De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

​Terwijl de wereld zijn adem inhoudt om te zien hoe het nieuwe coronavirus (2019-nCOV) zich zal ontwikkelen, kruisen we onze vingers voor al diegenen die momenteel in quarantaine of onder behandeling zijn en bidden dat gezondheidsautoriteiten over de hele wereld binnenkort de overhand zullen krijgen .

Deze korte opmerking gaat over een manier waarop uw bedrijf een plan kan ontwikkelen om zich aan te passen aan een van de mogelijke gevolgen van het virus: plotselinge toename van de tijd die nodig is om voorraadaanvulling van leveranciers te krijgen. Toeleveringsketens over de hele wereld worden verstoord. Als dit jou overkomt, hoe kun je dan systematisch reageren?

Reageren op langere doorlooptijden

Dit is een probleem dat kan worden opgelost met behulp van geavanceerde supply chain-analyses. Waarschijnlijk hebt u deze technologie al gebruikt om goede keuzes te maken voor de controleparameters die worden gebruikt bij het beheer van al uw voorraaditems, bijvoorbeeld waarden voor Min en Max of bestelpunt en bestelhoeveelheid. De specifieke technische vraag die hier aan de orde komt, is hoe een toename van de doorlooptijd van aanvullingen kan worden omgezet in veranderingen in die controleparameters.

Over het algemeen vereisen langere doorlooptijden dikkere voorraden als u een hoog niveau van klantenservice wilt behouden. Deze algemene regel vertaalt zich in grotere waarden van Min en/of Max. Hoeveel groter hangt kritisch af van welke nieuwe, langere doorlooptijdwaarden zullen verschijnen en hun waarschijnlijkheid van voorkomen.

Hoewel veel planningssoftwaresystemen uitgaan van een vaste doorlooptijd, is de realiteit dat bijna alle doorlooptijden een zekere mate van willekeur hebben. Door te negeren dat willekeur het risico op stockout vergroot, is het belangrijk om een goede schatting te hebben van de waarschijnlijkheidsverdeling van doorlooptijden. In normale tijden kunnen uw transactiegegevens worden gebruikt om die relatie in te schatten. Maar plotselinge verstoringen zoals 2019-nCOV creëren ongekende situaties waarin u weloverwogen moet raden welke nieuwe vertragingen u zult zien en hoe waarschijnlijk die zijn. We gaan er hier van uit dat u zich een aantal van dergelijke scenario's kunt voorstellen en wilt uitzoeken hoe u er het beste op kunt reageren.

Een voorbeeld met behulp van geavanceerde software

Overweeg een hypothetisch voorbeeld om dit soort prospectieve planning te illustreren. Eén item, een reserveonderdeel, heeft een vast patroon van doorlooptijden voor aanvulling, met vertragingen van 5, 10 en 15 dagen met respectievelijk 15%-, 70%- en 15%-kansen. Gezien deze verdeling en een willekeurige vraag van gemiddeld één eenheid per 5 dagen, doen waarden van Min = 5 en Max = 10 het goed. Figuur 1 toont een simulatie van 10 jaar dagelijks gebruik onder dit scenario. Het opvullingspercentage en het serviceniveau zijn hoog, en stockouts komen niet vaak voor.

Stel nu dat verstoringen in de supply chain zorgen voor een minder gunstige verdeling van de doorlooptijd, met een 50:50 mix van 15 en 30 dagen. Figuur 2 laat zien hoe slecht de huidige waarden van Min en Max presteren in dit nieuwe scenario. Het vulpercentage en het serviceniveau kelderen als gevolg van frequente stockouts. Bedrijfskosten meer dan verdrievoudigd door boetes voor backorders. Alleen voorraadinvesteringen (de gemiddelde dollarwaarde van de voorraad in het schap) lijken beter te worden, maar dit gebeurt alleen omdat er zo vaak backorders zijn met niets meer op het schap. De verschuiving naar langere doorlooptijden vraagt duidelijk om nieuwe hogere waarden van Min en Max.

