De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

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.

 

 

 

Grafische benadering wordt bijna universeel aanbevolen voor het beoordelen van de nauwkeurigheid van prognosesSmart 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.

 

    Uw naam *

    Bedrijfsnaam *

    Werk email *

    Werktelefoon


     

    Laat een reactie achter

    gerelateerde berichten

    Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?

    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

    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?

    recente berichten

    • Vijftien vragen die laten zien hoe prognoses in uw bedrijf worden berekendVijftien vragen die laten zien hoe prognoses in uw bedrijf worden berekend
      In een recent LinkedIn-bericht heb ik vier vragen gedetailleerd beschreven die, wanneer ze worden beantwoord, zullen onthullen hoe prognoses in uw bedrijf worden gebruikt. In dit artikel hebben we vragen opgesomd die u kunt stellen om te onthullen hoe prognoses worden gemaakt. […]
    • Zakenman en zakenvrouw lezen en analyseren van spreadsheetDe top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelen
      We komen vaak op Excel gebaseerde methoden voor het plannen van bestelpunten tegen. In dit bericht hebben we een benadering beschreven die een klant gebruikte voordat hij verder ging met Smart. We beschrijven hoe hun spreadsheet werkte, de statistische benaderingen waarop het zich baseerde, de stappen die planners doorliepen bij elke planningscyclus en hun aangegeven motivaties om deze intern ontwikkelde spreadsheet te gebruiken (en echt leuk te vinden). […]
    • Stijl zakengroep in klassieke zakenpakken met verrekijkers en telescopen reproduceren verschillende voorspellingsmethodenHoe voorspellingsresultaten te interpreteren en te manipuleren met verschillende voorspellingsmethoden
      Deze blog legt uit hoe elk voorspellingsmodel werkt met behulp van tijdgrafieken van historische en voorspellingsgegevens. Het schetst hoe te kiezen welk model te gebruiken. De onderstaande voorbeelden tonen dezelfde geschiedenis, in rood, voorspeld met elke methode, in donkergroen, vergeleken met de Slim gekozen winnende methode, in lichtgroen. […]
    • Fabrieksarbeider-ingenieur die in de fabriek werkt met behulp van een tabletcomputer om de waterleiding van de onderhoudsketel in de fabriek te controleren.Waarom wisselcurves voor reserveonderdelen essentieel zijn voor onderdelenplanning
      Bij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
    • Wat te doen als een statistische prognose geen steek houdtWat te doen als een statistische prognose geen steek houdt
      Soms slaat een statistische prognose gewoon nergens op. Elke voorspeller is er geweest. Ze kunnen dubbel controleren of de gegevens correct zijn ingevoerd of de modelinstellingen bekijken, maar ze blijven zich afvragen waarom de prognose er zo anders uitziet dan de vraaggeschiedenis. Wanneer de incidentele voorspelling nergens op slaat, kan dit het vertrouwen in het hele statistische prognoseproces aantasten. […]

      Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

      • Zakenman en zakenvrouw lezen en analyseren van spreadsheetDe top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelen
        We komen vaak op Excel gebaseerde methoden voor het plannen van bestelpunten tegen. In dit bericht hebben we een benadering beschreven die een klant gebruikte voordat hij verder ging met Smart. We beschrijven hoe hun spreadsheet werkte, de statistische benaderingen waarop het zich baseerde, de stappen die planners doorliepen bij elke planningscyclus en hun aangegeven motivaties om deze intern ontwikkelde spreadsheet te gebruiken (en echt leuk te vinden). […]
      • Fabrieksarbeider-ingenieur die in de fabriek werkt met behulp van een tabletcomputer om de waterleiding van de onderhoudsketel in de fabriek te controleren.Waarom wisselcurves voor reserveonderdelen essentieel zijn voor onderdelenplanning
        Bij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
      • Portret van fabrieksarbeider vrouw met blauwe veiligheidshelm houdt tablet vast en staat in de werkplaats voor reserveonderdelen. Concept van vertrouwen in het werken met software voor het plannen van reserveonderdelen.Het plannen van reserveonderdelen is niet zo moeilijk als u denkt
        Bij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
      • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen
        Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen. […]