De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Als je op de hoogte blijft van het nieuws over supply chain-analyse, u komt vaker de uitdrukking "probabilistische prognoses" tegen. Als deze zin raadselachtig is, lees dan verder.

U weet waarschijnlijk al wat 'voorspelling' betekent. En je weet waarschijnlijk ook dat er veel verschillende manieren lijken te zijn om het te doen. En je hebt waarschijnlijk scherpe kleine zinnen gehoord als 'elke voorspelling is verkeerd'. Dus je weet dat een soort van wiskundige zou kunnen berekenen dat "de voorspelling is dat u volgende maand 100 eenheden zult verkopen", en dan zou u 110 eenheden kunnen verkopen, in welk geval u een 10%-voorspellingsfout heeft.

Je weet misschien niet dat wat ik zojuist heb beschreven een bepaald soort voorspelling is, een 'puntvoorspelling'. Een puntenvoorspelling wordt zo genoemd omdat deze uit slechts een enkel getal bestaat (dwz één punt op de getallenlijn, als je je de getallenlijn herinnert uit je jeugd).

Punt voorspellingen hebben één deugd: ze zijn eenvoudig. Ze hebben ook een fout: ze geven aanleiding tot snauwende uitspraken als 'elke voorspelling is verkeerd'. Dat wil zeggen, in de meeste realistische gevallen is het onwaarschijnlijk dat de werkelijke waarde exact gelijk zal zijn aan de voorspelling. (Wat niet zo erg is als de voorspelling dichtbij genoeg is.)

Dit brengt ons bij 'probabilistische voorspellingen'. Deze aanpak is een stap verder, want in plaats van een voorspelling met één cijfer (punt) te produceren, levert het een kansverdeling op voor de voorspelling. En in tegenstelling tot traditionele extrapolatieve modellen die puur op historische gegevens vertrouwen, hebben probabilistische voorspellingen de mogelijkheid om toekomstige waarden te simuleren die niet verankerd zijn in het verleden.

"Waarschijnlijkheidsverdeling" is een verbiedende uitdrukking, die wat mysterieuze wiskunde oproept waar je misschien van hebt gehoord maar nooit hebt bestudeerd. Gelukkig hebben de meeste volwassenen genoeg levenservaring om het concept intuïtief te begrijpen. Wanneer afgebroken, is het vrij eenvoudig te begrijpen.

Stel je de simpele handeling voor van het opgooien van twee munten. Je zou dit onschuldig plezier kunnen noemen, maar ik noem het een 'probabilistisch experiment'. Het totale aantal kop dat op de twee munten verschijnt, is nul, één of twee. Het opgooien van twee munten is een 'willekeurig experiment'. Het resulterende aantal koppen is een "willekeurige variabele". Het heeft een "kansverdeling", wat niets meer is dan een tabel van hoe waarschijnlijk het is dat de willekeurige variabele een van zijn mogelijke waarden zal blijken te hebben. De kans om twee kop te krijgen als de munten eerlijk zijn, is ¼, net als de kans op geen kop. De kans op één kop is ½.

Dezelfde benadering kan een interessantere willekeurige variabele beschrijven, zoals de dagelijkse vraag naar een reserveonderdeel. Figuur 2 toont een dergelijke kansverdeling. Het werd berekend door drie jaar dagelijkse vraaggegevens te verzamelen over een bepaald onderdeel dat wordt gebruikt in een wetenschappelijk instrument dat aan ziekenhuizen wordt verkocht.

 

Probabilistische vraagvoorspelling 1

Figuur 1: De kansverdeling van de dagelijkse vraag naar een bepaald reserveonderdeel

 

De verdeling in figuur 1 kan worden gezien als een probabilistische voorspelling van de vraag op één dag. Voor dit specifieke onderdeel zien we dat de voorspelling zeer waarschijnlijk nul zal zijn (97% kans), maar soms voor een handvol eenheden, en eens in de drie jaar twintig eenheden. Hoewel de meest waarschijnlijke voorspelling nul is, zou je er een paar bij de hand willen houden als dit onderdeel van cruciaal belang zou zijn ("... bij gebrek aan een spijker ...")

