De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Service Level Driven Planning (SLDP) is een benadering van voorraadplanning. Het schrijft optimale doelen voor het serviceniveau voor, identificeert en communiceert continu afwegingen tussen service en kosten die aan de basis liggen van alle verstandige voorraadbeslissingen. Wanneer een organisatie deze relatie begrijpt, kunnen ze communiceren waar ze risico lopen en waar niet, en kunnen ze effectief omgaan met hun inventarismiddelen. SLDP helpt voorraadonevenwichtigheden bloot te leggen en maakt weloverwogen beslissingen mogelijk over hoe deze het beste kunnen worden gecorrigeerd. Om SLDP te implementeren, moet u verder kijken dan traditionele planningsbenaderingen, zoals willekeurige targeting op serviceniveau (al mijn A-items moeten serviceniveau 99% krijgen, B-items 95%, C-items 80%, enz.) precies voorspellen wat er gaat gebeuren en wanneer. SLDP ontvouwt zich in 4 stappen: Benchmark, Collaborate, Plan en Track.

 

Stap 1. Benchmarkprestaties

 

Alle deelnemers aan het voorraadplannings- en investeringsproces moeten een gemeenschappelijk begrip hebben van hoe het huidige beleid presteert binnen een overeengekomen reeks inventarisstatistieken. Metrieken moeten historisch bereikte serviceniveaus en opvullingspercentages, levertijd aan klanten, doorlooptijdprestaties van leveranciers, voorraadrotaties en voorraadinvesteringen omvatten. Zodra deze statistieken zijn gebenchmarkt en er dagelijks over kan worden gerapporteerd, beschikt de organisatie over de informatie die zij nodig heeft om prioriteit te geven aan planningsinspanningen. Als de voorraad bijvoorbeeld is toegenomen, maar de serviceniveaus niet, zou dit erop wijzen dat de voorraad niet correct is verdeeld over de SKU's. Rapporten moeten met muisklikken worden gegenereerd, zodat planners zich kunnen concentreren op analyse in plaats van tijdrovende rapportgeneratie. Prestaties uit het verleden zijn geen garantie voor toekomstige prestaties, aangezien variabiliteit in de vraag, kosten, prioriteiten en doorlooptijden altijd veranderen. SLDP maakt dus voorspellende benchmarking mogelijk die inschat welke prestaties in de toekomst waarschijnlijk zullen zijn. Software voor voorraadoptimalisatie gebruiken waarschijnlijkheidsvoorspelling kan worden gebruikt om een realistisch bereik van potentiële behoeften en bevoorradingscycli in te schatten, waarbij u uw planningsparameters stresstests uitvoert om te ontdekken hoe vaak en welke artikelen u op voorraad en overschotten kunt verwachten.

 

Stap 2. "Wat als" planning en samenwerking

 

"Wat als" voorraadmodellering en samenwerking vormen de kern van SLDP. De historische en voorspellende benchmarks moeten eerst worden gedeeld met alle relevante belanghebbenden, waaronder verkoop, financiën en bedrijfsvoering. Er moeten inspanningen worden geleverd om de volgende vragen te beantwoorden:

– Zijn zowel de huidige prestaties als de investering acceptabel?
– Zo nee, hoe moeten deze worden verbeterd?
– Welke SKU's zullen waarschijnlijk als volgende worden geëist en in welke hoeveelheden?
– Waar zijn we bereid meer risico te nemen?
– Waar moet het voorraadrisico worden geminimaliseerd?
– Wat zijn de specifieke voorraadkosten?
– Aan welke bedrijfsregels en beperkingen moeten we ons houden (klantenserviceniveau-overeenkomsten, voorraaddrempels, enz.)

