Er wordt ons vaak gevraagd wat het verschil is tussen deze twee belangrijke prestatiestatistieken voor voorraadplanning. Hoewel ze beide belangrijk zijn om te meten hoe succesvol een bedrijf is in het voldoen aan de vraag, is hun betekenis heel verschillend. Indien niet begrepen en opgenomen in het strategische voorraadplanningsproces, zal voorraad inefficiënt worden toegewezen, wat resulteert in een lagere klantenservice en hogere transportkosten. We hebben het verschil in deze opname van 4 minuten geïllustreerd met behulp van Microsoft Excel.
Smart Operational Analytics berekent automatisch historische serviceniveaus en opvullingspercentages voor elk item. Om te zien hoe u deze en andere operationele statistieken berekent, waaronder voorraadrotaties, prestaties van leveranciers en meer, kunt u zich hieronder registreren om een demonstratie van vijf minuten te bekijken. De demo laat zien hoe ons cloudplatform deze statistieken continu berekent en rapporteert over duizenden items, zodat u kansen kunt identificeren voor verbetering van het serviceniveau en voorraadvermindering.
gerelateerde berichten

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.