Breid Epicor Prophet 21 uit met Smart IP&O's Forecasting & Dynamic Reorder Point Planning

In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in Epicor P21 bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen de voorraad te verminderen, voorraadtekorten te minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie in uw ERP te herstellen door robuuste voorspellende analyses, op consensus gebaseerde prognoses en wat-als-scenarioplanning.

Functies voor aanvullingsplanning binnen Epicor Prophet 21
Epicor P21 kan de aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd of op prognoses gebaseerd voorraadbeleid. Gebruikers kunnen dit beleid extern berekenen of dynamisch binnen P21 genereren. Zodra het beleid en de prognoses zijn gespecificeerd, zal P21's Purchase Order Requirements Generator (PORG) geautomatiseerde ordersuggesties maken over wat er moet worden aangevuld en wanneer door inkomende levering, actuele voorraad, uitgaande vraag, voorraadbeleid en vraagprognoses op elkaar af te stemmen.

Epicor P21 heeft 4 aanvullingsmethoden
In het artikelonderhoudsscherm van Epicor P21 kunnen gebruikers kiezen uit een van de vier aanvullingsmethoden voor elk voorraadartikel.

min/max
Bestelpunt/Bestelhoeveelheid
EOQ
Tot

Er zijn aanvullende instellingen en configuraties voor het bepalen van doorlooptijden en het afrekenen van ordermodifiers zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden. Min/Max en Bestelpunt/Bestelhoeveelheid worden beschouwd als "statisch" beleid. EOQ en Up To worden beschouwd als "dynamisch" beleid en worden berekend binnen P21.

min/max
Het bestelpunt is gelijk aan het Min. Telkens wanneer de voorhanden voorraad onder de Min (bestelpunt) zakt, zal het PORG-rapport een bestelsuggestie creëren tot aan de Max (als de voorraad na de overtreding bijvoorbeeld 20 eenheden is en de Max 100, dan is de bestelhoeveelheid 80) . Min/Max wordt beschouwd als een statisch beleid en eenmaal ingevoerd in P21 blijft het onveranderd tenzij het door de gebruiker wordt overschreven. Gebruikers gebruiken vaak spreadsheets om de min/max-waarden te berekenen en deze van tijd tot tijd bij te werken.

Bestelpunt/Bestelhoeveelheid
Dit is hetzelfde als het Min/Max-beleid, behalve dat in plaats van tot de Max te bestellen, een bestelling wordt voorgesteld voor een vaste hoeveelheid die door de gebruiker is gedefinieerd (bestel bijvoorbeeld altijd 100 eenheden wanneer het bestelpunt wordt overschreden). OP/OQ wordt beschouwd als een statisch beleid en blijft ongewijzigd, tenzij het door de gebruiker wordt overschreven. Gebruikers gebruiken vaak spreadsheets om OP/OQ-waarden te berekenen en deze van tijd tot tijd bij te werken.

EOQ
Het EOQ-beleid is een methode op basis van bestelpunten. Het bestelpunt wordt dynamisch gegenereerd op basis van P21's prognose van vraag over doorlooptijd + vraag over de beoordelingsperiode + veiligheidsvoorraad. De bestelhoeveelheid is gebaseerd op een berekening van de economische bestelhoeveelheid die rekening houdt met bewaarkosten en bestelkosten en probeert een bestelgrootte aan te bevelen die de totale kosten minimaliseert. Wanneer de voorhanden voorraad het bestelpunt overschrijdt, zal het PORG-rapport een bestelling uitzetten die gelijk is aan de berekende EOQ.

Tot
De Up To-methode is een ander dynamisch beleid dat afhankelijk is van een bestelpunt. Het wordt op dezelfde manier berekend als de EOQ-methode met behulp van de voorspelde vraag van P21 over de doorlooptijd + vraag over beoordelingsperiode + veiligheidsvoorraad. De suggestie voor de bestelhoeveelheid is gebaseerd op alles wat nodig is om de voorraad weer aan te vullen "tot" het bestelpunt. Dit komt meestal overeen met een bestelhoeveelheid die consistent is met de doorlooptijdvraag, omdat naarmate de vraag de voorraad onder het bestelpunt drijft, bestellingen worden voorgesteld "tot" het bestelpunt.

Epicor Prophet 21 met prognosevoorraadplanning P21

Het itemonderhoudsscherm van P21, waar gebruikers het gewenste voorraadbeleid kunnen specificeren en andere instellingen kunnen configureren, zoals veiligheidsvoorraad en bestelmodificaties.

Beperkingen

Voorspellingsmethoden
Er zijn twee prognosemodi in P21: Basis en Geavanceerd. Elk gebruikt een reeks middelingsmethoden en vereist handmatige configuraties en door de gebruiker bepaalde classificatieregels om een vraagprognose te genereren. Geen van beide modi is ontworpen met een out-of-the-box expertsysteem dat automatisch prognoses genereert die rekening houden met onderliggende patronen zoals trend of seizoensinvloeden. Er is veel configuratie vereist die de acceptatie door de gebruiker en wijziging van de veronderstelde prognoseregels die in de initiële implementatie zijn gedefinieerd en die mogelijk niet langer relevant zijn, belemmert. Er is geen manier om de prognosenauwkeurigheid van verschillende configuraties eenvoudig te vergelijken. Is het bijvoorbeeld beter om 24 maanden geschiedenis te gebruiken of 18 maanden? Is het nauwkeuriger om aan te nemen dat een trend moet worden toegepast wanneer een item met 2% per maand groeit of moet het 10% zijn? Is het beter om aan te nemen dat het artikel seizoensgebonden is als 80% of meer van zijn vraag plaatsvindt in 6 maanden van het jaar of 4 maanden van het jaar? Dientengevolge is het gebruikelijk dat classificatieregels te breed of specifiek zijn, wat leidt tot problemen zoals het toepassen van een onjuist prognosemodel, het gebruik van te veel of te weinig geschiedenis, of het over-/onderschatten van de trend en seizoensinvloeden. Bekijk deze blogpost (binnenkort beschikbaar) voor meer informatie over hoe dit werkt

