Het beheren van de voorraad reserveonderdelen is een cruciaal onderdeel voor bedrijven die afhankelijk zijn van de uptime van apparatuur en de betrouwbaarheid van de service. In tegenstelling tot gewone voorraadartikelen hebben reserveonderdelen vaak onvoorspelbare vraagpatronen, waardoor ze moeilijker effectief te beheren zijn. Een efficiënt voorraadbeheer van reserveonderdelen Het systeem helpt voorraadtekorten te voorkomen, die kunnen leiden tot operationele stilstand en kostbare vertragingen. Tegelijkertijd wordt overmatige voorraad vermeden, die onnodig kapitaal vastlegt en de opslagkosten verhoogt.

In deze blog onderzoeken we verschillende effectieve strategieën voor het beheren van de voorraad reserveonderdelen, waarbij we de nadruk leggen op het belang van het optimaliseren van voorraadniveaus, het onderhouden van service niveausen het gebruik van slimme hulpmiddelen ter ondersteuning van de besluitvorming.

Voor veel industrieën, met name productie, transport, nutsbedrijven en elke sector die afhankelijk is van complexe machines, vormen reserveonderdelen de ruggengraat van onderhoudswerkzaamheden. Ineffectief management kan resulteren in aanzienlijke uitvaltijd wanneer kritieke onderdelen niet beschikbaar zijn, wat leidt tot productiestops, serviceonderbrekingen en ontevreden klanten. Aan de andere kant legt een overschot aan artikelen die mogelijk niet direct worden gebruikt beslag op werkkapitaal, verhoogt de opslagkosten en kan leiden tot veroudering.

Aangezien veel reserveonderdelen een intermitterende en onvoorspelbare vraag ervaren, is het essentieel om een duidelijke en proactieve strategie te hebben voor het beheer ervan. Effectief voorraadbeheer van reserveonderdelen zorgt voor operationele efficiëntie, kostenbesparingen en betrouwbaarheid, wat een concurrentievoordeel op de markt kan opleveren.

Belangrijkste strategieën voor het beheren van de voorraad reserveonderdelen

1. Voorspelling van intermitterende vraag. Reserveonderdelen vaak onregelmatige vraagpatronen vertonen gekenmerkt door lange periodes van nulvraag onderbroken door plotselinge pieken wanneer apparatuurstoringen optreden. Traditionele prognosemethoden, die vertrouwen op consistente historische datatrends, kunnen dergelijk grillig gebruik niet nauwkeurig voorspellen. Dit kan leiden tot overstocking of stockouts.

Door gebruik te maken van gespecialiseerde prognosetools zoals Slimme IP&O's gepatenteerde intermitterende vraagvoorspellingsalgoritmen kunnen nauwkeurigere voorspellingen bieden. Deze geavanceerde modellen analyseren historische gebruiksgegevens, faalpercentages van apparatuur en onderhoudsschema's om zich aan te passen aan de variabiliteit van de vraag. Door probabilistische voorspelling Dankzij machine learning en AI-technieken kunnen we nu zowel tekorten voorkomen die de bedrijfsvoering zouden kunnen stilleggen als overtollige voorraden die onnodig veel middelen verbruiken.

2. Instellen van optimale veiligheidsvoorraadniveaus. Veiligheidsvoorraad is essentieel om het risico op voorraadtekorten te beperken, met name voor kritieke reserveonderdelen. Veiligheidsvoorraad moet rekening houden met de variabiliteit van de doorlooptijd, schommelingen in de vraag en de criticaliteit van het onderdeel. Door systemen te gebruiken die optimale veiligheidsvoorraadniveaus berekenen op basis van deze factoren, wordt ervoor gezorgd dat uw onderdelen beschikbaar zijn wanneer nodig, zonder overmatige overtollige voorraad. De instellingen voor veiligheidsvoorraden moeten regelmatig worden herzien als onderdeel van een doorlopend voorraadoptimalisatieproces.

3. Gebruik van Min/Max voorraadbeleid. Een veelvoorkomende aanpak voor de voorraad van reserveonderdelen is het gebruik van Min/Max-beleid, waarbij de voorraad wordt aangevuld tot een maximumniveau zodra deze onder een minimumdrempel zakt. Dit systeem biedt flexibiliteit en zorgt ervoor dat de voorraadniveaus worden gehandhaafd zonder dat er voortdurend toezicht nodig is. Door deze parameters aan te passen op basis van serviceniveaudoelen, kunt u ervoor zorgen dat u geen overtollige voorraad hebt en toch aan de vraag voldoet.

4. Voorraadoptimalisatie omvat het in evenwicht brengen van voorraadkosten, voorraadkosten en gewenste serviceniveaus om de meest kosteneffectieve voorraadbeheerstrategie te bereiken. Softwareoplossingen zoals Smart IP&O kan verschillende vraag- en aanbodscenario's simuleren en het optimale voorraadbeleid berekenen.

Door gebruik te maken van geavanceerde AI-algoritmen en data-analyse, Smart IP&O helpt organisaties de juiste voorraadniveaus voor elk reserveonderdeel te bepalen, rekening houdend met factoren zoals vraagvariabiliteit, doorlooptijden en kostenbeperkingen. Dit zorgt ervoor dat u de juiste balans behoudt tussen voldoende voorraad om aan de vraag te voldoen en het minimaliseren van de kosten die gepaard gaan met overbezettingBovendien maken optimalisatietools continue aanpassingen mogelijk op basis van realtimegegevens en veranderende vraagpatronen, waardoor organisaties proactief kunnen reageren op veranderingen in de markt of de toeleveringsketen.

5. Regelmatige beoordeling van de levertijden van leveranciers Leveranciersprestaties en doorlooptijden kunnen een aanzienlijke impact hebben op uw reserveonderdelenstrategie. Leveringsvertragingen kunnen voorraadtekorten veroorzaken als u hier geen rekening mee houdt in uw planning. Het monitoren van de werkelijke doorlooptijden ten opzichte van de verwachte prestaties helpt bij het aanpassen van bestelpunten en veiligheidsvoorraadniveaus. Systemen zoals Smart IP&O gedetailleerde rapportage over leveranciersprestaties, inclusief doorlooptijdvariabiliteit, tijdige leveringspercentages en kwaliteitsstatistieken. Met toegang tot deze informatie kunt u potentiële risico's in uw toeleveringsketen identificeren en proactieve maatregelen nemen, zoals het vinden van alternatieve leveranciers of het aanpassen van voorraadbeleid, om de impact van onbetrouwbaarheid van leveranciers te beperken.

