De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Laten we beginnen met in te zien dat een hogere omzet een goede zaak voor u is, en dat het vergroten van de beschikbaarheid van de reserveonderdelen die u levert een goede zaak is voor uw klanten.

Maar laten we ook erkennen dat een toenemende beschikbaarheid van artikelen niet noodzakelijkerwijs leidt tot hogere inkomsten. Als u verkeerd plant en uiteindelijk overtollige voorraad aanhoudt, kan het netto-effect goed zijn voor uw klanten, maar zeker slecht voor u. Er moet een goede manier zijn om dit tot een win-win te maken, als het maar kan worden herkend.

Om hier de juiste beslissing te nemen, moet u systematisch over het probleem nadenken. Dat vereist dat u probabilistische modellen van het voorraadbeheerproces gebruikt.

 

Een scenario

Laten we eens kijken naar een specifiek, realistisch scenario. Heel wat factoren zijn van invloed op de resultaten:

  • Het artikel: een specifiek reserveonderdeel voor een klein volume.
  • Vraaggemiddelde: gemiddeld 0,1 eenheden per dag (dus zeer "intermitterend")
  • Standaardafwijking van de vraag: 0,35 eenheden per dag (dus zeer variabel of "oververspreid").
  • Gemiddelde doorlooptijd leverancier: 5 dagen.
  • Eenheidsprijs: $100.
  • Bewaarkosten per jaar als % van eenheidskosten: 10%.
  • Bestelkosten per PO-snede: $25.
  • Gevolgen stockout: omzetverlies (dus een competitieve markt, geen backorders).
  • Tekortkosten per verloren verkoop: $100.
  • Doelstelling serviceniveau: 85% (dus 15% kans op een stockout in elke aanvullingscyclus).
  • Voorraadbeheerbeleid: Periodieke beoordeling/Order-up-to (ook wel at (T,S)-beleid genoemd)

 

Voorraadbeheerbeleid

Een woord over het voorraadbeheerbeleid. Het (T,S)-beleid is een van de vele die in de praktijk gebruikelijk zijn. Hoewel er andere, efficiëntere beleidsregels zijn (ze wachten bijvoorbeeld niet tot T dagen zijn verstreken voordat ze de voorraad aanpassen), is (T,S) een van de eenvoudigste en daarom behoorlijk populair. Het werkt als volgt: elke T dagen controleer je hoeveel eenheden je op voorraad hebt, zeg X eenheden. Vervolgens bestelt u SX-eenheden, die verschijnen na de doorlooptijd van de leverancier (in dit geval 5 dagen). De T in (T,S) is het "bestelinterval", het aantal dagen tussen bestellingen; de S is het "order-up-to-niveau", het aantal eenheden dat u bij de hand wilt hebben aan het begin van elke aanvullingscyclus.

Om het meeste uit dit beleid te halen, moet u verstandig waarden van T en S kiezen. Verstandig kiezen betekent dat u niet kunt winnen door te raden of door eenvoudige vuistregels te gebruiken, zoals "Houd een gemiddelde van 3 x de gemiddelde vraag bij de hand." Slechte keuzes van T en S schaden zowel uw klanten als uw bedrijfsresultaten. En te lang vasthouden aan keuzes die ooit goed waren, kan resulteren in slechte prestaties als een van de bovenstaande factoren aanzienlijk verandert, dus de waarden van T en S moeten zo nu en dan opnieuw worden berekend.

De slimme manier om de juiste waarden van T en S te kiezen, is door probabilistische modellen te gebruiken die zijn gecodeerd in geavanceerde software. Het gebruik van software is essentieel wanneer u moet opschalen en waarden van T en S moet kiezen die geschikt zijn voor niet één item, maar voor honderden of duizenden.

 

Analyse van scenario

Laten we eens kijken hoe we in dit scenario geld kunnen verdienen. Wat is het voordeel? Als er geen kosten zouden zijn, zou deze post gemiddeld $3.650 per jaar kunnen genereren: 0,1 eenheden/dag x 365 dagen x $100/eenheid. Daarvan worden de bedrijfskosten afgetrokken, bestaande uit voorraad-, bestel- en tekortkosten. Elk van deze zal afhangen van uw keuzes van T en S.

De software geeft specifieke getallen: het instellen van T = 321 dagen en S = 40 eenheden resulteert in gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten van $604, wat een verwachte marge oplevert van $3.650 – $604 = $3.046. Zie tabel 1, linkerkolom. Dit gebruik van software wordt 'voorspellende analyse' genoemd omdat het input van het systeemontwerp vertaalt in schattingen van een belangrijke prestatie-indicator, marge.

Bedenk nu of u het beter kunt doen. Het doel van het serviceniveau in dit scenario is 85%, wat een enigszins ontspannen standaard is die geen aandacht zal trekken. Wat als u uw klanten een 99%-serviceniveau zou kunnen bieden? Dat klinkt als een duidelijk concurrentievoordeel, maar zou het uw marge verminderen? Niet als je de waarden van T en S goed aanpast.

Door T = 216 dagen en S = 35 eenheden in te stellen, worden de gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten verlaagd tot $551 en wordt de verwachte marge verhoogd tot $3.650 – $551 = $3.099. Zie tabel 1, rechterkolom. Dit is de win-win die we wilden: hogere klanttevredenheid en ongeveer 2% meer omzet. Dit gebruik van de software wordt "gevoeligheidsanalyse" genoemd omdat het laat zien hoe gevoelig de marge is voor de keuze van het serviceniveaudoel.

