Of u nu 'Min/Max' of 'bestelpunt' en 'bestelhoeveelheid' gebruikt om te bepalen wanneer en hoeveel u moet bijvullen, uw aanpak kan enorme efficiëntie opleveren of juist niet. Belangrijkste fouten om te vermijden:

1. Niet regelmatig opnieuw kalibreren
2. Min/Max alleen bekijken als er een probleem is
3. Het gebruik van prognosemethoden voldoet niet aan de taak
4. Ervan uitgaande dat gegevens te traag of onvoorspelbaar zijn om er toe te doen

“We hebben meer dan 150.000 combinaties van SKU x locatie. Onze vraag is intermitterend. Omdat het langzaam gaat, hoeven we onze bestelpunten niet vaak opnieuw te berekenen. We doen dit misschien één keer per jaar, maar we bekijken de bestelpunten wanneer er een probleem is.” - Materiaalbeheerder.

Deze reactieve benadering zal leiden tot miljoenen overtollige voorraden, voorraadtekorten en veel tijdverspilling bij het beoordelen van gegevens wanneer 'er iets misgaat'. Toch heb ik in de loop der jaren van zoveel voorraadprofessionals ditzelfde afzien gehoord. Het is duidelijk dat we meer moeten doen om te delen waarom dit denken zo problematisch is.

Het is waar dat voor veel onderdelen een herberekening van de bestelpunten met up-to-date historische gegevens en doorlooptijden niet veel zal veranderen, vooral als patronen zoals trend of seizoensinvloeden niet aanwezig zijn. Veel onderdelen hebben echter baat bij een herberekening, vooral als de doorlooptijden of de recente vraag zijn veranderd. Bovendien neemt de kans op een significante wijziging die een herberekening noodzakelijk maakt, toe naarmate u langer wacht. Ten slotte hebben die maanden zonder eisen ook invloed op de kansen en mogen niet ronduit worden genegeerd. Het belangrijkste punt is echter dat het onmogelijk is om te weten wat er wel of niet zal veranderen in uw prognose, dus het is beter om regelmatig opnieuw te kalibreren.

Deze opvallende casus uit gegevens uit de echte wereld illustreert een scenario waarin regelmatige en geautomatiseerde herkalibratie uitblinkt: de voordelen van snelle reacties op veranderende vraagpatronen zoals deze tellen snel op. In het bovenstaande voorbeeld vertegenwoordigt de X-as dagen en vertegenwoordigt de Y-as de vraag. Als u enkele maanden zou moeten wachten tussen het opnieuw kalibreren van uw bestelpunten, zou u ongetwijfeld veel te vroeg bestellen. Door uw bestelpunt veel vaker opnieuw te kalibreren, vangt u de verandering in de vraag op, waardoor u veel nauwkeuriger kunt bestellen.

In plaats van te wachten tot u een probleem hebt, kunt u alle onderdelen elke planningscyclus minstens één keer per maand opnieuw kalibreren. Hierdoor wordt gebruik gemaakt van de nieuwste gegevens en wordt het voorraadbeleid proactief aangepast, waardoor problemen worden vermeden die handmatige controles en voorraadtekorten of -overschotten zouden veroorzaken.

De aard van uw (potentieel gevarieerde) gegevens moet ook worden gekoppeld aan de juiste prognosetools. Als records voor sommige onderdelen trend- of seizoenspatronen laten zien, kan het gebruik van targetingprognosemethoden om deze patronen te accommoderen een groot verschil maken. Evenzo, als de gegevens frequente nulwaarden laten zien (intermitterende vraag), kunnen voorspellingsmethoden die niet rond dit speciale geval zijn gebouwd, gemakkelijk onbetrouwbare resultaten opleveren.

Automatiseer, herkalibreer en bekijk uitzonderingen. Speciaal gebouwde software doet dit automatisch. Zie het op een andere manier: is het beter om eenmaal per jaar een hoop geld in uw 401K te storten of "dollarkostengemiddelde" door het hele jaar door kleinere, even grote bedragen te storten. Het regelmatig opnieuw kalibreren van beleid zal in de loop van de tijd een maximaal rendement opleveren, net zoals dollar cost avering dat zal doen voor uw beleggingsportefeuille.

Hoe vaak herijkt u uw voorraadbeleid opnieuw? Waarom?

