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Smart Software y Optimum Consulting anuncian asociación estratégica

Belmont, Massachusetts, mayo de 2023 – Smart Software, líder en software de optimización de inventario, planificación de la demanda y pronóstico, y Optimum Consulting, anunciaron hoy su asociación para abordar las necesidades de planificación de la cadena de suministro de las industrias de fabricación, venta al por mayor y venta al por menor en Australia y Nueva Zelanda. Optimum Consulting venderá e implementará la plataforma en la nube de próxima generación de Smart, Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O™), como parte integral de su práctica de ventas, operaciones y planificación de inventario (SIOP).

Smart Software es un socio listo para la venta conjunta de Microsoft y, a lo largo de los años, ha creado un conector perfecto para integrar herramientas con Microsoft Dynamics. La integración lleva Smart IP&O (Planificación y optimización de inventario) basado en la nube a la última versión de la solución Microsoft Dynamic. Al integrar a la perfección la planificación estratégica en Smart IP&O con la ejecución operativa en Dynamics, los usuarios comerciales pueden predecir, responder y planificar continuamente de manera más eficaz en el incierto entorno empresarial actual. El enfoque único de Smart para planificar la demanda intermitente es especialmente impactante para los servicios públicos y las agencias de tránsito, dada la prevalencia de piezas de repuesto con un uso muy esporádico y aparentemente impredecible.

“Smart Software ayuda a nuestros clientes al brindar análisis de negocios perspicaces para el modelado y pronóstico de inventario que impulsan los pedidos y el reabastecimiento en la última versión de Microsoft Dynamics. Con Smart IP&O, nuestros clientes obtienen un medio para dar forma a la estrategia de inventario para alinearse con los objetivos comerciales al tiempo que capacitan a sus equipos de planificación para reducir el inventario y mejorar el servicio”, dice Matthew Lingard, director ejecutivo de Optimum Consulting.

“Maximizar los beneficios que pueden brindar nuestras soluciones requiere la experiencia y la perspectiva para considerar los requisitos, establecer objetivos y desarrollar el proceso comercial de apoyo que garantice la adopción y los beneficios. Estas son las cualidades que The New Partner trae a la mesa y esperamos nuestro éxito conjunto”,…. dice Greg Hartunian, presidente y director ejecutivo de Smart Software

Acerca de Smart Software, Inc.

Founded in 1981, Smart Software, Inc. is a leader in providing businesses with enterprise-wide demand forecasting, planning and inventory optimization solutions. Smart Software’s demand forecasting and inventory optimization solutions have helped thousands of users worldwide, including customers at mid-market enterprises and Fortune 500 companies, such as Disney, Arizona Public Service, and Ameren. Smart Inventory Planning & Optimization gives demand planners the tools to handle sales seasonality, promotions, new and aging products, multi-dimensional hierarchies, and intermittently demanded service parts and capital goods items. It also provides inventory managers with accurate estimates of the optimal inventory and safety stock required to meet future orders and achieve desired service levels. Smart Software is headquartered in Belmont, Massachusetts and can be found on the World Wide Web at www.smartcorp.com.

Acerca de Partner, Inc.

Optimum Consulting es un socio de soluciones de Microsoft Dynamics 365 que está totalmente comprometido con las industrias de fabricación, venta al por mayor y venta al por menor en Australia y Nueva Zelanda. Los expertos del equipo ayudan a los clientes a crear modelos operativos ágiles, impulsar mejoras en los procesos comerciales y convertir a los clientes en defensores al brindar Microsoft Dynamics 365, Microsoft Power Apps, Business Intelligence & Analytics y soluciones de servicios administrados de extremo a extremo. La experiencia funcional del equipo cubre comercio electrónico, venta minorista, precios y promociones, plataforma de datos del cliente, mapeo de viajes del cliente, experiencia del cliente, pronóstico y planificación maestra, almacén avanzado y planificación de la producción. Las capacidades técnicas de Optimum Consulting abarcan el diseño y desarrollo de comercio, el servidor de comercio, el desarrollo de punto de venta (POS), el desarrollo de administración de cadena de suministro y finanzas (SCM), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), el almacén de datos y el lago de datos, y soluciones de Microsoft Cloud relacionadas.

Para obtener más información, comuníquese con Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Teléfono: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; Correo electrónico: info@smartcorp.com

Smart Software nombrado socio en la venta conjunta con Microsoft

La optimización del inventario y la planificación de la demanda ahora son más accesibles para ampliar Microsoft Dynamics

Belmont, Massachusetts, febrero de 2022 – Smart Software se complace en anunciar que ha sido nombrado socio listo para la venta conjunta de Microsoft como proveedor líder de soluciones de optimización de inventario y planificación de la demanda. Los clientes de Microsoft aprovechan la plataforma web nativa de Smart para la planificación y optimización de inventario (Smart IP&O) para desarrollar pronósticos de consenso, gestionar la demanda y optimizar las políticas de almacenamiento.

