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.
Deze conclusie is gebaseerd op honderden software-implementaties die we in de loop der jaren hebben geleid. Klanten die reserveonderdelen en serviceonderdelen beheren (de laatste voor intern verbruik/MRO), en in mindere mate aftermarket-onderdelen (voor doorverkoop aan geïnstalleerde bases), hebben onze software voor onderdelenplanning consequent sneller geïmplementeerd dan hun collega's in productie en distributie.
De belangrijkste reden is de rol bij de productie en distributie van zakelijke kennis over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. In een traditionele B2B-productie- en distributieomgeving zijn er klanten en verkoop- en marketingteams die aan die klanten verkopen. Er zijn verkoopdoelen, omzetverwachtingen en budgetten. Dit betekent dat er veel zakelijke kennis is over wat er zal worden gekocht, wat zal worden gepromoot, wiens meningen moeten worden verantwoord. Er is een complexe planningslus vereist. Bij het beheer van reserveonderdelen heb je daarentegen een onderhoudsteam dat apparatuur repareert wanneer deze kapot gaat. Hoewel er vaak onderhoudsschema's zijn als richtlijn, is wat er naast een standaardlijst met verbruiksartikelen nodig is, vaak onbekend totdat een onderhoudspersoon ter plaatse is. Met andere woorden, er is gewoon niet dezelfde soort zakelijke kennis beschikbaar voor onderdelenplanners bij het nemen van voorraadbeslissingen.
Ja, dat is een nadeel, maar het heeft ook een voordeel: het is niet nodig om een periode-voor-periode consensusvraagprognose te maken met al het werk dat daarvoor nodig is. Bij het plannen van reserveonderdelen kunt u meestal veel stappen overslaan die nodig zijn voor een typische fabrikant, distributeur of detailhandelaar. Deze over te slaan stappen omvatten:
- Prognoses maken op verschillende niveaus van het bedrijf, zoals productfamilie of regio.
- De vraagprognose delen met verkoop, marketing en klanten.
- Prognoseonderdrukkingen van verkoop, marketing en klanten beoordelen.
- Afspraken maken over een consensusprognose die statistieken en zakelijke kennis combineert.
- Het meten van "prognose toegevoegde waarde" om te bepalen of overschrijvingen de prognose nauwkeuriger maken.
- De vraagprognose aanpassen voor bekende toekomstige promoties.
- Rekening houden met kannibalisatie (dwz als ik meer van product A verkoop, verkoop ik minder van product B).
Bevrijd van een consensusvormingsproces, kunnen planners van reserveonderdelen en voorraadbeheerders rechtstreeks op hun software vertrouwen om het gebruik en het vereiste voorraadbeleid te voorspellen. Als ze toegang hebben tot een in de praktijk bewezen oplossing die intermitterende vraag aanpakt, kunnen ze snel live gaan met nauwkeurigere vraagprognoses en schattingen van bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelsuggesties. Hun aandacht kan worden gericht op het verkrijgen van nauwkeurige gebruiks- en doorlooptijdgegevens van leveranciers. Het "politieke" deel van de taak kan worden beperkt tot het verkrijgen van consensus binnen de organisatie over doelstellingen op het gebied van serviceniveaus en inventarisbudgetten.
Software voor planning van reserveonderdelen
De prognosesoftware voor serviceonderdelen van Smart IP&O maakt gebruik van een uniek empirisch probabilistische voorspelling nadering die is ontworpen voor intermitterende vraag. Voor verbruikbare reserveonderdelen genereert onze gepatenteerde en APICS-bekroonde methode snel tienduizenden vraagscenario's zonder te vertrouwen op de aannames over de aard van vraagverdelingen die impliciet zijn in traditionele prognosemethoden. Het resultaat zijn zeer nauwkeurige schattingen van veiligheidsvoorraad, bestelpunten en serviceniveaus, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. Voor repareerbare reserveonderdelen, Smart's Reparatie- en retourmodule simuleert nauwkeurig de processen van uitval en reparatie van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met de huidige roterende pool van reserveonderdelen. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omstandigheden, of ze moeten wachten tot reparaties zijn voltooid en weer in gebruik moeten worden genomen of dat ze extra servicereserveonderdelen van leveranciers moeten kopen, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. stilstand van apparatuur.
Neem contact met ons op voor meer informatie over hoe deze functionaliteit onze klanten in de sectoren MRO, buitendienst, nutsvoorzieningen, mijnbouw en openbaar vervoer heeft geholpen hun voorraad te optimaliseren. U kunt de whitepaper hier ook downloaden.
Whitepaper: wat u moet weten over het voorspellen en plannen van service parts
Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.