Microsoft Dynamics 365 BC en NAV kunnen aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Het probleem is dat het ERP-systeem vereist dat de gebruiker deze bestelpunten en/of prognoses handmatig opgeeft. Als gevolg hiervan maken de meeste organisaties prognoses en genereren ze voorraadbeleid met de hand in Excel-spreadsheets of gebruiken ze andere ad-hocbenaderingen. Bij slechte invoer zullen automatische bestelsuggesties onnauwkeurig zijn, en op zijn beurt zal de organisatie eindigen met overtollige voorraad, onnodige tekorten en een algemeen wantrouwen jegens hun softwaresystemen. In dit artikel bespreken we de voorraadbestelfunctionaliteit in BC & NAV, leggen we de beperkingen ervan uit en vatten we samen hoe slimme voorraadplanning en -optimalisatie kan helpen de voorraad te verminderen, voorraadtekorten te minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie in uw ERP te herstellen door de robuuste voorspellende functionaliteit te bieden die ontbreekt in Dynamics 365.

Aanvulbeleid voor Microsoft Dynamics 365 BC en NAV

In de voorraadbeheermodule van NAV en BC kunnen gebruikers voor elk voorraadartikel handmatig planningsparameters invoeren. Deze parameters omvatten bestelpunten, doorlooptijden veiligheidsvoorraad, hoeveelheden veiligheidsvoorraad, bestelcycli en bestelmodificatoren zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden en veelvouden van bestellingen. Eenmaal ingevoerd, zal het ERP-systeem de inkomende voorraad, de actuele voorraad, de uitgaande vraag en de door de gebruiker gedefinieerde prognoses en voorraadbeleid afstemmen om het leveringsplan of orderschema (dwz wat te bestellen en wanneer) te berekenen.

Er zijn 4 opties voor het aanvullingsbeleid in NAV & BC: vaste bestelhoeveelheid, maximale hoeveelheid, lot-voor-lot en bestelling.

• Vaste bestelhoeveelheid en Max zijn op bestelpunten gebaseerde aanvullingsmethoden. Beide suggereren bestellingen wanneer de beschikbare voorraad het bestelpunt bereikt. Bij een vaste ROQ is de ordergrootte gespecificeerd en zal deze niet variëren totdat deze wordt gewijzigd. Bij Max variëren de bestelgroottes op basis van de voorraadpositie op het moment van bestelling, waarbij bestellingen tot aan de Max worden geplaatst.
• Lot-voor-lot is een op prognoses gebaseerde aanvullingsmethode die de totale voorspelde vraag bundelt over een door de gebruiker gedefinieerd tijdsbestek (de "lotaccumulatieperiode") en een bestelsuggestie genereert voor de totale voorspelde hoeveelheid. Dus als uw totale voorspelde vraag 100 eenheden per maand is en de accumulatieperiode van de partij 3 maanden is, dan is uw bestelsuggestie gelijk aan 300 eenheden.
• Bestellen is een op bestelling gebaseerde aanvullingsmethode. Het maakt geen gebruik van bestelpunten of prognoses. Zie het als een "sell one, buy one"-logica die alleen bestellingen plaatst nadat de vraag is ingevoerd.

Beperkingen

Alle aanvullingsinstellingen voor BC en NAV moeten handmatig worden ingevoerd of geïmporteerd uit externe bronnen. Er is gewoon geen manier voor gebruikers om native invoer te genereren (vooral niet optimale). Het gebrek aan geloofwaardige functionaliteit voor prognoses en voorraadoptimalisatie binnen het ERP-systeem is de reden waarom zoveel NAV- en BC-gebruikers gedwongen zijn te vertrouwen op spreadsheets. Planners moeten vraagprognoses en bestelparameters handmatig instellen. Ze vertrouwen vaak op door de gebruiker gedefinieerde vuistregelmethoden of verouderde en te vereenvoudigde statistische modellen. Eenmaal berekend, moeten ze de informatie weer in hun systeem invoeren, vaak via omslachtige bestandsimporten of zelfs handmatige invoer. Bedrijven berekenen hun beleid niet vaak omdat het tijdrovend en foutgevoelig is. We zijn zelfs situaties tegengekomen waarin de bestelpunten al jaren niet zijn bijgewerkt. Veel organisaties hebben ook de neiging om een reactieve "instellen en vergeten"-benadering te gebruiken, waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van de bestelling, nadat het bestelpunt al is geschonden.

Als het orderpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Meestal betekent de enorme omvang van de bestellingen dat kopers het gewoon vrijgeven, waardoor er een aanzienlijke overtollige voorraad ontstaat. En als het bestelpunt te laag is, dan is het al te laat. Een versnelling is vereist om een stockout te voorkomen en als u niet kunt versnellen, verliest u omzet.