6. Omgaan met veroudering. Reserveonderdelen raken vaak verouderd wanneer apparatuur wordt geüpgraded of uitgefaseerd. Het aanhouden van verouderde voorraad legt kapitaal vast en neemt waardevolle magazijnruimte in beslag. Regelmatig uw voorraad controleren op artikelen die bijna verouderd zijn, kan overtollige voorraad voorkomen. Methoden zoals het gebruik van cyclusvoorraad en veiligheidsvoorraadberekeningen op basis van vraag kunnen helpen de risico's van het aanhouden van verouderde voorraad te beperken.

7. Automatisering van inventarisprocessen. Automatisering in voorraadbeheer kan handmatige fouten aanzienlijk verminderen, de efficiëntie verhogen en zorgen voor tijdige aanvulling van reserveonderdelen. Hulpmiddelen zoals Smart IP&O automatiseer veel prognose-, optimalisatie- en aanvullingstaken die anders arbeidsintensief en foutgevoelig zouden zijn.

Door deze tools te integreren met bestaande  ERP-systemen, kunnen organisaties naadloze updates en aanpassingen bereiken op basis van de laatste vraag- en aanbodgegevens. Automatisering biedt realtime inzicht in voorraadniveaus, vraagtrends en verstoringen in de toeleveringsketen, wat zorgt voor snellere besluitvorming en verbeterde responsiviteit op veranderingen. Bovendien zorgt automatisering ervoor dat personeel zich kan richten op strategische taken in plaats van routinematige gegevensinvoer en berekeningen.

Effectief beheer van de voorraad reserveonderdelen zorgt voor operationele continuïteit en vermijdt onnodige kosten. Door geavanceerde prognosetools te benutten, optimale veiligheidsvoorraadniveaus in te stellen en slimme voorraadoptimalisatiestrategieën te gebruiken, kunnen bedrijven voorraadtekorten minimaliseren, de opslagkosten verlagen en de algehele serviceniveaus verbeteren. Continue verbetering en de integratie van technologie in het voorraadbeheerproces bieden aanzienlijke voordelen op de lange termijn voor elke organisatie die afhankelijk is van reserveonderdelen. Het omarmen van deze best practices draagt niet alleen bij aan operationele efficiëntie, maar ondersteunt ook strategische doelstellingen zoals kostenreductie, klanttevredenheid en concurrentievoordeel. 

De belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix.

Waarom is snelle besluitvorming in de digitale toeleveringsketen zo belangrijk?

De zaken gaan snel; klanten verwachten snellere levering, hogere serviceniveaus en meer transparantie. De sleutel tot het voldoen aan deze eisen ligt in digitale supply chain-oplossingen die beslissingsintelligentie ondersteunen.

Toch worstelen veel organisaties. De kloof tussen data, analytics en actie blijft bestaan. Bedrijven verzamelen enorme hoeveelheden informatie, maar handelen er niet snel genoeg naar, of erger nog, ze nemen beslissingen op basis van verouderde of onvolledige data. Het overbruggen van deze kloof is noodzakelijk om de werkelijke waarde van een digitale supply chain te realiseren.

Snelle besluitvorming en kwaliteitsimplicaties

1. De beslissingskloof
Veel organisaties zitten vast tussen het verzamelen van gegevens en het uitvoeren van acties. Deze 'beslissingskloof' veroorzaakt vertragingen, waardoor de potentiële bedrijfswaarde die gerealiseerd had kunnen worden, afneemt. In een supply chain-omgeving kunnen vertraagde beslissingen leiden tot voorraadtekorten, overvoorraad, omzetverlies en ontevreden klanten.

2. Nieuwe AI-platforms zijn cruciaal
Digitale en AI-platforms stellen bedrijven in staat om snellere, beter geïnformeerde beslissingen te nemen door het data-naar-actieproces te digitaliseren. Vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie zijn belangrijke processen binnen de beslissingsmatrix, en tools zoals Smart IP&O helpen voorraadbehoeften te voorspellen en die beslissingen te optimaliseren op basis van kosten, serviceniveaus en veranderende vraagpatronen. Dit maakt besluitvorming mogelijk met een snelheid en schaal die voorheen niet haalbaar waren. Bovendien ondersteunt Smart IP&O belangrijkere strategische beslissingen en kleinere, frequentere operationele beslissingen, waardoor een breed scala aan de toeleveringsketen wordt geoptimaliseerd.

3. Kwaliteit van besluitvorming
Snelle beslissingen alleen zijn niet genoeg. De kwaliteit van die beslissingen is van belang. Effectieve besluitvorming vereist nauwkeurige gegevens, prognoses en analyses om ervoor te zorgen dat beslissingen tot positieve resultaten leiden. Organisaties kunnen belangrijke factoren zoals kosten, beschikbaarheid en serviceniveaus beter in evenwicht brengen door gebruik te maken van tools die inzicht bieden in toekomstige trends en prestaties. Deze aanpak stelt hen in staat om strategieën te creëren die aansluiten bij de werkelijke behoeften en eisen, waardoor de efficiëntie en het algehele succes worden verbeterd.

Smart IP&O gebruikt geavanceerde prognosemodellen en realtime data om snelle en betrouwbare beslissingen te garanderen. Organisaties kunnen bijvoorbeeld geprojecteerde statistieken gebruiken om serviceniveaus, kosten en voorraadbeschikbaarheid in evenwicht te brengen, zodat voorraadbeleid aansluit bij de werkelijke vraagtrends.

4. Schaalbaarheid en consistentie in besluitvorming
Naarmate bedrijven groeien, neemt de complexiteit van supply chain-beslissingen toe en kan het verwerken van een toenemend aantal producten, datapunten en processen een uitdaging zijn. Digitale platforms en automatiseringstools helpen bedrijven hun besluitvormingsprocessen te schalen door grote hoeveelheden data met precisie en uniformiteit te beheren.

Door repetitieve taken te automatiseren en consistente regels toe te passen in verschillende scenario's, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat beslissingen uniform worden genomen, wat leidt tot meer voorspelbare en betrouwbare uitkomsten. Deze aanpak leidt tot meer voorspelbare en betrouwbare uitkomsten, omdat geautomatiseerde systemen ervoor zorgen dat beslissingen consistent zijn, zelfs als het bedrijf groeit.

AI-gestuurde platforms zoals Smart IP&O bieden schaalbaarheid, waardoor bedrijven duizenden producten en datapunten met constante nauwkeurigheid kunnen beheren. Deze consistentie is cruciaal voor het handhaven van serviceniveaus en het verlagen van kosten naarmate de activiteiten uitbreiden.

