913)
• 40 फीट कंटेनर में पैलेट कैलकुलेटर · CBM कैलकुलेटर

इन्वेंटरी सॉफ़्टवेयर में “न्यूनतम स्टॉक” (Minimum Stock) में क्या डालें?

• इन्वेंटरी सॉफ़्टवेयर में “न्यूनतम स्टॉक” (Minimum Stock) में क्या डालें? — रीऑर्डर पॉइंट डालें, सेफ्टी स्टॉक नहीं। न्यूनतम स्टॉक का काम यह बताना है कि अब ऑर्डर देना है; उसे सेफ्टी स्टॉक पर रखेंगे तो वह तभी चेताएगा जब लीड टाइम की माँग खत्म हो चुकी हो और आप बफ़र में हाथ डाल चुके हों।
• न्यूनतम स्टॉक = ROP — न्यूनतम स्टॉक वाला फ़ील्ड ट्रिगर का स्तर है। — हल किया उदाहरण: 95% पर Chopra के डेटा में: न्यूनतम स्टॉक 6,164 — 1,164 नहीं। पैनल में यह फ़ील्ड “न्यूनतम स्टॉक” है (अंग्रेज़ी इंटरफ़ेस में Min. Stock)। — ROP = d̄ × L + SS से निकलता है
• रीऑर्डर मात्रा = Q — रीऑर्डर मात्रा वाले फ़ील्ड में वह रहता है जो ऑर्डर करना है: आपकी EOQ, या सप्लायर का पैक या लॉट साइज़। — हल किया उदाहरण: ACCA का उदाहरण: रीऑर्डर मात्रा 1,800। Logistivo AI असिस्टेंट से कहें तो वह आपकी पुष्टि के बाद प्रोडक्ट बना या अपडेट कर सकता है, दोनों फ़ील्ड के साथ। — Logistivo स्टॉक मॉड्यूल
• “कम” — Logistivo में किसी प्रोडक्ट पर “कम” का निशान तब लगता है जब आपके सभी गोदामों का कुल हाथ का स्टॉक न्यूनतम स्टॉक से नीचे हो; “प्रोडक्ट” और “स्टॉक स्तर” टैब को “सिर्फ़ कम स्टॉक” फ़िल्टर से छाँटा जा सकता है। — हल किया उदाहरण: न्यूनतम स्टॉक 6,164 और दो गोदामों में कुल 6,100 → कम; ठीक 6,164 → कम नहीं, क्योंकि नियम “नीचे” है। विवरण: Logistivo वेयरहाउस मैनेजमेंट। — Logistivo स्टॉक मॉड्यूल
• खुले ऑर्डर — यह निशान हाथ के स्टॉक से तुलना करता है, इसलिए ऑर्डर देने के बाद भी माल गोदाम में दर्ज होने तक बना रहता है। — हल किया उदाहरण: दोबारा ऑर्डर देने से पहले खुले ऑर्डर नज़र में रखें: रीऑर्डर पॉइंट इन्वेंटरी पोज़ीशन — हाथ में और रास्ते में — के लिए बना है। — MIT OCW लेक्चर 5
• Logistivo में वेयरहाउस मैनेजमेंट — /hi/warehouse-management
• Logistivo में वेयरहाउस मैनेजमेंट · Logistivo AI असिस्टेंट

सेफ्टी स्टॉक का सामान्य फ़ॉर्मूला कब गुमराह करता है?

• सेफ्टी स्टॉक का सामान्य फ़ॉर्मूला कब गुमराह करता है? — जब खपत झटकेदार हो या लीड टाइम का वितरण टेढ़ा हो। फ़ॉर्मूले मानते हैं कि लीड टाइम की माँग सामान्य वितरण में है; Chopra आदि दिखाते हैं कि टेढ़े लीड टाइम पर गलती किसी भी दिशा में जा सकती है।
• CV 0.40 से ऊपर — सामान्य सन्निकटन का अनुभवजन्य समर्थन उन तेज़ चलने वाले आइटमों से आता है जिनका विचरण गुणांक 40% से कम है। — हल किया उदाहरण: MIT का आइटम B, 8 हफ़्ते — 0 2 3 0 0 1 3 0 — औसत 1.125, s 1.36, CV 1.21। कैलकुलेटर 0.40 से ऊपर के हर CV पर चेतावनी देता है। — Tyworth और O’Neill (1997), जिनका हवाला Chopra आदि (2004) देते हैं; MIT OCW लेक्चर 5
• टेढ़ा लीड टाइम — 95% पर गामा-वितरित लीड टाइम के साथ सामान्य सन्निकटन ने सेफ्टी स्टॉक को कम आँका। — हल किया उदाहरण: लीड टाइम औसत 10, σ 5: सामान्य सन्निकटन 182 इकाइयाँ, सटीक मान 218। — Chopra आदि (2004), तालिका 1
• सर्विस लेवल 50–70% — कम सर्विस लेवल पर सन्निकटन आपको गलत लीवर की ओर इशारा करता है। — हल किया उदाहरण: 60% पर लीड टाइम का σ 5 से 4 करने पर सटीक सेफ्टी स्टॉक 20 से बढ़कर 22 हो गया, जबकि लीड टाइम 10 से 8 करने पर घटकर 15 हुआ। — Chopra आदि (2004), तालिका 1
• इस्तेमाल में जाँचें — झटकेदार या रुक-रुककर चलने वाले आइटमों में फ़ॉर्मूले को शुरुआती बिंदु मानें और देखें कि बफ़र असल में कितनी बार छुआ जाता है। — हल किया उदाहरण: APICS: क्या सेफ्टी स्टॉक लगभग आधे साइकलों में खर्च हो रहा है? अगर नहीं, तो सेटिंग बदलने से पहले विशेष कारण खोजें। — APICS (2011)