Voorspellingsbeheer en consensusplanning
P21 mist prognosebeheerfuncties waarmee organisaties op meerdere hiërarchische niveaus kunnen plannen, zoals productfamilie, regio of per klant. Prognoses moeten worden gemaakt op het laagste niveau van granulariteit (product per locatie), waar de vraag vaak te wisselvallig is om een goede prognose te krijgen. Er is geen manier om prognoses te delen, samen te werken, te beoordelen of prognoses op geaggregeerd niveau te maken en overeenstemming te bereiken over het consensusplan. Het is moeilijk om zakelijke kennis op te nemen, prognoses op hogere aggregatieniveaus te beoordelen en bij te houden of overschrijvingen de nauwkeurigheid van prognoses verbeteren of schaden. Dit maakt prognoses te eendimensionaal en afhankelijk van de initiële wiskundige configuraties.

Intermittent Demand
Veel P21-klanten vertrouwen op statische methoden (Min/Max en OP/OQ) vanwege de prevalentie van intermitterende vraag. Ook wel bekend als "klonterig", wordt de intermitterende vraag gekenmerkt door sporadische verkopen, grote pieken in de vraag en veel perioden zonder vraag. Wanneer de vraag intermitterend is, werken traditionele methoden voor prognoses en veiligheidsvoorraden gewoon niet. Omdat distributeurs niet de luxe hebben om alleen snel bewegende producten met een consistente vraag op voorraad te hebben, hebben ze gespecialiseerde oplossingen nodig die zijn ontworpen om periodiek gevraagde artikelen effectief te plannen. 80% of meer van de onderdelen van een distributeur zullen een intermitterende vraag hebben. Het voorraadbeleid dat wordt gegenereerd met behulp van traditionele methoden, zoals die beschikbaar zijn in P21 en andere planningsapplicaties, zal resulteren in onjuiste schattingen van wat er moet worden opgeslagen om het beoogde serviceniveau te bereiken. Zoals geïllustreerd in de onderstaande grafiek, is het niet mogelijk om de pieken consistent te voorspellen. U zit vast aan een prognose die in feite een gemiddelde is van de voorgaande perioden.

Epicor Prophet 21 met prognosevoorraadbeheer

Prognoses van intermitterende vraag kunnen de pieken niet voorspellen en vereisen veiligheidsvoorraadbuffers om te beschermen tegen stockouts.

Ten tweede kunt u met de veiligheidsvoorraadmethoden van P21 een doelserviceniveau instellen, maar de onderliggende logica gaat er ten onrechte van uit dat de vraag normaal verdeeld. Bij intermitterende vraag is de vraag niet “normaal” en daarom zal de schatting van de veiligheidsvoorraad verkeerd zijn. Dit is wat verkeerd betekent: bij het instellen van een serviceniveau van bijvoorbeeld 98%, is de verwachting dat 98% van de tijd dat de beschikbare voorraad 100% zal vullen met wat de klant nodig heeft uit het schap. Het gebruik van een normale verdeling om veiligheidsvoorraden te berekenen, zal resulteren in grote afwijkingen tussen het beoogde serviceniveau en het werkelijk bereikte serviceniveau. Het is niet ongebruikelijk om situaties te zien waarin het daadwerkelijke serviceniveau het doel met 10% of meer mist (dwz 95% beoogd maar slechts 85% behaalde).

Epicor Prophet 21 met prognose-inventarisanalyse

In deze afbeelding ziet u de vraaggeschiedenis van een onderdeel met tussenpozen en twee distributies op basis van deze vraaggeschiedenis. De eerste distributie is gegenereerd met dezelfde "normale distributie: logica die wordt gebruikt door P21. De tweede is een gesimuleerde verdeling op basis van de probabilistische voorspelling van Smart Software. De "normale" P21-distributie beveelt aan dat er 46 eenheden nodig zijn om het 99%-serviceniveau te bereiken, maar in vergelijking met de werkelijke waarden was er veel meer voorraad nodig. Smart voorspelde nauwkeurig dat er 63 units nodig waren om het serviceniveau te halen.

Deze blog legt uit hoe u de nauwkeurigheid van het serviceniveau van uw systeem kunt testen.

Vertrouwen op spreadsheets en reactieve planning
P21-klanten vertellen ons dat ze sterk afhankelijk zijn van het gebruik van spreadsheets om voorraadbeleid en prognoses te beheren. Spreadsheets zijn niet speciaal gebouwd voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Gebruikers zullen vaak door de gebruiker gedefinieerd bakken vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten gebruikers de informatie weer invoeren in P21 via handmatige bestandsimport of zelfs handmatige invoer. De tijdrovende aard van het proces leidt ertoe dat bedrijven zelden hun voorraadbeleid berekenen - Er gaan vele maanden en soms jaren voorbij tussen massale updates, wat leidt tot een reactieve benadering van "instellen en vergeten", waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van bestelling. Wanneer het beleid wordt herzien nadat het bestelpunt al is geschonden, is het te laat. Wanneer het orderpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Het enorme aantal bestellingen betekent dat kopers bestellingen gewoon vrijgeven in plaats van de moeite te nemen om alles te bekijken, wat leidt tot een aanzienlijke overtollige voorraad. Als het bestelpunt te laag is, is het al te laat. Er is nu een versnelling nodig om de kosten op te drijven en zelfs dan loopt u nog steeds omzet mis als de klant ergens anders heen gaat.

