De unieke uitdagingen van voorraadplanning voor reserveonderdelen, grote kapitaalgoederen en andere zelden of onregelmatig bewegende artikelen maken het belangrijk om slimmere methoden te vinden om dit soort intermitterende vraag te voorspellen. Robert Bowman, redacteur van Supply Chain Brain Magazine, en ik bespraken dit onderwerp in oktober APICS conferentie in Denver, en video van ons gesprek is beschikbaar op Supply Chain-hersenen website.
Waarom plan voor periodieke vraag? Welnu, waarom plannen voor elke vraag? Als u kunt begrijpen wat de waarschijnlijke vraag zal zijn totdat u meer kunt krijgen, weet u hoeveel voorraad u in reserve moet houden, zodat u precies genoeg heeft. Dit is de kern van vraagprognoses en voorraadoptimalisatie. Intermitterende vraag is buitengewoon moeilijk te voorspellen, maar hetzelfde principe geldt.
In tegenstelling tot andere vraagpatronen, waar historische gegevens regelmatige trends, eb en vloed, seizoensinvloeden of andere waarneembare patronen suggereren, lijkt de intermitterende vraag willekeurig te zijn. Er zijn veel periodes van nulvraag afgewisseld met onregelmatige vraag die niet gelijk is aan nul. Dit komt vaak voor bij serviceonderdelen, waarbij onderdelen worden vervangen als ze kapot gaan, en u weet gewoon niet wanneer dat zal gebeuren. De meeste voorraden van serviceonderdelen (70% of meer!) kunnen te maken krijgen met een intermitterende vraag. De vraag naar gespecialiseerde of geconfigureerde producten zal waarschijnlijk ook met tussenpozen zijn.
Supply Chain Brain heeft de meer diepgaande discussie over dit onderwerp gemaakt die Bowman en ik deelden beschikbaar Hier. Voor nieuwe bezoekers van Supply Chain Brain is een snelle accountregistratie vereist om toegang te krijgen tot de video.
Jeff Scott fungeert als Vice President, Marketing & Alliances voor Smart Software.
gerelateerde berichten

De top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelen
We komen vaak op Excel gebaseerde methoden voor het plannen van bestelpunten tegen. In dit bericht hebben we een benadering beschreven die een klant gebruikte voordat hij verder ging met Smart. We beschrijven hoe hun spreadsheet werkte, de statistische benaderingen waarop het zich baseerde, de stappen die planners doorliepen bij elke planningscyclus en hun aangegeven motivaties om deze intern ontwikkelde spreadsheet te gebruiken (en echt leuk te vinden).

Waarom wisselcurves voor reserveonderdelen essentieel zijn voor onderdelenplanning
Bij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt.

Het plannen van reserveonderdelen is niet zo moeilijk als u denkt
Bij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt.