OTIF: vad ”On Time In Full” betyder och hur du mäter det

Vad betyder OTIF?

OTIF står för On Time In Full, ett leverans-KPI som räknar en order som lyckad bara om den kommer inom det avtalade tidsfönstret och innehåller hela den beställda kvantiteten. Båda villkoren måste gälla för samma order. McKinseys rapport om måttet från 2019 beskriver det som i vilken grad försändelser når sin destination enligt både kvantiteten och tidsplanen på ordern.

Du ser det också skrivet som DIFOT (Delivery In Full, On Time). Det är samma mått med orden i en annan ordning, och DIFOT är det vanliga namnet i Australien och Nya Zeeland.

OTIF blev en fråga för ledningsgruppen 2017, när Walmart började debitera leverantörer för leveranser som kom för tidigt, för sent eller ofullständiga. Andra stora detaljhandelskedjor har egna varianter. Men måttet är inte bara till för leverantörer till detaljhandeln. En tillverkare kan använda det för att bedöma sina inkommande leverantörer, en grossist kan följa sin egen service mot kunderna och en 3PL kan rapportera det till varje kund.

Hur räknar man ut OTIF?

Du räknar ut OTIF genom att dela antalet order som levererats både i tid och komplett med det totala antalet levererade order och sedan multiplicera med 100.

OTIF % = (order levererade i tid OCH komplett ÷ totalt antal order) × 100

Ett räkneexempel. Säg att du levererade 200 utgående order förra månaden:

• 184 kom i tid, en leveranstidsprecision på 92 %.
• 190 kom kompletta, en fyllnadsgrad på 95 %.
• 176 kom i tid och kompletta, så OTIF = 176 ÷ 200 × 100 = 88 %.

Lägg märke till att 88 % är lägre än båda delmåtten. Så beter sig måttet: de sena ordrarna och de ofullständiga ordrarna är till största delen olika order, så missarna läggs ihop. En tumregel: om förseningar och brister inte hänger ihop hamnar OTIF nära leveranstidsprecisionen gånger fyllnadsgraden (0,92 × 0,95 ≈ 0,87). Ett team som är stolt över ”95 % i tid” och ”95 % komplett” ligger troligen på en OTIF runt 90 %.

Ska du räkna per order, orderrad eller kolli?

Enheten du räknar i påverkar resultatet mer än de flesta tror. McKinseys rapport ger en tydlig illustration: en detaljhandlare beställer 50, 30 och 20 kollin fördelat på tre orderrader, och leverantören levererar 50, 30 och 10 i tid.

• Kollinivå: 90 av 100 kollin kom i tid, så OTIF är 90 %.
• Radnivå: 2 av 3 rader var kompletta, så OTIF är 66 %.
• Ordernivå: ordern var inte komplett, så OTIF är 0 %.

Samma lastbil, samma pallar, tre olika resultat. I McKinseys och Trading Partner Alliances enkät bland 24 stora nordamerikanska detaljhandlare och konsumentvarutillverkare föredrog 79 % att räkna på kollinivå. McKinseys argument är att det ger poäng för en delleverans som ändå hjälper till att hålla hyllan fylld. Att räkna på ordernivå är striktare och enklare, och det är vanligt inom tillverkning, där en saknad komponent kan stoppa en produktionslina oavsett hur mycket av resten som kom.

Inget av dem är fel. Välj ett, skriv ner det och se till att din kund använder samma.

Vad räknas som ”i tid” och ”komplett”?

”I tid” betyder att leveransen kom inom ett fönster som båda parter kommit överens om i förväg, och ”komplett” betyder att den levererade kvantiteten stämde med ordern; detaljerna i båda bestäms av avtalet, inte av någon branschstandard. I samma McKinsey-enkät höll 92 % av de svarande med om att en branschstandard för OTIF skulle skapa värde, vilket säger dig att det inte finns någon.

Det här är valen som måste göras innan någon räknar ut något:

Om en kund säger att er OTIF är 81 % och er egen rapport säger 94 % ligger skillnaden nästan alltid i den här tabellen, och det är värt ett möte innan det är värt ett gräl.

Vad är ett bra OTIF-resultat?

Ett bra OTIF-resultat är vad kundens avtal säger att det är, och för de flesta leveransavtal inom detaljhandel och industri betyder det någonstans mellan 90 % och 98 %. Det finns inget granskat, branschöverskridande riktvärde. Mjukvaruleverantörers guider anger ofta 95 % eller högre som ”bra”; behandla det som en tumregel och inte som uppmätta data.

