De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Demand planners hebben te maken met meerdere problemen om hun werk gedaan te krijgen. Een daarvan is de irritatie van intermittency. Het "nu zie je het, nu niet meer" karakter van intermitterende vraag, met zijn zware mix van nulwaarden, dwingt het gebruik van geavanceerde statistische methoden, zoals het gepatenteerde Markov Bootstrap-algoritme van Smart Software. Maar zelfs binnen het duistere rijk van de intermitterende vraag zijn er moeilijkheidsgraden: planners moeten verder omgaan met de potentieel kostbare Scourge of Skewness.

Scheefheid is een statistische term die de mate beschrijft waarin een vraagverdeling niet symmetrisch is. De klassieke (en grotendeels mythische) "klokvormige" curve is symmetrisch, met gelijke kansen dat de vraag in elke periode onder of boven het gemiddelde valt. Een scheve verdeling daarentegen is scheef, waarbij de meeste waarden boven of onder het gemiddelde vallen. In de meeste gevallen zijn de vraaggegevens positief scheef, met een lange staart van waarden die zich uitstrekken naar het hogere uiteinde van de vraagschaal.

Staafdiagrammen van twee tijdreeksen
Afbeelding 1: Twee intermitterende vraagreeksen met verschillende scheefheidsniveaus
Figuur 1 toont twee tijdreeksen van 60 maanden intermitterende vraag. Beide zijn positief scheef, maar de gegevens in het onderste paneel zijn meer scheef. Beide series hebben bijna dezelfde gemiddelde vraag, maar de bovenste is een mix van 0-en, 1-en en 2-en, terwijl de onderste een mix is van 0-en, 1-en en 4-en.

Wat positieve scheefheid een probleem maakt, is dat het de opvullingsgraad van een item verlaagt. Opvullingspercentage is belangrijk voorraadbeheer prestatiemaatstaf. Het meet het percentage van de vraag waaraan onmiddellijk wordt voldaan vanuit de voorhanden voorraad. Eventuele nabestellingen of verloren verkopen verminderen het opvullingspercentage (naast het verspillen van de goodwill van de klant).

Het opvullingspercentage is een aanvulling op de andere belangrijke prestatiemaatstaf: serviceniveau. Serviceniveau meet de kans dat een artikel niet op voorraad is tijdens de doorlooptijd van de aanvulling. De doorlooptijd wordt gemeten vanaf het moment dat de voorraad daalt tot of onder het bestelpunt van een artikel, waardoor een aanvullingsorder wordt geactiveerd, tot de aankomst van de vervangende voorraad.

Voorraadbeheersoftware, zoals SmartForecasts van Smart Software, kan vraagpatronen analyseren om het bestelpunt te berekenen dat nodig is om een bepaald serviceniveau te bereiken. Om een 95%-serviceniveau te bereiken voor het artikel in het bovenste paneel van Afbeelding 1, uitgaande van een doorlooptijd van 1 maand, is het vereiste bestelpunt 3; voor het onderste item is het bestelpunt 1. (Het eerste bestelpunt is 3 om rekening te houden met de duidelijke mogelijkheid dat toekomstige vraagwaarden hoger zullen zijn dan de grootste waarden, 2, die tot nu toe zijn waargenomen. In feite zijn waarden zo groot als 8 mogelijk .) Zie afbeelding 2.

Histogrammen van twee tijdreeksen
Figuur 2: Verdelingen van de totale vraag gedurende een doorlooptijd van aanvulling van 1 maand
(Afbeelding 2 geeft de voorspelde verdeling van de vraag over de doorlooptijd weer. De groene balken vertegenwoordigen de waarschijnlijkheid dat een bepaalde vraag zich zal voordoen.)

Met het vereiste bestelpunt van 3 eenheden is het opvullingspercentage voor het minder scheve artikel een gezonde 93%. Het opvullingspercentage voor het meer scheve item is echter een verontrustende 44%, hoewel ook dit item een serviceniveau van 95% behaalt. Dit is de plaag van scheefheid.

De verklaring voor het verschil in opvullingspercentages is de mate van scheefheid. Het bestelpunt voor het meer scheve artikel is 1 eenheid. Het hebben van 1 eenheid bij de start van de doorlooptijd is voldoende om 95% van de aanvragen die binnenkomen tijdens een doorlooptijd van 1 maand te behandelen. De maandelijkse vraag kan echter oplopen tot meer dan 15 eenheden, dus wanneer de meer scheve eenheid op voorraad is, zal deze "grote voorraad opraken", waardoor een veel groter aantal eenheden verloren gaat.

De meeste vraagplanners zouden er trots op zijn om een 95%-serviceniveau en een 93%-vulpercentage te behalen. De meesten zouden verontrust en verbaasd zijn door het 95%-serviceniveau te bereiken, maar slechts een 44%-vulpercentage. Deze gedeeltelijke storing zou niet hun schuld zijn: het kan rechtstreeks worden herleid tot de vervelende scheefheid in de verdeling van maandelijkse vraagwaarden.