La venta conjunta con los equipos de ventas de Microsoft y los socios de Microsoft permitirá que el equipo de Smart Software llegue a una amplia comunidad de clientes administrados por Microsoft para colaborar en diversas oportunidades. Este proceso incluye la generación de demanda, la planificación de ventas, el intercambio de oportunidades de ventas, la aceleración de las ventas habilitadas de socio a socio y la entrega de comercio dirigido por el mercado. Smart IP&O aprovecha análisis probados en campo, modelos probabilísticos y los últimos avances en tecnología de pronóstico para predecir la demanda futura, prescribir políticas de almacenamiento óptimas e identificar oportunidades para la mejora operativa. Los usuarios pueden transferir los resultados de las previsiones, las cantidades de los pedidos y las políticas de almacenamiento a Microsoft Dynamics con unos pocos clics del mouse, lo que ayuda a generar valor adicional y prolongar la vida útil de sus soluciones de Microsoft.

Greg Hartunian, director ejecutivo de software inteligente, fijado, “La capacidad de identificar dinámicamente las discontinuidades en la demanda y los plazos de entrega de los proveedores, prescribir políticas de almacenamiento óptimas que produzcan la mayor ganancia y acelerar la frecuencia de planificación son especialmente críticas y centrales en las cadenas de suministro hiperfluidas de hoy. Como resultado, los clientes que aprovechan Smart IP&O pueden manejar activos de inventario de manera efectiva, mejorar sus operaciones, reducir costos, mejorar el servicio al cliente y superar a la competencia. Esperamos trabajar en estrecha colaboración con Microsoft para ayudar a nuestros clientes conjuntos a lograr estos beneficios clave.

Acerca de Smart Software, Inc.
Founded in 1981, Smart Software, Inc. is a leader in providing businesses with enterprise-wide demand forecasting, planning and inventory optimization solutions. Smart Software’s demand forecasting and inventory optimization solutions have helped thousands of users worldwide, including customers at mid-market enterprises and Fortune 500 companies, such as Disney, Arizona Public Service, and Ameren. Smart Inventory Planning & Optimization gives demand planners the tools to handle sales seasonality, promotions, new and aging products, multi-dimensional hierarchies, and intermittently demanded service parts and capital goods items. It also provides inventory managers with accurate estimates of the optimal inventory and safety stock required to meet future orders and achieve desired service levels. Smart Software is headquartered in Belmont, Massachusetts and can be found on the World Wide Web at www.smartcorp.com.

Ejemplos de optimización en Inventarios multi-escalón, basados en simulación

Administrar el inventario en una sola instalación es bastante difícil, pero el problema se vuelve mucho más complejo cuando hay múltiples instalaciones dispuestas en múltiples escalones. La complejidad surge de las interacciones entre los escalones, con demandas en los niveles más bajos que aumentan y cualquier escasez en los niveles más altos se reduce en cascada.

Si cada una de las instalaciones se administrara de forma aislada, se podrían usar métodos estándar, sin tener en cuenta las interacciones, para establecer parámetros de control de inventario, como puntos de pedido y cantidades de pedido. Sin embargo, ignorar las interacciones entre niveles puede conducir a fallas catastróficas. La experiencia y el ensayo y error permiten el diseño de sistemas estables, pero esa estabilidad puede verse afectada por cambios en los patrones de demanda o tiempos de entrega o por la adición de nuevas instalaciones. El análisis avanzado de la cadena de suministro ayuda en gran medida a hacer frente a tales cambios, lo que proporciona un "sandbox" seguro dentro del cual probar los cambios propuestos en el sistema antes de implementarlos. Este blog ilustra ese punto.

El escenario

Para tener alguna esperanza de discutir este problema de manera útil, este blog simplificará el problema al considerar la jerarquía de dos niveles que se muestra en la Figura 1. Imagine que las instalaciones en el nivel inferior son almacenes (WH) desde los cuales se pretende satisfacer las demandas de los clientes. , y que los artículos de inventario en cada WH son piezas de servicio que se venden a una amplia gama de clientes externos.

Figura 1: Estructura general de un tipo de sistema de inventario de dos niveles

Imagine que el nivel superior consiste en un único centro de distribución (DC) que no atiende a los clientes directamente pero sí reabastece los WH. Para simplificar, suponga que el centro de distribución en sí se reabastece desde una fuente que siempre tiene (o produce) existencias suficientes para enviar inmediatamente las piezas al centro de distribución, aunque con cierto retraso. (Alternativamente, podríamos considerar que el sistema tiene tiendas minoristas abastecidas por un almacén).

Cada nivel se puede describir en términos de niveles de demanda (tratados como aleatorios), plazos de entrega (aleatorios), parámetros de control de inventario (aquí, valores mínimos y máximos) y política de escasez (aquí, se permiten pedidos pendientes).