Två referenspunkter är bättre dokumenterade.

Verkligheten ligger under målen. McKinseys rapport från 2019 angav att typiska OTIF-missar inom konsumentvarusektorn ligger på 20 till 30 procent av leveranserna, och dess uppdelning av förlorad leveranstidsprecision genom hela kedjan från order till leverans slutar på 61 % faktiskt i tid. Siffrorna är några år gamla, men de är en nyttig kontroll mot den som påstår att 98 % är normalt.

Walmart publicerar de mest kända målen. I mitten av 2026 anger leverantörsvägledningar från 8th & Walton och SPS Commerce dem så här:

I praktiken blir avdraget 1 200 dollar om kollin för 40 000 dollar hamnar utanför målen under ett kvartal. Siffran 3 % bekräftades av en talesperson för Walmart för Supply Chain Dive 2019 och har inte ändrats sedan dess; gränsvärdena har reviderats flera gånger sedan programmet startade 2017, så kontrollera Walmarts egen leverantörsdokumentation innan du förlitar dig på dem.

Utanför USA skriver stora detaljhandelskedjor och industriella inköpare in samma idé i leveransavtalen som en klausul om servicenivå eller leveranssäkerhet. Gränsvärdena och vitena är specifika för varje avtal, så det finns ingen offentlig siffra att citera. Läs ditt eget.

Vad är skillnaden mellan OTIF, OTD och fyllnadsgrad?

Leveranstidsprecision (OTD, on-time delivery) mäter bara tidpunkten, fyllnadsgrad mäter bara kvantiteten, och OTIF kräver båda för samma order. En order som kommer enligt tidsplanen men saknar två pallar klarar OTD, missar fyllnadsgraden och missar OTIF.

OTD och fyllnadsgrad är ändå värda att följa, eftersom de visar vilken halva av OTIF som brister. En låg leveranstidsprecision pekar mot transporten, tidsbokningen av lasteramper och ordersläppet. En låg fyllnadsgrad pekar mot lagersaldots träffsäkerhet, plockningen och produktionsplaneringen. Olika problem, olika ansvariga.

Vad orsakar OTIF-missar?

OTIF-missar uppstår i varje steg mellan ordersläpp och mottagningsrampen, och en stor del av dem sker innan lastbilen ens har lämnat avsändarens gård. McKinseys uppdelning av förlorad leveranstidsprecision listar sju steg: ordersläpp, skapande av transportförfrågan, accepterad transportförfrågan, rampschema, gods iordningställt, transportörens upphämtning och transport. Bara det sista sker på vägen.

Orsaker som fäller i tid-halvan:

• Ingen lastningstid är ledig när lastbilen behöver åka (avsändarens ramp).
• Godset är inte plockat, iordningställt eller frisläppt när lastbilen kommer (avsändarens lager).
• Transportören kommer för sent till upphämtningen, eller lasten måste upphandlas på nytt (transportplanering).
• Lastbilen väntar i timmar på att lossa (mottagarens ramp).
• Lastbilen kommer för tidigt och avvisas eller får vänta, oftast för att det inte fanns någon bokad tid.

Orsaker som fäller komplett-halvan:

• Lager som finns i systemet står inte på hyllan (lagerstyrning).
• Plock- eller lastningsfel (avsändarens lager).
• Produktionen ligger efter orderdatumet (planering).

Rampen dyker upp i båda ändar. Hos avsändaren åker en lastbil som inte får en lastningstid iväg för sent. Hos mottagaren stämplas en lastbil som kommer i tid men väntar tre timmar på lossning som sen i vissa kunders system. ATRI:s ståtidsstudie från 2024 fann att förare hölls kvar vid 39,3 % av alla stopp, vilket är samma problem sett från förarsätet. Vi har skrivit om den sidan i vad ståtid för lastbilar är.

Hur mäter du OTIF vid rampen?

För att mäta OTIF behöver du fyra datapunkter för varje order: det avtalade leveransfönstret, den faktiska ankomsttiden, den beställda kvantiteten och den levererade kvantiteten. De två tidsvärdena kommer från ditt rampschema. De två kvantitetsvärdena kommer från ditt affärssystem eller WMS. OTIF är vad du får när du kopplar ihop dem på orderreferensen.