Word slimmer

Zou het niet beter zijn om gewoon een best-of-breed add-on te gebruiken voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie met een API-gebaseerde bidirectionele integratie? Op deze manier kunt u elke planningscyclus automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische modellen. U zou vraagprognoses kunnen berekenen die rekening houden met seizoens-, trend- en cyclische patronen. Veiligheidsvoorraden zouden rekening houden met variabiliteit in vraag en aanbod, bedrijfsomstandigheden en prioriteiten. U zou zich kunnen richten op specifieke serviceniveaus, zodat u net voldoende voorraad heeft. U kunt zelfs gebruikmaken van optimalisatiemethoden die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer. Met een paar muisklikken kunt u het bevoorradingsbeleid van NAV en BC op aanvraag bijwerken. Dit betekent een betere orderuitvoering in NAV en BC, waardoor uw bestaande investering in uw ERP-systeem wordt gemaximaliseerd.

Slimme IP&O-klanten helpen klanten routinematig om een jaarlijks rendement van 7 cijfers te realiseren door minder snelheid, meer verkopen en minder overtollige voorraad, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel behalen door zich te onderscheiden op het gebied van verbeterde klantenservice.

Registreer u hier om een opname te zien van het Dynamics Communities Webinar over Smart IP&O:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-dynamics-nav/

1. Tekorten wijten aan variabiliteit in de doorlooptijd
Leveranciers komen vaak te laat, soms veel. Vertragingen in de doorlooptijd en variabiliteit in de levering zijn levensfeiten in de toeleveringsketen, toch worden voorraaddragende organisaties vaak verrast als een leverancier te laat is. Een effectief inventarisplanningsproces omarmt deze feiten van het leven en ontwikkelt beleid dat effectief rekening houdt met deze onzekerheid. Natuurlijk zullen er momenten zijn waarop vertragingen in de doorlooptijd uit het niets komen. Maar meestal wordt het voorraadbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en Min/Max-niveaus, niet vaak genoeg opnieuw gekalibreerd om veranderingen in de doorlooptijd in de loop van de tijd op te vangen. Veel bedrijven beoordelen het bestelpunt pas nadat het is geschonden, in plaats van opnieuw te kalibreren na elke nieuwe ontvangst van de doorlooptijd. We hebben situaties gezien waarin de Min/Max-instellingen alleen jaarlijks opnieuw worden gekalibreerd of zelfs volledig handmatig zijn. Als u een berg onderdelen heeft met oude Min/Max-niveaus en bijbehorende doorlooptijden die een jaar geleden relevant waren, zou het geen verrassing moeten zijn dat u niet genoeg voorraad heeft om u vast te houden tot de volgende bestelling arriveert.

2. Overdaad de schuld geven van slechte verkoop-/klantprognoses
Prognoses van uw klanten of uw verkoopteam worden vaak opzettelijk overschat om de levering te garanderen, als reactie op voorraadtekorten in het verleden waar ze werden achtergelaten om te drogen. Of de vraagprognoses zijn onnauwkeurig, simpelweg omdat het verkoopteam niet echt weet wat de vraag van hun klant zal zijn, maar gedwongen wordt een cijfer op te geven. Variabiliteit van de vraag is een ander feit van het leven in de toeleveringsketen, dus planningsprocessen moeten er beter rekening mee houden. Waarom zouden verkoopteams moeten vertrouwen op het voorspellen wanneer ze het bedrijf het beste van dienst kunnen zijn door te verkopen? Waarom zou je het spel spelen van het veinzen van acceptatie van klantprognoses als beide partijen weten dat het vaak niets meer is dan een WAG? Een betere manier is om de onzekerheid te accepteren en overeenstemming te bereiken over een mate van voorraadrisico die acceptabel is voor groepen artikelen. Zodra het voorraadrisico is overeengekomen, kunt u een nauwkeurige schatting maken van de veiligheidsvoorraad die nodig is om de variabiliteit van de vraag tegen te gaan. De vangst is buy-in, omdat u zich misschien niet superhoge serviceniveaus voor alle items kunt veroorloven. Klanten moeten bereid zijn een hogere prijs per eenheid te betalen om extreem hoge serviceniveaus te kunnen leveren. Verkopers moeten accepteren dat bepaalde artikelen meer kans hebben op nabestellingen als ze prioriteit geven aan voorraadinvesteringen in andere artikelen. Het gebruik van een consensus-veiligheidsvoorraadproces zorgt ervoor dat u op de juiste manier buffert en de juiste verwachtingen schept. Wanneer je dit doet, bevrijd je alle partijen van het voorspellingsspel waar ze in de eerste plaats niet voor waren uitgerust.

