De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Er is een oud grapje: "Er zijn twee soorten mensen - zij die geloven dat er twee soorten mensen zijn, en zij die dat niet doen." We kunnen die grap aanpassen: "Er zijn twee soorten mensen - zij die weten dat er drie soorten supply chain-analyse zijn, en zij die deze blog nog niet hebben gelezen."

De drie typen supply chain-analyse zijn 'beschrijvend', 'voorspellend' en 'voorschrijvend'. Elk speelt een andere rol bij het helpen bij het beheren van uw voorraad. Met moderne supply chain-software kunt u alle drie benutten.

Beschrijvende analyses

Beschrijvende analyses zijn het spul van dashboards. Ze vertellen je "wat er nu gebeurt." In deze categorie zijn samenvattingscijfers opgenomen zoals dollars die momenteel in voorraad zijn geïnvesteerd, het huidige niveau van klantenservice en opvullingspercentage, en gemiddelde doorlooptijden van leveranciers. Deze statistieken zijn handig om uw activiteiten bij te houden, vooral wanneer u wijzigingen daarin van maand tot maand bijhoudt. U zult elke dag op hen vertrouwen. Ze vereisen nauwkeurige bedrijfsdatabases, statistisch verwerkt.

Voorspellende analyse

Voorspellende analyses manifesteren zich meestal als prognoses van de vraag, vaak opgesplitst per product en locatie en soms ook per klant. Deze statistieken geven vroegtijdige waarschuwingen, zodat u productie, personeel en inkoop van grondstoffen kunt versnellen om aan de vraag te voldoen. Ze bieden ook voorspellingen van het effect van wijzigingen in het bedrijfsbeleid, bijvoorbeeld: wat gebeurt er als we onze bestelhoeveelheid voor product X verhogen van 20 naar 25 eenheden? U kunt periodiek, misschien wekelijks of maandelijks, vertrouwen op Predictive Analytics wanneer u opkijkt van wat er nu gebeurt om te zien wat er daarna zal gebeuren. Predictive Analytics gebruikt beschrijvende analyse als basis, maar voegt meer mogelijkheden toe. Predictive Analytics voor vraagprognoses vereist geavanceerde statistische verwerking om kenmerken van de productvraag zoals trend, seizoensinvloeden en verandering van regime. Predictive Analytics voor voorraadbeheer gebruikt prognoses van de vraag als invoer in modellen van de werking van voorraadbeleid, die op hun beurt schattingen geven van belangrijke prestatiestatistieken zoals serviceniveaus, opvullingspercentages, en werkingskosten.

Prescriptieve analyses

Prescriptieve analyses gaan niet over wat er nu gebeurt of wat er daarna gaat gebeuren, maar over wat u vervolgens zou moeten doen, dwz ze bevelen beslissingen aan die gericht zijn op het maximaliseren van de prestaties van het inventarisatiesysteem. U kunt op Prescriptive Analytics vertrouwen om uw gehele voorraadbeleid zo goed mogelijk vorm te geven. Prescriptive Analytics gebruikt Predictive Analytics als basis en voegt vervolgens optimalisatiemogelijkheden toe. Prescriptive Analytics-software kan bijvoorbeeld automatisch de beste keuzes maken voor toekomstige waarden van min's en max's voor duizenden inventarisitems. Hier kan 'beste' de waarde van Min en Max voor elk artikel betekenen die de bedrijfskosten minimaliseert (de som van kosten voor vasthouden, bestellen en tekorten) terwijl een 90%-minimum voor het opvullingspercentage van artikelen wordt gehandhaafd.

Voorbeeld

Onderstaande figuur laat zien hoe supply chain analytics de voorraadbeheerder kan helpen. De kolommen tonen drie voorspelde Key Performance Indicators (KPI's): serviceniveau, voorraadinvestering en bedrijfskosten (holdingkosten + bestelkosten + tekortkosten).

 Afbeelding 1: de drie soorten analyses die worden gebruikt om planningsscenario's te evalueren

De rijen tonen vier alternatieve voorraadbeleidslijnen, uitgedrukt als scenario's. Het “Live” scenario rapporteert over de waarden van de KPI's op 1 juli 2018. Het “99% All” scenario wijzigt het huidige beleid door het serviceniveau van alle artikelen te verhogen naar 99%. Het scenario "75 verdieping/99 plafond" verhoogt serviceniveaus die te laag zijn tot 75% en verlaagt zeer hoge (dwz dure) serviceniveaus tot 95%. Het scenario "Optimalisatie" schrijft artikelspecifieke serviceniveaus voor die de totale bedrijfskosten minimaliseren.

Het scenario “Live 01-07-2018” is een voorbeeld van beschrijvende analyse. Het toont de huidige basislijnprestaties. De software stelt de gebruiker vervolgens in staat wijzigingen in het voorraadbeleid uit te proberen door nieuwe "Wat als"-scenario's te creëren die vervolgens kunnen worden omgezet in benoemde scenario's voor verdere overweging. De volgende twee scenario's zijn voorbeelden van Predictive Analytics. Ze beoordelen allebei de gevolgen van hun aanbevolen beleid voor voorraadbeheer, dwz de aanbevolen waarden van Min en Max voor alle artikelen. Het scenario 'Optimalisatie' is een voorbeeld van Prescriptive Analytics omdat het een beste compromisbeleid aanbeveelt.