Software kan u ook helpen de complexe, willekeurige dynamiek van voorraadbewegingen te visualiseren. Een bijproduct van de analyse die tabel 1 vulde, zijn grafieken die de willekeurige paden laten zien die door de voorraad worden afgelegd terwijl deze afneemt gedurende een aanvullingscyclus. Figuur 1 toont een selectie van 100 willekeurige scenario's voor het scenario waarin de service level target 99% is. In de figuur resulteerde slechts 1 van de 100 scenario's in een stockout, wat de juistheid van de keuze voor order-up-to-level bevestigt.

 

Overzicht

Het beheer van voorraden reserveonderdelen wordt vaak lukraak gedaan met behulp van onderbuikgevoel, gewoonte of verouderde vuistregel. Op deze manier doorgaan is geen betrouwbaar en reproduceerbaar pad naar een hogere marge of hogere klanttevredenheid. Waarschijnlijkheidstheorie, gedestilleerd tot waarschijnlijkheidsmodellen en vervolgens gecodeerd in geavanceerde software, vormt de basis voor coherente, efficiënte richtlijnen voor het beheren van reserveonderdelen op basis van feiten: vraagkenmerken, doorlooptijden, serviceniveaudoelen, kosten en andere factoren. De hier geanalyseerde scenario's illustreren dat het mogelijk is om zowel een hoger serviceniveau als een hogere marge te realiseren. Een groot aantal scenario's die hier niet worden weergegeven, biedt manieren om hogere serviceniveaus te bereiken, maar marge te verliezen. Gebruik de software.

Scenario's met verschillende serviceniveaudoelen

Voorraad bij de hand tijdens één aanvulcyclus

 

 

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Constructief spelen met Digital Twins

Constructief spelen met Digital Twins

Degenen onder u die actuele onderwerpen volgen, zullen bekend zijn met de term ‘digitale tweeling’. Degenen die het te druk hebben gehad met hun werk, willen misschien verder lezen en bijpraten. Hoewel er verschillende definities van een digitale tweeling bestaan, is er één die goed werkt: een digitale tweeling is een dynamische virtuele kopie van een fysiek bezit, proces, systeem of omgeving die er hetzelfde uitziet en zich hetzelfde gedraagt als zijn tegenhanger in de echte wereld. Een digitale tweeling neemt gegevens op en repliceert processen, zodat u mogelijke prestatieresultaten en problemen kunt voorspellen die het echte product kan ondergaan.

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

Rechtstreeks 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.

Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. Maar je weet dat je af en toe je hoofd omhoog moet brengen om te zien waar je naartoe gaat. Daarvoor moet uw inventarissoftware u statistieken tonen – en niet slechts één, maar een volledige set statistieken of KPI's – Key Performance Indicators.

recente berichten

  • Vind uw plek op de voorraadafwegingscurveVind uw plek op de voorraadafwegingscurve
    This video blog holds essential insights for those working with the complexities of inventory management. The session focuses on striking the right balance within the inventory tradeoff curve, inviting viewers to understand the deep-seated importance of this equilibrium. […]
  • Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenWaarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
    MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
  • Beschrijvende, voorspellende en prescriptieve analysesDe drie soorten supply chain-analyses
    In deze videoblog onderzoeken we de cruciale rollen van Descriptive, Predictive en Prescriptive Analytics in voorraadbeheer, waarbij we hun essentiële bijdragen aan het stimuleren van supply chain-optimalisatie benadrukken door middel van strategische vooruitziendheid en inzichtelijke data-analyse. […]
  • Waarschuwingssignalen dat er sprake is van een tekort aan supply chain-analyseWaarschuwingssignalen dat er sprake is van een tekort aan supply chain-analyse
    “Zakendoen is oorlog” is misschien een overdreven metafoor, maar het is niet zonder geldigheid. Net als de ‘Bomber Gap’ en de ‘Missile Gap’ liggen de zorgen om achterop te raken bij de concurrentie, en de daaruit voortvloeiende dreiging van vernietiging, altijd op de loer in de hoofden van bedrijfsleiders. Als ze dat niet doen, moeten ze dat doen, want niet alle gaten zijn denkbeeldig (de Bomber Gap en de Missile Gap bleken niet te bestaan tussen de VS en de USSR, maar de kloof tussen de Japanse en Amerikaanse productiviteit in de jaren tachtig was maar al te reëel). Het verschil tussen paranoia en gerechtvaardigde bezorgdheid is het omzetten van angst in feiten. Dit bericht gaat over het organiseren van uw aandacht voor mogelijke hiaten in de supply chain-analyses van uw bedrijf. […]
  • De doelstellingen bij het voorspellenDe doelstellingen bij het voorspellen
    Een voorspelling is een voorspelling over de waarde van een tijdreeksvariabele op een bepaald moment in de toekomst. U kunt bijvoorbeeld een schatting willen maken van de verkoop of vraag van een product voor volgende maand. Een tijdreeks is een reeks getallen die met gelijke tijdsintervallen zijn geregistreerd; bijvoorbeeld de maandelijks geregistreerde verkoop per eenheid. De doelstellingen die u nastreeft wanneer u prognoses maakt, zijn afhankelijk van de aard van uw baan en uw bedrijf. Elke voorspelling is onzeker; in feite is er een reeks mogelijke waarden voor elke variabele die u voorspeld. Waarden in het midden van dit bereik hebben een grotere kans dat ze daadwerkelijk voorkomen, terwijl waarden aan de uiteinden van het bereik minder waarschijnlijk voorkomen. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenWaarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
      MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
    • Vraag naar reserveonderdelen voorspellen-een-ander-perspectief-voor-planning-service-onderdelenDe voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
      Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]
    • Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraadWaarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
      Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
    • 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. […]