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
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.
Hoe 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.
Zes 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.
Uitleggen wat 'serviceniveau' betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftware
Navigeren door de fijne kneepjes van voorraadaanbevelingen kan vaak leiden tot vragen over de juistheid en betekenis ervan. Een recent onderzoek van een van onze klanten leidde tot een verhelderende discussie over de nuances van serviceniveaus en bestelpunten. Tijdens een teamvergadering hebben we ongebruikelijke hiaten vastgesteld tussen onze Smart-suggested reorder points (ROP) op een 99%-serviceniveau en de huidige ROP van de klant. In deze post ontrafelen we het concept van een "99%-serviceniveau" en de implicaties ervan voor voorraadoptimalisatie, waarbij we licht werpen op hoe timing en onmiddellijke voorraadbeschikbaarheid een cruciale rol spelen bij het voldoen aan de verwachtingen van de klant en concurrerend blijven in diverse industrieën.
De automatische prognosefunctie
Automatische prognoses zijn de populairste en meest gebruikte functie van SmartForecasts en Smart Demand Planner. Automatische prognoses maken is eenvoudig. Maar de eenvoud van Automatic Forecasting maskeert een krachtige interactie van een aantal zeer effectieve prognosemethoden. In deze blog bespreken we een deel van de theorie achter deze kernfunctie. We richten ons op automatische prognoses, deels vanwege de populariteit ervan en deels omdat veel andere prognosemethoden vergelijkbare resultaten opleveren. Kennis van automatische prognoses wordt onmiddellijk overgedragen naar eenvoudig voortschrijdend gemiddelde, lineair voortschrijdend gemiddelde, enkele exponentiële afvlakking, dubbele exponentiële afvlakking, Winters' exponentiële afvlakking en promoprognoses.
5 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.
Geef tekorten niet de schuld aan problematische doorlooptijden.
Vertragingen in de doorlooptijd en variabiliteit in de levering zijn dagelijkse realiteit in de toeleveringsketen, maar organisaties die voorraad hebben, worden vaak verrast wanneer een leverancier te laat is. Een effectief voorraadplanningsproces omarmt dit feit en ontwikkelt beleid dat effectief rekening houdt met deze onzekerheid. Natuurlijk zullen er momenten zijn dat vertragingen in de doorlooptijd uit het niets opduiken en een tekort veroorzaken. Maar meestal zijn de tekorten het gevolg van:
Een zachte inleiding tot twee geavanceerde technieken: statistische bootstrapping en Monte Carlo-simulatie
De geavanceerde supply chain-analyse van Smart Software maakt gebruik van meerdere geavanceerde methoden. Twee van de belangrijkste zijn "statistische bootstrapping" en "Monte Carlo-simulatie". Omdat er bij beide veel willekeurige getallen rondvliegen, raken mensen soms in de war over wat wat is en waar ze goed voor zijn. Vandaar deze notitie. Waar het op neerkomt: statistische bootstrapping genereert vraagscenario's voor prognoses. Monte Carlo-simulatie gebruikt de scenario's voor voorraadoptimalisatie.
Hoe gaat uw ERP-systeem om met veiligheidsvoorraad?
Wordt veiligheidsvoorraad beschouwd als noodreserve of als dagelijkse buffer tegen pieken in de vraag? Als u het verschil kent en uw ERP op de juiste manier configureert, zal dit uw bedrijfsresultaten enorm ten goede komen. Het is van cruciaal belang om te begrijpen welke invloed uw ERP-configuraties hebben op de behandeling van veiligheidsvoorraad en aanvullingsorders/suggesties voor productietaken. Dit zorgt ervoor dat onbedoelde fouten die voorraadophopingen en tekorten veroorzaken, kunnen worden vermeden.
Bottom 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.
Top 4 bewegingen wanneer u vermoedt dat software de voorraad opdrijft
Ontdek de belangrijkste strategieën om voorraadinflatie aan te pakken die wordt veroorzaakt door software in uw toeleveringsketen. Er wordt ons vaak gevraagd: "Waarom drijft de software de voorraad op?" Het antwoord is dat software het in geen van beide richtingen stuurt - de inputs sturen het aan en die inputs worden beheerd door de gebruikers (of beheerders). Hier zijn vier dingen die u kunt doen om de resultaten te krijgen die u verwacht.
6 observaties over succesvolle vraagvoorspellingsprocessen
Voorspellen is zowel een kunst als een wetenschap en vereist een balans tussen professioneel oordeel en objectieve statistische analyse. In deze blog zullen we onderzoeken hoe we nauwkeurige voorspellingen kunnen genereren door gebruik te maken van statistische methoden, zakelijke kennis te integreren en de geloofwaardigheid te vergroten door verfijning en grafische weergave. Leer hoe u technieken kunt afstemmen op de aard van gegevens en hoe u deze kunt integreren met andere bedrijfsprocessen, zodat u een allesomvattende planningsaanpak kunt ontwikkelen die rekening houdt met foutmarges en vooringenomenheid bij prognoses. Leer de principes en technieken voor succesvolle vraagprognoses, waardoor geïnformeerde besluitvorming en geoptimaliseerde planning mogelijk worden.
Geef overtollige voorraad niet de schuld van "slechte" verkoop-/klantprognoses
Verkoopprognoses zijn vaak onnauwkeurig, simpelweg omdat het verkoopteam gedwongen wordt een cijfer te geven, ook al weten ze niet echt wat de vraag van hun klanten zal zijn. Laat de verkoopteams verkopen. Doe geen moeite om het spel te spelen van het veinzen van acceptatie van deze voorspellingen als beide partijen (verkoop en toeleveringsketen) weten dat het vaak niets meer is dan een WAG.
Wat maakt een probabilistische voorspelling?
Wat is al die heisa rond de term 'probabilistische prognoses'? Is het gewoon een recentere marketingterm die sommige softwareleveranciers en consultants hebben bedacht om innovatie te veinzen? Is er een echt tastbaar verschil in vergelijking met voorgaande "best passende" technieken? Zijn toch niet alle voorspellingen probabilistisch?
recente berichten
Onregelmatige operatiesThis blog is about “irregular operations.” Smart Software is in the process of adapting our products to help you cope with your own irregular ops. This is a preview. […]
Slimme software gepresenteerd op Epicor Insights 2024Smart Software zal dit jaar aanwezig zijn op het Epicor Insights-evenement in Nashville. Als u van plan bent dit jaar aanwezig te zijn, bezoek dan stand #13 of #501 en leer meer over Epicor Smart Inventory Planning and Optimization. . […]
Op zoek naar problemen met uw voorraadgegevensIn deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
Big Ass-fans wenden zich tot slimme software naarmate de vraag toeneemtBig Ass Fans is de best verkopende fabrikant van grote ventilatoren ter wereld en levert comfort in ruimtes waar comfort onmogelijk lijkt. BAF had een probleem: hoe kon de productie betrouwbaar worden gepland om aan de vraag te voldoen. BAF ervoer een kloof tussen de prognoses van boekingen en de verzendingen, en dit had gevolgen voor de omzet en de klanttevredenheid. BAF wendde zich tot Smart Software voor hulp. […]
De kosten van spreadsheetplanningBedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenMRO-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. […]
De voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denktWaar 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 voorraadGeven 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 reserveonderdelenIn 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. […]