Overweeg hoe de drie alternatieve scenario's zich verhouden tot het "Live" basisscenario. Het scenario "99% All" verhoogt de beschikbaarheidsstatistieken van artikelen, waardoor het serviceniveau stijgt van 88% naar 99%. Hierdoor neemt de totale inventarisinvestering echter toe van $3 miljoen tot ongeveer $4 miljoen. Het scenario '75 vloer/99 plafond' daarentegen verhoogt zowel het serviceniveau als vermindert het contante geld dat vastzit in de voorraad met ongeveer $300.000. Ten slotte bereikt het scenario "Optimalisatie" een 80%-serviceniveau, een verlaging ten opzichte van de huidige 88%, maar het verlaagt de voorraadwaarde met meer dan $2 miljoen en verlaagt de bedrijfskosten met meer dan $400.000 per jaar. Van hieruit konden managers verdere opties uitproberen, zoals het teruggeven van een deel van de $2 miljoen besparingen om een hoger gemiddeld serviceniveau te bereiken.

Overzicht

Moderne softwarepakketten voor voorraadplanning en voorraadoptimalisatie zouden drie soorten supply chain-analyses moeten bieden: beschrijvend, voorspellend en prescriptief. Dankzij hun combinatie kunnen voorraadbeheerders hun activiteiten volgen (Beschrijvend), voorspellen waar hun activiteiten in de toekomst zullen zijn (Predictive) en hun voorraadbeleid optimaliseren om te anticiperen op toekomstige omstandigheden (Prescriptief).

 

 

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Waarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwen

Waarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwen

Voor te veel bedrijven wordt een cruciaal stukje data-feitenonderzoek – het meten van vraagonzekerheid – afgehandeld met eenvoudige maar onnauwkeurige vuistregels. Vraagplanners berekenen bijvoorbeeld vaak de veiligheidsvoorraad op basis van een door de gebruiker gedefinieerd veelvoud van de voorspelling of het historische gemiddelde. Of ze kunnen hun ERP configureren om meer te bestellen wanneer de beschikbare voorraad gedurende de doorlooptijd twee keer de gemiddelde vraag bereikt voor belangrijke artikelen en 1,5 keer voor minder belangrijke artikelen. Dit is een grote fout met kostbare gevolgen.

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

Je moet samenwerken met de algoritmen

Je moet samenwerken met de algoritmen

Dit artikel gaat over de echte kracht die voortkomt uit de samenwerking tussen u en onze software die binnen handbereik plaatsvindt. We schrijven vaak over de software zelf en wat er ‘onder de motorkap’ gebeurt. Deze keer is het onderwerp hoe je het beste met de software kunt samenwerken.

recente berichten

  • Waarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwenWaarom voorraadplanning niet uitsluitend op eenvoudige vuistregels mag vertrouwen
    Voor te veel bedrijven wordt een cruciaal stukje data-feitenonderzoek – het meten van vraagonzekerheid – afgehandeld met eenvoudige maar onnauwkeurige vuistregels. Vraagplanners berekenen bijvoorbeeld vaak de veiligheidsvoorraad op basis van een door de gebruiker gedefinieerd veelvoud van de voorspelling of het historische gemiddelde. Of ze kunnen hun ERP configureren om meer te bestellen wanneer de beschikbare voorraad gedurende de doorlooptijd twee keer de gemiddelde vraag bereikt voor belangrijke artikelen en 1,5 keer voor minder belangrijke artikelen. Dit is een grote fout met kostbare gevolgen. […]
  • Direct naar het brein van de baas - InventarisanalyseRechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage
    In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen. […]
  • U moet samenwerken met de algoritmen voor voorraadbeheerJe moet samenwerken met de algoritmen
    Dit artikel gaat over de echte kracht die voortkomt uit de samenwerking tussen u en onze software die binnen handbereik plaatsvindt. We schrijven vaak over de software zelf en wat er ‘onder de motorkap’ gebeurt. Deze keer is het onderwerp hoe je het beste met de software kunt samenwerken. […]
  • Heroverweging van de nauwkeurigheid van prognoses, een verschuiving van nauwkeurigheid naar foutstatistiekenBeantwoord de precisie van het pronóstico: een precisie-cambio met de meetmetrieken
    Het meten van de nauwkeurigheid van prognoses is een onmiskenbaar belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces. Deze voorspellingsscorekaart zou kunnen worden opgebouwd op basis van een van de twee contrasterende gezichtspunten voor het berekenen van metrieken. Vanuit het foutperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe ver lag de voorspelling van de werkelijkheid?” Vanuit het nauwkeurigheidsperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe dicht lag de voorspelling bij de werkelijkheid?” Beide zijn geldig, maar foutstatistieken bieden meer informatie. […]
  • Het gebruik van belangrijke prestatievoorspellingen om het voorraadbeleid te plannen
    Ik kan me niet voorstellen dat ik een voorraadplanner ben op het gebied van reserveonderdelen, distributie of productie en dat ik veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelsuggesties moet creëren zonder gebruik te maken van belangrijke prestatievoorspellingen van serviceniveaus, opvullingspercentages en voorraadkosten. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
      In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: 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. […]
    • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
      In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]
    • Bottom Line-strategieën voor planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
      Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]