Probabilistische scenario's zijn reeksen gegevenspunten die worden gegenereerd om potentiële situaties uit de echte wereld weer te geven. In tegenstelling tot scenario's in oorlogsspellen of andere simulaties zijn dit synthetische tijdreeksen die worden gebruikt als input voor systeemmodellen of als intuïtiebouwers voor besluitvormers.

Scenario's van de toekomstige vraag naar artikelen kunnen bijvoorbeeld worden ingevoerd in Monte Carlo-simulatiemodellen van voorraadbeheersystemen, waardoor een virtueel laboratorium ontstaat waarin de gevolgen van managementbeslissingen kunnen worden onderzocht, zoals het wijzigen van bestelpunten en/of bestelhoeveelheden. Bovendien kunnen grafieken van meetgegevens, zoals voorhanden voorraad of stockouts, voorraadplanners helpen hun ‘gevoel’ voor de willekeur die inherent is aan hun activiteiten te verdiepen.

Figuur 1 toont dagelijkse vraagscenario's die zijn gegenereerd op basis van een enkele waargenomen vraagreeks die gedurende één jaar is geregistreerd. Merk op dat hetzelfde proces voor het genereren van gegevens er in detail “heel anders uit kan zien” van monster tot monster. Dit bootst het echte leven na.

Figuur 1: Een waargenomen vraagvolgorde en daarvan afgeleide vraagscenario’s.

Figuur 2 toont twee vraagscenario's en hun gevolgen voor de voorraad in een bepaald voorraadbeheersysteem. Het verschil tussen de twee voorraadgrafieken illustreert de mate waarin de willekeur in de vraag het probleem domineert. Het bovenste plot toont twee afleveringen van stockout, terwijl het onderste plot negen toont. Door het gemiddelde te nemen over vele scenario's zullen de typische waarden van Key Performance Metrics (KPI's) worden verduidelijkt, zoals het gemiddelde aantal stockouts dat is gekoppeld aan elke keuze van het bestelpunt en de bestelhoeveelheid (die respectievelijk 10 en 25 zijn in figuur 2).

Figuur 2: Twee vraagscenario's en hun gevolgen voor de voorhanden voorraad

In deze notitie beschrijven we technieken voor het maken van scenario's en geven we criteria op voor het evalueren van scenariogeneratoren.

Criteria voor scenario's

Zoals we hieronder zullen zien, zijn er verschillende manieren om scenario's te maken. Ongeacht de bron, welke criteria definiëren een ‘goed’ scenario? Er zijn vier hoofdcriteria: trouw, variëteit, hoeveelheid en kosten. Trouw vat samen hoe nauwkeurig een scenario situaties uit de echte wereld imiteert. High-fidelity betekent dat de scenario's de werkelijke gebeurtenissen nauwkeurig weerspiegelen en een solide basis vormen voor analyse en besluitvorming. Verscheidenheid beschrijft de diversiteit aan scenario's die een generator kan creëren. Een veelzijdige generator kan een breed scala aan potentiële situaties simuleren, waardoor mogelijkheden en risico's grondig kunnen worden verkend. Hoeveelheid verwijst naar het aantal scenario's dat een generator kan produceren. Een generator die een groot aantal scenario's kan creëren, levert voldoende gegevens voor analyse. Kosten houdt rekening met zowel de computer- als de menselijke hulpbronnen die nodig zijn om de scenario's te produceren. Een efficiënte scenariogenerator brengt kwaliteit in evenwicht met het gebruik van hulpbronnen, zodat de inspanning wordt gerechtvaardigd door de waarde en nauwkeurigheid van de resultaten.

Scenariogeneratie

Denk opnieuw aan een scenario als een tijdreeks. Hoe komen scenario's tot stand?

1. Gepetto's werkplaats: Deze aanpak omvat het handmatig vervaardigen van scenario's door experts. Hoewel het high-fidelity (realisme) kan opleveren, vergt het zeer veel middelen en kan het niet gemakkelijk variatie genereren, wat een groot aantal scenario's vereist.
2. Groundhog-dag: Bij deze methode wordt herhaaldelijk één enkele praktijksituatie als input gebruikt. Hoewel het per definitie realistisch en kosteneffectief is (er worden geen andere middelen gebruikt dan het vastleggen van de gegevens), mist deze aanpak variatie en kan daarom de diversiteit van scenario's uit de echte wereld niet accuraat weerspiegelen.
3. Parametrische modellen: Voorbeelden van parametrische modellen zijn de klassiekers die in de klassen van de Statistiek worden bestudeerd: Normaal, exponentieel, Poisson, enz. De vraagdiagrammen in Figuur 2 worden parametrisch gegenereerd, zijnde de kwadraten van willekeurige Poisson-variabelen. Deze modellen genereren een onbeperkt aantal goedkope scenario's met een goede variëteit, maar ze geven niet altijd de complexiteit van gegevens uit de echte wereld weer, waardoor de betrouwbaarheid mogelijk in gevaar komt. Wanneer de werkelijkheid ingewikkelder is, genereren deze modellen te vereenvoudigde scenario's.
4. Niet-parametrische tijdreeksbootstraps: Deze aanpak kan goed scoren op alle criteria: trouw, variëteit, kwantiteit en kosten. Het is een veelzijdige methode die uitblinkt in het creëren van enorme aantallen realistische scenario's. De synthetische vraaggeschiedenissen in Figuur 1 zijn eenvoudige bootstrap-voorbeelden, gebaseerd op de waargenomen waarden in de bovenste grafiek. (Zie de onderstaande links voor enkele details over het genereren van scenario's.)