Beperkte wat-als-planning
Aangezien functies voor het wijzigen van bestelpunten en bestelhoeveelheden in P21 zijn ingebouwd, is het niet mogelijk om grootschalige wijzigingen aan te brengen in groepen artikelen en de voorspelde resultaten te beoordelen voordat u beslist om vast te leggen. Dit dwingt gebruikers tot een afwachtend proces als het gaat om het wijzigen van parameters. Planners zullen een wijziging aanbrengen en vervolgens de werkelijke resultaten volgen totdat ze er zeker van zijn dat de wijziging dingen heeft verbeterd. Dit op grote schaal beheren – veel planners hebben te maken met tienduizenden items – is buitengewoon tijdrovend en het eindresultaat is een zeldzame herijking van het voorraadbeleid. Dit draagt ook bij aan reactief plannen waarbij planners instellingen pas bekijken nadat er een probleem is opgetreden.

Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor Prophet 21, compleet met een bidirectionele API-gebaseerde integratie. Dit stelt Epicor-klanten in staat om gebruik te maken van speciaal voor dit doel gebouwde toepassingen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Met Epicor Smart IP&O kunt u prognoses genereren die trends en seizoensinvloeden vastleggen zonder dat u eerst handmatige configuraties hoeft toe te passen. U kunt elke planningscyclus automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen die zijn ontworpen om nauwkeurig te plannen voor Intermittent demand. Veiligheidsvoorraden houden nauwkeurig rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden en prioriteiten. U kunt profiteren service level gestuurde planning zodat je net genoeg voorraad hebt of gebruik maken van optimalisatie methodes die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer. U kunt consensusvraagprognoses maken die zakelijke kennis combineren met statistieken, klant- en verkoopprognoses beter beoordelen en met een paar muisklikken vol vertrouwen prognoses en voorraadbeleid uploaden naar Epicor.

Slimme IP&O-klanten realiseren routinematig een jaarlijks rendement van 7 cijfers door minder spoed, meer verkopen en minder overtollige voorraad, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel behalen door zich te onderscheiden op het gebied van verbeterde klantenservice. Om een opgenomen webinar te zien, gehost door de Epicor Users Group, waarin het platform voor demand planning en voorraadoptimalisatie van Smart wordt geprofileerd, kunt u zich hier registreren: https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

Breid Microsoft 365 BC en NAV uit met Smart IP&O

Microsoft Dynamics 365 BC en NAV kunnen aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Het probleem is dat het ERP-systeem vereist dat de gebruiker deze bestelpunten en/of prognoses handmatig opgeeft. Als gevolg hiervan maken de meeste organisaties prognoses en genereren ze voorraadbeleid met de hand in Excel-spreadsheets of gebruiken ze andere ad-hocbenaderingen. Bij slechte invoer zullen automatische bestelsuggesties onnauwkeurig zijn, en op zijn beurt zal de organisatie eindigen met overtollige voorraad, onnodige tekorten en een algemeen wantrouwen jegens hun softwaresystemen. In dit artikel bespreken we de voorraadbestelfunctionaliteit in BC & NAV, leggen we de beperkingen ervan uit en vatten we samen hoe slimme voorraadplanning en -optimalisatie kan helpen de voorraad te verminderen, voorraadtekorten te minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie in uw ERP te herstellen door de robuuste voorspellende functionaliteit te bieden die ontbreekt in Dynamics 365.

Aanvulbeleid voor Microsoft Dynamics 365 BC en NAV

In de voorraadbeheermodule van NAV en BC kunnen gebruikers voor elk voorraadartikel handmatig planningsparameters invoeren. Deze parameters omvatten bestelpunten, doorlooptijden veiligheidsvoorraad, hoeveelheden veiligheidsvoorraad, bestelcycli en bestelmodificatoren zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden en veelvouden van bestellingen. Eenmaal ingevoerd, zal het ERP-systeem de inkomende voorraad, de actuele voorraad, de uitgaande vraag en de door de gebruiker gedefinieerde prognoses en voorraadbeleid afstemmen om het leveringsplan of orderschema (dwz wat te bestellen en wanneer) te berekenen.

Er zijn 4 opties voor het aanvullingsbeleid in NAV & BC: vaste bestelhoeveelheid, maximale hoeveelheid, lot-voor-lot en bestelling.

Vaste bestelhoeveelheid en Max zijn op bestelpunten gebaseerde aanvullingsmethoden. Beide suggereren bestellingen wanneer de beschikbare voorraad het bestelpunt bereikt. Bij een vaste ROQ is de ordergrootte gespecificeerd en zal deze niet variëren totdat deze wordt gewijzigd. Bij Max variëren de bestelgroottes op basis van de voorraadpositie op het moment van bestelling, waarbij bestellingen tot aan de Max worden geplaatst.
Lot-voor-lot is een op prognoses gebaseerde aanvullingsmethode die de totale voorspelde vraag bundelt over een door de gebruiker gedefinieerd tijdsbestek (de "lotaccumulatieperiode") en een bestelsuggestie genereert voor de totale voorspelde hoeveelheid. Dus als uw totale voorspelde vraag 100 eenheden per maand is en de accumulatieperiode van de partij 3 maanden is, dan is uw bestelsuggestie gelijk aan 300 eenheden.
Bestellen is een op bestelling gebaseerde aanvullingsmethode. Het maakt geen gebruik van bestelpunten of prognoses. Zie het als een "sell one, buy one"-logica die alleen bestellingen plaatst nadat de vraag is ingevoerd.