भारत में लीड टाइम किन हिस्सों से बनता है — कस्टम्स क्लियरेंस, त्योहार और मानसून से L और σL कैसे बदलते हैं?

• भारत में लीड टाइम किन हिस्सों से बनता है — कस्टम्स क्लियरेंस, त्योहार और मानसून से L और σL कैसे बदलते हैं? — रीऑर्डर पॉइंट में L और σL सप्लायर की कोटेशन का कोई एक आँकड़ा नहीं, आपकी अपनी डिलीवरी का रिकॉर्ड हैं। लीड टाइम को हिस्सों में बाँटिए, फिर देखिए कि कस्टम्स रिलीज़, त्योहार की छुट्टियाँ और मानसून औसत लीड टाइम L और उसके उतार-चढ़ाव σL को कैसे बदलते हैं।
• L = हिस्सों का जोड़ — ऑर्डर से लेकर माल के गोदाम में इस्तेमाल लायक होने तक के हिस्से अलग-अलग दर्ज करें: सप्लायर का तैयारी/उत्पादन समय → डिस्पैच और ढुलाई → बंदरगाह, ICD या हवाई कार्गो पर कस्टम्स रिलीज़ (आयात में) → आगे की सड़क/रेल ढुलाई → गोदाम में उतारना और रैक पर रखना। रीऑर्डर पॉइंट का L यही पूरा जोड़ है, और σL उसी तरह नापे गए पिछले ऑर्डरों से निकलता है। — लीड टाइम पर कैसे लागू करें: आयात में इनमें से कौन-से हिस्से कौन उठाता है और जोखिम कहाँ बदलता है, यह ट्रेड टर्म तय करता है — देखें Incoterms 2020 चार्ट: 11 नियम, लागत और जोखिम। — APICS (2011): σ कुल लीड टाइम (समीक्षा अवधि समेत) की अवधि पर लिया जाता है
• कस्टम्स रिलीज़ का समय — CBIC की राष्ट्रीय टाइम रिलीज़ स्टडी (NTRS) 15 प्रमुख कस्टम्स स्थानों (बंदरगाह, हवाई कार्गो, ICD, ICP) को नापती है। NTRS 2025 (PIB, 20 जून 2025) के अनुसार NTFAP 3.0 लक्ष्यों के मुकाबले आयात का 93.33% माल ICP पर 48 घंटे के लक्ष्य में निकला, हवाई कार्गो पर 55.03% 24 घंटे के अंदर, बंदरगाहों पर 51.76% और ICD पर 43.70%; देरी के कारणों में शुल्क भुगतान, संशोधन/क्वेरी का निपटारा, अन्य सरकारी एजेंसियों का हस्तक्षेप और क्लियरेंस के बाद की लॉजिस्टिक्स गिनाई गईं। — लीड टाइम पर कैसे लागू करें: यानी बंदरगाहों पर लगभग आधा और ICD पर आधे से कम माल ही लक्ष्य के भीतर निकला — कस्टम्स वाले हिस्से के लिए औसत ही नहीं, उसका उतार-चढ़ाव भी रिकॉर्ड करें। PIB के अनुसार एडवांस बिल ऑफ़ एंट्री, RMS-आधारित सुविधा, AEO और डायरेक्ट पोर्ट डिलीवरी रिलीज़ तेज़ करने वाले कारक हैं; NTRS 2024 में तीनों विशेषताओं वाले बिल का रिलीज़ समय बंदरगाहों पर श्रेणी-औसत से 46% कम रहा। बंदरगाह पर रुके कंटेनर का अलग खर्च: Demurrage और Detention कैलकुलेटर। — PIB, “NTRS 2025 जारी” (प्रेस विज्ञप्ति, 20 जून 2025); PIB, “NTRS 2024” (19 जुलाई 2024)