Laten we deze informatie nu gebruiken om een meer gecompliceerde probabilistische voorspelling te maken. Stel dat je drie eenheden bij de hand hebt. Hoeveel dagen duurt het voordat je er geen hebt? Er zijn veel mogelijke antwoorden, variërend van een enkele dag (als u onmiddellijk een vraag krijgt voor drie of meer) tot een zeer groot aantal (aangezien 97% dagen geen vraag ziet). De analyse van deze vraag is een beetje ingewikkeld vanwege de vele manieren waarop deze situatie zich kan voordoen, maar het uiteindelijke antwoord dat het meest informatief is, is een kansverdeling. Het blijkt dat het aantal dagen totdat er geen eenheden meer in voorraad zijn de verdeling heeft zoals weergegeven in figuur 2.

Probabilistische vraagvoorspelling 2

Figuur 2: Verdeling van het aantal dagen totdat alle drie de units op zijn

 

Het gemiddelde aantal dagen is 74, wat een puntvoorspelling zou zijn, maar er is veel variatie rond het gemiddelde. Vanuit het perspectief van voorraadbeheer valt op dat er een kans van 25% is dat alle units na 32 dagen op zijn. Dus als u besluit om meer te bestellen terwijl er nog maar drie in het schap liggen, zou het goed zijn als de leverancier ze u bezorgt voordat er een maand is verstreken. Als ze dat niet konden, zou je een kans van 75% hebben om de voorraad op te slaan - niet goed voor een cruciaal onderdeel.

De analyse achter figuur 2 omvatte het maken van enkele aannames die handig waren, maar niet nodig als ze niet waar waren. De resultaten kwamen van een methode genaamd "Monte Carlo-simulatie", waarin we beginnen met drie eenheden, een willekeurige vraag kiezen uit de verdeling in figuur 1, deze aftrekken van de huidige voorraad en doorgaan totdat de voorraad op is, waarbij wordt geregistreerd hoeveel dagen gingen voorbij voordat je op was. Herhaling van dit proces 100.000 keer geproduceerd Figuur 2.

Toepassingen van Monte Carlo-simulatie strekken zich uit tot problemen met een nog grotere reikwijdte dan het bovenstaande voorbeeld "wanneer zijn we op". Vooral belangrijk zijn Monte Carlo-voorspellingen van de toekomstige vraag. Hoewel het gebruikelijke voorspellingsresultaat een reeks puntvoorspellingen is (bijvoorbeeld de verwachte vraag per eenheid in de komende twaalf maanden), weten we dat er een aantal manieren zijn waarop de werkelijke vraag zich zou kunnen voordoen. Simulatie zou kunnen worden gebruikt om bijvoorbeeld duizend mogelijke sets van 365 dagelijkse vraagbehoeften te produceren.

Deze reeks vraagscenario's zou het scala aan mogelijke situaties waarmee een voorraadsysteem het hoofd zou moeten bieden, vollediger blootleggen. Dit gebruik van simulatie wordt "stresstesten" genoemd, omdat het een systeem blootstelt aan een reeks gevarieerde maar realistische scenario's, waaronder enkele vervelende. Die scenario's worden vervolgens ingevoerd in wiskundige modellen van het systeem om te zien hoe goed het zal omgaan, zoals weerspiegeld in key performance indicators (KPI's). Hoeveel stockouts zijn er bijvoorbeeld in die duizend gesimuleerde jaren van werking in het slechtste jaar? het gemiddelde jaar? het beste jaar? Wat is in feite de volledige kansverdeling van het aantal stockouts in een jaar, en wat is de verdeling van hun omvang?

Figuren 3 en 4 illustreren probabilistische modellering van een voorraadbeheersysteem dat stockouts omzet in backorders. Het gesimuleerde systeem gebruikt een Min/Max-regelbeleid met Min = 10 eenheden en Max = 20 eenheden.

Figuur 3 toont een gesimuleerd jaar van dagelijkse operaties in vier plots. De eerste grafiek toont een bepaald patroon van willekeurige dagelijkse vraag waarin de gemiddelde vraag gestaag toeneemt van maandag tot vrijdag, maar in het weekend verdwijnt. De tweede grafiek toont het aantal eenheden dat elke dag voorhanden is. Merk op dat er tijdens dit gesimuleerde jaar een tiental keren is dat de voorraad negatief wordt, wat wijst op stockouts. De derde grafiek toont de omvang en timing van aanvullingsorders. De vierde grafiek toont de omvang en timing van backorders. De informatie in deze plots kan worden vertaald in schattingen van voorraadinvesteringen, gemiddelde eenheden voorhanden, houdkosten, bestelkosten en tekortkosten.