Beperkingen

Alle aanvullingsinstellingen voor BC en NAV moeten handmatig worden ingevoerd of geïmporteerd uit externe bronnen. Er is gewoon geen manier voor gebruikers om native invoer te genereren (vooral niet optimale). Het gebrek aan geloofwaardige functionaliteit voor prognoses en voorraadoptimalisatie binnen het ERP-systeem is de reden waarom zoveel NAV- en BC-gebruikers gedwongen zijn te vertrouwen op spreadsheets. Planners moeten vraagprognoses en bestelparameters handmatig instellen. Ze vertrouwen vaak op door de gebruiker gedefinieerde vuistregelmethoden of verouderde en te vereenvoudigde statistische modellen. Eenmaal berekend, moeten ze de informatie weer in hun systeem invoeren, vaak via omslachtige bestandsimporten of zelfs handmatige invoer. Bedrijven berekenen hun beleid niet vaak omdat het tijdrovend en foutgevoelig is. We zijn zelfs situaties tegengekomen waarin de bestelpunten al jaren niet zijn bijgewerkt. Veel organisaties hebben ook de neiging om een reactieve "instellen en vergeten"-benadering te gebruiken, waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van de bestelling, nadat het bestelpunt al is geschonden.

Als het orderpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Meestal betekent de enorme omvang van de bestellingen dat kopers het gewoon vrijgeven, waardoor er een aanzienlijke overtollige voorraad ontstaat. En als het bestelpunt te laag is, dan is het al te laat. Een versnelling is vereist om een stockout te voorkomen en als u niet kunt versnellen, verliest u omzet.

Word slimmer

Zou het niet beter zijn om gewoon een best-of-breed add-on te gebruiken voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie met een API-gebaseerde bidirectionele integratie? Op deze manier kunt u elke planningscyclus automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische modellen. U zou vraagprognoses kunnen berekenen die rekening houden met seizoens-, trend- en cyclische patronen. Veiligheidsvoorraden zouden rekening houden met variabiliteit in vraag en aanbod, bedrijfsomstandigheden en prioriteiten. U zou zich kunnen richten op specifieke serviceniveaus, zodat u net voldoende voorraad heeft. U kunt zelfs gebruikmaken van optimalisatiemethoden die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer. Met een paar muisklikken kunt u het bevoorradingsbeleid van NAV en BC op aanvraag bijwerken. Dit betekent een betere orderuitvoering in NAV en BC, waardoor uw bestaande investering in uw ERP-systeem wordt gemaximaliseerd.

Slimme IP&O-klanten helpen klanten routinematig om een jaarlijks rendement van 7 cijfers te realiseren door minder snelheid, meer verkopen en minder overtollige voorraad, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel behalen door zich te onderscheiden op het gebied van verbeterde klantenservice.

Registreer u hier om een opname te zien van het Dynamics Communities Webinar over Smart IP&O:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-dynamics-nav/

Breid de prognoses en min/max-planning van Epicor Kinetic uit met Smart IP&O

Breid de Forecasting & Min/Max Planning van Epicor Kinetic uit met Smart IP&O
Epicor Kinetic kan de aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd voorraadbeleid. Gebruikers kunnen deze bestelpunten handmatig specificeren of een dagelijks gemiddelde van de vraag gebruiken om het beleid dynamisch te berekenen. Als het beleid niet correct is, zullen de automatische bestelsuggesties onnauwkeurig zijn, en op zijn beurt zal de organisatie eindigen met overtollige voorraad, onnodige tekorten en een algemeen wantrouwen jegens hun softwaresystemen. In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in Epicor Kinetic bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen om de voorraad te verminderen, stockouts te minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie in uw ERP te herstellen door de robuuste voorspellende functionaliteit die ontbreekt in ERP-systemen.

Epicor Kinetic (en Epicor ERP 10) aanvullingsbeleid
In het artikelonderhoudsscherm van Epicor Kinetic kunnen gebruikers planningsparameters invoeren voor elk voorraadartikel. Deze omvatten Min voorhanden, Max voorhanden, doorlooptijden voor veiligheidsvoorraad en ordermodificatoren zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden en veelvouden van bestellingen. Kinetic verzoent het binnenkomende aanbod, de actuele voorraad, de uitgaande vraag, het voorraadbeleid en de vraagprognoses (die moeten worden geïmporteerd) om het leveringsplan te vereffenen. Het tijdgefaseerde aanvullingsonderzoek van Epicor geeft aan wat er wanneer kan worden besteld, terwijl de Buyers Workbench gebruikers in staat stelt inkooporders samen te stellen.

Epicor's Min/Max/Safety-logica en prognoses die worden ingevoerd in het scherm "forecast entry" zorgen voor aanvulling. Hier is hoe het werkt:

Het bestelpunt is gelijk aan Min + Veiligheid. Dit betekent dat wanneer de beschikbare voorraad onder het bestelpunt zakt, er een bestelsuggestie wordt gemaakt. Als vraagprognoses worden geïmporteerd via het scherm "prognose invoer" van Epicor, zal het bestelpunt rekening houden met de voorspelde vraag over de doorlooptijd en is gelijk aan Min + Veiligheid + doorlooptijdprognose
Als "herbestellen naar Max" is geselecteerd, genereert Epicor een bestelhoeveelheid tot aan de Max. Indien niet geselecteerd, bestelt Epicor de "Min Order Qty" als MOQ kleiner is dan de voorspelde hoeveelheid over de time fence. Anders bestelt het de voorspelde vraag over de opgegeven periode. In de werkbank van de inkoper kan de inkoper desgewenst de werkelijke bestelhoeveelheid wijzigen.