Scenario's exploiteren

Scenario's bewijzen hun waarde op twee manieren: als input voor besluitvorming en als intuïtiebouwers. Wanneer vraagscenario's bijvoorbeeld worden gebruikt als input voor simulatiemodellen, maken ze stresstests en prestatieschattingen voor systeemontwerp mogelijk. Scenario's kunnen ook dienen als intuïtiebouwers voor besluitvormers of systeembeheerders. Hun visuele weergave helpt bij het ontwikkelen van inzicht in en waardering voor de risico's die gepaard gaan met het nemen van operationele beslissingen, of het nu gaat om vraagvoorspelling of voorraadbeheer.

Scenario-gebaseerde analyse is zeer computerintensief, vooral wanneer de scenario's worden gegenereerd door middel van bootstrapping. Bij Smart Software gebeurt het rekenen in de cloud. Stel je de rekenlast voor die gepaard gaat met het bepalen van bestelpunten en bestelhoeveelheden voor elk van de tienduizenden voorraadartikelen met behulp van honderden of duizenden vraagsimulaties voor elk artikel. Stel je verder voor dat de software niet alleen een specifiek voorgesteld paar van bestelpunten en bestelhoeveelheid evalueert, maar door de hele “ontwerpruimte” van paren dwaalt om het beste paar controleparameters voor elk item te vinden. Om dit praktisch te maken, profiteren we van de parallelle verwerkingskracht van de cloud. In wezen krijgt elk inventarisitem een eigen computer toegewezen die bij de berekeningen kan worden gebruikt, zodat al dat computerwerk tegelijkertijd kan plaatsvinden in plaats van opeenvolgend. Nu kunnen we losgaan en u echt de resultaten bezorgen die u nodig heeft.

Meer leren

Wie geïnteresseerd is in verdere technische details en referenties, kan hier meer informatie vinden.

Wat maakt een probabilistische voorspelling?

Probabilistische prognoses voor intermitterende vraag

Mensen die nieuw zijn in de functie van “vraagplanner” of “aanbodplanner” zullen waarschijnlijk vragen hebben over de verschillende prognosetermen en -methoden die in hun baan worden gebruikt. Deze notitie kan helpen door deze termen uit te leggen en te laten zien hoe ze verband houden.

Demand Planning

Vraagplanning gaat over hoeveel van wat u te verkopen heeft in de toekomst de deur uit zal gaan, bijvoorbeeld hoeveel wat niet u het volgende kwartaal zult verkopen. Hier volgen zes methodologieën die vaak worden gebruikt bij vraagplanning.

• Statistical Forecasting
  • Deze methoden gebruiken de vraaggeschiedenis om toekomstige waarden te voorspellen. De twee meest gebruikelijke methoden zijn curve-fitting en data-afvlakking.
  • Curve-aanpassing komt overeen met een eenvoudige wiskundige functie, zoals de vergelijking voor een rechte lijn (y= a +b∙t) of een rentecurve (y=a∙b^T), naar de vraaggeschiedenis. Vervolgens breidt het die lijn of curve voorwaarts in de tijd uit als de voorspelling.
  • Het gladmaken van gegevens resulteert daarentegen niet in een vergelijking. In plaats daarvan doorloopt het de geschiedenis van de vraag, waarbij gaandeweg de waarden worden gemiddeld, om een vloeiendere versie van de geschiedenis te creëren. Deze methoden worden exponentiële afvlakking en voortschrijdend gemiddelde genoemd. In het eenvoudigste geval (dat wil zeggen, bij afwezigheid van trends of seizoensinvloeden, waarvoor varianten bestaan), is het doel om het huidige gemiddelde vraagniveau te schatten en dat als voorspelling te gebruiken.
  • Deze methoden produceren “puntvoorspellingen”, dit zijn schattingen op één getal voor elke toekomstige tijdsperiode (bijvoorbeeld: “De verkoop in maart zal 218 eenheden bedragen”). Soms komen ze met schattingen van potentiële voorspellingsfouten, die zijn gebaseerd op afzonderlijke modellen voor de variabiliteit van de vraag (“De verkoop in maart zal 218 ± 120 eenheden bedragen”).