3. Problemen de schuld geven van slechte gegevens
"Garbage In/Garbage Out" is een veelvoorkomend excuus waarom het nu niet het juiste moment is om te investeren in planningssoftware. Het is natuurlijk waar dat als je slechte gegevens in een model invoert, je geen goede resultaten krijgt, maar hier komt het: ergens in de organisatie is iemand bezig met het plannen van de inventaris, het opstellen van een prognose en het nemen van beslissingen over wat te kopen . Doen ze dit blindelings of gebruiken ze gegevens die ze in een spreadsheet hebben verzameld om hen te helpen bij het nemen van beslissingen over voorraadplanning? Hopelijk het laatste. Combineer die interne kennis met software, het automatiseren van gegevensimport uit het ERP en het opschonen van gegevens. Eenmaal geharmoniseerd, levert uw planningssoftware voortdurend bijgewerkte, goed gestructureerde vraag- en doorlooptijdsignalen die nu effectieve vraagprognose en voorraadoptimalisatie mogelijk maken. Smart Software-medeoprichter Tom Willemain schreef in een IBF-nieuwsbrief dat "veel gegevensproblemen voortkomen uit gegevens die zijn verwaarloosd totdat een prognoseproject ze belangrijk maakte." Dus start dat prognoseproject, want stap één is ervoor zorgen dat "wat erin gaat" een ongerept, gedocumenteerd en nauwkeurig vraagsignaal is.

Breid de Forecasting & Min/Max Planning van Epicor Kinetic uit met Smart IP&O  
Epicor Kinetic kan de aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Gebruikers kunnen deze bestelpunten handmatig specificeren of een dagelijks gemiddelde van de vraag gebruiken om het beleid dynamisch te berekenen. Als het beleid niet correct is, zullen de automatische bestelsuggesties onnauwkeurig zijn, en op zijn beurt zal de organisatie eindigen met overtollige voorraad, onnodige tekorten en een algemeen wantrouwen jegens hun softwaresystemen. In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in Epicor Kinetic bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen om de voorraad te verminderen, stockouts te minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie in uw ERP te herstellen door de robuuste voorspellende functionaliteit die ontbreekt in ERP-systemen.

Epicor Kinetic (en Epicor ERP 10) aanvullingsbeleid
In het artikelonderhoudsscherm van Epicor Kinetic kunnen gebruikers planningsparameters invoeren voor elk voorraadartikel. Deze omvatten Min voorhanden, Max voorhanden, doorlooptijden voor veiligheidsvoorraad en ordermodificatoren zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden en veelvouden van bestellingen. Kinetic verzoent het binnenkomende aanbod, de actuele voorraad, de uitgaande vraag, het voorraadbeleid en de vraagprognoses (die moeten worden geïmporteerd) om het leveringsplan te vereffenen. Het tijdgefaseerde aanvullingsonderzoek van Epicor geeft aan wat er wanneer kan worden besteld, terwijl de Buyers Workbench gebruikers in staat stelt inkooporders samen te stellen.

Epicor's Min/Max/Safety-logica en prognoses die worden ingevoerd in het scherm "forecast entry" zorgen voor aanvulling. Hier is hoe het werkt:

• Het bestelpunt is gelijk aan Min + Veiligheid. Dit betekent dat wanneer de beschikbare voorraad onder het bestelpunt zakt, er een bestelsuggestie wordt gemaakt. Als vraagprognoses worden geïmporteerd via het scherm "prognose invoer" van Epicor, zal het bestelpunt rekening houden met de voorspelde vraag over de doorlooptijd en is gelijk aan Min + Veiligheid + doorlooptijdprognose
• Als "herbestellen naar Max" is geselecteerd, genereert Epicor een bestelhoeveelheid tot aan de Max. Indien niet geselecteerd, bestelt Epicor de "Min Order Qty" als MOQ kleiner is dan de voorspelde hoeveelheid over de time fence. Anders bestelt het de voorspelde vraag over de opgegeven periode. In de werkbank van de inkoper kan de inkoper desgewenst de werkelijke bestelhoeveelheid wijzigen.