Beperkingen
Epicor's Min/Max/Safety is gebaseerd op een gemiddelde dagelijkse vraag. Het is gemakkelijk in te stellen en te begrijpen. Het kan ook effectief zijn als u niet veel vraaggeschiedenis heeft. U moet echter prognoses maken en extern aanpassen voor seizoensinvloeden, trends en andere patronen. Ten slotte negeren veelvouden van gemiddelden ook de belangrijke rol van variatie in vraag of aanbod en dit kan resulteren in verkeerd toegewezen voorraad, zoals geïllustreerd in de onderstaande afbeelding:

Epicor dezelfde gemiddelde vraag en veiligheidsvoorraad wordt bepaald

In dit voorbeeld hebben twee even belangrijke artikelen dezelfde gemiddelde vraag (2.000 per maand) en wordt de veiligheidsvoorraad bepaald door de doorlooptijdvraag te verdubbelen, wat resulteert in een bestelpunt van 4.000. Omdat de multiple de rol van variabiliteit in de vraag negeert, resulteert artikel A in een aanzienlijke overstock en artikel B resulteert in aanzienlijke stockouts.

Zoals ontworpen, zou Min de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd moeten vasthouden en zou Safety een buffer moeten hebben. Deze velden worden echter vaak heel verschillend gebruikt tussen items zonder een uniform beleid; soms voeren gebruikers zelfs een minimum- en veiligheidsvoorraad in, ook al wordt het artikel voorspeld, waardoor de vraag in feite wordt overschat! Dit genereert bestelsuggesties voordat het nodig is, wat resulteert in overstocks.

Spreadsheetplanning
Veel bedrijven wenden zich tot spreadsheets wanneer ze geconfronteerd worden met uitdagingen bij het bepalen van het beleid in hun ERP-systeem. Deze spreadsheets zijn vaak afhankelijk van door de gebruiker gedefinieerd vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten ze de informatie weer invoeren in Epicor, via handmatige bestandsimport of zelfs handmatige invoer. De tijdrovende aard van het proces leidt ertoe dat bedrijven zelden hun voorraadbeleid berekenen - Er gaan vele maanden of zelfs jaren voorbij tussen massale updates die leiden tot een reactieve benadering van "instellen en vergeten", waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van bestelling. Wanneer het beleid wordt herzien nadat het bestelpunt al is geschonden, is het te laat. Wanneer het orderpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Het enorme aantal bestellingen betekent dat kopers gewoon bestellingen vrijgeven in plaats van de moeite te nemen om alles te bekijken, wat leidt tot een aanzienlijke overtollige voorraad. Als het bestelpunt te laag is, is het al te laat. Er is nu een versnelling nodig om de kosten op te drijven en zelfs dan loopt u nog omzet mis als de klant ergens anders heen gaat.

Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor Epicor Kinetic en Prophet 21 met API-gebaseerde integraties. Dit stelt Epicor-klanten in staat om gebruik te maken van de beste toepassingen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Met Epicor Smart IP&O kunt u elke planningscyclus automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen. U kunt vraagprognoses berekenen die rekening houden met seizoens-, trend- en cyclische patronen. Veiligheidsvoorraden houden rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, bedrijfsomstandigheden en prioriteiten. U kunt profiteren service level gestuurde planning zodat je net genoeg voorraad hebt of gebruik maken van optimalisatie methodes die het meest winstgevende voorraadbeleid en service levels voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer. U kunt consensus demand forecasts maken die zakelijke kennis combineren met statistieken, klant- en sales forecasts beter beoordelen en met een paar muisklikken vol vertrouwen forecasts en voorraadbeleid uploaden naar Epicor.

Belangrijke overwegingen bij het evalueren van de prognosemogelijkheden van uw ERP-systeem

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

1. Ingebouwde ERP-functionaliteit is ingebakken in Order Management.

Overweeg wat wordt bedoeld met "vraagbeheer", "vraagplanning" en "voorspelling". Deze voorwaarden impliceren bepaalde standaardfuncties voor samenwerking, statistische analyse en rapportage ter ondersteuning van een professioneel vraagplanningsproces. In de meeste ERP-systemen bestaat 'vraagbeheer' echter uit het uitvoeren van MRP en het afstemmen van vraag en aanbod met als doel het plaatsen van bestellingen, oftewel 'orderbeheer'. Het heeft weinig te maken met vraagplanning, een discreet proces dat gericht is op het ontwikkelen van de best mogelijke voorspellingen van de toekomstige vraag door statistische analyse te combineren met zakelijke kennis van evenementen, promoties en informatie over het verkoopteam. De meeste ERP-systemen bieden weinig statistische mogelijkheden en als ze worden aangeboden, heeft de gebruiker de keuze uit een paar statistische methoden die hij handmatig moet toepassen vanuit een vervolgkeuzelijst of zelf moet programmeren. Het is ingebakken in het orderbeheerproces, waardoor de gebruiker mogelijk kan zien hoe de prognose van invloed kan zijn op de voorraad. Er is echter geen enkele mogelijkheid om de prognose te beheren, de kwaliteit van de prognose te verbeteren, beheeronderdrukkingen toe te passen en te volgen, samen te werken, de nauwkeurigheid van de prognose te meten en bij te houden “voorspelbare toegevoegde waarde.”

2. ERP-planningsmethoden zijn vaak gebaseerd op simplistische vuistregels.

ERP-systemen bieden altijd min, max, veiligheidsvoorraad, bestelpunt, bestelhoeveelheid en prognoses om bevoorradingsbeslissingen te stimuleren. Maar hoe zit het met de onderliggende methoden die worden gebruikt om deze belangrijke drijfveren te berekenen? In bijna alle gevallen zijn de aangeboden methoden niets meer dan vuistregel benaderingen die geen rekening houden met de variabiliteit van vraag of leverancier. Sommige bieden wel "targeting op serviceniveau", maar vertrouwen ten onrechte op de aanname van een normale verdeling ("klokvormige curve"), wat betekent dat de vereiste veiligheidsvoorraden en bestelpunten die door het systeem worden aanbevolen om het serviceniveaudoel te bereiken, vlak zullen zijn verkeerd uit als uw gegevens niet passen in het ideale theoretische model, wat vaak erg onrealistisch is. Dergelijke te vereenvoudigde berekeningen doen meestal meer kwaad dan goed.