5. Digitalisering van besluitvormingsprocessen
Digitalisering van besluitvormingsprocessen omvat het automatiseren van verschillende aspecten van besluitvorming. Door digitale hulpmiddelen te gebruiken, kunnen routinematige beslissingen, zoals beslissingen met betrekking tot inventaris, vraag en productie, worden geautomatiseerd, wat zorgt voor snellere en efficiëntere afhandeling van dagelijkse taken. In gevallen waarin nog steeds menselijke tussenkomst vereist is, kunnen systemen worden ingesteld om gebruikers te waarschuwen wanneer aan specifieke voorwaarden of drempels wordt voldaan. Dit vermindert de handmatige inspanning en stelt werknemers in staat zich te concentreren op meer strategisch en complex werk, wat uiteindelijk de productiviteit en efficiëntie verbetert.

De belofte van de digitale supply chain ligt in het vermogen om data snel en nauwkeurig om te zetten in actie. Om deze belofte volledig te benutten, moeten organisaties de beslissingskloof overbruggen door platforms als Smart IP&O te adopteren. Deze platforms verbeteren snelle besluitvorming en zorgen ervoor dat de kwaliteit niet wordt opgeofferd in het proces. Naarmate bedrijven evolueren, zullen degenen die deze tools succesvol integreren in hun beslissingsmatrix beter gepositioneerd zijn om concurrerend te blijven en te voldoen aan de steeds groeiende verwachtingen van klanten.

Overstocking van voorraden kan zowel de financiële stabiliteit als de operationele efficiëntie schaden. Wanneer een organisatie overstocking heeft, legt het kapitaal vast in overtollige voorraden die mogelijk niet verkocht worden, wat de opslagkosten en het risico op veroudering van de voorraad verhoogt. Bovendien hadden de fondsen die gebruikt werden om de overtollige voorraad te kopen beter geïnvesteerd kunnen worden in andere gebieden van het bedrijf, zoals marketing of onderzoek en ontwikkeling. Overstocking belemmert ook de cashflow, omdat geld vastzit in voorraden in plaats van beschikbaar is voor onmiddellijke operationele behoeften. Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier volgt een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen.

1 Onjuiste vraagvoorspelling

Een van de belangrijkste oorzaken van overstocking is onnauwkeurige vraagvoorspelling. Wanneer bedrijven vertrouwen op verouderde voorspellingsmethoden of onvoldoende gegevens, kunnen ze de vraag gemakkelijk overschatten, wat leidt tot overstocking. Een goed voorbeeld is de kledingindustrie, waar modetrends snel kunnen veranderen. Een bekend modemerk kreeg onlangs te maken met uitdagingen nadat het de vraag naar een nieuwe kledinglijn had overschat op basis van gebrekkige data-analyse, wat leidde tot onverkochte voorraad.

Om dit probleem aan te pakken, kunnen bedrijven nieuwe technologieën implementeren die automatisch de beste prognosemethoden voor de gegevens selecteren, waarbij trends en seizoenspatronen worden opgenomen om nauwkeurigheid te garanderen. Door de nauwkeurigheid van de prognose te verbeteren, kunnen bedrijven hun inventaris beter afstemmen op de werkelijke vraag, wat leidt tot nauwkeuriger voorraadbeheer en minder overstockscenario's. Een hardwareretailer die Smart Demand Planner gebruikte, verminderde bijvoorbeeld prognosefouten met 15%, wat het potentieel voor aanzienlijke verbetering in voorraadbeheer aantoont.

2 Onjuist voorraadbeheer

Effectief voorraadbeheer is fundamenteel om overstocking te voorkomen. Zonder nauwkeurige systemen om voorraadniveaus bij te houden, kunnen bedrijven overtollige voorraad bestellen en hogere kosten maken. Dit probleem komt vaak voort uit afhankelijkheid van spreadsheets of inefficiënte ERP-systemen die geen realtime data-integratie hebben.

State-of-the-art technologieën bieden realtime inzicht in voorraadniveaus, waardoor bedrijven bestelprocessen kunnen automatiseren en optimaliseren. Een groot elektriciteitsbedrijf had te maken met uitdagingen bij het behouden van de beschikbaarheid van serviceonderdelen zonder overbevoorrading, waarbij meer dan 250.000 onderdeelnummers werden beheerd in een divers netwerk van elektriciteitsopwekkings- en distributiefaciliteiten. Het bedrijf verving zijn verouderde systeem door Smart IP&O en integreerde het in realtime met hun Enterprise Asset Management (EAM)-systeem. Smart IP&O stelde het nutsbedrijf in staat om 'what-if'-scenario's te gebruiken, digitale tweelingen van alternatieve voorraadbeleid te creëren en prestaties te simuleren op basis van belangrijke prestatie-indicatoren, zoals voorraadwaarde, serviceniveaus, vulpercentages en tekortkosten. Hierdoor kon het nutsbedrijf gerichte aanpassingen doen aan hun voorraadparameters, die vervolgens werden geïmplementeerd in hun EAM-systeem, wat leidde tot optimale aanvullingen van reserveonderdelen.

Het resultaat was significant: een vermindering van de voorraad met $9 miljoen, waardoor er geld en waardevolle magazijnruimte vrijkwam, terwijl de beoogde serviceniveaus van meer dan 99% werden gehandhaafd.

3 overdreven optimistische verkoopprognoses

Bedrijven, met name die in groeifases, kunnen hogere verkopen voorspellen dan ze realiseren, wat leidt tot overtollige voorraad die bedoeld is om te voldoen aan de verwachte vraag die nooit werkelijkheid wordt. Een voorbeeld hiervan is het recente geval met een fabrikant van elektrische voertuigen die hoge verkopen voor zijn vrachtwagen voorspelde, maar te maken kreeg met vertragingen in de productie en een lagere vraag dan verwacht, wat resulteerde in een overschot aan componenten en onderdelen. Deze verkeerde berekening leidde tot hogere opslagkosten en beperkte financiële middelen.

