De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Veel bedrijven hanteren een filosofie van "het is beter om het te hebben en niet nodig te hebben, dan om het nodig te hebben en niet te hebben". Planningsinitiatieven zoals het implementeren van software voor voorraadoptimalisatie om bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden te optimaliseren, worden vaak gezien als beperkt gericht op het verminderen van de voorraad en niet nagestreefd. Stock-out kosten kunnen zeer hoog zijn. De middelen zijn echter eindig. De alternatieve kosten van het houden van te veel van één product betekent minder ruimte, geld en middelen voor een ander product. Overbevoorrading van één artikel vermindert de mogelijkheid om een adequaat serviceniveau te bieden voor andere artikelen. Het rechtvaardigen van overvoorraden door te stellen dat het goed is voor de klant, is op zijn best een slecht excuus dat de klant schaadt en negeert waar voorraadoptimalisatie echt om draait: voorraadinvesteringen op de juiste manier herverdelen.

Afnemende opbrengsten en voorraad

Met elke extra voorraadeenheid die u bij u heeft, koopt u verhoudingsgewijs minder service. Voorraadoptimalisatiesoftware kan u helpen inzicht te krijgen in het exacte voorraadrisico bij een bepaald voorraadniveau. Stel dat uw voorraadrisico met 20 voorraadeenheden 10% is. Als u nog eens 10 eenheden toevoegt en 30 eenheden meeneemt, kan het risico op voorraad worden gehalveerd tot 5%. Als u er vervolgens nog eens 10 bij optelt voor een totaal van 40 eenheden, kan het risico op voorraaduitval alleen maar dalen tot 4%. Op een gegeven moment is de extra voorraad de extra service die het koopt gewoon niet waard. Dit is met name het geval als het geld dat is gebruikt om die extra 10 eenheden te kopen om een kleine verhoging van het serviceniveau op één item te krijgen, had kunnen worden besteed aan een ander, even belangrijk item voor een grotere toename van de service.

Meer meenemen dan u nodig heeft, betekent dat u uw activa niet efficiënt beheert, wat geld kost, wat betekent dat u uw klant niet de beste prijs kunt bieden, wat uw vermogen om de concurrentie te verslaan schaadt. Het betekent ook dat er minder geld is om in andere items te investeren. Dit resulteert in het algemene gezegde "We hebben te veel van de dingen die we niet nodig hebben en niet genoeg van de dingen die we doen."

Voorraadoptimalisatie gaat over herverdeling

Het voorbeeld in de hoofdafbeelding van de blog benadrukt de voordelen van het opnieuw toewijzen van voorraad. We gebruikten waarschijnlijkheidsvoorspelling om de serviceniveaus en voorraadkosten in te schatten die zouden voortvloeien uit het huidige voorraadbeleid. Vervolgens hebben we een 'wat als'-scenario uitgevoerd door het beleid aan te passen. In de benchmark die in de eerste kolom wordt weergegeven, werd voorspeld dat de huidige voorraadniveaus een serviceniveau van 84.78% zouden opleveren en dat er $1.67 miljoen aan voorraad nodig was. Bijna 12% van de itemnummers hadden hun punt van afnemend rendement bereikt en er werd voorspeld dat ze een 100%-serviceniveau zouden bereiken. Door een maximaal serviceniveau van 99% en een minimaal serviceniveau van 80% op te leggen, hebben we de voorraad opnieuw toegewezen. Als gevolg hiervan daalden de voorraadinvesteringen tot $1,5 miljoen en steeg het serviceniveau met 3%!

Het exacte punt waarop het rendement afneemt, is afhankelijk van het artikel, de betrokken klanten en het bedrijf dat de opslagbeslissing neemt. Het is belangrijk om inzicht te hebben in de inherente niveaus van het voorraadrisico dat voortvloeit uit het huidige voorraadbeleid en hoe veranderingen in het huidige beleid de risico's en kosten zullen beïnvloeden. Dit maakt het mogelijk om de inventaris opnieuw vorm te geven, zodat de service kan worden gemaximaliseerd tegen de laagst mogelijke kosten.

Download hier het Smart Inventory Optimization productblad: https://smartcorp.com/inventory-optimization/

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. […]