Zodra de bovenstaande vragen zijn beantwoord, kan nieuw voorraadplanningsbeleid worden ontwikkeld. Voorraadoptimalisatiesoftware kan alle kosten in verband met voorraadbeheer met elkaar verzoenen, inclusief voorraadkosten, om de juiste set planningsparameters (min/max, veiligheidsvoorraad, bestelpunten, enz.) en voorgeschreven serviceniveaus te genereren. Het optimale beleid kan worden vergeleken met het huidige beleid en aangepast op basis van randvoorwaarden en bedrijfsregels. Bepaalde artikelen kunnen bijvoorbeeld gericht zijn op een nagestreefd serviceniveau om te voldoen aan een klantenserviceovereenkomst. Er kunnen verschillende 'wat als'-scenario's voor voorraadplanning worden ontwikkeld en gedeeld met de belangrijkste belanghebbenden. U kunt bijvoorbeeld modelleren hoe kortere doorlooptijden de voorraadkosten beïnvloeden. Zodra er consensus is bereikt en de risico's en kosten duidelijk zijn gecommuniceerd, kan het gewijzigde beleid worden geüpload naar het ERP-systeem om voorraadaanvulling te stimuleren.

 

Stap 3. Voortdurend plannen en beheren per uitzondering

SLDP maakt voortdurend nieuwe prognoses van geoptimaliseerde planningsparameters op basis van veranderende eisen, doorlooptijden, kosten en andere factoren. Dit betekent dat serviceniveaus en voorraadwaarde kunnen veranderen. Het voorgeschreven serviceniveau van 95% kan bijvoorbeeld in de volgende planningsperiode worden verhoogd naar 99% als de voorraadkosten voor dat artikel plotseling stijgen. Dit geldt ook als u ervoor kiest om willekeurig een bepaald serviceniveau te targeten of planningsparameters vast te leggen op een specifieke eenheidshoeveelheid. Een beoogd serviceniveau van 95% kan bijvoorbeeld vandaag $1.000 in voorraad vereisen, maar $2.000 volgende maand als de doorlooptijden pieken. Evenzo kan een bestelpunt van 10 eenheden vandaag 95%-service krijgen en volgende maand alleen 85%-service als reactie op de toegenomen vraagvariabiliteit. Voorraadoptimalisatiesoftware identificeert welke artikelen naar verwachting significante veranderingen in serviceniveau en/of voorraadwaarde zullen hebben en welke artikelen niet volgens het consensusplan worden besteld. Er worden automatisch uitzonderingslijsten gemaakt, waardoor u deze items gemakkelijk kunt bekijken en kunt beslissen hoe u ze in de toekomst wilt beheren. Prescriptieve analyses kunnen helpen vaststellen of de hoofdoorzaak van de verandering een vraagafwijking, een verandering in de algehele variabiliteit van de vraag, een verandering in de doorlooptijd of een verandering in de kosten is, zodat u het beleid dienovereenkomstig kunt verfijnen.

 

Stap 4. Houd de lopende prestaties bij

 

SLDP-processen meten regelmatig historische en huidige operationele prestaties. De resultaten moeten worden gecontroleerd om ervoor te zorgen dat de serviceniveaus verbeteren en de voorraadniveaus afnemen in vergelijking met de historische benchmarks bepaald in stap 1. Meetstatistieken bijhouden zoals beurten, geaggregeerde en artikelspecifieke serviceniveaus, opvullingspercentages, out-of-stocks en leveranciers doorlooptijd prestaties. Deel resultaten binnen de hele organisatie en identificeer de hoofdoorzaken van operationele inefficiënties. SLDP-processen maken het bijhouden van prestaties gemakkelijk door tools te bieden die automatisch de benodigde rapporten genereren in plaats van deze last op planners te leggen om ze in Excel te beheren. Hierdoor kan de organisatie operationele problemen ontdekken die van invloed zijn op de prestaties en feedback geven over wat werkt en wat moet worden verbeterd.

Conclusie

Het SLDP-raamwerk is een manier om het voorraadplanningsproces te rationaliseren en een aanzienlijk economisch rendement te genereren. Het organiserende principe is dat klantenserviceniveaus en inventariskosten in verband met het gekozen beleid moeten worden begrepen, gevolgd en voortdurend verfijnd. Het gebruik van voorraadoptimalisatiesoftware helpt ervoor te zorgen dat u het goedkoopste serviceniveau kunt identificeren. Dit creëert een coherente, bedrijfsbrede inspanning die inzicht in de huidige activiteiten combineert met wetenschappelijke beoordelingen van toekomstige risico's en omstandigheden. Het wordt gerealiseerd door een combinatie van uitvoerende visie, inhoudelijke expertise van het personeel en de kracht van moderne software voor voorraadplanning en -optimalisatie.

