Voorraadbeheer concerns the management of physical goods, focusing on an accurate and up-to-the-minute count of every item in inventory and where it is located, as well as efficient retrieval of items. Relevant technologies include computer databases, barcoding, Radio Frequency Identification (RFID), and the use of robots for retrieval.

Inventory Management aims to execute the inventory policy defined by the company. Inventory Management is often accomplished using Enterprise Resource Planning (ERP) systems, which generate purchase orders, production orders, and reporting that details current inventory on hand, incoming, and up for order.

Inventory Planning sets operational policy details, such as item-specific reorder points and order quantities, and predicts future demand and supplier lead times. Important components of an inventory planning process include what-if scenarios for netting out on-hand inventory, analyzing how changes to demand, lead times, and stocking policies will impact ordering, as well as managing exceptions and contingencies.

Inventory Optimization utilizes an analytical process that computes values for inventory planning parameters (e.g., reorder points and order quantities) that optimize a numerical goal or “objective function” without violating a numerical constraint. For instance, an objective function might be to achieve the lowest possible inventory operating cost (defined as the sum of inventory holding costs, ordering costs, and shortage costs), and the constraint might be to achieve a fill rate of at least 90%. Using a mathematical model of the inventory system and probability forecasts of item demand, inventory optimization can quickly and automatically suggest how to best manage thousands of inventory items.

Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag.

Beschouw voor de eenvoud het probleem van het voorspellen van de voorraadbehoeften voor slechts één periode vooruit, bijvoorbeeld één dag vooruit. Meestal bestaat de taak van forecasting uit het schatten van het meest waarschijnlijke of gemiddelde niveau van de productvraag. Als de beschikbare voorraad echter gelijk is aan de gemiddelde vraag, bestaat er een kans van ongeveer 50% dat de vraag de voorraad overtreft en resulteert in verloren omzet en/of verloren goede wil. Het instellen van het voorraadniveau op bijvoorbeeld tien keer de gemiddelde vraag zal waarschijnlijk het probleem van voorraadtekorten elimineren, maar zal net zo zeker resulteren in oplopende voorraadkosten.

De truc van voorraadoptimalisatie is om een bevredigende balans te vinden tussen voldoende voorraad hebben om aan de meeste vraag te voldoen zonder al te veel middelen in het proces vast te leggen. Meestal is de oplossing een combinatie van zakelijk inzicht en statistieken. Het beoordelende deel is het definiëren van een acceptabel voorraadserviceniveau, zoals het direct uit voorraad voldoen aan 95% vraag. Het statistische deel is om het 95e percentiel van de vraag te schatten.

Wanneer niet omgaan met Intermittent demandkunt u het vereiste voorraadniveau vaak schatten door uit te gaan van een klokvormige (normale) vraagcurve, waarbij u zowel het midden als de breedte van de klokcurve schat, en vervolgens een standaard statistische formule gebruikt om het gewenste percentiel te schatten. Het verschil tussen het gewenste voorraadniveau en het gemiddelde vraagniveau wordt de ‘veiligheidsvoorraad’ genoemd, omdat deze beschermt tegen de mogelijkheid van voorraadtekorten.

Bij een intermitterende vraag is de klokvormige curve een zeer slechte benadering van de statistische verdeling van de vraag. In dit speciale geval maakt Smart gebruik van gepatenteerde technologie voor intermitterende vraag die is ontworpen om de marges nauwkeurig te voorspellen en een betere schatting te maken van de veiligheidsvoorraad die nodig is om het vereiste voorraadserviceniveau te bereiken.

Klanten vragen ons vaak waarom een kousaanbeveling "zo hoog" is. Hier is een vraag die we onlangs ontvingen:

Tijdens onze laatste teamvergadering hebben we enkele items gevonden met abnormale hiaten tussen onze huidige ROP en de door Smart voorgestelde ROP op een 99%-serviceniveau. De zorg is dat het systeem aangeeft dat het bestelpunt fors omhoog zal moeten om een 99%-serviceniveau te halen. Kunt u ons helpen de berekening te begrijpen?

Toen we de gegevens bekeken, was het voor de klant duidelijk dat de door Smart berekende ROP inderdaad klopte. We concludeerden (1) wat ze echt wilden was een veel lager doel voor het serviceniveau en (2) we hadden niet goed uitgelegd wat er werkelijk werd bedoeld met 'serviceniveau'. 