3. Waarschijnlijk gebruik je spreadsheets nog minimaal 2 jaar na aanschaf.

Als u een nieuwe ERP-oplossing zou implementeren, zouden uw oude gegevens meestal vastlopen. Alle systeemeigen ERP-functionaliteiten voor prognoses, het instellen van voorraadbeleid zoals min/max, enz. kunnen dus niet worden gebruikt en u zult gedwongen worden om gedurende ten minste twee jaar terug te grijpen op omslachtige en foutgevoelige spreadsheets (een jaar om te implementeren). op zijn vroegst en nog een jaar om ten minste 12 maanden geschiedenis te verzamelen). Nauwelijks een digitale transformatie. Het gebruik van een best-of-breed oplossing voorkomt dit probleem. U kunt gegevens uit uw oude ERP-systeem laden en uw ERP-implementatie niet verstoren. Dit betekent dat u op dag 1 van ERP-go-live uw nieuwe ERP-systeem kunt vullen met betere invoer voor vraagprognoses, veiligheidsvoorraden, bestelpunten en min/max-instellingen.

4. ERP is niet ontworpen om alles te doen

De "Doe alles in ERP/One-Vendor"-mentaliteit was een marketingboodschap die werd gepromoot door ERP-bedrijven, met name SAP, om u, de klant, 100% van uw IT-budget bij hen te laten uitgeven. Die marketingboodschap is door analistengroepen, IT-firma's en systeemintegrators aan de gebruikers nagepraat, waarbij rationele stemmen werden overstemd die vroegen: "Waarom wil je zo afhankelijk zijn van één bedrijf dat je inferieure technologie voor prognoses en voorraadplanning gebruikt?" ” Het enorme aantal IT-storingen en de enorme implementatiekosten hebben ertoe geleid dat veel bedrijven hun benadering van ERP hebben heroverwogen. Met de komst van gespecialiseerde planning-apps die in de cloud zijn geboren zonder IT-footprint, is de juiste keuze een "dunne" ERP gericht op de basisprincipes - boekhouding, orderbeheer, financiën - maar ondersteund door gespecialiseerde planning-apps.

De expertise van ERP-consultants ligt in hoe hun systeem is ontworpen om bepaalde bedrijfsprocessen te automatiseren en hoe het systeem kan worden geconfigureerd of aangepast. Hun adviseurs zijn geen specialisten in de juiste aanpak van voorraadplanning, prognoses en voorraadplanning. Dus als u probeert te begrijpen welke aanpak voor vraagplanning geschikt is voor uw bedrijf, hoe moet u dan goed bufferen (bijv. "Moeten we min/max of op prognoses gebaseerde aanvulling doen?" "Moeten we voorspellingsmethode X gebruiken?"), zul je het over het algemeen niet vinden en als je dat wel doet, zal die bron vrij dun verspreid zijn.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Vind uw plek op de voorraadafwegingscurve

Deze videoblog bevat essentiële inzichten voor degenen die werken met de complexiteit van voorraadbeheer. De sessie richt zich op het vinden van het juiste evenwicht binnen de voorraadafwegingscurve en nodigt kijkers uit om het diepgewortelde belang van dit evenwicht te begrijpen.

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben

MRO-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.

Head to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?

Onze klanten hebben doorgaans gekozen voor één manier om hun voorraad serviceonderdelen te beheren. De professor in mij zou graag willen denken dat het gekozen voorraadbeleid een beredeneerde keuze was uit de weloverwogen alternatieven, maar het is waarschijnlijker dat het gewoon zo is gebeurd. Misschien had de inventarishoncho van lang geleden een favoriet en bleef die keuze hangen. Misschien gebruikte iemand een EAM- of ERP-systeem dat maar één keuze bood. Misschien zijn er enkele gissingen gedaan, gebaseerd op de toenmalige omstandigheden.

recente berichten

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. […]
De kosten van spreadsheetplanning
Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]
Leren van voorraadmodellen
In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
De methoden voor voorspelling
Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]
Slimme software gepresenteerd op Epicor Insights 2024
Smart Software zal dit jaar aanwezig zijn op het Epicor Insights-evenement in Nashville. Als u van plan bent dit jaar aanwezig te zijn, bezoek dan stand #13 of #501 en leer meer over Epicor Smart Inventory Planning and Optimization. . […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
MRO-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. […]
De voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]
Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
Belangrijkste 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. […]

Blog Categorieën

De top 5 mythes over implementaties van vraagplanning

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

1. De installatie is eenvoudig.

We hoeven alleen maar onze vraaggeschiedenis in te voeren in onze nieuwe statistische methoden, en we kunnen effectiever gaan plannen. Niet helemaal: het gaat om de techniek en het proces. U investeert in een nieuwe bedrijfsproces om prognoses te ontwikkelen voor het aansturen van de bedrijfsstrategie en beslissingen over voorraadplanning. Het zal tijd kosten om alle belanghebbenden erbij te betrekken: verkoop, marketing, inkoop, operaties en onderhoud/technici (voor de inventaris van reserveonderdelen). Van wie is de prognose? Hoe ziet de prognosehiërarchie van uw artikelen eruit? Waar komt de meeste zakelijke kennis vandaan? Is er een consensusproces dat de zakelijke kennis zal gebruiken om de prognoses aan te passen aan uw specifieke situatie? Begrijpt iedereen de statistische methodes? Is er overeenstemming over de onderliggende waarden die de balans houden, bestellen en (vooral) schaarstekosten? Bent u bereid om keuzes te maken langs de cruciale afwegingscurve die voorraadkosten relateert aan klantenserviceniveaus? Hoe bent u van plan de nauwkeurigheid/fout van prognoses te meten? Begrijpt het management het concept van "prognose toegevoegde waarde", waarbij u de fout volgt bij elke versie van de prognose (statistische fout vs. verkoopprognosefout vs. consensusfout). Zonder deze context en overeengekomen deelname van de belangrijkste belanghebbenden, zal het systeem nog steeds worden geïmplementeerd, maar in silo's worden gebruikt