Beperkingen
Epicor's Min/Max/Safety is gebaseerd op een gemiddelde dagelijkse vraag. Het is gemakkelijk in te stellen en te begrijpen. Het kan ook effectief zijn als u niet veel vraaggeschiedenis heeft. U moet echter prognoses maken en extern aanpassen voor seizoensinvloeden, trends en andere patronen. Ten slotte negeren veelvouden van gemiddelden ook de belangrijke rol van variatie in vraag of aanbod en dit kan resulteren in verkeerd toegewezen voorraad, zoals geïllustreerd in de onderstaande afbeelding: 

In dit voorbeeld hebben twee even belangrijke artikelen dezelfde gemiddelde vraag (2.000 per maand) en wordt de veiligheidsvoorraad bepaald door de doorlooptijdvraag te verdubbelen, wat resulteert in een bestelpunt van 4.000. Omdat de multiple de rol van variabiliteit in de vraag negeert, resulteert artikel A in een aanzienlijke overstock en artikel B resulteert in aanzienlijke stockouts.

Zoals ontworpen, zou Min de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd moeten vasthouden en zou Safety een buffer moeten hebben. Deze velden worden echter vaak heel verschillend gebruikt tussen items zonder een uniform beleid; soms voeren gebruikers zelfs een minimum- en veiligheidsvoorraad in, ook al wordt het artikel voorspeld, waardoor de vraag in feite wordt overschat! Dit genereert bestelsuggesties voordat het nodig is, wat resulteert in overstocks.  

Spreadsheetplanning
Veel bedrijven wenden zich tot spreadsheets wanneer ze geconfronteerd worden met uitdagingen bij het bepalen van het beleid in hun ERP-systeem. Deze spreadsheets zijn vaak afhankelijk van door de gebruiker gedefinieerd vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten ze de informatie weer invoeren in Epicor, via handmatige bestandsimport of zelfs handmatige invoer. De tijdrovende aard van het proces leidt ertoe dat bedrijven zelden hun voorraadbeleid berekenen - Er gaan vele maanden of zelfs jaren voorbij tussen massale updates die leiden tot een reactieve benadering van "instellen en vergeten", waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van bestelling. Wanneer het beleid wordt herzien nadat het bestelpunt al is geschonden, is het te laat. Wanneer het orderpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Het enorme aantal bestellingen betekent dat kopers gewoon bestellingen vrijgeven in plaats van de moeite te nemen om alles te bekijken, wat leidt tot een aanzienlijke overtollige voorraad. Als het bestelpunt te laag is, is het al te laat. Er is nu een versnelling nodig om de kosten op te drijven en zelfs dan loopt u nog omzet mis als de klant ergens anders heen gaat.

Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor Epicor Kinetic en Prophet 21 met API-gebaseerde integraties. Dit stelt Epicor-klanten in staat om gebruik te maken van de beste toepassingen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Met Epicor Smart IP&O kunt u elke planningscyclus automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen. U kunt vraagprognoses berekenen die rekening houden met seizoens-, trend- en cyclische patronen. Veiligheidsvoorraden houden rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, bedrijfsomstandigheden en prioriteiten. U kunt profiteren service level gestuurde planning zodat je net genoeg voorraad hebt of gebruik maken van optimalisatie methodes die het meest winstgevende voorraadbeleid en service levels voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer. U kunt consensus demand forecasts maken die zakelijke kennis combineren met statistieken, klant- en sales forecasts beter beoordelen en met een paar muisklikken vol vertrouwen forecasts en voorraadbeleid uploaden naar Epicor.

Slimme IP&O-klanten realiseren routinematig een jaarlijks rendement van 7 cijfers door minder spoed, meer verkopen en minder overtollige voorraad, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel behalen door zich te onderscheiden op het gebied van verbeterde klantenservice. Om een opgenomen webinar te zien, gehost door de Epicor Users Group, waarin het platform voor demand planning en voorraadoptimalisatie van Smart wordt geprofileerd, kunt u zich hier registreren: https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

Onlangs had ik een interessant gesprek met een voorraadbeheerder en de VP Financiën. We bespraken de voordelen van het automatisch optimaliseren van zowel bestelpunten als bestelhoeveelheden. De VP Finance was bezorgd dat ze, gezien hun grote leverancier die minimale bestelhoeveelheden vereiste, er niet van zouden kunnen profiteren. Hij zei dat zijn leveranciers alle macht in handen hadden, hem dwongen enorme minimale bestelhoeveelheden te accepteren en zijn handen vastbinden. Hoewel hij zich hier rot over voelde, zag hij een zilveren randje: hij hoefde geen planning te maken. Hij zou een grote voorraadinvestering accepteren, maar zijn klantenserviceniveau zou uitzonderlijk zijn. Misschien werd aangenomen dat de grote voorraadinvestering de kosten van het zakendoen waren.