Een ander bedrijf in de automotive aftermarket had moeite om onderdelen die af en toe werden gevraagd nauwkeurig te voorspellen, wat vaak resulteerde in overstocking en stockouts. Met behulp van AI-gestuurde technologie kon het bedrijf backorders en verloren verkopen aanzienlijk verminderen, met een verbetering van de vulpercentages van 93% naar 96% binnen slechts drie maanden. Door gebruik te maken van Smart IP&O-prognosetechnologieën kon het bedrijf nauwkeurige schattingen genereren van de cumulatieve vraag over doorlooptijden, wat een beter zicht bood op potentiële vraagscenario's. Dit zorgde voor geoptimaliseerde voorraadniveaus, lagere opslagkosten en verbeterde financiële efficiëntie door de voorraad af te stemmen op de werkelijke vraag.

4 Kortingen bij bulkaankopen

De aantrekkingskracht van kostenbesparingen door bulkaankopen kan bedrijven ertoe aanzetten om meer te kopen dan nodig is, waardoor kapitaal en opslagruimte worden vastgelegd. Dit leidt vaak tot opslagproblemen wanneer overtollige voorraad wordt besteld om korting te krijgen.

Om deze uitdaging aan te gaan, moeten bedrijven de voordelen van bulkkortingen afwegen tegen de kosten van het aanhouden van overtollige voorraad. Technologie van de volgende generatie kan helpen de meest kosteneffectieve inkoopstrategie te identificeren door directe besparingen in evenwicht te brengen met opslagkosten op de lange termijn. Door Smart IP&O te implementeren, kon MNR de voorraadvereisten nauwkeurig voorspellen en zijn voorraadbeheerprocessen optimaliseren. Dit leidde tot een vermindering van 8% in de onderdelenvoorraad, waardoor een hoog klantenserviceniveau van 98,7% werd bereikt en de voorraadgroei voor nieuwe apparatuur werd teruggebracht van een geprojecteerde 10% naar slechts 6%.

5 Seizoensgebonden Vraagschommelingen

Moeilijkheden bij het afstemmen van de voorraad op de seizoensgebonden vraag kunnen leiden tot overtollige voorraad zodra de piekverkoopperiode voorbij is. Speelgoedfabrikanten kunnen bijvoorbeeld te veel speelgoed met een vakantiethema produceren, alleen om na de feestdagen met een lage vraag te worden geconfronteerd. De mode-industrie ervaart vaak soortgelijke uitdagingen, waarbij bepaalde stijlen verouderd raken naarmate de seizoenen veranderen. De nieuwste technologieën kunnen bedrijven helpen om seizoensgebonden vraagverschuivingen te anticiperen en de voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen. Door eerdere verkoopgegevens te analyseren en toekomstige trends te voorspellen, kunnen bedrijven zich beter voorbereiden op seizoensgebonden schommelingen, het risico op overbevoorrading minimaliseren en de voorraadomzet verbeteren.

6 Variabiliteit in de levertijd van leveranciers

Onbetrouwbare levertijden van leveranciers kunnen leiden tot overstocking als buffer tegen vertragingen. Als levertijden verbeteren of de vraag onverwachts afneemt, kunnen bedrijven overtollige voorraad hebben. Een distributeur van auto-onderdelen kan bijvoorbeeld onderdelen opslaan om vertragingen bij leveranciers te beperken, maar dan merken ze dat de levertijden plotseling verbeteren.

Geavanceerde technologie kan helpen door realtime data en voorspellende analyses te leveren om de variabiliteit van de doorlooptijd beter te beheren. Deze tools stellen bedrijven in staat om hun orders dynamisch aan te passen, waardoor de behoefte aan overmatige veiligheidsvoorraad afneemt.

7 Onvoldoende voorraadbeleid

Verouderde of onjuiste voorraadbeleidsregels, zoals foutieve Min/Max-instellingen, kunnen leiden tot overbestelling. Door echter moderne technologie te gebruiken om voorraadbeleidsregels regelmatig te controleren en bij te werken, wordt ervoor gezorgd dat ze aansluiten bij de huidige bedrijfsbehoeften en marktomstandigheden. Door beleid up-to-date te houden, kunnen bedrijven het risico op overstocking als gevolg van procedurele fouten verminderen. Een recente casestudy liet zien hoe een grote retailer Smart IP&O gebruikte om voorraadbeleidsregels te herzien, wat resulteerde in een 15%-reductie in overstock​​.

8 Promoties en marketingcampagnes

Een verkeerde afstemming tussen marketinginspanningen en de werkelijke vraag van klanten kan ertoe leiden dat bedrijven de impact van promoties overschatten, wat resulteert in onverkochte voorraad. Een cosmeticabedrijf kan bijvoorbeeld een product in beperkte oplage overproduceren, in de verwachting van een hoge vraag die niet uitkomt. Door Smart IP&O in te zetten, kunnen marketinginitiatieven worden afgestemd op realistische vraagverwachtingen, waardoor overtollige voorraad wordt vermeden. Door marketingplannen te integreren met vraagvoorspellingen, kunnen bedrijven hun promotionele strategieën optimaliseren om beter aan te sluiten bij de werkelijke interesse van klanten.

9 Angst voor voorraadtekorten

Bedrijven houden vaak hogere voorraadniveaus aan om voorraadtekorten te voorkomen, wat kan leiden tot omzetverlies en ontevreden klanten. Deze angst kan bedrijven ertoe aanzetten om te veel voorraad aan te leggen als vangnet, vooral in sectoren waar klanttevredenheid en -behoud cruciaal zijn. Een opvallend voorbeeld is een grote winkelketen die zijn voorraad huishoudelijke artikelen aanzienlijk uitbreidde om voorraadtekorten te voorkomen. Hoewel deze strategie aanvankelijk hielp om aan de vraag van klanten te voldoen, resulteerde dit later in overtollige voorraad toen de aankooppatronen van consumenten zich stabiliseerden. Deze overstocking droeg bij aan een winstdaling van bijna 90% in het tweede kwartaal, grotendeels als gevolg van afprijzingen en het opruimen van overtollige voorraad.

Om dergelijke situaties te beperken, kunnen bedrijven geavanceerde voorraadplannings- en optimalisatietools gebruiken om nauwkeurige vraagvoorspellingen te doen. Een toonaangevende elektronicafabrikant gebruikte bijvoorbeeld de Smart IP&O-oplossing om de voorraadniveaus te verlagen met 20% zonder dat dit gevolgen had voor de serviceniveaus. Dit verlaagde effectief de kosten en zorgde ervoor dat de klanttevredenheid behouden bleef door te zorgen dat ze de juiste hoeveelheid voorraad bij de hand hadden.