2. Alles wat ik nodig heb, zijn historische vraaggegevens, en dan kan ik beginnen met prognoses.

Bijna. Krijgen goed gegevens is niet eenvoudig. Zijn uw vraaggeschiedenisgegevens volledig en correct? Zijn uw leveranciersgegevens (bijv. doorlooptijden) ook volledig en correct? Herkent u de speciale behoeften van nieuwe en afgedankte artikelen? Natuurlijk kan IT een bestand met geaggregeerde vraaggegevens (wekelijks of maandelijks) exporteren, maar hoe weet je of het correct is? Wanneer bestellingen en verzendingen worden geboekt, vallen deze onder verschillende transactiecodes. Je moet weten hoe je je vraagsignaal moet samenstellen. Bestellingen of verzendingen? Retouren opnemen of uitsluiten? Hoe zit het met magazijnoverboekingen? Hoe zit het met retourzendingen die vele perioden na de eerste verzending plaatsvinden? Hoe interpreteert mijn ERP de prognose? Maar wacht… we gebruiken een oplossing met een ERP-connector die belooft dat gegevens naadloos heen en weer zullen stromen. Een ERP-connector dekt zeker de overdracht van historische gegevens en voorspelde resultaten tussen systemen, maar verbetert de slechte gegevenskwaliteit niet. U moet er ook voor zorgen dat de ERP-connector de flexibiliteit heeft om te bepalen hoe uw vraaggeschiedenis moet worden samengesteld. Als het bijvoorbeeld hard gecodeerd is om bepaalde soorten transacties op te halen die u misschien niet wilt of als u andere transacties nodig hebt die niet zijn opgenomen, hebt u aanpassingen nodig. Er is ook het probleem van productvervanging en/of locatiewijzigingen – dwz product A wordt uitgefaseerd en wordt product B, of nu wordt product A verzonden vanuit een ander magazijn. Klinkt eenvoudig, maar als dit vaak gebeurt bij duizenden artikelen, moet dit worden verantwoord als onderdeel van een automatisch prognoseproces. Anders moeten uw gebruikers deze constante updates handmatig beheren. Dan verlies je schaalvoordelen. Meer "gekibbel met gegevens" betekent meer gedoe, meer fouten en gemiste beslissingsdeadlines. Minder frequente updates kunnen leiden tot minder nauwkeurige prognoses, wat leidt tot overtollige voorraad voor sommige artikelen en onvoldoende voorraad voor andere

3. Als we een betere prognose krijgen, hebben we de juiste voorraad, verminderen we de voorraad en verbeteren we de service.

De vraagprognose is een onderdeel van een groter proces. Als je een andere afdeling hebt die onjuiste buffers toepast (te veel of te weinig veiligheidsvoorraad), dan valt een groot deel van het voordeel van een nauwkeurigere prognose weg. U moet holistisch kijken naar prognoses in de context van voorraadbeheer. U kunt geen maximaal voordeel krijgen (en in sommige gevallen geen enkel voordeel) tenzij u er rekening mee houdt allemaal componenten, waaronder bufferniveaus zoals veiligheidsvoorraad en bestelpunten, bestelregels en beheer van leverancier/interne doorlooptijden. Het is niet ongebruikelijk voor kopers om te implementeren vuistregels voorraadbeleid, zoals vroeg bestellen of het verhogen van de prognose om het risico op opraken te verkleinen. Het tegenovergestelde gedrag waarbij een door de prognose geactiveerd ordersignaal wordt uitgesteld naar een latere datum om te voorkomen dat een order "te vroeg" wordt geplaatst, komt even vaak voor. Dit soort gedrag is gebaseerd op a pijnvermijdingsreactie dat gebeurt binnen bedrijven met een ad-hoc voorraadplanningsproces dat de prognose niet holistisch verbindt met de voorraadstrategie.

4. Hoe meer voorspellingsmodellen, hoe beter.

Dit is in sommige gevallen waar. Ironisch genoeg betekent het soms dat hoe meer modellen je kunt kiezen, hoe groter de kans is dat je de verkeerde kiest. Dit gebeurt zelfs wanneer er een geautomatiseerd systeem is dat de juiste methode selecteert. Dit komt omdat de meeste geautomatiseerde prognosesystemen nog steeds de fout maken om methoden te selecteren op basis van de beste pasvorm voor de vraag uit het verleden. Deze op het verleden gerichte benadering leidt meestal tot slechte prestaties wanneer vooruit in de tijd wordt gekeken; dit kan worden getest door even te wachten en vervolgens de voorspelde vraag te vergelijken met de werkelijke vraag (of, als u niet wilt wachten, door enkele van de recente gegevens te verbergen en te voorspellen, in welk geval de actuele gegevens al bekend zijn). In principe kan het handig zijn om meer modellen te hebben, maar wat belangrijk is, is inzicht in de aanpak voor modelselectie. Bovendien produceren de meeste prognosemodellen een enkelvoudige prognose ("De vraag naar product A zal volgende maand 17 eenheden zijn") zonder enige indicatie van de prognoseonzekerheid of foutmarge. Zonder de foutmarge te kennen, kunt u prognoserisico's niet waarderen en rationeel beheren.

