De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Vraagplanning kost tijd en moeite. Het is de moeite waard voor zover het je daadwerkelijk helpt te maken wat je nodig hebt wanneer je het nodig hebt.

Maar het werk kan goed of slecht worden gedaan. We zien veel fabrikanten stoppen bij het eerste niveau terwijl ze gemakkelijk naar het tweede niveau kunnen gaan. En met een beetje meer moeite zouden ze helemaal naar het derde niveau kunnen gaan, door gebruik te maken van probabilistische modellering om de resultaten van de vraagplanning om te zetten in een voorraadoptimalisatieproces.

Het eerste niveau

 

Het eerste niveau is het maken van een vraagprognose met behulp van statistische methoden. Afbeelding 1 toont een poging op het eerste niveau: de vraaggeschiedenis van een artikel (rode lijn) en de verwachte prognose voor 12 maanden (groene lijn).

 

 Het eerste niveau: een prognose van de verwachte vraag in de komende 12 maanden

 

De voorspelling is kaal. Het projecteert alleen verwacht vraag negeren dat de vraag volatiel is en onvermijdelijk prognosefouten zal veroorzaken. (Dit is nog een voorbeeld van een belangrijke stelregel: “Het gemiddelde is niet het antwoord”). De voorspelling is waarschijnlijk zowel te hoog als te laag, en er is geen indicatie van voorspellingsonzekerheid bij de voorspelling. Dit betekent dat de planner geen inschatting heeft van het risico dat gepaard gaat met het nakomen van de prognose. Toch biedt deze prognose een rationele basis voor productieplanning, persoonlijke planning en inkoop van grondstoffen. Het is dus veel beter dan gissen.

Het tweede niveau

 

Het tweede niveau houdt expliciet rekening met de voorspelde onzekerheid. Figuur 2 toont een inspanning van het tweede niveau, bekend als een "percentielprognose".

Nu zien we een expliciete indicatie van voorspelde onzekerheid. De cyaankleurige lijn boven de groene prognoselijn vertegenwoordigt het verwachte 90e percentiel van de maandelijkse vraag. Dat wil zeggen, de vraag in elke toekomstige maand heeft een kans van 90% om op of onder de cyaanlijn te vallen. Anders gezegd, er is een kans van 10% dat de vraag elke maand de cyaanlijn overschrijdt.

Deze analyse is veel nuttiger omdat het risicobeheer ondersteunt. Als het belangrijk is om voldoende aanvoer van dit artikel te verzekeren, dan is het logisch om te produceren tot het 90e percentiel in plaats van tot de verwachte prognose. Het is tenslotte een gok of de verwachte voorspelling zal resulteren in voldoende productie om aan de maandelijkse vraag te voldoen. Deze prognose op het tweede niveau is in feite een ruwe vervanging van een zorgvuldig voorraadbeheerproces.

 

Een percentielprognose, waarbij de cyaankleurige lijn het 90e percentiel van de maandelijkse vraag schat.

 

Afbeelding 2. Een percentielprognose, waarbij de cyaankleurige lijn het 90e percentiel van de maandelijkse vraag schat.

Gaat helemaal naar het derde niveau

 

Best practice is het derde niveau, dat vraagplanning gebruikt als basis voor het voltooien van een tweede taak: expliciete voorraadoptimalisatie. Figuur 3 toont de fundamentele plot voor het efficiënte beheer van ons eindproduct, ervan uitgaande dat het een productietijd van 1 maand heeft.

 

Verdeling van de vraag naar gereed product over de doorlooptijd van 1 maand

 

Afbeelding 3 toont het gebruik van probabilistische prognoses en hoeveel afname van de voorraad gereed product kan plaatsvinden gedurende een productietijd van een maand. De onzekerheid in de vraag komt tot uiting in de spreiding van de mogelijke vraag, van een dieptepunt van 0 tot een maximum van 35, waarbij 15 eenheden de meest waarschijnlijke waarde is. De verticale rode lijn bij 22 geeft het "bestelpunt" (of "min" of "triggerwaarde") aan dat overeenkomt met het behouden van de kans op voorraad in afwachting van aanvulling tot een lage 5%. Wanneer de voorraad daalt tot 22 of lager, is het tijd om meer te bestellen. Het derde niveau maakt gebruik van probabilistische vraagprognoses met volledige blootstelling aan prognoseonzekerheid om de voorraad van het eindproduct efficiënt te beheren.

Opsommen

 

Het voorspellen van de meest waarschijnlijke vraag naar een artikel is een nuttige eerste stap. Het brengt je halverwege waar je wilt zijn. Maar het biedt een onvolledige gids voor planning, omdat het de volatiliteit van de vraag en de verwachte onzekerheid die het creëert, negeert. Door een buffer aan de vraagprognose toe te voegen, komt u verder, omdat het risico wordt verkleind dat een sprong in de vraag u een tekort aan product zal opleveren. Dit kussen kan worden berekend door middel van probabilistische prognosebenaderingen die een hoog percentage van de verdeling van de toekomstige vraag voorspellen. En als u nog een stap verder wilt gaan, kunt u prognoses van de vraagverdeling over een doorlooptijd invoeren om bestelpunten (minuten) te berekenen om ervoor te zorgen dat u een acceptabel laag risico op voorraaduitval heeft.

Gezien wat moderne prognosetechnologie voor u kan doen, waarom zou u halverwege uw doel willen stoppen?

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

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.

Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. Maar je weet dat je af en toe je hoofd omhoog moet brengen om te zien waar je naartoe gaat. Daarvoor moet uw inventarissoftware u statistieken tonen – en niet slechts één, maar een volledige set statistieken of KPI's – Key Performance Indicators.

Verward over AI en Machine Learning?

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.

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. […]