• त्योहार और छुट्टियाँ — केंद्र सरकार की गज़टेड (G) और रेस्ट्रिक्टेड (R) छुट्टियाँ कार्मिक मंत्रालय के परिपत्र से तय होती हैं, और हर राज्य/केंद्र शासित प्रदेश का अपना छुट्टी-कैलेंडर है; दिवाली, होली, ईद जैसे त्योहार चंद्र-पंचांग से हर साल अलग तारीख़ पर पड़ते हैं। इसलिए दूसरे राज्य का सप्लायर, ट्रांसपोर्टर या बंदरगाह आपकी छुट्टियों पर ही बंद नहीं होगा। त्योहारी हफ़्तों को अलग पैरामीटर-सेट मानें: उन्हीं हफ़्तों के पिछले ऑर्डरों से L और σL निकालें, या ऑर्डर पहले दें। — लीड टाइम पर कैसे लागू करें: हल की गई गणना (Chopra का डेटा: प्रति हफ़्ता 2,500, σ 500, 95%): लीड टाइम 14 दिन तय हो तो सेफ्टी स्टॉक 1,164 और रीऑर्डर पॉइंट 6,164; लीड टाइम में 3 दिन का उतार-चढ़ाव हो तो 2,112 और 7,112; और मान लें कि त्योहार औसत लीड टाइम को 21 दिन कर दें और σL 3 दिन रहे, तो 2,267 और 9,767। यह मान ली गई स्थिति का हिसाब है, आँकड़ा नहीं। — नेशनल पोर्टल ऑफ़ इंडिया, “हॉलिडे कैलेंडर” (कार्मिक, लोक शिकायत और पेंशन मंत्रालय के परिपत्र के अनुसार)
• मानसून का समय — मानसून की शुरुआत की तारीख़ हर साल बदलती है। IMD के अनुसार दक्षिण-पश्चिम मानसून आम तौर पर 1 जून को केरल पहुँचता है, मानक विचलन लगभग 7 दिन; 2020–2025 में केरल पर आगमन 24 मई (2025) से 8 जून (2023) के बीच रहा, और 2026 में 4 जून को। इसलिए “जून–सितंबर में लीड टाइम इतना बढ़ेगा” जैसी स्थायी धारणा मत बनाइए: बारिश के महीनों में सड़क और बंदरगाह के काम पर असर का आकार आपके अपने पिछले सालों के ऑर्डरों से ही निकलेगा। — लीड टाइम पर कैसे लागू करें: हर मौसम के लिए अलग L और σL रखने से रीऑर्डर पॉइंट उस मौसम के हिसाब से बदलता है, पूरे साल के औसत से नहीं। — IMD (भारत मौसम विज्ञान विभाग), प्रेस विज्ञप्ति, 15 मई 2026 और 4 जून 2026
• अपनी रसीदों से σL — पिछले 8 से 30 ऑर्डरों की (माल मिलने की तारीख − ऑर्डर की तारीख) दिनों में लिखें; औसत L है और प्रतिदर्श मानक विचलन σL। Excel में यह =STDEV.S(…) से निकलता है, फिर ऊपर के वाक्य के “उतार-चढ़ाव” वाले खाने में भर दें। — लीड टाइम पर कैसे लागू करें: अगर हर बार माल बिल्कुल उतने ही दिन में आता है तो σL = 0; एक-दो देर से आए ऑर्डर भी σL को तुरंत ऊपर ले जाते हैं, और ऊपर के उदाहरण में सेफ्टी स्टॉक 1,164 से 2,112 तक पहुँच गया। — NIST 1.3.5.6; Microsoft सपोर्ट (STDEV.S)
• Incoterms 2020 चार्ट: 11 नियम, लागत और जोखिम · Demurrage और Detention कैलकुलेटर