In onze software bieden we geautomatiseerde tijdreeksselectie die kiest uit tientallen bewezen technieken op basis van geschatte toekomstige prestaties, niet passend bij gegevens uit het verleden. We gaan ook verder dan enkelvoudige prognoses met behulp van probabilistische methoden om duizenden voorspellingsscenario's te genereren om de voorspellingsonzekerheid te beoordelen. We hebben ontdekt dat deze benadering voor bepaalde soorten gegevens aanzienlijk nauwkeuriger is dan de traditionele toernooiselectie. Dus in deze situaties is het aantal modellen dat we aanraden te gebruiken "Eén!" Maakt dat het minderwaardig? Natuurlijk niet. Neem de tijd om uw modellen te verfijnen om te zien wat het beste werkt voor uw bedrijf.

5. Met de juiste software kan iedereen het werk goed doen.

Zou het zo zijn. Na onze betrokkenheid bij tientallen jaren van implementaties, is het echter duidelijk dat niet iedereen achter het toetsenbord voor vraagplanning zou moeten zitten. De baan heeft geen superheld nodig, maar bepaalde eigenschappen zorgen voor succes:

Een bedrijfsbreed perspectief hebben. Zoveel problemen bij vraagplanning komen voort uit geforceerd denken. Een goed planningsproces brengt de noodzaak aan het licht van de betrokkenheid van alle belanghebbenden, dus een gebruiker die niet verder kan denken dan zijn of haar vroegere leengoed kan een aansprakelijkheid zijn.
Ontelbaar zijn. Een gebruiker die niet vertrouwd is met cijfers zal het moeilijk hebben.
Het waarderen van willekeur. Dit is vergelijkbaar met ongecijferdheid, maar gaat verder. De meeste frictie bij vraagplanning en voorraadoptimalisatie komt voort uit willekeur: in de vraag naar producten, in de doorlooptijd van leveranciers, enz. Zonder een goed idee hoe willekeur problemen veroorzaakt, zal een gebruiker zich vaak afvragen hoe slecht zijn of haar beslissingen uitpakken.
Nieuwsgierig zijn. Topsoftware moedigt gebruikers aan om "wat als?" scenario's om te zien hoe u automatisch berekende oplossingen kunt aanpassen om nog betere resultaten te krijgen. Als de gebruiker nooit in een "wat als?" mentaliteit, zullen ze onderpresteren. Bovendien is het spelen met alternatieve scenario's een van de beste manieren om een instinctief gevoel op te bouwen voor de willekeur in het systeem.

Conclusie

De vijf redenen die hier worden geschetst, laten zien waarom het implementeren van een systeem voor prognoses, vraagplanning of voorraadoptimalisatie niet zo eenvoudig is als het inschakelen van de software, het importeren van uw historische gegevens en het krijgen van gebruikerstraining over het gebruik van de software. U implementeert een nieuw proces voor het plannen van uw bedrijf en het bepalen van het voorraadbeleid dat de uitgaven aan voorraad zal stimuleren en uw vermogen om omzet te genereren zal beïnvloeden. De inspanning is echter de moeite waard. Volgens een Institute of Business Forecasting (IBF) blog, levert een reductie van 1% in fout bij ondervoorspelling bij een bedrijf van $50 miljoen een besparing op van maar liefst $1.52M. Omgekeerd waren de voordelen van een reductie van 1% in de overvoorspellingsfout $1.28M, wat een gemiddeld voordeel opleverde van $1.4M. Dit betekent dat u uw bedrijf jaarlijks $260.000 kunt besparen voor elke $10 miljoen aan inkomsten!

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Vind uw plek op de voorraadafwegingscurve

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben

Head to Head: welk voorraadbeleid voor serviceonderdelen is het beste?

recente berichten

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. […]
De kosten van spreadsheetplanning
Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]
Leren van voorraadmodellen
In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
De methoden voor voorspelling
Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]
Slimme software gepresenteerd op Epicor Insights 2024
Smart Software zal dit jaar aanwezig zijn op het Epicor Insights-evenement in Nashville. Als u van plan bent dit jaar aanwezig te zijn, bezoek dan stand #13 of #501 en leer meer over Epicor Smart Inventory Planning and Optimization. . […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
MRO-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. […]
De voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]
Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
Belangrijkste 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. […]

Blog Categorieën

Schone, toegankelijke en bruikbare gegevens onder één dak

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Zijn uw gegevens geïsoleerd in Excel-silo's? Heeft u gegevens in veel verschillende systemen? Smart IP&O Solution brengt schone, toegankelijke en bruikbare gegevens onder één dak.

Het verspreiden van al uw gegevens over meerdere spreadsheets staat u in de weg. Door alle gegevens samen te brengen in het Smart Platform in de cloud, vernieuw je de gegevens automatisch elke dag en zie je altijd het volledige plaatje. Vervolgens kunt u analyses uitvoeren in de Smart Inventory Optimization-app om te zien hoe u het doet in termen van meerdere kosten- en prestatiestatistieken en hoe die statistieken zouden veranderen als u belangrijke drijfveren zou wijzigen, zoals doorlooptijden van leveranciers.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

recente berichten

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. […]
De kosten van spreadsheetplanning
Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]
Leren van voorraadmodellen
In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
De methoden voor voorspelling
Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]
Slimme software gepresenteerd op Epicor Insights 2024
Smart Software zal dit jaar aanwezig zijn op het Epicor Insights-evenement in Nashville. Als u van plan bent dit jaar aanwezig te zijn, bezoek dan stand #13 of #501 en leer meer over Epicor Smart Inventory Planning and Optimization. . […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
MRO-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. […]
De voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]
Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
Belangrijkste 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. […]