In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in Epicor P21 bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen de voorraad te verminderen, voorraadtekorten te minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie in uw ERP te herstellen door robuuste voorspellende analyses, op consensus gebaseerde prognoses en wat-als-scenarioplanning.
Functies voor aanvullingsplanning binnen Epicor Prophet 21
Epicor P21 kan de aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd of op prognoses gebaseerd voorraadbeleid. Gebruikers kunnen dit beleid extern berekenen of dynamisch binnen P21 genereren. Zodra het beleid en de prognoses zijn gespecificeerd, zal P21's Purchase Order Requirements Generator (PORG) geautomatiseerde ordersuggesties maken over wat er moet worden aangevuld en wanneer door inkomende levering, actuele voorraad, uitgaande vraag, voorraadbeleid en vraagprognoses op elkaar af te stemmen.
Epicor P21 heeft 4 aanvullingsmethoden
In het artikelonderhoudsscherm van Epicor P21 kunnen gebruikers kiezen uit een van de vier aanvullingsmethoden voor elk voorraadartikel.
- min/max
- Bestelpunt/Bestelhoeveelheid
- EOQ
- Tot
Er zijn aanvullende instellingen en configuraties voor het bepalen van doorlooptijden en het afrekenen van ordermodifiers zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden. Min/Max en Bestelpunt/Bestelhoeveelheid worden beschouwd als "statisch" beleid. EOQ en Up To worden beschouwd als "dynamisch" beleid en worden berekend binnen P21.
min/max
Het bestelpunt is gelijk aan het Min. Telkens wanneer de voorhanden voorraad onder de Min (bestelpunt) zakt, zal het PORG-rapport een bestelsuggestie creëren tot aan de Max (als de voorraad na de overtreding bijvoorbeeld 20 eenheden is en de Max 100, dan is de bestelhoeveelheid 80) . Min/Max wordt beschouwd als een statisch beleid en eenmaal ingevoerd in P21 blijft het onveranderd tenzij het door de gebruiker wordt overschreven. Gebruikers gebruiken vaak spreadsheets om de min/max-waarden te berekenen en deze van tijd tot tijd bij te werken.
Bestelpunt/Bestelhoeveelheid
Dit is hetzelfde als het Min/Max-beleid, behalve dat in plaats van tot de Max te bestellen, een bestelling wordt voorgesteld voor een vaste hoeveelheid die door de gebruiker is gedefinieerd (bestel bijvoorbeeld altijd 100 eenheden wanneer het bestelpunt wordt overschreden). OP/OQ wordt beschouwd als een statisch beleid en blijft ongewijzigd, tenzij het door de gebruiker wordt overschreven. Gebruikers gebruiken vaak spreadsheets om OP/OQ-waarden te berekenen en deze van tijd tot tijd bij te werken.
EOQ
Het EOQ-beleid is een methode op basis van bestelpunten. Het bestelpunt wordt dynamisch gegenereerd op basis van P21's prognose van vraag over doorlooptijd + vraag over de beoordelingsperiode + veiligheidsvoorraad. De bestelhoeveelheid is gebaseerd op een berekening van de economische bestelhoeveelheid die rekening houdt met bewaarkosten en bestelkosten en probeert een bestelgrootte aan te bevelen die de totale kosten minimaliseert. Wanneer de voorhanden voorraad het bestelpunt overschrijdt, zal het PORG-rapport een bestelling uitzetten die gelijk is aan de berekende EOQ.
Tot
De Up To-methode is een ander dynamisch beleid dat afhankelijk is van een bestelpunt. Het wordt op dezelfde manier berekend als de EOQ-methode met behulp van de voorspelde vraag van P21 over de doorlooptijd + vraag over beoordelingsperiode + veiligheidsvoorraad. De suggestie voor de bestelhoeveelheid is gebaseerd op alles wat nodig is om de voorraad weer aan te vullen "tot" het bestelpunt. Dit komt meestal overeen met een bestelhoeveelheid die consistent is met de doorlooptijdvraag, omdat naarmate de vraag de voorraad onder het bestelpunt drijft, bestellingen worden voorgesteld "tot" het bestelpunt.
