Veel van onze klanten die tijdens de pandemie de vraag zagen opdrogen, zien nu de vraag terugkeren. Sommigen zien een aanzienlijke stijging van de vraag. Andere klanten in kritieke sectoren zoals kunststoffen, biotechnologie, halfgeleiders en elektronica zagen de vraag al in april stijgen. Lees verder voor suggesties over hoe u met deze situaties om kunt gaan.
Een stijgende vraag veroorzaakt meestal twee problemen: onvermogen om bestellingen uit te voeren en onvermogen om aanvulling te krijgen vanwege overbelasting van leveranciers. Deze situatie vereist veranderingen in de manier waarop u uw geavanceerde planningssoftware gebruikt. Hier zijn drie tips om u te helpen het hoofd te bieden.
Tip #1: Beperk uw temporele focus
In normale tijden (weet je nog?), impliceerden meer gegevens betere resultaten. Tegenwoordig vergiftigen oude gegevens uw berekeningen, omdat ze voorwaarden vertegenwoordigen die niet meer van toepassing zijn. Voorspellingen en andere berekeningen dient u te baseren op gegevens uit de huidige situatie. Waar gegevens uit het verleden moeten worden afgesneden, kan duidelijk zijn uit een grafiek van de gegevens, of u kunt besluiten een "redelijke" afkapdatum vast te stellen op basis van een consensus van collega's. Smart Software heeft machine learning-algoritmen ontwikkeld die automatisch identificeren hoeveel historische data optimaal aan het voorspellingsmodel moet worden ingevoerd. Let op deze verbeteringen aan de software die binnenkort wordt uitgerold. Voer in de tussentijd nauwkeurigheidstests uit met behulp van uitgestelde werkelijke waarden met verschillende historische startdatums. Smart's prognose versus werkelijke functie ondersteunt dit automatisch.
Tip #2: Verhoog je planningstempo
Wanneer de activiteiten stabiel zijn, kunt u uw voorraadbeleid instellen en erop vertrouwen dat dit voor een lange tijd geschikt is. In turbulente tijden is het belangrijk om de frequentie van uw planningscycli te verhogen om te voorkomen dat oude beleidsinstellingen te ver wegdrijven van de optimale situatie. Frequentere herijking van uw voorraadbeleid en prognoses betekent dat u sneller trends opmerkt die uw concurrentie zullen verrassen en u altijd een stap voor blijven. Met software die in staat is om automatisch optimale waarden te selecteren, kan al dat werk in één keer door de software worden gedaan. U moet die wijzigingen bekijken en mogelijk aanpassen, maar het is logisch om de software het grootste deel van het werk te laten doen.
Tip #3: Doe meer wat-als-planning
In turbulente tijden verwacht je misschien nog meer turbulentie in de toekomst. Door uw software te gebruiken voor wat-als-planning kunt u zich voorbereiden op veranderingen die mogelijk komen. Stel dat u contact heeft gehad met een belangrijke leverancier die erop wijst dat ze mogelijk de prijzen verhogen of hun leveringsschema's moeten verschuiven. Door de software verschillende inputs te geven, kunt u noodplannen maken. Als de prijzen stijgen, kunt u zien hoe reageren door het wijzigen van bestelhoeveelheden van invloed zou zijn op uw voorraadkosten en voorraadinvesteringen. Als de doorlooptijden oplopen, kunt u zien wat de impact zou zijn op de artikelbeschikbaarheid. Deze voorkennis helpt u erachter te komen wat uw tegenbewegingen zouden zijn voordat de crisis toeslaat.
Als er ooit een tijd is geweest dat we op de automatische piloot konden cruisen, dan is het wel in de achteruitkijkspiegel. Uw organisatie, die een explosieve groei doormaakt, heeft veel uitdagingen. Oude antwoorden zijn achterhaald; nieuwe antwoorden moeten ergens vandaan komen, snel. Geavanceerde software die gebruikmaakt van probabilistische voorspelling kan helpen, samen met veranderingen in planningsprocessen.
gerelateerde berichten
Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie
In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken.
Dagelijkse vraagscenario's
In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën.
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.
recente berichten
12 Causes of Overstocking and Practical SolutionsManaging inventory effectively is critical for maintaining a healthy balance sheet and ensuring that resources are optimally allocated. Here is an in-depth exploration of the main causes of overstocking, their implications, and possible solutions. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgevenVraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatieDe aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Beheersing van automatische prognoses voor tijdreeksgegevensIn deze blog onderzoeken we de automatische prognose voor vraagprojecties in tijdreeksen. Er zijn meerdere methoden om de toekomstige vraag naar een artikel te voorspellen, en dit wordt complex als het om duizenden artikelen gaat, die elk een andere voorspellingstechniek vereisen vanwege hun unieke vraagpatronen. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
- Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatieDe aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chainNutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelenIn 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. […]
Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenMRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