भारत में स्टॉक के रिकॉर्ड, मूल्यांकन और अभिलेखों के रखरखाव के क्या नियम हैं?

• भारत में स्टॉक के रिकॉर्ड, मूल्यांकन और अभिलेखों के रखरखाव के क्या नियम हैं? — कंपनी को अपनी लेखा-बही नियम से रखनी होती है (Companies Act, 2013 की धारा 128 — कम से कम आठ वित्त वर्षों की), स्टॉक का मूल्यांकन लागत और शुद्ध प्राप्य मूल्य में से कम पर होता है (AS 2 / Ind AS 2), और GST में पंजीकृत व्यक्ति को माल के स्टॉक का खाता रखना और रिटर्न की देय तिथि से 72 महीने सँभालना होता है। यह खंड सामान्य जानकारी है; अपने मामले में CA से पुष्टि करें।
• Companies Act, 2013 की धारा 128 — हर कंपनी अपनी लेखा-बही और वित्तीय विवरण उपार्जन (accrual) आधार और दोहरी प्रविष्टि प्रणाली पर रखती है, पंजीकृत कार्यालय में या बोर्ड द्वारा तय भारत के किसी अन्य स्थान पर (इलेक्ट्रॉनिक रूप में भी); उप-धारा (5) के अनुसार कम से कम आठ वित्त वर्षों की लेखा-बही, संबंधित वाउचर समेत, ठीक क्रम में रखी जाती है। — स्टॉक के लिए इसका मतलब: स्टॉक की प्रविष्टियों के आधार — ख़रीद-चालान, प्राप्ति-रसीदें, गिनती-सूचियाँ — को भी व्यवहार में इसी अवधि तक सँभालकर रखें; सेफ्टी स्टॉक की गिनती इनमें शामिल है। — कंपनी अधिनियम, 2013 (अधिनियम सं. 18/2013), धारा 128(1) और (5) — मूल पाठ (भारत का राजपत्र); आधिकारिक संशोधित पाठ indiacode.nic.in पर
• AS 2 और Ind AS 2: मूल्यांकन — स्टॉक का मूल्यांकन लागत और शुद्ध प्राप्य मूल्य (NRV) में से कम पर होता है; लागत FIFO या भारित औसत सूत्र से तय होती है, और AS 2 में LIFO का विकल्प नहीं है। NRV = सामान्य कारोबार में अनुमानित बिक्री मूल्य घटा पूर्ण करने की और बिक्री की अनुमानित लागत; सामान्यतः मूल्य घटाना हर आइटम पर अलग-अलग होता है। जो कंपनियाँ Ind AS लागू करती हैं, उनके लिए Ind AS 2 है, जो IAS 2 के अनुरूप है। — स्टॉक के लिए इसका मतलब: ख़त्म हो रहे प्रोडक्ट के लिए रखा बफ़र वही स्टॉक है जहाँ NRV की जाँच सबसे पहले काटती है: बिक्री न होने पर उसे लागत से नीचे लाना पड़ सकता है। — ICAI, Accounting Standard (AS) 2 (revised 2016), पैरा 5, 16, 21 और 3.2; IFRS Foundation, IAS 2
• CGST: स्टॉक का खाता और 72 महीने — पंजीकृत व्यक्ति को माल के स्टॉक का सही खाता रखना होता है (CGST अधिनियम, 2017 की धारा 35(1)); नियम 56(2) के अनुसार कंपोज़िशन योजना (धारा 10) से बाहर के व्यक्ति के स्टॉक-खाते में शुरुआती शेष, प्राप्ति, आपूर्ति, खोया/चोरी/नष्ट/बट्टे खाते डाला/उपहार या मुफ़्त नमूने में गया माल और बचा शेष (कच्चा माल, तैयार माल, स्क्रैप और वेस्टेज समेत) दर्ज रहते हैं। धारा 36 के अनुसार ये खाते-रिकॉर्ड उस वर्ष के वार्षिक रिटर्न की देय तिथि से 72 महीने तक सँभालने होते हैं (अपील/जाँच चल रही हो तो निपटारे के एक साल बाद तक, जो बाद में हो)। — स्टॉक के लिए इसका मतलब: बफ़र का जो हिस्सा खोया, चोरी हुआ, नष्ट हुआ या बट्टे खाते डाला गया, उसकी प्रविष्टि भी इसी स्टॉक-खाते में आती है; इसलिए ऐसे माल को गिनती के रिकॉर्ड के साथ दर्ज करें। — CGST अधिनियम, 2017, धारा 35, 36 और CGST नियम, 2017, नियम 56 (CBIC का समेकित पाठ)
• आयकर: कर वर्ष की नई व्यवस्था — आयकर अधिनियम, 2025 1 अप्रैल 2026 से लागू है और 1961 का अधिनियम उसी तारीख़ को निरस्त हो गया; “कर वर्ष” (Tax Year) की अवधारणा वित्त वर्ष 2026-27 की आय से लागू है, जबकि 1 अप्रैल 2026 से पहले शुरू हुए कर वर्षों से जुड़ी कार्यवाहियों पर पुराने अधिनियम की प्रक्रिया लागू रहती है। — स्टॉक के लिए इसका मतलब: 31 मार्च 2026 का क्लोज़िंग स्टॉक वित्त वर्ष 2025-26 में गिना जाता है (पुराना अधिनियम), जबकि 31 मार्च 2027 का वित्त वर्ष 2026-27 में (नया अधिनियम)। कर-मूल्यांकन के विशिष्ट नियम यह पृष्ठ दोहराता नहीं; अपने CA/कर-ऑडिटर से पुष्टि करें। — आयकर विभाग, नए अधिनियम पर FAQ (incometax.gov.in); PIB, केंद्रीय बजट 2026-27 (1 फरवरी 2026)