Dus, wat betekent een "99%-serviceniveau" eigenlijk? 

Als het gaat om het doel dat u invoert in uw voorraadoptimalisatiesoftware, betekent dit dat het voorraadniveau voor het artikel in kwestie een kans van 99% heeft om te kunnen vullen wat de klant nodig heeft meteen.  Als u bijvoorbeeld 50 stuks op voorraad heeft, is de kans 99% dat de volgende vraag ergens in het bereik van 0 tot 50 stuks zal vallen.

Wat onze klant bedoelde was dat 99% van de keren dat een klant een bestelling plaatste, dat ook zo was volledig geleverd binnen de door de klant opgegeven levertijd. Met andere woorden, niet per se meteen maar wanneer beloofd.  

Het is duidelijk dat hoe meer tijd u uzelf geeft om aan een klant te leveren, hoe hoger uw serviceniveau zal zijn. Maar dat onderscheid wordt vaak niet expliciet begrepen wanneer nieuwe gebruikers van voorraadoptimalisatiesoftware wat-als-scenario's uitvoeren op verschillende serviceniveaus. En dat kan tot grote verwarring leiden. Het berekenen van serviceniveaus op basis van onmiddellijke voorraadbeschikbaarheid is een hogere norm: moeilijker te halen maar veel competitiever.

Onze productieklanten geven vaak serviceniveaus aan op basis van doorlooptijden aan hun klanten, dus het is niet essentieel voor hen om direct uit het schap te leveren. Onze klanten in de distributie, Maintenance Repair and Operations (MRO) en ruimtes voor reserveonderdelen moeten daarentegen normaal gesproken dezelfde dag of binnen 24 uur verzenden. Voor hen is het een competitieve noodzaak om meteen te verzenden en dit volledig te doen.

Houd bij het invoeren van beoogde serviceniveaus met uw voorraadoptimalisatiesoftware rekening met dit onderscheid. Kies het serviceniveau op basis van het percentage van de tijd dat u de volledige voorraad direct vanaf de plank wilt verzenden.  

Automatische prognoses zijn de populairste en meest gebruikte functie van SmartForecasts en Smart Demand Planner. Automatische prognoses maken is eenvoudig. Maar de eenvoud van Automatic Forecasting maskeert een krachtige interactie van een aantal zeer effectieve prognosemethoden. In deze blog bespreken we een deel van de theorie achter deze kernfunctie. We richten ons op automatische prognoses, deels vanwege de populariteit ervan en deels omdat veel andere prognosemethoden vergelijkbare resultaten opleveren. Kennis van automatische prognoses wordt onmiddellijk overgedragen naar eenvoudig voortschrijdend gemiddelde, lineair voortschrijdend gemiddelde, enkele exponentiële afvlakking, dubbele exponentiële afvlakking, Winters' exponentiële afvlakking en promoprognoses.

Prognose toernooi

Automatische prognoses werken door een toernooi uit te voeren met een reeks concurrerende methoden. Omdat personal computers en cloud computing snel zijn, en omdat we zeer efficiënte algoritmen hebben gecodeerd in de automatische voorspellingsengine van SmartForecasts, is het praktisch om een puur empirische benadering te volgen om te beslissen welke extrapolatieve voorspellingsmethode moet worden gebruikt. Dit betekent dat u het zich kunt veroorloven om een aantal benaderingen uit te proberen en vervolgens degene te behouden die het beste presteert bij het voorspellen van de betreffende gegevensreeks. SmartForecasts automatiseert dit proces volledig voor u door de verschillende voorspellingsmethoden uit te proberen in een gesimuleerd voorspellingstoernooi. De winnaar van het toernooi is de methode die het dichtst bij het voorspellen van nieuwe gegevenswaarden van oude komt. Nauwkeurigheid wordt gemeten aan de hand van de gemiddelde absolute fout (dat wil zeggen de gemiddelde fout, waarbij eventuele mintekens worden genegeerd). Het gemiddelde wordt berekend over een reeks voorspellingen, die elk een deel van de gegevens gebruiken, in een proces dat bekend staat als glijdende simulatie.