10 Overcompensatie voor problemen in de toeleveringsketen

Bedrijven kunnen te veel voorraad aanleggen om zich te beschermen tegen voortdurende verstoringen in de toeleveringsketen, maar dit kan leiden tot opslagproblemen. Een technologiebedrijf kan bijvoorbeeld componenten opslaan om mogelijke problemen in de toeleveringsketen te voorkomen, wat resulteert in overtollige voorraad en hogere kosten. Geavanceerde systemen kunnen bedrijven helpen om beter te anticiperen op en te reageren op uitdagingen in de toeleveringsketen, door de behoefte aan veiligheidsvoorraad in evenwicht te brengen met het risico van te veel voorraad. Een technologiebedrijf gebruikte Smart IP&O om zijn voorraadstrategie te stroomlijnen, waarbij de overtollige voorraad werd verminderd tegen 20% en de veerkracht van de toeleveringsketen behouden bleef.

11 Lange levertijden en onbetrouwbare leveranciers

Lange doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers kunnen ertoe leiden dat bedrijven meer voorraad bestellen dan nodig is om potentiële leveringstekorten te dekken. Minder kritieke artikelen waarvan wordt voorspeld dat ze een zeer hoog serviceniveau bereiken, vertegenwoordigen echter kansen om de voorraad te verminderen. Door lagere serviceniveaus te targeten voor minder kritieke artikelen, zal de voorraad na verloop van tijd de "juiste grootte" hebben voor het nieuwe evenwicht, waardoor de opslagkosten en de waarde van de voorraad afnemen. Een groot openbaarvervoersysteem verminderde de voorraad met meer dan $4.000.000 terwijl het serviceniveau werd verbeterd met behulp van onze geavanceerde technologie.

12 Gebrek aan realtime inzicht in de voorraad

Zonder realtime inzicht in de voorraad bestellen bedrijven vaak meer voorraad dan nodig is, wat leidt tot inefficiëntie en hogere kosten. Smart IP&O stelde Seneca-bedrijven in staat om de vraag op elke voorraadlocatie te modelleren en, met behulp van servicelevelgestuurde planning, te bepalen hoeveel er moet worden opgeslagen om het vereiste serviceniveau te bereiken. Door verschillende scenario's uit te voeren en te vergelijken, kunnen ze eenvoudig optimale voorraadbeleidsregels definiëren en bijwerken voor elke technische ondersteuningsvertegenwoordiger en voorraadruimten.

De software heeft veldtechnici bewijs geleverd dat ze voorheen niet hadden, door hun werkelijke verbruik, de frequentie van het gebruik van onderdelen en de reden voor het voorraadbeleid te tonen, waarbij 90% werd gebruikt als de beoogde serviceniveaunorm. Veldtechnici hebben het gebruik ervan omarmd, met significante resultaten: de voorraad "Zero Turns" is gedaald van $400K tot minder dan $100K, de "First Fix Rate" overschrijdt 90% en de totale voorraadinvestering is met meer dan 25% gedaald, van $11 miljoen tot $ 8 miljoen .

Concluderend vormt overstocking een ernstige bedreiging voor de winstgevendheid en efficiëntie van bedrijven, wat leidt tot hogere opslagkosten, vastgelopen kapitaal en mogelijke veroudering van goederen. Deze problemen kunnen de middelen belasten en het vermogen van een bedrijf om te reageren op marktveranderingen beperken. Overstocking kan echter effectief worden beheerd door de oorzaken ervan te begrijpen, zoals onnauwkeurige vraagvoorspellingen, langere doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers. Het implementeren van robuuste AI-gestuurde oplossingen zoals Smart IP&O kan bedrijven helpen voorraadniveaus te optimaliseren, overtollige voorraad te verminderen en de operationele efficiëntie te verbeteren. Door geavanceerde prognose- en voorraadoptimalisatietools te benutten, kunnen bedrijven de juiste balans vinden tussen het voldoen aan de vraag van klanten en het minimaliseren van voorraadgerelateerde kosten.

Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O.

1. Wat is de doorlooptijdvraag?
De vraag zal naar verwachting optreden gedurende de aanvultijd. De vraag tijdens de aanvoertijd wordt bepaald door De voorspellingsmethoden van Smart. 

2. Wat is de Min en hoe wordt deze berekend?
De Min wordt weergegeven in het drivers-gedeelte van SIO is het bestelpunt en is de som van de doorlooptijdvraag en de veiligheidsvoorraad. Wanneer de voorraad onder het minimum zakt vanwege de vraag, moet u meer bestellen. Smart heeft ook een "min" in het veld "bestelregels" van SIO, dit is de minimale bestelhoeveelheid die u bij een leverancier kunt plaatsen. 

3. Wat is de Max en hoe wordt deze berekend?
Het maximum is de grootste hoeveelheid voorraad die op de plank zal liggen als u zich aan het bestelbeleid houdt. De Max is de som van de Min (herorderpunt) plus de gedefinieerde OQ. 

4. Hoe bepaal je de bestelhoeveelheid (OQ)?
De bestelhoeveelheid wordt in eerste instantie geïmporteerd uit uw ERP-systeem. Deze kan worden gewijzigd op basis van een aantal door de gebruiker gedefinieerde keuzes, waaronder:

Vraag naar meerdere doorlooptijden
Meerdere maandelijkse of wekelijkse vraag
Aanbevolen OQ van Smart

5. Wat is de economische bestelhoeveelheid?
Het is de volgorde hoeveelheid die zal minimaliseren de totale kosten, rekening houdend met de kosten voor het aanhouden en bestellen van de voorraad. 

6. Wat is de “aanbevolen OQ” die Smart berekent?
Het betreft de economische bestelhoeveelheid plus een aanpassing indien nodig om ervoor te zorgen dat de omvang van de bestelling groter is dan of gelijk is aan de vraag gedurende de doorlooptijd.

7. Waarom voorspelt het systeem dat we een lage Service Level?
Smart voorspelt het serviceniveau dat zal resulteren uit het opgegeven voorraadbeleid (Min/Max of Reorder Point/Order Quantity), ervan uitgaande dat dat beleid wordt nageleefd. Wanneer het voorspelde serviceniveau laag is, kan dit betekenen dat de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd groter is dan het reorder point (Min). Wanneer de vraag gedurende de replenishment lead time groter is dan het reorder point, is de kans groter dat uw voorraad op is, wat resulteert in een laag serviceniveau. Het kan ook zijn dat uw lead time voor replenishment niet nauwkeurig is ingevoerd. Als de ingevoerde lead time langer is dan de werkelijkheid, dekt het reorder point mogelijk niet de vraag gedurende de doorlooptijd. Controleer uw lead time inputs.

