Weet u welke artikelen te veel of te weinig voorraad hebben? Wat als je het wist? Hoe zou u overtollige voorraden terugdringen en tegelijkertijd een concurrerend serviceniveau garanderen? Zou u de stockouts kunnen verminderen zonder een onbetaalbare voorraadverhoging? Welke invloed hebben deze wijzigingen op serviceniveaus, kosten en beurten - voor individuele artikelen, groepen artikelen en in het algemeen?
De meeste bedrijven weten dat ze te veel of te weinig voorraad hebben, maar missen een belangrijk ingrediënt voor het optimaliseren van de voorraad: Service Level-Driven Demand Planning. Om actie te kunnen ondernemen, moet u weten hoeveel voorraad er nodig is om te voldoen aan het serviceniveau dat u nodig heeft. Meer fundamenteel is dat u het specifieke serviceniveau moet kennen dat voortvloeit uit uw huidige voorraadbeleid, de kloof die moet worden gedicht en de financiële implicaties ervan.
Veel organisaties, vooral die met intermitterende vraag, vinden dit een buitengewoon uitdagend proces van vallen en opstaan.
De overstap naar een op serviceniveau gebaseerde benadering zal deze uitdaging overwinnen en ervoor zorgen dat het opnieuw in evenwicht brengen van de voorraad de serviceniveauprestaties tegen lagere kosten verbetert. Begin met de meest nauwkeurige vraagvoorspelling die mogelijk is, kalibreer voor prognoserisico en bepaal vervolgens uw optimale voorraadpositie. In een recent webinar demonstreerde ik Service Level-Driven Demand Planning en hoe SmartForecasts kunnen worden gebruikt om dit proces aan te sturen:
1. Meet de serviceniveaus die worden bereikt bij de huidige voorraadniveaus en met uw huidige voorraadbeleid.
2. Identificeer items die hoge serviceniveaus zullen bereiken (98%+) maar tegen onbetaalbaar hoge kosten.
3. Identificeer artikelen die een hoog risico op voorraad hebben (serviceniveaus < 75%).
4. Voer meerdere wat-als-scenario's uit op basis van een verschillende prioriteitstelling van serviceniveaus per artikel of artikelgroepen. Kies het scenario dat financiële beperkingen optimaliseert met servicedoelstellingen.
5. Kwantificeer geldbesparingen door het verminderen van overvoorraden en de kosten om de voorraad te vergroten wanneer de serviceniveaus onaanvaardbaar laag zijn.
6. Onderneem actie om nieuwe op serviceniveau gebaseerde bestelpunten, bestelhoeveelheden en voorraadniveaus vast te stellen om uw servicedoelen en budget te halen.
Om de herhaling van het webinar te bekijken, alstublieft Klik hier en vul het registratieverzoek in.
Gregory Hartunian is President van Smart Software en lid van de Raad van Bestuur. Hij is afgestudeerd aan de FW Olin School for Business aan het Babson College en was voorheen Vice President, Sales and Operations.
gerelateerde berichten

Smart Software kondigt patent van de volgende generatie aan
Smart Software is verheugd de toekenning van US Patent 11,656,887 aan te kondigen. Het patent leidt “technische oplossingen voor het analyseren van historische vraaggegevens van middelen in een technologieplatform om het beheer van een geautomatiseerd proces in het platform te vergemakkelijken.

Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?
Wat is het wiggle-effect? Het is wanneer uw statistische prognose de ups en downs die zijn waargenomen in uw vraaggeschiedenis onjuist voorspelt terwijl er echt geen patroon is. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw prognoses niet schommelen, tenzij er een echt patroon is. Hier is een transcriptie van een recente klant waar dit probleem werd besproken:

Hoe om te gaan met statistische prognoses van nul
Een statistische voorspelling van nul kan veel verwarring veroorzaken bij voorspellers, vooral wanneer de historische vraag niet nul is. Natuurlijk, het is duidelijk dat de vraag naar beneden neigt, maar moet deze naar nul evolueren?