Er is geen pijnloze oplossing voor dit probleem. De enige manier om het opvullingspercentage in deze situatie te verhogen, is door het serviceniveau te verhogen, wat op zijn beurt het bestelpunt zal verhogen, wat uiteindelijk zowel de frequentie van stockouts als hun omvang zal verminderen wanneer ze zich voordoen. In dit voorbeeld zal het verhogen van het bestelpunt van 1 eenheid naar 3 eenheden een 99%-serviceniveau bereiken en het opvullingspercentage verhogen tot een respectabele, maar niet uitstekende, 84%. Deze verbetering zou ten koste gaan van in wezen een verdrievoudiging van de dollars die vastzitten aan het beheer van dit meer scheve item.

Thomas Willemain, PhD, was medeoprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselear Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Je moet samenwerken met de algoritmen

Je moet samenwerken met de algoritmen

Dit artikel gaat over de echte kracht die voortkomt uit de samenwerking tussen u en onze software die binnen handbereik plaatsvindt. We schrijven vaak over de software zelf en wat er ‘onder de motorkap’ gebeurt. Deze keer is het onderwerp hoe je het beste met de software kunt samenwerken.

Beantwoord de precisie van het pronóstico: een precisie-cambio met de meetmetrieken

Beantwoord de precisie van het pronóstico: een precisie-cambio met de meetmetrieken

Het meten van de nauwkeurigheid van prognoses is een onmiskenbaar belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces. Deze voorspellingsscorekaart zou kunnen worden opgebouwd op basis van een van de twee contrasterende gezichtspunten voor het berekenen van metrieken. Vanuit het foutperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe ver lag de voorspelling van de werkelijkheid?” Vanuit het nauwkeurigheidsperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe dicht lag de voorspelling bij de werkelijkheid?” Beide zijn geldig, maar foutstatistieken bieden meer informatie.

Elk voorspellingsmodel is goed waarvoor het is ontworpen

Elk voorspellingsmodel is goed waarvoor het is ontworpen

Met zoveel hype rond nieuwe Machine Learning (ML) en probabilistische voorspellingsmethoden lijken de traditionele “extrapolatieve” of “tijdreeksen” statistische voorspellingsmethoden de koude schouder te krijgen. Het is echter de moeite waard om te onthouden dat deze traditionele technieken (zoals enkele en dubbele exponentiële afvlakking, lineaire en eenvoudige voortschrijdende middeling, en Winters-modellen voor seizoensitems) vaak behoorlijk goed werken voor gegevens met een groter volume. Elke methode is goed voor waarvoor deze is ontworpen. Pas ze allemaal op de juiste manier toe, bijvoorbeeld: neem geen mes mee naar een vuurgevecht en gebruik geen drilboor als een eenvoudige handhamer voldoende is.

recente berichten

  • Waarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwenWaarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwen
    Voor te veel bedrijven wordt een cruciaal stukje data-feitenonderzoek – het meten van vraagonzekerheid – afgehandeld met eenvoudige maar onnauwkeurige vuistregels. Vraagplanners berekenen bijvoorbeeld vaak de veiligheidsvoorraad op basis van een door de gebruiker gedefinieerd veelvoud van de voorspelling of het historische gemiddelde. Of ze kunnen hun ERP configureren om meer te bestellen wanneer de beschikbare voorraad gedurende de doorlooptijd twee keer de gemiddelde vraag bereikt voor belangrijke artikelen en 1,5 keer voor minder belangrijke artikelen. Dit is een grote fout met kostbare gevolgen. […]
  • Direct naar het brein van de baas - InventarisanalyseRechtstreeks 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. […]
  • U moet samenwerken met de algoritmen voor voorraadbeheerJe moet samenwerken met de algoritmen
    Dit artikel gaat over de echte kracht die voortkomt uit de samenwerking tussen u en onze software die binnen handbereik plaatsvindt. We schrijven vaak over de software zelf en wat er ‘onder de motorkap’ gebeurt. Deze keer is het onderwerp hoe je het beste met de software kunt samenwerken. […]
  • Heroverweging van de nauwkeurigheid van prognoses, een verschuiving van nauwkeurigheid naar foutstatistiekenBeantwoord de precisie van het pronóstico: een precisie-cambio met de meetmetrieken
    Het meten van de nauwkeurigheid van prognoses is een onmiskenbaar belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces. Deze voorspellingsscorekaart zou kunnen worden opgebouwd op basis van een van de twee contrasterende gezichtspunten voor het berekenen van metrieken. Vanuit het foutperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe ver lag de voorspelling van de werkelijkheid?” Vanuit het nauwkeurigheidsperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe dicht lag de voorspelling bij de werkelijkheid?” Beide zijn geldig, maar foutstatistieken bieden meer informatie. […]
  • Het gebruik van belangrijke prestatievoorspellingen om het voorraadbeleid te plannen
    Ik kan me niet voorstellen dat ik een voorraadplanner ben op het gebied van reserveonderdelen, distributie of productie en dat ik veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelsuggesties moet creëren zonder gebruik te maken van belangrijke prestatievoorspellingen van serviceniveaus, opvullingspercentages en voorraadkosten. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • 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. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
    • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
      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. […]
    • Bottom Line-strategieën voor planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
      Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]