Probabilistische vraagvoorspelling 3

Figuur 3: Een gesimuleerd jaar van werking van het voorraadsysteem

 

Figuur 3 toont één van duizend gesimuleerde jaren. Elk jaar zal verschillende dagelijkse eisen hebben, wat resulteert in verschillende waarden van statistieken, zoals beschikbare eenheden en de verschillende componenten van de bedrijfskosten. Figuur 4 geeft de verdeling weer van 1.000 gesimuleerde waarden van vier KPI's. Door 1000 jaar ingebeelde werking te simuleren, wordt het bereik van mogelijke resultaten blootgelegd, zodat planners niet alleen rekening kunnen houden met gemiddelde resultaten, maar ook de best-case en worst-case-waarden kunnen zien.

Probabilistische vraagvoorspelling 4

Figuur 4: Verdelingen van vier KPI's op basis van 1.000 simulaties

 

Monte Carlo-simulatie is een benadering met weinig wiskunde en hoge resultaten voor probabilistische prognoses: zeer praktisch en gemakkelijk uit te leggen. Geavanceerde probabilistische voorspellingsmethoden die door Smart Software worden gebruikt, breiden uit op de standaard Monte Carlo-simulatie en leveren uiterst nauwkeurige schattingen van de vereiste voorraadniveaus op.

 

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

  • Slim softwarepartnerschap met Sage voor voorraadoptimalisatie en vraagvoorspellingSmart Software kondigt strategisch partnerschap aan met Sage voor voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling
    Smart Software kondigt vandaag hun strategische samenwerking met Sage aan. Deze samenwerking brengt Smart IP&O (Inventory Planning and Optimization) naar de nieuwste cloud- en on-premises versies van Sage X3, Sage 300 en Sage 100. […]
  • Hoofd-tot-hoofd Welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen de beste software isHead to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?
    Onze klanten hebben doorgaans gekozen voor één manier om hun voorraad serviceonderdelen te beheren. De professor in mij zou graag willen denken dat het gekozen voorraadbeleid een beredeneerde keuze was uit de weloverwogen alternatieven, maar het is waarschijnlijker dat het gewoon zo is gebeurd. Misschien had de inventarishoncho van lang geleden een favoriet en bleef die keuze hangen. Misschien gebruikte iemand een EAM- of ERP-systeem dat maar één keuze bood. Misschien zijn er enkele gissingen gedaan, gebaseerd op de toenmalige omstandigheden. […]
  • Het prognoseproces voor besluitvormersHet prognoseproces voor besluitvormers
    In bijna elk bedrijf en elke branche hebben besluitvormers betrouwbare voorspellingen nodig van cruciale variabelen, zoals omzet, inkomsten, vraag naar producten, voorraadniveaus, marktaandeel, kosten en trends in de sector. Er zijn veel soorten mensen die deze voorspellingen maken. Sommigen zijn geavanceerde technische analisten, zoals bedrijfseconomen en statistici. Vele anderen beschouwen forecasting als een belangrijk onderdeel van hun totale werk: algemeen managers, productieplanners, voorraadbeheerspecialisten, financiële analisten, strategische planners, marktonderzoekers en product- en verkoopmanagers. Toch beschouwen anderen zichzelf zelden als voorspellers, maar moeten ze vaak voorspellingen doen op een intuïtieve, oordelende basis. […]
  • Succesverhaal: Procon Pumps gebruikt Smart Demand Planner om de bedrijfsvoering draaiende te houdenProcon Pumps gebruikt Smart Demand Planner om de bedrijfsvoering draaiende te houden
    De geavanceerde analyses van het slimme platform en de soepele integratie met het ERP-systeem van Procon leidden tot nauwkeurige prognoses en optimale voorraadniveaus. […]
  • Een vraagvoorspelling doorstaanEen vraagvoorspelling doorstaan
    Voor sommige van onze klanten heeft het weer een grote invloed op de vraag. Extreme weersomstandigheden op de korte termijn, zoals branden, droogtes, hittegolven, enzovoort, kunnen op de korte termijn een aanzienlijke invloed hebben op de vraag. Er zijn twee manieren om het weer mee te nemen in een vraagvoorspelling: indirect en direct. De indirecte route is eenvoudiger met de scenariogebaseerde aanpak van Smart Demand Planner. De directe aanpak vereist een speciaal project op maat dat aanvullende gegevens en handgemaakte modellen vereist. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • 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. […]
    • 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. […]