8. Waarom wordt het serviceniveau weergegeven als nul, terwijl het bestelpunt (of minimum) niet nul is?
Smart voorspelt het serviceniveau die het gevolg zal zijn van het opgegeven voorraadbeleid (Min/Max of bestelpunt/bestelhoeveelheid), ervan uitgaande dat dit beleid wordt nageleefd. Wanneer het voorspelde serviceniveau laag is, kan dit betekenen dat de verwachte vraag gedurende de doorlooptijd groter is dan het bestelpunt (Min), soms vele malen groter, wat vrijwel zeker een voorraadtekort zou garanderen. Wanneer de vraag gedurende de aanvuldoorlooptijd groter is dan het bestelpunt, is de kans op voorraadtekort groter, wat resulteert in een laag serviceniveau. Het kan ook zijn dat uw doorlooptijd voor aanvulling niet nauwkeurig is ingevoerd. Als de ingevoerde doorlooptijd langer is dan de werkelijkheid, dekt het bestelpunt mogelijk niet de vraag gedurende de doorlooptijd. Controleer uw invoer voor de doorlooptijd.

9. Maar mijn werkelijke serviceniveau is niet zo laag als Smart voorspelt. Hoe kan dat?
Dat kan waar zijn omdat Smart uw serviceniveau voorspelt als u zich aan het beleid houdt. Het is mogelijk dat u zich niet aan het beleid houdt. het beleid waarop de voorspelling van het serviceniveau is gebaseerd.  Als uw on-hand inventory hoger is dan uw Max-hoeveelheid, houdt u zich niet aan het beleid. Controleer uw invoerveronderstellingen voor doorlooptijd. Uw werkelijke doorlooptijden kunnen veel korter zijn dan ingevoerd, wat resulteert in een voorspeld serviceniveau dat lager is dan u verwacht.

10. Smart lijkt te veel voorraad aan te bevelen, of in ieder geval meer dan ik zou verwachten. Waarom?
U moet overwegen om de inputs te evalueren, zoals serviceniveau en doorlooptijden. Misschien zijn uw werkelijke doorlooptijden niet zo lang als de doorlooptijd die Smart gebruikt. We hebben situaties gezien waarin leveranciers hun geoffreerde doorlooptijden kunstmatig opblazen om ervoor te zorgen dat ze altijd op tijd zijn. Als u die doorlooptijd gebruikt bij het berekenen van uw veiligheidsvoorraden, zult u onvermijdelijk te veel voorraad hebben. Bekijk daarom uw werkelijke doorlooptijdgeschiedenis (Smart levert hiervoor het leveranciersprestatierapport) om een idee te krijgen van de werkelijke doorlooptijden en pas deze dienovereenkomstig aan. Of het is mogelijk dat u vraagt om een zeer hoog serviceniveau dat verder kan worden verergerd door een zeer volatiel artikel met verschillende significante pieken in de vraag. Wanneer de vraag aanzienlijk fluctueert ten opzichte van het gemiddelde, zal het gebruik van een hoge serviceniveaudoelstelling (98%+) resulteren in voorraadbeleid dat is ontworpen om zelfs zeer grote pieken te dekken. Probeer een lagere serviceniveaudoelstelling of verkort de doorlooptijd (ervan uitgaande dat de opgegeven doorlooptijd niet langer realistisch is) en uw voorraad zal afnemen, soms zeer substantieel.

11. Smart maakt gebruik van pieken in de vraag. Ik wil niet dat het rekening houdt met de vraag en het vergroot de voorraad. Hoe kan ik dit oplossen?
Als u zeker weet dat de piek niet opnieuw zal optreden, kunt u deze verwijderen uit de historische gegevens via een override met behulp van Smart Demand Planner. U moet het prognoseproject openen dat dat item bevat, de geschiedenis aanpassen en de aangepaste geschiedenis opslaan. U kunt contact opnemen met de technische ondersteuning om u te helpen dit in te stellen. Als de pieken deel uitmaken van de normale willekeur die soms kan optreden, is het het beste om het met rust te laten. Overweeg in plaats daarvan een lagere serviceniveaudoelstelling. De lagere doelstelling betekent dat de bestelpunten niet zo vaak de extreme waarden hoeven te dekken, wat resulteert in een lagere voorraad.

12. Wanneer ik de bestelhoeveelheid of het maximum wijzig, veranderen mijn cyclusserviceniveaus niet. Waarom?
Smart rapporteert over "cycle service level" en "service level". Wanneer u uw bestelhoeveelheden en maximale hoeveelheden wijzigt, heeft dit geen invloed op het "cycle service level", omdat cycle service levels alleen rapporteren over prestaties tijdens de aanvullingsperiode. Dit komt omdat het enige dat u beschermt tegen een voorraadtekort nadat de bestelling is geplaatst (en u moet wachten tot de bestelling arriveert voor de aanvulling) het bestelpunt of Min is. Het wijzigen van de grootte van de bestelhoeveelheid of Max on hand (tot niveaus) heeft geen invloed op uw cycle service levels. Cycle service level wordt alleen beïnvloed door de grootte van de bestelpunten en de hoeveelheid veiligheidsvoorraad die wordt toegevoegd, terwijl het "service level" van Smart verandert wanneer u zowel bestelpunten als bestelhoeveelheden wijzigt.

13. Mijn voorspelling lijkt onjuist. Er worden geen ups en downs weergegeven die in de geschiedenis zijn waargenomen, waarom?
Een goede voorspelling is het getal dat het dichtst bij de werkelijkheid ligt in vergelijking met andere getallen die voorspeld hadden kunnen worden. Wanneer de historische ups en downs niet in voorspelbare intervallen plaatsvinden, is de beste voorspelling er vaak een die deze historische ups en downs gemiddeld of gladstrijkt. Een voorspelling die toekomstige ups en downs voorspelt die historisch gezien niet in duidelijke patronen voorkomen, is waarschijnlijk minder nauwkeurig dan een voorspelling die alleen een rechte lijn of trendlijn voorspelt.