Afbeelding 3 laat zien hoe het systeem presteert wanneer de Min wordt verhoogd van 5 naar 10 en de Max van 10 naar 15. Deze wijziging compenseert de langere doorlooptijden en herstelt de eerdere hoge niveaus van opvullingspercentage en serviceniveau. Voorraadinvesteringen zijn noodzakelijkerwijs groter, maar de bedrijfskosten zijn in feite lager dan voorheen.

Overzicht

Veranderingen in de normale bedrijfsomstandigheden vereisen aanpassingen in de manier waarop voorraaditems worden beheerd. Een van die grote veranderingen die op deze datum opdoemt, is de potentiële impact van het 2019-nCOV Corona-virus op de toeleveringsketens, met verwachte langere bevoorradingstijden.

Wijzigingen in doorlooptijden vereisen wijzigingen in voorraadbeheerparameters zoals min's en max's. Deze wijzigingen zijn moeilijk met enig vertrouwen door te voeren met puur giswerk. Maar met enige inschatting van de toename van doorlooptijden, kunt u geavanceerde software gebruiken om met enig vertrouwen te leren hoe u deze aanpassingen kunt maken.

Deze notitie illustreert dit punt aan de hand van simulaties van de dagelijkse werking van een voorraadbeheersysteem.

Figuur 1 Simulatie van normale operaties met behulp van huidige bevoorradingsdoorlooptijden, Min en Max

Figuur 2 Simulatie van abnormale operaties met langere doorlooptijden en huidige Min en Max

Figuur 3 Simulatie van abnormale operaties met langere doorlooptijden en herziene Min en Max

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Verward over AI en Machine Learning?

Verward over AI en Machine Learning?

Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn.

Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen

Centreringswet: 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.

recente berichten

  • What is Inventory Control Planning Management Optimization DictionaryWhat is Inventory Planning? A Brief Dictionary of Inventory-Related Terms
    People involved in the supply chain are likely to have questions about various inventory terms and methods used in their jobs. This note may help by explaining these terms and showing how they relate. […]
  • artificial intelligence ai and machine learning inventory managementVerward over AI en Machine Learning?
    Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn. […]
  • 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. […]
  • Balans,Concept,Met,Chroom,Ballen,software voor voorraadoptimalisatieHoe u voorraadvereisten kunt voorspellen
    Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag. […]
  • Demand Planning tweelingbroers met prognosetoolsZes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenken
    Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • 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. […]
    • professionele technicus-ingenieur die reserveonderdelen plant in industriële productiefabriek,Bereid uw reserveonderdelenplanning voor op onverwachte schokken
      In het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken. […]

      Er is een manier waarop uw bedrijf een plan kan ontwikkelen om de toenemende vraag aan te passen. Cloud computing-bedrijven met unieke server- en hardwareonderdelen, e-commerce, online retailers, leveranciers van thuis- en kantoorbenodigdheden, meubilair op locatie, energiebedrijven, intensief onderhoud van bedrijfsmiddelen of opslag voor watervoorzieningsbedrijven hebben hun activiteit tijdens de pandemie vergroot.Bezorgservicebedrijven, schoonmaakdiensten, slijterijen en warenhuizen voor conserven of potten, woonwinkels, tuinleveranciers, tuinonderhoudsbedrijven, hardware-, keuken- en bakbenodigdhedenwinkels, leveranciers van woonmeubelen waar veel vraag naar is, worden geconfronteerd met voorraadtekorten, lange doorlooptijden, voorraadtekortkosten, hogere bedrijfskosten en bestelkosten. Garages die auto-onderdelen en vrachtwagenonderdelen verkopen, farmaceutische producten, producenten van gezondheidszorg of medische benodigdheden en leveranciers van veiligheidsproducten hebben te maken met een toenemende vraag.