Glijdende simulatie

De glijdende simulatie veegt herhaaldelijk door steeds langere delen van de historische gegevens, waarbij in elk geval het gewenste aantal perioden in uw prognosehorizon wordt voorspeld. Stel dat er 36 historische gegevenswaarden zijn en dat u zes perioden vooruit moet voorspellen. Stel je voor dat je de voorspellingsnauwkeurigheid van een bepaalde methode, bijvoorbeeld een voortschrijdend gemiddelde van vier waarnemingen, wilt beoordelen op de gegevensreeks die voorhanden is.

Op een gegeven moment in de glijdende simulatie worden de eerste 24 punten (alleen) gebruikt om de 25e tot en met 30e historische gegevenswaarden te voorspellen, die we tijdelijk als onbekend beschouwen. We zeggen dat de punten 25-30 buiten de analyse worden gehouden. Het berekenen van de absolute waarden van de verschillen tussen de zes prognoses en de overeenkomstige werkelijke historische waarden levert één exemplaar op van elk een 1-staps, 2-staps, 3-staps, 4-staps, 5-staps en 6-staps vooruit absolute voorspelling fout. Als u dit proces herhaalt met de eerste 25 punten, krijgt u meer voorbeelden van 1-staps, 2-staps, 3-staps vooruit-fouten, enzovoort. Het gemiddelde van alle absolute foutschattingen die op deze manier zijn verkregen, geeft een samenvatting van de nauwkeurigheid in één getal.

Methoden die worden gebruikt bij automatische prognoses

Normaal gesproken zijn er zes extrapolatieve voorspellingsmethoden die meedoen aan het automatische voorspellingstoernooi:

• Eenvoudig voortschrijdend gemiddelde
• Lineair voortschrijdend gemiddelde
• Enkele exponentiële afvlakking
• Dubbele exponentiële afvlakking
• Additieve versie van Winters' exponentiële afvlakking
• Multiplicatieve versie van Winters' exponentiële afvlakking

De laatste twee methoden zijn geschikt voor seizoenreeksen; ze worden echter automatisch uitgesloten van het toernooi als er minder dan twee volledige seizoensgegevenscycli zijn (bijvoorbeeld minder dan 24 periodes met maandelijkse gegevens of acht periodes met driemaandelijkse gegevens).

Deze zes klassieke, op afvlakking gebaseerde methoden hebben bewezen gemakkelijk te begrijpen, gemakkelijk te berekenen en nauwkeurig te zijn. Je kunt elk van deze methoden uitsluiten van het toernooi als je een voorkeur hebt voor sommige deelnemers en niet voor andere.

Vertragingen in de doorlooptijd en variabiliteit in de levering zijn dagelijkse realiteit in de toeleveringsketen, maar organisaties die voorraad hebben, worden vaak verrast wanneer een leverancier te laat is. Een effectief voorraadplanningsproces omarmt dit feit en ontwikkelt beleid dat effectief rekening houdt met deze onzekerheid. Natuurlijk zullen er momenten zijn dat vertragingen in de doorlooptijd uit het niets opduiken en een tekort veroorzaken. Maar meestal zijn de tekorten het gevolg van:

1. Het voorraadbeleid (bijv. bestelpunten, veiligheidsvoorraden en min/max-niveaus) niet vaak genoeg berekenen om veranderingen in de doorlooptijd op te vangen. 
2. Slechte schattingen van de werkelijke doorlooptijd gebruiken, zoals alleen gemiddelden van historische ontvangsten gebruiken of vertrouwen op een offerte van een leverancier.

Kalibreer in plaats daarvan het beleid voor elk afzonderlijk onderdeel tijdens elke planningscyclus om veranderingen in de vraag en doorlooptijden op te vangen. In plaats van alleen uit te gaan van een gemiddelde doorlooptijd, simuleer je de doorlooptijden met behulp van scenario's. Op deze manier houdt het aanbevolen voorraadbeleid rekening met de waarschijnlijkheid dat doorlooptijden hoog zijn en wordt het dienovereenkomstig aangepast. Wanneer u dit doet, identificeert u de benodigde voorraadverhogingen voordat het te laat is. U genereert meer omzet en zorgt voor aanzienlijke verbeteringen in de klanttevredenheid.