14. Wat is optimalisatie? Hoe werkt het?
Optimalisatie is een optie voor het instellen van voorraadbeleid waarbij de software het voorraadbeleid kiest dat de laagste totale operationele kosten oplevert. Als een artikel bijvoorbeeld erg duur is om te bewaren, zou een beleid met meer stockouts, maar minder voorraad, lagere totale kosten opleveren dan een beleid met minder stockouts en meer voorraad. Aan de andere kant, als het artikel hoge stockout-kosten heeft, zou een beleid dat minder stockouts oplevert maar meer voorraad vereist, meer financieel voordeel opleveren dan een beleid met minder voorraad maar meer stockouts. Bij gebruik van de optimalisatiefunctie moet de gebruiker de service level floor (het minimale serviceniveau) opgeven. De software zal dan beslissen of een hoger serviceniveau een beter rendement oplevert. Als dat het geval is, zal het herorderbeleid zich richten op het hogere serviceniveau. Als dat niet het geval is, zal het herorderbeleid standaard de door de gebruiker gedefinieerde service level floor gebruiken. Deze webinar biedt details en uitleg over de wiskunde achter optimalisatie.  https://www.screencast.com/t/3CfKJoMe2Uj

15. Wat is een what-if-scenario?
Met what-if-scenario's kunt u verschillende door de gebruiker gedefinieerde keuzes van voorraadbeleid uitproberen en de voorspelde impact op statistieken zoals serviceniveaus, vulpercentages en voorraadwaarde testen. Om deze scenario's te verkennen, klikt u op het tabblad Drivers, op het samenvattingsniveau of op het niveau 'Artikelen', en voert u de gewenste aanpassingen in. U kunt vervolgens opnieuw berekenen hoe deze wijzigingen uw algehele voorraadprestaties zouden beïnvloeden. Hiermee kunt u verschillende strategieën vergelijken en de meest kosteneffectieve en efficiënte aanpak voor uw toeleveringsketen selecteren.

Door veelvoorkomende vragen en uitdagingen aan te pakken, hebben we bruikbare inzichten geboden om u te helpen uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met Smart IP&O beschikt u over de tools die u nodig hebt om weloverwogen voorraadbeslissingen te nemen, kosten te verlagen en de algehele prestaties te verbeteren.

Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt.

Datagestuurde inzichten

Geavanceerde analyses, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) worden integraal onderdeel van vraagplanning. Technologieën zoals Smart UP&O stellen bedrijven in staat om complexe datasets te analyseren, patronen te identificeren en nauwkeurigere voorspellingen te doen. Deze verschuiving naar datagestuurde inzichten helpt bedrijven om snel te reageren op marktveranderingen, voorraadtekorten te minimaliseren en overtollige voorraad te verminderen.

Probabilistic Forecasting

Probabilistische voorspellingen richten zich op het voorspellen van een reeks mogelijke uitkomsten in plaats van één enkel getal. Deze trend is met name belangrijk voor het beheren van onzekerheid en risico bij vraagplanning. Het helpt bedrijven zich voor te bereiden op verschillende vraagscenario's, het verbeteren van voorraadbeheer en het verminderen van de kans op voorraadtekorten of overvoorraad.

Consensusvoorspelling

Moderne productie beweegt richting een geïntegreerde aanpak waarbij afdelingen en belanghebbenden nauwer samenwerken. Samenwerkende prognoses omvatten het delen van inzichten in de hele toeleveringsketen, van leveranciers tot distributeurs en interne teams. Deze aanpak doorbreekt silo's en zorgt ervoor dat iedereen naar een gemeenschappelijk doel toewerkt, wat leidt tot een meer gesynchroniseerde en efficiënte toeleveringsketen.

Voorspellende en prescriptieve analyses

Predictive analytics voorspelt toekomstige uitkomsten op basis van historische data en trends, waardoor bedrijven vraagschommelingen kunnen anticiperen. Smart Demand Planner (SDP) automatiseert bijvoorbeeld prognoses om voorraad- en productieniveaus dienovereenkomstig aan te passen.

Prescriptieve analyses gaan verder door bruikbare aanbevelingen te bieden. Smart Inventory Planning and Optimization (IP&O) schrijft bijvoorbeeld optimale voorraadbeleidsregels voor op basis van serviceniveaus, kosten en risico's. Samen maken deze tools proactieve besluitvorming mogelijk, waardoor bedrijven hun reacties op toekomstige uitdagingen kunnen voorspellen en optimaliseren.

Scenariomodellering

Scenariomodellering wordt een belangrijk onderdeel van vraagplanning, waardoor bedrijven verschillende scenario's kunnen simuleren en hun impact op de bedrijfsvoering kunnen beoordelen. Deze methode helpt bedrijven aanpasbare strategieën te creëren om onzekerheden effectief aan te pakken. Smart IP&O verbetert deze mogelijkheid door Wat als scenario's waarmee gebruikers verschillende voorraadbeleidsregels kunnen testen voordat ze worden geïmplementeerd. Door variabelen zoals serviceniveaus of bestelhoeveelheden aan te passen, kunnen bedrijven de effecten op kosten en serviceniveaus visualiseren, waardoor ze de optimale strategie kunnen selecteren om risico's te minimaliseren en kosten te beheersen.

Realtime zichtbaarheid

Naarmate toeleveringsketens globaler en onderling verbonden worden, is realtime inzicht in inventaris en toeleveringsketenactiviteiten cruciaal. Verbeterde samenwerking met leveranciers en distributeurs, gecombineerd met realtimegegevens, stelt bedrijven in staat om snellere, beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Dit helpt voorraadniveaus te optimaliseren, doorlooptijden te verkorten en de algehele veerkracht van de toeleveringsketen te verbeteren.

Meervoudige prognose

Dit omvat prognoses op verschillende niveaus van de producthiërarchie, zoals individuele items, productfamilies of zelfs hele productlijnen. Multilevel-prognoses zijn essentieel voor bedrijven met complexe productportfolio's, omdat ze ervoor zorgen dat prognoses nauwkeurig zijn op zowel micro- als macroniveau.

Vraagplanning is een doorslaggevend aspect van modern supply chain management, dat bedrijven de mogelijkheid biedt om de operationele efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en beter te voldoen aan de vraag van klanten. Door geavanceerde platforms zoals Smart IP&O te benutten, worden de nauwkeurigheid van voorspellingen en het voorraadbeheer aanzienlijk verbeterd, waardoor snelle reacties op marktschommelingen mogelijk zijn. Geautomatiseerde statistische voorspellingen, gecombineerd met mogelijkheden zoals hiërarchievoorspellingen en voorspellingsoverschrijdingen, zorgen ervoor dat voorspellingen nauwkeurig en aanpasbaar zijn, wat leidt tot realistischere planningsbeslissingen. Bovendien kunnen bedrijven met hulpmiddelen zoals scenariomodellering verschillende vraagscenario's in hun producthiërarchie verkennen, wat geïnformeerde besluitvorming mogelijk maakt door inzicht te bieden in mogelijke uitkomsten en risico's. Deze aanpak stelt bedrijven in staat om de impact van beleidswijzigingen te anticiperen, betere beslissingen te nemen en uiteindelijk hun voorraad en algehele supply chain management te optimaliseren, waarbij ze op de hoogte blijven van belangrijke trends in het proces.

