De Force hoeft niet bij je te zijn

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Nu de wereld weer in de greep is van Jedi-mania, kunnen we even stilstaan bij de speciale krachten die nodig zijn om van een gewone inventarisatieprofessional een Inventory Optimizer te maken.

Er is veel te weten

Vaardigheid in de voorraadkunsten vereist beheersing van veel kennis: productkennis, kennis van leveranciers en klanten, teamwerkvaardigheden en een diepgeworteld begrip van de stochastische dynamiek van voorraadvraag. Een van de meest fundamentele soorten kennis is zelfkennis van het bedrijf, vooral weten waar u met uw organisatie naartoe wilt.

Hoe het te weten

Zoveel van die kennis berust op een goed begrip van operationele informatie: hoe deze te verzamelen, te interpreteren en de implicaties ervan te onderscheiden. De meeste van die informatie is in de vorm van harde cijfers, meestal te veel om zonder computerhulp op te nemen. Een deel ervan komt uit gesprekken met klanten en leveranciers, die u laten weten waar zij met hun organisatie naartoe willen en hoe u in hun plannen past. Het combineren van grote hoeveelheden getallen met kennis van ieders doelen en intenties zorgt voor situationeel bewustzijn.

Hoe de kennis te gebruiken

Situationeel bewustzijn moet worden vertaald in gedetailleerde operationele beslissingen voor elk inventarisitem. Voor elk artikel moet u een voorraadbeleid bepalen: als de voorraad afneemt, op welk moment moeten we meer bestellen? Hoeveel meer? Hoe reageren we op stockouts?

In de goede oude tijd werden deze beslissingen meestal genomen op basis van onderbuikgevoel. Je zou kunnen zeggen, of hopen, dat deze beslissingen werden geleid door The Force. Helaas was wat de goede oude tijd de huidige tijd vaak naliet niets meer dan een mengelmoes van onsamenhangende en disfunctioneel beleid. Als er sprake is van "niet proberen, alleen doen of niet doen", dan heeft de geschiedenis van voorraadbeheer veel gezien van niet doen.

In plaats van te hopen op mystieke inspiratie, is de weg vooruit om al die informatie systematisch te ordenen in nauwkeurige, uitgebreide waarschijnlijkheidsmodellen van voorraaddynamiek. Dergelijke modellen kunnen alle belangrijke hefbomen van prestatie relateren aan key performance indicators (KPI's).

Hoe software-analyse kan helpen

Software-analyse kan de belangrijkste drijfveren van prestaties in verband brengen met prestatiestatistieken. Belangrijke drijfveren zijn onder meer bestelpunten of min's, bestelhoeveelheden of max's, doorlooptijden voor bevoorrading en het niveau en de variabiliteit van de vraag. Ook belangrijk zijn de kosten van het aanhouden, bestellen en opraken van voorraad. Door gebruik te maken van numerieke waarden voor deze belangrijke inputs, kan inventarisatiesoftware de corresponderende waarden van serviceniveau, opvullingspercentage, inventarisatiekosten en totale inventarisinvesteringen schatten. Met andere woorden, de software kan ontwerpbeslissingen omzetten in consequenties.

Nu kunnen sommige beslissingen een beetje misplaatst zijn, met consequenties die niet aantrekkelijk zijn. Dan wordt de software niet alleen een analysetool maar een ontwerptool. Dat wil zeggen, het laat je een beetje spelen, verschillende beslissingen verkennen en zoeken naar systeemontwerpen die betere resultaten opleveren.

Dit is waar de afhankelijkheid van The Force in de praktijk weer naar voren komt, omdat u de software blijft gebruiken om u te helpen intuïtief uw weg te vinden naar goede systeemontwerpen. We noemen dit "hunt and peck optimalisatie". Het komt neer op een gokspel waarin je één of meer van de drijfveren probeert te veranderen om te zien of de KPI's beter of slechter worden.

De meest geavanceerde inventarissoftware kan u naar een hoger niveau tillen. Het is Inventory optimization software. Het elimineert het giswerk door het zoeken door de zeer grote "ontwerpruimte" te automatiseren om wenselijke systeemontwerpen voor al uw items te vinden.

U kunt de software bijvoorbeeld vragen om die combinatie van bestelpunt en bestelhoeveelheid te vinden die de totale kosten van het beheer van een artikel minimaliseert (dwz de som van voorraad-, bestel- en tekortkosten) en er tegelijkertijd voor zorgt dat de kans op voorraaduitval redelijk is. laag. Zelfs als je Jedi-krachten je uiteindelijk naar hetzelfde ontwerp zouden leiden, wil je je dan echt een weg banen door alle 20.000 items die je beheert? Laat R2D2 het allemaal uitzoeken: daar zijn droids voor.

Waarom we onze lichtzwaarden nog steeds nodig hebben

Ondanks alle productiviteitswinsten door voorraadoptimalisatiesoftware, heb je misschien nog steeds de behoefte om lichtzwaard ter hand te nemen en het ontwerp van het voorraadbeleid voor geselecteerde artikelen af te ronden. U kunt dit om verschillende redenen willen doen.

Een daarvan is om te zien hoe gevoelig het optimale ontwerp is voor kleine veranderingen. Voor de meest efficiënte ontwerpen kunnen bijvoorbeeld meer bestellingen nodig zijn dan uw inkoopafdeling comfortabel in één jaar kan verwerken. Dus misschien wilt u zien hoeveel prestatie achteruitgaat als u een praktische concessie doet en een grotere bestelhoeveelheid specificeert.

Er zijn belangrijke verschillen tussen dit soort "post-optimaliteits"-analyse en het ouderwetse handwerk van individueel voorraadbeleid. Ten eerste is het uitgangspunt een heel slim ontwerp, geen gok. Voor een ander kunt u de items kiezen en kiezen die uw persoonlijke aandacht krijgen, en u kunt er zeker van zijn dat voor de rest goed wordt gezorgd.

ondemandwebinar

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. […]