सेफ्टी स्टॉक और रीऑर्डर पॉइंट की आम गलतियाँ

• सेफ्टी स्टॉक को साइकल स्टॉक का सीधे 10–20% रख देना — APICS के अनुसार ऐसे नियम “आम तौर पर खराब प्रदर्शन देते हैं”।
• अवधियाँ मिला देना: साप्ताहिक σ को दिनों के लीड टाइम के साथ बिना √(लीड टाइम ÷ अवधि) गुणक के इस्तेमाल करना।
• साइकल सर्विस लेवल को फ़िल रेट समझ लेना: सेफ्टी स्टॉक शून्य हो तो पहला 50% है और दूसरा 97% हो सकता है।
• सप्लायर का लीड टाइम बदलता हो और फिर भी लीड टाइम तय वाला फ़ॉर्मूला लगाना।
• माँग और लीड टाइम साथ-साथ बदलते हों तो पदों को वर्गमूल में मिलाना, या स्वतंत्र हों तो उन्हें जोड़ देना।
• रीऑर्डर पॉइंट की तुलना इन्वेंटरी पोज़ीशन के बजाय हाथ के स्टॉक से करना, जिससे दोहरे ऑर्डर बनते हैं।
• न्यूनतम स्टॉक के फ़ील्ड में रीऑर्डर पॉइंट की जगह सेफ्टी स्टॉक भर देना।
• सिर्फ़ साप्ताहिक या मासिक जाँच होने पर समीक्षा अवधि भूल जाना।
• झटकेदार, रुक-रुककर चलने वाले आइटमों पर भी माँग को सामान्य वितरण में मान लेना।
• लक्ष्य 100% रखना (जो हासिल नहीं होता) या 50% से नीचे का सर्विस लेवल भरना (सेफ्टी स्टॉक ऋणात्मक हो जाता है)।
• EOQ का इस्तेमाल वहाँ करना जहाँ उसकी मान्यताएँ टूटती हैं, जैसे सप्लायर की प्राइस-ब्रेक के साथ।
• प्रतिदर्श मानक विचलन (STDEV.S, n − 1) की जगह समष्टि मानक विचलन (STDEV.P) निकाल लेना।
• दिवाली, होली या मानसून से पहले भी साल भर वाले औसत L और σL से ही ऑर्डर देना, मौसम के हिसाब से पैरामीटर बदले बिना।

संबंधित टूल

• संबंधित टूल — लीड टाइम वह इनपुट है जिसे ज़्यादातर लोग अंदाज़े से भरते हैं। ये टूल उसे पक्का करने और परिणाम को वहाँ रखने में मदद करते हैं जहाँ स्टॉक है।
• Incoterms 2020 चार्ट — 11 नियम, लागत और जोखिम — आयात के लीड टाइम के कौन-से हिस्से किसके हैं, यह समझने का आधार।
• Demurrage और Detention कैलकुलेटर — अंतर, फ्री टाइम और कैलकुलेटर — बंदरगाह पर माल रुकने की लागत।
• 40 फीट कंटेनर में पैलेट कैलकुलेटर — 20ft/40HC में कितने पैलेट आते हैं — ऑर्डर मात्रा को कंटेनर की क्षमता से मिलाने के लिए।
• CBM कैलकुलेटर — cm/inch में CBM, CFT और 40ft कंटेनर — मात्रा को आयतन के हिसाब से जाँचने के लिए।
• ट्रक की प्रति km लागत कैलकुलेटर — भाड़ा घाटा है या मुनाफ़ा — प्रति ऑर्डर लागत S में ढुलाई का हिस्सा आँकने में काम आता है।
• सभी टूल — लॉजिस्टिक्स और अंतरराष्ट्रीय व्यापार के टूल की सूची।
• Incoterms 2020 चार्ट · Demurrage और Detention कैलकुलेटर · 40 फीट कंटेनर में पैलेट कैलकुलेटर · CBM कैलकुलेटर · ट्रक की प्रति km लागत कैलकुलेटर · सभी टूल

ये दोनों संख्याएँ Logistivo में कहाँ रहती हैं

• ये दोनों संख्याएँ Logistivo में कहाँ रहती हैं — कैलकुलेटर मुफ़्त है। Logistivo के स्टॉक मॉड्यूल में रीऑर्डर पॉइंट और ऑर्डर मात्रा हर प्रोडक्ट के फ़ील्ड हैं।
• हर प्रोडक्ट पर न्यूनतम स्टॉक — रीऑर्डर पॉइंट प्रोडक्ट पर ही डालें; यही फ़ील्ड वेब पैनल और iOS व Android ऐप में है।
• “कम” निशान और फ़िल्टर — जिस प्रोडक्ट का सभी गोदामों का कुल हाथ का स्टॉक न्यूनतम स्टॉक से नीचे हो, उस पर “कम” लगता है, और “प्रोडक्ट” व “स्टॉक स्तर” टैब “सिर्फ़ कम स्टॉक” पर छाँटे जा सकते हैं।
• ट्रिगर के बगल में रीऑर्डर मात्रा — ऑर्डर मात्रा — EOQ, पैक साइज़ या सप्लायर की न्यूनतम मात्रा — रीऑर्डर पॉइंट के साथ ही रखें।
• कहकर सेट करें — Logistivo AI असिस्टेंट आपके कहने पर, आपकी पुष्टि के बाद, प्रोडक्ट बना सकता है या दोनों फ़ील्ड के साथ अपडेट कर सकता है।