The aftermarket sector provides OEMs with a decisive advantage by offering a steady revenue stream and fostering customer loyalty through the reliable and timely delivery of service parts. However, managing inventory and forecasting demand in the aftermarket is fraught with challenges, including unpredictable demand patterns, vast product ranges, and the necessity for quick turnarounds.  Traditional methods often fall short due to the complexity and variability of demand in the aftermarket. The latest technologies can analyze large datasets to predict future demand more accurately and optimize inventory levels, leading to better service and lower costs.

Deze blog onderzoekt hoe de nieuwste AI-gestuurde technologieën de OEM-aftermarket kunnen transformeren door grote datasets te analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen, voorraadniveaus te optimaliseren, de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren en de klanttevredenheid te verbeteren, wat uiteindelijk leidt tot betere service en lagere kosten.

Verbetering van de nauwkeurigheid van voorspellingen met AI  

Met behulp van de modernste technologie kunnen organisaties de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren door historische gegevens te analyseren, patronen te herkennen en de toekomstige vraag te voorspellen. Onze nieuwste (IP&O) Inventory Planning & Optimization-technologie maakt gebruik van AI om realtime inzichten te bieden en besluitvormingsprocessen te automatiseren. Het maakt gebruik van adaptieve voorspellingstechnieken om ervoor te zorgen dat prognoses relevant blijven als de marktomstandigheden veranderen. Het systeem integreert geavanceerde algoritmen om intermitterende gegevens te beheren en realtime wijzigingen aan te brengen, terwijl complexe berekeningen worden verwerkt en rekening wordt gehouden met factoren als doorlooptijden, voorspellingsfouten, seizoensinvloeden en markttrends. Door gebruik te maken van betere gegevensinvoer en geavanceerde analyses kunnen bedrijven prognosefouten aanzienlijk verminderen en de kosten die gepaard gaan met overbevoorrading en stockouts minimaliseren. Ons IP&O-platform is ontworpen om de complexiteit en uitdagingen aan te kunnen die uniek zijn voor het beheer van serviceonderdelen, zoals een intermitterende vraag en grote assortimenten aan onderdelen.

Reparatie- en retourmodule: Het platform simuleert nauwkeurig de processen van het kapot gaan en repareren van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten die verband houden met de huidige roterende reserveonderdelenpool. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op de korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omgevingen, of ze moeten wachten tot de reparaties zijn voltooid en weer in gebruik zijn genomen, of dat ze extra reserveonderdelen moeten kopen bij leveranciers, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. uitval van apparatuur.

 Intermitterende vraagvoorspelling: De gepatenteerde intermitterende vraagvoorspellingstechnologie van IP&O biedt zeer nauwkeurige voorspellingen voor artikelen met sporadische vraagpatronen die typisch zijn voor de vervangingsmarkt. Deze mogelijkheid is van cruciaal belang voor het optimaliseren van de voorraadniveaus en om ervoor te zorgen dat kritieke onderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is, zonder dat er sprake is van overbevoorrading.

Realtime voorraadoptimalisatie: Onze technologie past het voorraadbeleid dynamisch aan om het aan te passen aan veranderende vraagpatronen en marktomstandigheden. Het berekent optimale bestelpunten en bestelhoeveelheden, waarbij serviceniveaus in evenwicht worden gebracht met voorraadkosten. Dit zorgt ervoor dat OEM's een hoog serviceniveau kunnen handhaven en tegelijkertijd de overtollige voorraad en de bijbehorende transportkosten kunnen minimaliseren.

Scenarioplanning en What-If-analyse: Met IP&O kunnen gebruikers meerdere inventarisscenario's creëren om de impact van verschillende voorraadbeleidslijnen op serviceniveaus en kosten te evalueren. Deze mogelijkheid helpt OEM's weloverwogen beslissingen te nemen over voorraadstrategieën en proactief te reageren op marktveranderingen of verstoringen van de toeleveringsketen.

Naadloze ERP-integratie: Het platform biedt naadloze integratie met toonaangevende ERP-systemen, zoals Epicor en NetSuite, waardoor automatische synchronisatie van prognoses en voorraadgegevens mogelijk is. Deze integratie vergemakkelijkt de efficiënte uitvoering van aanvulorders en zorgt ervoor dat de voorraadniveaus voortdurend worden afgestemd op de meest recente vraagprognoses.

Nauwkeurigheid en rapportage van prognoses:  Ons geavanceerde systeem biedt gedetailleerde rapportage en dashboards die de nauwkeurigheid van de prognoses, de voorraadprestaties en de betrouwbaarheid van leveranciers bijhouden. Door deze statistieken te analyseren, kunnen OEM's hun voorspellingsmodellen voortdurend verfijnen en de algehele prestaties van de supply chain verbeteren.

Voorbeelden uit de praktijk illustreren de substantiële impact van AI-gestuurde forecasting en voorraadoptimalisatie op de OEM-aftermarket. Prevost Parts, een divisie van een toonaangevende Canadese fabrikant van streekbussen en touringcarbehuizingen, gebruikte IP&O om tegemoet te komen aan de periodieke vraag naar meer dan 25.000 actieve onderdelen. Door nauwkeurige verkoopprognoses en veiligheidsvoorraadvereisten in hun ERP-systeem te integreren, ondersteund door AI en realtime machine learning-aanpassingen, hebben ze het aantal backorders met 65% verminderd, de omzet met 59% verloren en de bezettingspercentages in slechts drie maanden verhoogd van 93% naar 96%. Deze transformatie verbeterde de voorraadallocatie aanzienlijk, waardoor de transport- en voorraadkosten daalden.

Het integreren van AI en ML in IP&O-processen is niet alleen een technologische upgrade, maar een strategische zet die de OEM-aftermarket kan transformeren. IP&O-technologie zorgt voor een betere servicekwaliteit en klanttevredenheid door de nauwkeurigheid van de prognoses te verbeteren, de voorraadniveaus te optimaliseren en de kosten te verlagen. Terwijl de aftermarket-sector blijft groeien en evolueren, zal het omarmen van AI de sleutel zijn om concurrerend te blijven en efficiënt aan de verwachtingen van de klant te voldoen.