Het itemonderhoudsscherm van P21, waar gebruikers het gewenste voorraadbeleid kunnen specificeren en andere instellingen kunnen configureren, zoals veiligheidsvoorraad en bestelmodificaties.
Beperkingen
Voorspellingsmethoden
Er zijn twee prognosemodi in P21: Basis en Geavanceerd. Elk gebruikt een reeks middelingsmethoden en vereist handmatige configuraties en door de gebruiker bepaalde classificatieregels om een vraagprognose te genereren. Geen van beide modi is ontworpen met een out-of-the-box expertsysteem dat automatisch prognoses genereert die rekening houden met onderliggende patronen zoals trend of seizoensinvloeden. Er is veel configuratie vereist die de acceptatie door de gebruiker en wijziging van de veronderstelde prognoseregels die in de initiële implementatie zijn gedefinieerd en die mogelijk niet langer relevant zijn, belemmert. Er is geen manier om de prognosenauwkeurigheid van verschillende configuraties eenvoudig te vergelijken. Is het bijvoorbeeld beter om 24 maanden geschiedenis te gebruiken of 18 maanden? Is het nauwkeuriger om aan te nemen dat een trend moet worden toegepast wanneer een item met 2% per maand groeit of moet het 10% zijn? Is het beter om aan te nemen dat het artikel seizoensgebonden is als 80% of meer van zijn vraag plaatsvindt in 6 maanden van het jaar of 4 maanden van het jaar? Dientengevolge is het gebruikelijk dat classificatieregels te breed of specifiek zijn, wat leidt tot problemen zoals het toepassen van een onjuist prognosemodel, het gebruik van te veel of te weinig geschiedenis, of het over-/onderschatten van de trend en seizoensinvloeden. Bekijk deze blogpost (binnenkort beschikbaar) voor meer informatie over hoe dit werkt
Voorspellingsbeheer en consensusplanning
P21 mist prognosebeheerfuncties waarmee organisaties op meerdere hiërarchische niveaus kunnen plannen, zoals productfamilie, regio of per klant. Prognoses moeten worden gemaakt op het laagste niveau van granulariteit (product per locatie), waar de vraag vaak te wisselvallig is om een goede prognose te krijgen. Er is geen manier om prognoses te delen, samen te werken, te beoordelen of prognoses op geaggregeerd niveau te maken en overeenstemming te bereiken over het consensusplan. Het is moeilijk om zakelijke kennis op te nemen, prognoses op hogere aggregatieniveaus te beoordelen en bij te houden of overschrijvingen de nauwkeurigheid van prognoses verbeteren of schaden. Dit maakt prognoses te eendimensionaal en afhankelijk van de initiële wiskundige configuraties.
Intermittent Demand
Veel P21-klanten vertrouwen op statische methoden (Min/Max en OP/OQ) vanwege de prevalentie van intermitterende vraag. Ook wel bekend als "klonterig", wordt de intermitterende vraag gekenmerkt door sporadische verkopen, grote pieken in de vraag en veel perioden zonder vraag. Wanneer de vraag intermitterend is, werken traditionele methoden voor prognoses en veiligheidsvoorraden gewoon niet. Omdat distributeurs niet de luxe hebben om alleen snel bewegende producten met een consistente vraag op voorraad te hebben, hebben ze gespecialiseerde oplossingen nodig die zijn ontworpen om periodiek gevraagde artikelen effectief te plannen. 80% of meer van de onderdelen van een distributeur zullen een intermitterende vraag hebben. Het voorraadbeleid dat wordt gegenereerd met behulp van traditionele methoden, zoals die beschikbaar zijn in P21 en andere planningsapplicaties, zal resulteren in onjuiste schattingen van wat er moet worden opgeslagen om het beoogde serviceniveau te bereiken. Zoals geïllustreerd in de onderstaande grafiek, is het niet mogelijk om de pieken consistent te voorspellen. U zit vast aan een prognose die in feite een gemiddelde is van de voorgaande perioden.
