De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Do you know which items have too much or too little inventory? What if you knew? How would you go about cutting overstocks while still ensuring a competitive service level? Would you be able to reduce stockouts without incurring a prohibitively expensive inventory increase? How would these changes impact service levels, costs and turns—for individual items, groups of items and overall?

Most companies know they have too much or too little inventory but lack a key ingredient for optimizing inventory: Service Level-Driven Demand Planning. To take action, you must know how much inventory is needed to satisfy the service level you require. More fundamentally, you need to know the specific service level that will result from your current inventory policies, the gap to be addressed and its financial implications.

Many organizations, especially those with intermittent demand, find this to be an exceptionally challenging trial and error process.

Moving to a service level-driven approach will overcome this challenge and ensure that rebalancing inventory improves service level performance at a lower cost. Start with the most accurate demand forecast possible, calibrate for forecast risk and then determine your optimal inventory position. In a recent webinar, I demonstrated Service Level-Driven Demand Planning and how SmartForecasts can be used to drive this process:

1. Measure the service levels that will be achieved at current inventory levels and with your current inventory policy.
2. Identify items that will achieve high service levels (98%+) but at prohibitively high cost.
3. Identify items that are at high risk of stockout (service levels < 75%).
4. Run multiple what-if scenarios based on a different prioritization of service levels by item or item groups. Choose the scenario that optimizes financial constraints with service objectives.
5. Quantify cash savings from reducing overstocks and the costs to increase inventory when service levels are unacceptably low.
6. Take action to establish new service level-driven reorder points, order quantities and inventory levels to meet your service targets and budget.

To view the webinar replay, please click here and complete the registration request.

Gregory Hartunian serves as President of Smart Software and as a member of the Board of Directors. A graduate of The F.W. Olin School for Business at Babson College, he formerly served as Vice President, Sales and Operations.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Smart Software leidt een webinar als onderdeel van het WERC Solutions Partner Program

Smart Software leidt een webinar als onderdeel van het WERC Solutions Partner Program

Smart Software, zal een webinar van 30 minuten leiden als onderdeel van het WERC Solutions Partner Program. De presentatie zal zich richten op hoe een toonaangevend elektriciteitsbedrijf Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) implementeerde als onderdeel van het strategische supply chain-optimalisatie-initiatief (SCO) van het bedrijf.

Bel een Audible om proactief ruis in de supply chain tegen te gaan

Bel een Audible om proactief ruis in de supply chain tegen te gaan

U kent de situatie: u berekent de beste manier om elk voorraadartikel te beheren door de juiste reorder points en replenishment targets te berekenen, en vervolgens de gemiddelde vraag te verhogen of te verlagen, of de volatiliteit van de vraag te veranderen, of de lead times van leveranciers te veranderen, of uw eigen kosten te veranderen.

recente berichten

  • Supply Chain Math large-scale decision-making analyticsSupply Chain Math: Don’t Bring a Knife to a Gunfight
    Math and the supply chain go hand and hand. As supply chains grow, increasing complexity will drive companies to look for ways to manage large-scale decision-making. Math is a fact of life for anyone in inventory management and demand forecasting who is hoping to remain competitive in the modern world. Read our article to learn more. […]
  • Rijpe bebaarde monteur in uniform onderzoekt de machine en repareert deze in de fabriekPlanning voor verbruiksgoederen vs. herstelbare onderdelen
    Bij het bepalen van de juiste opslagparameters voor reserve- en vervangingsonderdelen, is het belangrijk om onderscheid te maken tussen verbruiks- en repareerbare onderdelen. Deze verschillen worden vaak over het hoofd gezien door software voor voorraadplanning en kunnen resulteren in onjuiste schattingen van wat er op voorraad moet worden gehouden. Er zijn verschillende benaderingen vereist bij het plannen van verbruiksartikelen versus herstelbare artikelen. […]
  • Vier veelgemaakte fouten bij het plannen van aanvullingsdoelenVier veelgemaakte fouten bij het plannen van aanvullingsdoelen
    Hoe vaak herkalibreert u uw voorraadbeleid? Waarom? Leer hoe u belangrijke fouten kunt vermijden bij het plannen van aanvullingsdoelen door het proces te automatiseren, onderdelen opnieuw te kalibreren, targeting-prognosemethoden te gebruiken en uitzonderingen te bekijken. […]
  • Smart Software introduceert met genoegen onze serie webinars, exclusief aangeboden voor Epicor-gebruikers.Breid de prognoses en min/max-planning van Epicor Kinetic uit met Smart IP&O
    Epicor Kinetic kan de aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Het probleem is dat het ERP-systeem vereist dat de gebruiker deze bestelpunten handmatig specificeert, of een rudimentaire "vuistregel"-aanpak gebruikt op basis van dagelijkse gemiddelden. In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in Epicor Kinetic bespreken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe de voorraad kan worden verminderd en de voorraad kan worden geminimaliseerd door de robuuste voorspellende functionaliteit te bieden die ontbreekt in Epicor. […]
  • Op scenario's gebaseerde prognoses versus vergelijkingenOp scenario's gebaseerde prognoses versus vergelijkingen
    Van oudsher heeft software gediend als een leveringsvehikel voor vergelijkingen. Dit is prima, voor zover het gaat. Maar wij bij Smart Software denken dat u er beter aan doet door uw vergelijkingen in te ruilen voor scenario's. Ontdek waarom op scenario's gebaseerde planning planners helpt om risico's beter te beheren en betere resultaten te behalen. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Algemene bestellingen Slimme softwarevraag en voorraadplanning HDAlgemene bestellingen
      Onze klanten zijn geweldige docenten die ons altijd hebben geholpen de kloof tussen leerboektheorie en praktische toepassing te overbruggen. Een goed voorbeeld gebeurde meer dan twintig jaar geleden, toen we kennismaakten met het fenomeen van intermitterende vraag, dat veel voorkomt bij reserveonderdelen, maar zeldzaam is bij de afgewerkte producten die worden beheerd door onze oorspronkelijke klanten die werkzaam zijn in verkoop en marketing. Deze onthulling leidde al snel tot onze vooraanstaande positie als leveranciers van software voor het beheren van voorraden reserveonderdelen. Ons laatste stukje scholing betreft 'algemene bestellingen'. […]
    • Plaats stukken met de hand om een pijl te bouwenProbabilistische prognoses voor intermitterende vraag
      De nieuwe prognosetechnologie is afgeleid van probabilistische prognoses, een statistische methode die zowel de gemiddelde productvraag per periode als de voorraadbehoeften op het niveau van de klantenservice nauwkeurig voorspelt. […]
    • Engineering op bestelling bij Kratos Space - beschikbaarheid van onderdelen een strategisch voordeel maken
      De Kratos Space-groep binnen National Security-technologie-innovator Kratos Defense & Security Solutions, Inc., produceert COTS-software en componentproducten voor ruimtecommunicatie - waardoor de beschikbaarheid van onderdelen een strategisch voordeel wordt […]
    • houten-figuren-van-mensen-en-een-magneet-team-management-magazijninventarisBeheer van de inventaris van gepromote artikelen
      In een eerder bericht besprak ik een van de neteligere problemen waarmee vraagplanners soms worden geconfronteerd: het werken met gegevens over productvraag die worden gekenmerkt door wat statistici scheefheid noemen - een situatie die kostbare voorraadinvesteringen kan vergen. Dit soort problematische gegevens is te vinden in verschillende scenario's. In ten minste één geval, de combinatie van intermitterende vraag en zeer effectieve verkoopacties, leent het probleem zich voor een effectieve oplossing. […]