Ett ord om vad ett tidsbokningssystem för lasteramper gör och inte gör här. LoadingCalendar registrerar tidshalvan: när tiden bokades, när lastbilen kom, när lastningen startade och avslutades, och vem som ändrade vad, allt i en ändringslogg. Det vet inte hur många kollin som fanns på ordern. För den fullständiga OTIF-siffran matchar du lastningens referens mot ditt ordersystem, antingen via export eller via API:et för tidsbokning av lasteramper, som returnerar lastningar efter datumintervall, status och referens.

Ett upplägg som fungerar för ett medelstort lager:

1. Skriv ner definitionen på en sida. Referensdatum, fönster, räkneenhet, hur tidiga ankomster och förseningar orsakade av mottagaren hanteras. Få din största kund eller leverantör att godkänna den.
2. Ge varje lastbil en bokad tid. Utan en bokad tid finns det inget att vara i tid mot. En bokningsportal för transportörer låter transportörerna välja tiden själva, vilket också håller referensnumret kopplat till bokningen.
3. Tidsstämpla ankomst, start och slut. Att flytta en lastning genom dess statusar gör det utan att någon behöver fylla i ett formulär.
4. Registrera kvantiteten vid rampen. Mottaget mot beställt för inkommande, lastat mot beställt för utgående.
5. Ge varje miss en orsakskod. Fem eller sex koder räcker: transportören sen, transportören för tidig, rampen inte ledig, godset inte klart, kortleverans, fel produkt.
6. Rapportera varje vecka, och dela upp siffran. Visa OTIF, i tid och komplett sida vid sida, per transportör och per leverantör eller kund.

Följ också hur väl de bokade tiderna hålls. Många avtal mäter ”i tid” mot det önskade datumet, så en lastbil som är tre timmar sen till sin bokade tid klarar ändå OTIF den dagen. Den förstör också resten av ditt schema. Andelen lastbilar som kommer inom, säg, 30 minuter från sin bokade tid är den tidiga varningen; OTIF är resultatet du ser senare.

En distinktion till. För inkommande gods är det du som mäter leverantörerna, och dina tidsstämplar från rampen är bevisen. För utgående gods är det du som blir mätt, och när kunden ordnar transporten beror ditt resultat på att lasten är iordningställd och rampen ledig vid den önskade lastningstiden. Walmart kallar det ”collect ready”, och det är helt och hållet ett lagermått.

Hur förbättrar du OTIF?

Du förbättrar OTIF genom att ta reda på vilken halva som brister oftast och åtgärda den enskilt största orsaken på den sidan. Orsakskoderna från föregående avsnitt visar var du ska börja, oftast inom en månad.

Om i tid är den svagare halvan:

• Sprid ut ankomsterna med bokade tider. Lastbilar som klumpar ihop sig betyder sena avgångar hos avsändaren och långa väntetider hos mottagaren. Fasta intervall mellan tidsluckorna begränsar hur många lastbilar som kan dyka upp under samma halvtimme.
• Anpassa tidsluckans längd till det verkliga jobbet. En fullastad lastbil som bokas in i en 30-minuterslucka skjuter på varje lastbil efter den. Ange lastningstider per lasttyp så slutar kalendern ljuga. Se hantering av tidsluckor.
• Använd framförhållning för att förbereda lasten. En minsta bokningsframförhållning på några timmar gör att plocket är klart och dokumenten utskrivna innan lastbilen backar in.
• Gör dubbelbokning omöjlig. Två lastbilar på samma port garanterar en sen avgång. Vi har skrivit en separat guide om hur du undviker dubbelbokning av lasteramper.
• Bekräfta leveranstiden när ordern läggs. McKinsey kallar detta en framväxande bästa praxis, och det tar nästan helt bort missen ”ingen ledig tid på den önskade dagen”.

Om komplett är den svagare halvan ligger arbetet mestadels bortom rampen: cykelinventering av de artiklar som oftast kortlevereras, en kontroll vid lastporten och ärliga leveranslöften när produktionen ligger efter. Tidsbokning av lasteramper löser inte en brist i lagret.

För att sätta en kostnad på väntesidan av problemet använder ROI-kalkylatorn för tidsbokning av lasteramper ATRI:s siffror och visar sina antaganden. Om ämnet är nytt för dig, börja med vad tidsbokning för lasteramper är. LoadingCalendar kostar €99 per månad till fast pris för obegränsat antal ramper, användare och transportörer, med 14 dagars provperiod och utan kreditkort. Det passar små och medelstora lager som vill ha bokade tider och tidsstämplar igång redan den här veckan. En leverantör som skickar till dussintals distributionscentraler inom detaljhandeln behöver också ett EDI- och compliance-verktyg för detaljhandeln, och det är inte vi.