रीऑर्डर पॉइंट वहीं रखें जहाँ स्टॉक है

• रीऑर्डर पॉइंट वहीं रखें जहाँ स्टॉक है — हर प्रोडक्ट पर न्यूनतम स्टॉक और रीऑर्डर मात्रा भरें और “सिर्फ़ कम स्टॉक” फ़िल्टर से देखें कि क्या ऑर्डर करना है। प्लान और कीमतें प्राइसिंग गाइड में समझाई गई हैं।

स्रोत

• APICS (अब ASCM) — Peter L. King — Crack the Code: Understanding safety stock and mastering its equations (APICS पत्रिका, जुलाई/अगस्त 2011) — https://web.archive.org/web/20131101135411/http://media.apics.org:80/omnow/Crack%20the%20Code.pdf
• S. Chopra, G. Reinhardt, M. Dada — Kellogg School of Management — The Effect of Lead Time Uncertainty on Safety Stocks — Decision Sciences 35(1):1–24, 2004 — https://web.archive.org/web/20241118192152/https://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/chopra/htm/research/Effect%20of%20Lead%20Time%20Uncertainty.pdf
• MIT OpenCourseWare (CC BY-NC-SA) — ESD.273J Logistics and Supply Chain Management, Fall 2009 — Lecture 5, Inventory management (D. Simchi-Levi) — https://ocw.mit.edu/courses/esd-273j-logistics-and-supply-chain-management-fall-2009/resources/mitesd_273jf09_lec05/
• ACCA — Inventory control — Student Accountant technical article (EOQ, re-order level, buffer inventory) — https://www.accaglobal.com/gb/en/student/exam-support-resources/fundamentals-exams-study-resources/f2/technical-articles/stock-control.html
• NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — 1.3.6.7.1 Cumulative distribution function of the standard normal distribution — https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3671.htm
• NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — 1.3.5.6 Measures of scale — sample standard deviation (N − 1) — https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda356.htm
• M. J. Wichura — StatLib, Carnegie Mellon University — Algorithm AS 241: The Percentage Points of the Normal Distribution — Applied Statistics 37(3):477–484, 1988 — https://lib.stat.cmu.edu/apstat/241
• Microsoft Support (India) — NORM.S.INV function — https://support.microsoft.com/en-in/office/norm-s-inv-function-d6d556b4-ab7f-49cd-b526-5a20918452b1
• Microsoft Support (India) — STDEV.S function — https://support.microsoft.com/en-in/office/stdev-s-function-7d69cf97-0c1f-4acf-be27-f3e83904cc23
• IFRS Foundation — IAS 2 Inventories — https://www.ifrs.org/issued-standards/list-of-standards/ias-2-inventories/
• The Institute of Chartered Accountants of India (ICAI) — Compendium of Accounting Standards (as on July 1, 2019) — Accounting Standard (AS) 2 (revised 2016), Valuation of Inventories — https://resource.cdn.icai.org/56169asb45450.pdf
• PRS Legislative Research (द्वितीयक प्रति) — The Companies Act, 2013 (No. 18 of 2013) — section 128, पाठ जैसा पारित हुआ (राजपत्र प्रति) — https://prsindia.org/files/bills_acts/bills_parliament/2016/Companies%20Act%202013.pdf
• CBIC — कर सूचना पोर्टल — CGST Act, 2017 — section 35, Accounts and other records — https://taxinformation.cbic.gov.in/content/html/tax_repository/gst/acts/2017_CGST_act/active/chapter8/section35_v1.00.html
• CBIC — कर सूचना पोर्टल — Central Goods and Services Tax Act, 2017 — समेकित पाठ (धारा 36, Period of retention of accounts) — https://taxinformation.cbic.gov.in/content/html/tax_repository/gst/acts/2017_CGST_act/documents/Central_Goods_and_Services_Tax_Act__2017_28-September-2022.html
• CBIC — कर सूचना पोर्टल — CGST Rules, 2017 — rule 56, Maintenance of accounts by registered persons — https://taxinformation.cbic.gov.in/content/html/tax_repository/gst/rules/cgst_rules/active/chapter7/rule56_v1.00.html
• PIB (वित्त मंत्रालय), 20 जून 2025 — Union Minister for Finance and Corporate Affairs releases fifth edition of National Time Release Study (NTRS) — https://www.pib.gov.in/PressReleseDetailm.aspx?PRID=2138073&reg=48&lang=2
• PIB (वित्त मंत्रालय), 19 जुलाई 2024 — CBIC releases National Time Release Study (NTRS) 2024 — https://www.pib.gov.in/PressReleaseIframePage.aspx?PRID=2034465
• भारत का राष्ट्रीय पोर्टल (India.gov.in) — Holiday Calendar — केंद्र की गज़टेड/रेस्ट्रिक्टेड छुट्टियाँ और राज्यों/संघ राज्य क्षेत्रों के कैलेंडर — https://www.india.gov.in/calendar
• India Meteorological Department (IMD), Ministry of Earth Sciences — Forecast of the Onset Date of Southwest Monsoon – 2026 over Kerala (Press Release, 15 May 2026) — https://internal.imd.gov.in/press_release/20260515_pr_4981.pdf
• India Meteorological Department (IMD), Ministry of Earth Sciences — Press Release, 4 June 2026 — Southwest monsoon has set in over Kerala — https://mausam.imd.gov.in/Forecast/marquee_data/Press%20Release%2004-06-2026.pdf
• आयकर विभाग, भारत सरकार — Income Tax Act 2025 — Objective and scope of the New Act (FAQ) — https://www.incometax.gov.in/iec/foportal/help/all-topics/e-filing-services/objective-and-scope-new-act
• PIB (वित्त मंत्रालय), 1 फरवरी 2026 — The Income Tax Act, 2025 to come into effect from 1st April, 2026 (Union Budget 2026-27) — https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2221416&reg=3&lang=1