El método de análisis

La literatura académica ha avanzado en este problema, aunque generalmente a costa de simplificaciones necesarias para facilitar una solución puramente matemática. Nuestro enfoque aquí es más accesible y flexible: simulación Monte Carlo. Es decir, construimos un programa informático que incorpora la lógica de funcionamiento del sistema. El programa “crea” una demanda aleatoria en el nivel de WH, procesa la demanda de acuerdo con la lógica de una política de inventario elegida y crea demanda para el CD agrupando las solicitudes aleatorias de reposición realizadas por los WH. Este enfoque nos permite observar muchos días simulados de operación del sistema mientras observamos eventos significativos como desabastecimientos en cualquier nivel.

Un ejemplo

Para ilustrar un análisis, simulamos un sistema que consta de cuatro WH y un DC. La demanda promedio varió entre los WH. La reposición del CD a cualquier WH tomó de 4 a 7 días, con un promedio de 5,15 días. La reposición de la CC desde la Fuente tomó 7, 14, 21 o 28 días, pero 90% del tiempo fue 21 o 28 días, lo que hace un promedio de 21 días. Cada instalación tenía valores mínimos y máximos establecidos por el criterio del analista después de algunos cálculos aproximados.

La Figura 2 muestra los resultados de un año de operación diaria simulada de este sistema. La primera fila de la figura muestra la demanda diaria del artículo en cada WH, que se supuso que era "puramente aleatoria", lo que significa que tenía una distribución de Poisson. La segunda fila muestra el inventario disponible al final de cada día, con los valores mínimo y máximo indicados por líneas azules. La tercera fila describe las operaciones en el CD. Contrariamente a la suposición de gran parte de la teoría, la demanda en el DC no estaba cerca de ser Poisson, ni tampoco la demanda fuera del DC a la Fuente. En este escenario, los valores Mín. y Máx. fueron suficientes para mantener alta la disponibilidad de artículos en cada WH y en el CD, y no se observaron desabastecimientos en ninguna de las cinco instalaciones.

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Figura 2 – Año de operación simulado de un sistema con cuatro WHs y un DC.

Ahora vamos a variar el escenario. Cuando los desabastecimientos son extremadamente raros, como en la Figura 2, a menudo hay un exceso de inventario en el sistema. Supongamos que alguien sugiere que el nivel de inventario en el centro de distribución parece un poco alto y piensa que sería una buena idea ahorrar dinero allí. Su sugerencia para reducir las existencias en el CD es reducir el valor de Min en el CD de 100 a 50. ¿Qué sucede? Podrías adivinar, o podrías simular.

La figura 3 muestra la simulación: el resultado no es agradable. El sistema funciona bien durante gran parte del año, luego el centro de distribución se queda sin existencias y no puede ponerse al día a pesar de enviar órdenes de reposición cada vez mayores a la fuente. Tres de los cuatro WH descienden en espirales de muerte al final del año (y WH1 sigue a partir de entonces). La simulación ha puesto de relieve una sensibilidad que no se puede ignorar y ha marcado una mala decisión.

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Figura 3: efectos simulados de reducir el Min en el DC.

Ahora los gerentes de inventario pueden volver a la mesa de diseño y probar otras formas posibles de reducir la inversión en inventario a nivel de CD. Un movimiento que siempre ayuda, si usted y su proveedor pueden lograrlo juntos, es crear un sistema más ágil al reducir el tiempo de reabastecimiento. Trabajar con la fuente para garantizar que el centro de distribución siempre obtenga sus reabastecimientos en 7 o 14 días estabiliza el sistema, como se muestra en la Figura 4.

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Figura 4: efectos simulados de reducir el tiempo de espera para reponer el centro de distribución.

Desafortunadamente, no se ha logrado la intención de reducir el inventario en el DC. El recuento de inventario diario original era de unas 80 unidades y sigue siendo de unas 80 unidades después de reducir el mínimo del centro de distribución y mejorar drásticamente el tiempo de entrega de la fuente al centro de distribución. Pero con el modelo de simulación, el equipo de planificación puede probar otras ideas hasta llegar a un rediseño satisfactorio. O, dado que la Figura 4 muestra que el inventario de CD comienza a coquetear con cero, podrían pensar que es prudente aceptar la necesidad de un promedio de aproximadamente 80 unidades en el CD y buscar formas de recortar la inversión en inventario en los WH.

la comida para llevar

La optimización de inventario de varios niveles (MEIO) es compleja. Muchos factores interactúan para producir comportamientos del sistema que pueden resultar sorprendentes incluso en sistemas simples de dos niveles.
La simulación de Monte Carlo es una herramienta útil para los planificadores que necesitan diseñar nuevos sistemas o modificar los existentes.

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