Ik duwde terug en wees erop dat hij niet zo machteloos was als hij zich voelde. Hij had nog steeds controle over de andere helft van het inkoopproces: hoewel hij niet kon bepalen hoeveel hij moest bestellen, kon hij wel bepalen wanneer hij moest bestellen door het bestelpunt aan te passen. Met andere woorden, er is altijd ruimte voor zorgvuldige kwantitatieve analyse in voorraadbeheer, zelfs als u één hand op de rug hebt gebonden.

Een voorbeeld

Om wat cijfers achter mijn argument te plaatsen, heb ik een scenario gemaakt en het vervolgens geanalyseerd met behulp van onze methodologie om te laten zien hoe consequent het kan zijn om software voor voorraadoptimalisatie te gebruiken, zelfs in krappe situaties. In dit scenario is de vraag naar artikelen gemiddeld 2,2 eenheden per dag, maar deze varieert aanzienlijk per dag van de week. Laten we zeggen dat de denkbeeldige leverancier aandringt op een minimale bestelhoeveelheid van 500 eenheden (ver buiten proportie met de vraag) en de aanvullingsorders in drie dagen of tien dagen in gelijke verhoudingen uitvoert (vrij inconsistent). Laten we, om de schuld te verspreiden, ook aannemen dat de denkbeeldige klant van de denkbeeldige leverancier een dwaze regel gebruikt dat het bestelpunt 10% van de minimale bestelhoeveelheid moet zijn. (Waarom deze regel? Te veel bedrijven gebruiken eenvoudige/simplistische vuistregels in plaats van een goede analyse.)

We hebben dus een basisscenario waarin de bestelhoeveelheid 500 eenheden is en het bestelpunt 50 eenheden is. In dit geval is het opvulpercentage 100%, maar het gemiddelde aantal beschikbare eenheden is maar liefst 330. Als de klant het bestelpunt eenvoudigweg zou verlagen van 50 naar 15, zou het opvulpercentage nog steeds 99,5% zijn, maar de gemiddelde voorraad bij de hand zou dalen met 11% tot 295 eenheden. Met de ene hand die niet op zijn rug gebonden was, kon de voorraadbeheerder zijn voorraadinvestering met meer dan 10% verminderen, wat een merkbare overwinning zou zijn.

Overigens, als de minimale bestelhoeveelheid zou worden afgeschaft, zou de klant vrij zijn om tot een nieuwe en veel betere oplossing te komen. Door de bestelhoeveelheid in te stellen op 45 en het bestelpunt op 25 zou een opvulpercentage van 99% worden bereikt ten koste van een dagelijks voorraadniveau van slechts 35 eenheden: bijna een 90%-reductie in voorraadinvestering: een belangrijke verbetering ten opzichte van de status-quo.

naschrift

Deze berekeningen zijn mogelijk met behulp van onze software, die de anders onbekende relaties tussen de ontwerpkeuzes van het voorraadsysteem (bijv. bestelhoeveelheid en bestelpunt) en belangrijke prestatie-indicatoren (bijv. gemiddelde beschikbare eenheden en opvulpercentage) zichtbaar kan maken. Gewapend met dit vermogen om deze berekeningen uit te voeren, kunnen nu alternatieve afspraken met de leverancier worden overwogen. Wat als de leverancier, in ruil voor het betalen van een hogere prijs per eenheid, bijvoorbeeld instemt met een lagere MOQ. Door de software te gebruiken om een analyse uit te voeren van de belangrijkste prestatie-indicatoren met behulp van de "wat als"-kosten en MOQ's, zouden de kosten per eenheid en MOQ worden onthuld die nodig zouden zijn om een meer winstgevende deal te ontwikkelen. Eenmaal geïdentificeerd, hebben alle partijen er baat bij. De leverancier genereert nu een betere marge op de verkoop van zijn producten en de koper houdt aanzienlijk minder voorraad aan, wat leidt tot een verlaging van de holdingkosten die de toegevoegde kosten per eenheid in de schaduw stelt. Iedereen wint.