Bekijk hoe Smart Inventory Optimization Service Level Driven Planning ondersteunt en download het productblad hier: https://smartcorp.com/inventory-optimization/

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Dagelijkse vraagscenario's

Dagelijkse vraagscenario's

In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën.

Constructief spelen met Digital Twins

Constructief spelen met Digital Twins

Degenen onder u die actuele onderwerpen volgen, zullen bekend zijn met de term ‘digitale tweeling’. Degenen die het te druk hebben gehad met hun werk, willen misschien verder lezen en bijpraten. Hoewel er verschillende definities van een digitale tweeling bestaan, is er één die goed werkt: een digitale tweeling is een dynamische virtuele kopie van een fysiek bezit, proces, systeem of omgeving die er hetzelfde uitziet en zich hetzelfde gedraagt als zijn tegenhanger in de echte wereld. Een digitale tweeling neemt gegevens op en repliceert processen, zodat u mogelijke prestatieresultaten en problemen kunt voorspellen die het echte product kan ondergaan.

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

recente berichten

  • Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met slimme IP&O om nauwkeurig HD te voorspellenGebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses
    In deze blog onderzoeken we hoe het gebruik van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O uw benadering van forecasting in een zeer configureerbare productieomgeving kan transformeren. Ontdek hoe Smart, een geavanceerde AI-gestuurde oplossing voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie, de complexiteit van het voorspellen van de vraag naar eindproducten kan vereenvoudigen, vooral als het om verwisselbare componenten gaat. Ontdek hoe het plannen van stuklijsten en geavanceerde prognosetechnieken bedrijven in staat stelt nauwkeuriger te anticiperen op de behoeften van klanten, waardoor de operationele efficiëntie wordt gewaarborgd en een voorsprong behouden in een concurrerende markt. […]
  • Twee multi-echelon inventarisoptimalisatie Neuraal netwerk AIDe volgende grens in Supply Chain Analytics
    Wij geloven dat de ontwikkeling van digitale tweelingen van voorraadsystemen de leidende factor op het gebied van supply chain-analyse is. Deze tweelingen nemen de vorm aan van discrete gebeurtenismodellen die Monte Carlo-simulatie gebruiken om het volledige scala aan operationele risico's te genereren en te optimaliseren. We beweren ook dat wij en onze collega's bij Smart Software een grote rol hebben gespeeld bij het smeden van die voorsprong. […]
  • SMART sluit zich aan bij EPICOREpicor verwerft slimme software voor AI-aangedreven technologieën voor voorraadplanning en -optimalisatie
    De overname brengt twee bedrijven samen die nauw op elkaar zijn afgestemd om organisaties te helpen op het juiste moment tot de juiste inzichten te komen en actie te ondernemen om de bedrijfsprestaties te maximaliseren. . […]
  • Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatieOnzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie
    In deze blog bespreken we de snelle en onvoorspelbare markt van vandaag en de voortdurende uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het efficiënt beheren van hun voorraad- en serviceniveaus. Het hoofdonderwerp van deze discussie, geworteld in het concept van 'probabilistische voorraadoptimalisatie', richt zich op de manier waarop moderne technologie kan worden ingezet om optimale service- en voorraaddoelstellingen te bereiken te midden van onzekerheid. Deze aanpak pakt niet alleen traditionele problemen met voorraadbeheer aan, maar biedt ook een strategische voorsprong bij het omgaan met de complexiteit van vraagschommelingen en verstoringen van de toeleveringsketen. […]
  • Dagelijkse vraagscenario's Smart 2Dagelijkse vraagscenario's
    In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenWaarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
      MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
    • Vraag naar reserveonderdelen voorspellen-een-ander-perspectief-voor-planning-service-onderdelenDe voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
      Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]
    • Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraadWaarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
      Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
    • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
      In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]