De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

De vernietigende impact van de orkaan Sandy is zowel onthutsend als leerzaam geweest. Onze gedachten en beste wensen voor een spoedig herstel gaan uit naar iedereen die persoonlijk of economisch verlies of schade heeft geleden. Nu, in de nasleep van Sandy, merken we dat we nadenken over het versnellen van herstel en het plannen van de volgende onvoorziene gebeurtenis.

Ons werk met klanten in de zwaar getroffen massatransportsector gaf een ontnuchterend beeld van beschadigde infrastructuur, zwaar materieel en verlies van essentiële inventaris. Degenen die het meest getroffen zijn, hebben een enorme hoeveelheid werk gezien terwijl voorraadbeheerders de balans opmaken van wat ze hebben en nodig hebben en een berg vervangende onderdelen en producten aanschaffen. Deze unieke massale aanvullingscyclus biedt allerlei kansen en overwegingen. Voor degenen die zich nog in deze fase bevinden, en om onze collectieve voorbereiding op het volgende grote evenement te helpen, zijn hier een paar gedachten:

Mogelijkheid om direct “juiste maat” inventaris op te maken

Mogelijk kunt u een grote, eenmalige financiering voor vervangende inventaris ontvangen. Het kan verzekeringsgeld zijn, federale hulp of regenachtige dagfondsen uit uw eigen schatkist. Gebruik de financiering om de best mogelijke voorraadmix vast te stellen. Bestel niet volgens eerder vastgestelde min/max-niveaus. Als u dat wel doet, kunnen excessen en tekortkomingen uit het verleden eenvoudig worden herhaald.

Een groot evenement als Sandy biedt een zeldzame kans om je inventaris te transformeren. Begin met een nauwkeurige vraagprognose over de bevoorradingsperiode en genereer veiligheidsvoorraden en bestelpunten die aan uw kritieke behoeften voldoen. Dit kan in enkele uren of dagen worden gerealiseerd. Gewoonlijk kan het implementeren van optimale voorraadniveaus over meerdere jaren plaatsvinden, aangezien overtollige voorraad geleidelijk wordt uitgeput. Nu heb je echter een eenmalige kans om naar het juiste antwoord te springen. Deze verschuiving kan de uitgaven voor aanvulling aanzienlijk verminderen, waardoor honderdduizenden dollars vrijkomen voor andere, meer kritieke hersteldoeleinden.

Prioriteit geven aan aan te vullen klassen

Wees duidelijk over wat u nodig heeft voor cruciale operaties en geef prioriteit aan uw aanvulling. Welke onderdelen hebben een lange doorlooptijd en welke zijn direct leverbaar? Het is duidelijk dat artikelen met een korte doorlooptijd in fasen kunnen worden aangeschaft - nu net genoeg krijgen, waardoor er geld beschikbaar komt voor de artikelen met een langere doorlooptijd.

Bepaal hoeveel "net genoeg" is

Dit is waar een nauwkeurige vraagprognose, veiligheidsvoorraden en bestelpuntberekeningen een rol spelen. Denk aan het serviceniveau dat u nodig heeft - de waarschijnlijkheid dat producten in de schappen liggen wanneer u ze nodig hebt - wat in feite uw tolerantie voor risico's is. Doe dit voor elk item of elke klasse items. Dit zal u vertellen hoeveel veiligheidsvoorraad u, naast uw verwachte doorlooptijdprognose, bij de hand moet hebben. Door te herhalen op op serviceniveau gebaseerde vereisten, kunt u de waarde van het beschikbare aanvullingsbudget maximaliseren.

Statistische prognoses voor Intermittent demand versus 'vuistregel'-methoden

Dit is het moment om over te stappen van 'de manier waarop we het hebben gedaan' naar het meest nauwkeurige proces voor vraagprognoses en voorraadoptimalisatie dat voor u beschikbaar is. Voor een grotere voorspellingsnauwkeurigheid is minder veiligheidsvoorraad nodig, wat opnieuw voorraaddollars beschikbaar maakt voor andere gebruikers. De grootste afzonderlijke categorie voor verbetering is intermitterende vraag. De meeste organisaties passen hiervoor geen solide statistische methoden toe, maar nemen hun toevlucht tot de 'zware hamerregel': ze hebben veel bij de hand omdat niemand het weet. Hier is een gebied waar SmartForecasts bijzonder bedreven in is, met een gepatenteerde oplossing voor het voorspellen van intermitterende vraag. De resulterende veiligheidsvoorraadaanbevelingen bereikten het serviceniveaudoel bijna 100% van de tijd. Als u dit goed doet, bespaart u nu veel uitgaven en wordt de kans op overtollige, verouderde voorraad in de toekomst geminimaliseerd.

Nelson Hartunian, PhD, was medeoprichter van Smart Software, was voorheen President en houdt er momenteel toezicht op als voorzitter van de raad van bestuur. Hij heeft op verschillende momenten leiding gegeven aan softwareontwikkeling, verkoop en klantenservice.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

De top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelen

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

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

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.

recente berichten

  • Vijftien vragen die laten zien hoe prognoses in uw bedrijf worden berekendVijftien vragen die laten zien hoe prognoses in uw bedrijf worden berekend
    In een recent LinkedIn-bericht heb ik vier vragen gedetailleerd beschreven die, wanneer ze worden beantwoord, zullen onthullen hoe prognoses in uw bedrijf worden gebruikt. In dit artikel hebben we vragen opgesomd die u kunt stellen om te onthullen hoe prognoses worden gemaakt. […]
  • Zakenman en zakenvrouw lezen en analyseren van spreadsheetDe 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). […]
  • Stijl zakengroep in klassieke zakenpakken met verrekijkers en telescopen reproduceren verschillende voorspellingsmethodenHoe voorspellingsresultaten te interpreteren en te manipuleren met verschillende voorspellingsmethoden
    Deze blog legt uit hoe elk voorspellingsmodel werkt met behulp van tijdgrafieken van historische en voorspellingsgegevens. Het schetst hoe te kiezen welk model te gebruiken. De onderstaande voorbeelden tonen dezelfde geschiedenis, in rood, voorspeld met elke methode, in donkergroen, vergeleken met de Slim gekozen winnende methode, in lichtgroen. […]
  • Fabrieksarbeider-ingenieur die in de fabriek werkt met behulp van een tabletcomputer om de waterleiding van de onderhoudsketel in de fabriek te controleren.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. […]
  • Wat te doen als een statistische prognose geen steek houdtWat te doen als een statistische prognose geen steek houdt
    Soms slaat een statistische prognose gewoon nergens op. Elke voorspeller is er geweest. Ze kunnen dubbel controleren of de gegevens correct zijn ingevoerd of de modelinstellingen bekijken, maar ze blijven zich afvragen waarom de prognose er zo anders uitziet dan de vraaggeschiedenis. Wanneer de incidentele voorspelling nergens op slaat, kan dit het vertrouwen in het hele statistische prognoseproces aantasten. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Zakenman en zakenvrouw lezen en analyseren van spreadsheetDe 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). […]
    • Fabrieksarbeider-ingenieur die in de fabriek werkt met behulp van een tabletcomputer om de waterleiding van de onderhoudsketel in de fabriek te controleren.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. […]
    • Portret van fabrieksarbeider vrouw met blauwe veiligheidshelm houdt tablet vast en staat in de werkplaats voor reserveonderdelen. Concept van vertrouwen in het werken met software voor het plannen van reserveonderdelen.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. […]
    • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen
      Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen. […]