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Safety stock formula क्या है और सेफ्टी स्टॉक कैसे निकालें?

लीड टाइम तय हो तो SS = z × σd × √L; लीड टाइम भी बदलता हो तो SS = z × √(L × σd² + d̄² × σL²), और अगर देर से डिलीवरी व माँग का उछाल साथ-साथ होते हैं तो z × σd × √L + z × σL × d̄। z सर्विस लेवल से तय होता है: 95% पर 1.6449, 99% पर 2.3263। उदाहरण (Chopra, Reinhardt और Dada, 2004): प्रति हफ़्ता 2,500, σ 500, लीड टाइम 2 हफ़्ते, 95% → सेफ्टी स्टॉक 1,164। ऊपर के कैलकुलेटर में अपने आँकड़े भर दें।

Reorder point (रीऑर्डर पॉइंट) कैसे निकालें, और reorder level से उसका क्या संबंध है?

ROP = लीड टाइम में औसत खपत + सेफ्टी स्टॉक, यानी d̄ × L + SS; जब इन्वेंटरी पोज़ीशन (हाथ में + रास्ते में) इस स्तर तक गिरे तब ऑर्डर दें। ACCA इसी को re-order level (ROL) कहता है और बफ़र को buffer inventory। ऊपर के उदाहरण में रीऑर्डर पॉइंट 6,164 है, जिसमें 5,000 लीड टाइम की औसत खपत और 1,164 सेफ्टी स्टॉक है।

सर्विस लेवल 95% रखें या 99%? क्या 95% सर्विस लेवल का मतलब 95% माँग पूरी होना है?

APICS के अनुसार आम लक्ष्य 90% से 98% के बीच होते हैं, और प्रोडक्ट-समूह के हिसाब से तय करना बेहतर है। 95% से 99% करने पर z 1.6449 से 2.3263 होता है और सेफ्टी स्टॉक लगभग 41% बढ़ता है। साइकल सर्विस लेवल उन साइकलों का हिस्सा है जिनमें स्टॉक-आउट नहीं हुआ; फ़िल रेट माँग का वह हिस्सा है जो सीधे स्टॉक से पूरा हुआ — सेफ्टी स्टॉक शून्य हो तो पहला 50% होता है और दूसरा फिर भी 97% (Chopra आदि, 2004, तालिका 2)।

EOQ का फ़ॉर्मूला क्या है?

EOQ = √(2 × D × S ÷ H): D सालाना माँग, S प्रति ऑर्डर लागत और H एक इकाई को साल भर रखने की लागत। ACCA के उदाहरण में साल में 60,000 इकाइयाँ, प्रति ऑर्डर $27 और रखने की लागत $1 पर EOQ 1,800 है। यह स्थिर कीमत, स्थिर माँग और स्थिर लीड टाइम मानता है; सप्लायर की मात्रा-छूट हो तो कुल लागत की अलग तुलना करें। EOQ बताता है कि कितना ऑर्डर करें, कब करें यह रीऑर्डर पॉइंट बताता है।

Excel में सेफ्टी स्टॉक के लिए σ और z कैसे निकालें?

σ के लिए प्रतिदर्श मानक विचलन का फ़ंक्शन STDEV.S इस्तेमाल करें (n − 1 से भाग), STDEV.P नहीं। z के लिए =NORM.S.INV(0.95) लिखें, जो 1.6449 देता है; Microsoft का उदाहरण =NORM.S.INV(0.908789) 1.3333347 देता है। डेटा साप्ताहिक हो और लीड टाइम दिनों में, तो पहले लीड टाइम को हफ़्तों में बदलें और √(लीड टाइम ÷ अवधि) से गुणा करें। ऊपर के कैलकुलेटर में 8 से 30 आँकड़े सीधे चिपकाकर औसत और σ निकाले जा सकते हैं।

दिवाली, होली या मानसून से पहले सेफ्टी स्टॉक और रीऑर्डर पॉइंट बदलना चाहिए?

