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

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

  • 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. […]
  • 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. […]

    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. […]