Demand planners hebben te maken met meerdere problemen om hun werk gedaan te krijgen. Een daarvan is de irritatie van intermittency. Het "nu zie je het, nu niet meer" karakter van intermitterende vraag, met zijn zware mix van nulwaarden, dwingt het gebruik van geavanceerde statistische methoden, zoals het gepatenteerde Markov Bootstrap-algoritme van Smart Software. Maar zelfs binnen het duistere rijk van de intermitterende vraag zijn er moeilijkheidsgraden: planners moeten verder omgaan met de potentieel kostbare Scourge of Skewness.
Scheefheid is een statistische term die de mate beschrijft waarin een vraagverdeling niet symmetrisch is. De klassieke (en grotendeels mythische) "klokvormige" curve is symmetrisch, met gelijke kansen dat de vraag in elke periode onder of boven het gemiddelde valt. Een scheve verdeling daarentegen is scheef, waarbij de meeste waarden boven of onder het gemiddelde vallen. In de meeste gevallen zijn de vraaggegevens positief scheef, met een lange staart van waarden die zich uitstrekken naar het hogere uiteinde van de vraagschaal.
Staafdiagrammen van twee tijdreeksen
Afbeelding 1: Twee intermitterende vraagreeksen met verschillende scheefheidsniveaus
Figuur 1 toont twee tijdreeksen van 60 maanden intermitterende vraag. Beide zijn positief scheef, maar de gegevens in het onderste paneel zijn meer scheef. Beide series hebben bijna dezelfde gemiddelde vraag, maar de bovenste is een mix van 0-en, 1-en en 2-en, terwijl de onderste een mix is van 0-en, 1-en en 4-en.
Wat positieve scheefheid een probleem maakt, is dat het de opvullingsgraad van een item verlaagt. Opvullingspercentage is belangrijk voorraadbeheer prestatiemaatstaf. Het meet het percentage van de vraag waaraan onmiddellijk wordt voldaan vanuit de voorhanden voorraad. Eventuele nabestellingen of verloren verkopen verminderen het opvullingspercentage (naast het verspillen van de goodwill van de klant).
Het opvullingspercentage is een aanvulling op de andere belangrijke prestatiemaatstaf: serviceniveau. Serviceniveau meet de kans dat een artikel niet op voorraad is tijdens de doorlooptijd van de aanvulling. De doorlooptijd wordt gemeten vanaf het moment dat de voorraad daalt tot of onder het bestelpunt van een artikel, waardoor een aanvullingsorder wordt geactiveerd, tot de aankomst van de vervangende voorraad.
Voorraadbeheersoftware, zoals SmartForecasts van Smart Software, kan vraagpatronen analyseren om het bestelpunt te berekenen dat nodig is om een bepaald serviceniveau te bereiken. Om een 95%-serviceniveau te bereiken voor het artikel in het bovenste paneel van Afbeelding 1, uitgaande van een doorlooptijd van 1 maand, is het vereiste bestelpunt 3; voor het onderste item is het bestelpunt 1. (Het eerste bestelpunt is 3 om rekening te houden met de duidelijke mogelijkheid dat toekomstige vraagwaarden hoger zullen zijn dan de grootste waarden, 2, die tot nu toe zijn waargenomen. In feite zijn waarden zo groot als 8 mogelijk .) Zie afbeelding 2.
Histogrammen van twee tijdreeksen
Figuur 2: Verdelingen van de totale vraag gedurende een doorlooptijd van aanvulling van 1 maand
(Afbeelding 2 geeft de voorspelde verdeling van de vraag over de doorlooptijd weer. De groene balken vertegenwoordigen de waarschijnlijkheid dat een bepaalde vraag zich zal voordoen.)
Met het vereiste bestelpunt van 3 eenheden is het opvullingspercentage voor het minder scheve artikel een gezonde 93%. Het opvullingspercentage voor het meer scheve item is echter een verontrustende 44%, hoewel ook dit item een serviceniveau van 95% behaalt. Dit is de plaag van scheefheid.
De verklaring voor het verschil in opvullingspercentages is de mate van scheefheid. Het bestelpunt voor het meer scheve artikel is 1 eenheid. Het hebben van 1 eenheid bij de start van de doorlooptijd is voldoende om 95% van de aanvragen die binnenkomen tijdens een doorlooptijd van 1 maand te behandelen. De maandelijkse vraag kan echter oplopen tot meer dan 15 eenheden, dus wanneer de meer scheve eenheid op voorraad is, zal deze "grote voorraad opraken", waardoor een veel groter aantal eenheden verloren gaat.
De meeste vraagplanners zouden er trots op zijn om een 95%-serviceniveau en een 93%-vulpercentage te behalen. De meesten zouden verontrust en verbaasd zijn door het 95%-serviceniveau te bereiken, maar slechts een 44%-vulpercentage. Deze gedeeltelijke storing zou niet hun schuld zijn: het kan rechtstreeks worden herleid tot de vervelende scheefheid in de verdeling van maandelijkse vraagwaarden.
Er is geen pijnloze oplossing voor dit probleem. De enige manier om het opvullingspercentage in deze situatie te verhogen, is door het serviceniveau te verhogen, wat op zijn beurt het bestelpunt zal verhogen, wat uiteindelijk zowel de frequentie van stockouts als hun omvang zal verminderen wanneer ze zich voordoen. In dit voorbeeld zal het verhogen van het bestelpunt van 1 eenheid naar 3 eenheden een 99%-serviceniveau bereiken en het opvullingspercentage verhogen tot een respectabele, maar niet uitstekende, 84%. Deze verbetering zou ten koste gaan van in wezen een verdrievoudiging van de dollars die vastzitten aan het beheer van dit meer scheve item.
Thomas Willemain, PhD, was medeoprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselear Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.
gerelateerde berichten
Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs.
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten.
Beheersing van automatische prognoses voor tijdreeksgegevens
In deze blog onderzoeken we de automatische prognose voor vraagprojecties in tijdreeksen. Er zijn meerdere methoden om de toekomstige vraag naar een artikel te voorspellen, en dit wordt complex als het om duizenden artikelen gaat, die elk een andere voorspellingstechniek vereisen vanwege hun unieke vraagpatronen.
recente berichten
Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenIn this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeterenDe belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische OplossingenEffectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgevenVraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
- Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenIn this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatieDe aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chainNutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelenIn dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