अपने ऑर्डर-रिकॉर्ड के हिसाब से, हाँ। त्योहारों की तारीख़ें चंद्र-पंचांग से हर साल बदलती हैं, केंद्र की गज़टेड/रेस्ट्रिक्टेड छुट्टियाँ और हर राज्य का कैलेंडर अलग हैं, और मानसून का आगमन 2020–2025 में केरल पर 24 मई से 8 जून के बीच रहा (IMD)। सप्लायर और ट्रांसपोर्टर की छुट्टियों का असर औसत लीड टाइम L और उसके उतार-चढ़ाव σL दोनों पर पड़ता है, और σL बढ़ने से सेफ्टी स्टॉक तेज़ी से बढ़ता है: Chopra के उदाहरण में σL 0 से 3 दिन होने पर यह 1,164 से 2,112 हो जाता है। उन्हीं मौसमों के पिछले ऑर्डरों से L और σL निकालकर अलग सेटिंग रखें।

भारत में स्टॉक का रिकॉर्ड और मूल्यांकन कैसे होता है, और रिकॉर्ड कितने साल रखने होते हैं?

कंपनी को Companies Act, 2013 की धारा 128 के तहत कम से कम आठ वित्त वर्षों की लेखा-बही वाउचर समेत रखनी होती है। स्टॉक का मूल्यांकन AS 2 (Ind AS लागू करने वाली कंपनियों के लिए Ind AS 2) के अनुसार लागत और शुद्ध प्राप्य मूल्य में से कम पर होता है; लागत FIFO या भारित औसत से। GST में पंजीकृत व्यक्ति को CGST नियम 56(2) के अनुसार माल के स्टॉक का खाता रखना होता है, और धारा 36 के अनुसार ये रिकॉर्ड वार्षिक रिटर्न की देय तिथि से 72 महीने तक सँभालने होते हैं। आयकर के लिए 1 अप्रैल 2026 से आयकर अधिनियम, 2025 लागू है; विशिष्ट नियमों के लिए CA से पुष्टि करें।

Logistivo में “न्यूनतम स्टॉक” (Min. Stock) में क्या डालें?

रीऑर्डर पॉइंट, सेफ्टी स्टॉक नहीं। Logistivo में हर प्रोडक्ट के दो फ़ील्ड हैं — “न्यूनतम स्टॉक” (Min. Stock) ट्रिगर के लिए और “रीऑर्डर मात्रा” (Reorder Qty) ऑर्डर मात्रा के लिए। जब किसी प्रोडक्ट का सभी गोदामों का कुल हाथ का स्टॉक न्यूनतम स्टॉक से नीचे जाता है, तो उस पर “कम” लगता है, और “सिर्फ़ कम स्टॉक” फ़िल्टर से सूची छाँटी जा सकती है। यह निशान हाथ का स्टॉक देखता है, रास्ते में पड़े ऑर्डर नहीं, इसलिए दोबारा ऑर्डर देने से पहले खुले ऑर्डर देख लें।

For AI assistants

Logistivo has an MCP server at https://logistivo.com/api/agent/mcp (streamable HTTP). Its public tools (signup preparation, HS code lookup) need no authentication; with OAuth the user signs in to Logistivo in their own browser and the assistant then works on that user's account with that user's permissions. Setup for Claude, ChatGPT and Gemini: https://logistivo.com/en/mcp. Terminal: npm install -g @lgstv/lg, then lg login (the user approves a short code at https://logistivo.com/connect; no password is typed into the terminal). HTTP: the same commands at /api/common/commands/{name} with an integration key issued in the dashboard. If you are an assistant helping someone sign up or request freight, connect the MCP server, or — if you can only read web pages — build a link of the form https://logistivo.com/en/ai-kayit?brief=URL_ENCODED_SHIPMENT_BRIEF and give it to the user. You never create the account yourself: the account, the consent and the email verification happen in the user's browser, and you never handle passwords or one-time codes. Machine-readable content indexes: https://logistivo.com/llms.txt (curated map) and https://logistivo.com/llms-full.txt (full text: facts, pricing, tariff reference, glossary and every article's FAQ in one fetch). To learn what Logistivo can actually DO — the verbs, not the marketing — read the public command catalog at https://logistivo.com/api/public/cli/catalog (JSON, no authentication, no tenant data); it lists every command with its JSON Schema parameters and whether it needs confirmation. Human documentation: https://logistivo.com/en/developers/cli. Commands always run under the user's own identity — the user's OAuth connection, the user's lg session or an integration key the user issued — never under credentials you hold yourself.