Prognoses van intermitterende vraag kunnen de pieken niet voorspellen en vereisen veiligheidsvoorraadbuffers om te beschermen tegen stockouts.
Ten tweede kunt u met de veiligheidsvoorraadmethoden van P21 een doelserviceniveau instellen, maar de onderliggende logica gaat er ten onrechte van uit dat de vraag normaal verdeeld. Bij intermitterende vraag is de vraag niet “normaal” en daarom zal de schatting van de veiligheidsvoorraad verkeerd zijn. Dit is wat verkeerd betekent: bij het instellen van een serviceniveau van bijvoorbeeld 98%, is de verwachting dat 98% van de tijd dat de beschikbare voorraad 100% zal vullen met wat de klant nodig heeft uit het schap. Het gebruik van een normale verdeling om veiligheidsvoorraden te berekenen, zal resulteren in grote afwijkingen tussen het beoogde serviceniveau en het werkelijk bereikte serviceniveau. Het is niet ongebruikelijk om situaties te zien waarin het daadwerkelijke serviceniveau het doel met 10% of meer mist (dwz 95% beoogd maar slechts 85% behaalde).
In deze afbeelding ziet u de vraaggeschiedenis van een onderdeel met tussenpozen en twee distributies op basis van deze vraaggeschiedenis. De eerste distributie is gegenereerd met dezelfde "normale distributie: logica die wordt gebruikt door P21. De tweede is een gesimuleerde verdeling op basis van de probabilistische voorspelling van Smart Software. De "normale" P21-distributie beveelt aan dat er 46 eenheden nodig zijn om het 99%-serviceniveau te bereiken, maar in vergelijking met de werkelijke waarden was er veel meer voorraad nodig. Smart voorspelde nauwkeurig dat er 63 units nodig waren om het serviceniveau te halen.
Deze blog legt uit hoe u de nauwkeurigheid van het serviceniveau van uw systeem kunt testen.
Vertrouwen op spreadsheets en reactieve planning
P21-klanten vertellen ons dat ze sterk afhankelijk zijn van het gebruik van spreadsheets om voorraadbeleid en prognoses te beheren. Spreadsheets zijn niet speciaal gebouwd voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Gebruikers zullen vaak door de gebruiker gedefinieerd bakken vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten gebruikers de informatie weer invoeren in P21 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 en soms jaren voorbij tussen massale updates, wat leidt 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 bestellingen gewoon 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 steeds omzet mis als de klant ergens anders heen gaat.
Beperkte wat-als-planning
Aangezien functies voor het wijzigen van bestelpunten en bestelhoeveelheden in P21 zijn ingebouwd, is het niet mogelijk om grootschalige wijzigingen aan te brengen in groepen artikelen en de voorspelde resultaten te beoordelen voordat u beslist om vast te leggen. Dit dwingt gebruikers tot een afwachtend proces als het gaat om het wijzigen van parameters. Planners zullen een wijziging aanbrengen en vervolgens de werkelijke resultaten volgen totdat ze er zeker van zijn dat de wijziging dingen heeft verbeterd. Dit op grote schaal beheren – veel planners hebben te maken met tienduizenden items – is buitengewoon tijdrovend en het eindresultaat is een zeldzame herijking van het voorraadbeleid. Dit draagt ook bij aan reactief plannen waarbij planners instellingen pas bekijken nadat er een probleem is opgetreden.
Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor Prophet 21, compleet met een bidirectionele API-gebaseerde integratie. Dit stelt Epicor-klanten in staat om gebruik te maken van speciaal voor dit doel gebouwde toepassingen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Met Epicor Smart IP&O kunt u prognoses genereren die trends en seizoensinvloeden vastleggen zonder dat u eerst handmatige configuraties hoeft toe te passen. U kunt elke planningscyclus automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen die zijn ontworpen om nauwkeurig te plannen voor Intermittent demand. Veiligheidsvoorraden houden nauwkeurig rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden 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 serviceniveaus voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer. U kunt consensusvraagprognoses maken die zakelijke kennis combineren met statistieken, klant- en verkoopprognoses beter beoordelen en met een paar muisklikken vol vertrouwen prognoses 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/