• Probabilistic Forecasting
  • Deze benadering maakt gebruik van de willekeur van de vraag en werkt hard om de prognoseonzekerheid in te schatten. Het beschouwt prognoses minder als een oefening in het verzamelen van specifieke cijfers en meer als een oefening in risicobeheer.
  • Het modelleert expliciet de variabiliteit in de vraag en gebruikt die om resultaten te presenteren in de vorm van grote aantallen scenario's die zijn geconstrueerd om het volledige scala aan mogelijke vraagsequenties weer te geven. Deze zijn vooral handig bij taken op het gebied van tactische leveringsplanning, zoals het instellen van bestelpunten en bestelhoeveelheden.

• Causale voorspellingen
  • Statistische voorspellingsmodellen gebruiken als input alleen de vraaggeschiedenis van het betreffende artikel in het verleden. Ze beschouwen de op en neer gaande bewegingen in het vraagdiagram als het eindresultaat van talloze niet nader genoemde factoren (rentetarieven, de prijs van thee in China, fasen van de maan, wat dan ook). Causale voorspellingen identificeren expliciet één of meer invloeden (rentetarieven, advertentie-uitgaven, prijzen van concurrenten, …) die op plausibele wijze de verkoop kunnen beïnvloeden. Vervolgens wordt een vergelijking opgesteld die de numerieke waarden van deze ‘drivers’ of ‘causale factoren’ relateert aan de verkoop van artikelen. De coëfficiënten van de vergelijking worden geschat door middel van “regressieanalyse”.

• Oordelende voorspellingen
  • Gouden Darm. Ondanks de algemene beschikbaarheid van klodders data, besteden sommige bedrijven weinig aandacht aan de cijfers en hechten ze meer gewicht aan de subjectieve oordelen van een leidinggevende die wordt geacht een ‘Gouden Buik’ te hebben, waardoor hij of zij ‘onderbuikgevoel’ kan gebruiken om te voorspellen wat de toekomstige vraag zal zijn. Als die persoon veel ervaring heeft, een carrière lang naar de cijfers heeft gekeken en niet vatbaar is voor wensdenken of andere vormen van cognitieve vooringenomenheid, kan de Gouden Darm een goedkope, snelle manier van plannen zijn. Maar er zijn goede aanwijzingen uit studies van bedrijven die op deze manier worden uitgevoerd, dat vertrouwen op de Gouden Gut riskant is.
  • Groepsconsensus. Vaker is een proces waarbij gebruik wordt gemaakt van een periodieke bijeenkomst om tot een groepsconsensusvoorspelling te komen. De groep zal toegang hebben tot gedeelde objectieve gegevens en voorspellingen, maar de leden zullen ook kennis hebben van factoren die mogelijk niet goed of helemaal niet worden gemeten, zoals het consumentenvertrouwen of de verhalen van verkopers. Het is nuttig om voor deze discussies een gedeeld, objectief uitgangspunt te hebben dat bestaat uit een soort objectieve statistische analyse. Vervolgens kan de groep overwegen om de statistische voorspelling aan te passen. Dit proces verankert de voorspelling in de objectieve realiteit, maar maakt gebruik van alle andere informatie die beschikbaar is buiten de voorspellingsdatabase.
  • Scenariogeneratie. Soms ontmoeten meerdere mensen elkaar en bespreken ze ‘strategische wat-als’-vragen. “Wat als we onze Australische klanten verliezen?” “Wat als de uitrol van onze nieuwe producten met zes maanden wordt uitgesteld?” "Wat als onze verkoopmanager voor het Midden-Westen naar een concurrent springt?" Deze vragen over het grotere geheel kunnen implicaties hebben voor itemspecifieke prognoses en kunnen worden toegevoegd aan elke bijeenkomst over prognoses voor groepsconsensus.

• Prognose van nieuwe producten
  • Nieuwe producten hebben per definitie geen verkoopgeschiedenis die statistische, waarschijnlijkheids- of causale voorspellingen ondersteunt. Hier kunnen altijd subjectieve voorspellingsmethoden worden gebruikt, maar deze berusten vaak op een gevaarlijke verhouding tussen hoop en feiten. Gelukkig bestaat er op zijn minst gedeeltelijke steun voor objectieve voorspellingen in de vorm van curve-fitting.
  • Een grafiek van de cumulatieve verkoop van een artikel beschrijft vaak een soort “S-curve”, dat wil zeggen een grafiek die begint bij nul, zich opbouwt en vervolgens afvlakt tot de totale totale verkoop gedurende de uiteindelijke levensduur. De curve dankt zijn naam aan het feit dat hij lijkt op een letter S die op de een of andere manier naar rechts is uitgesmeerd en uitgerekt. Nu zijn er een oneindig aantal S-curves, dus voorspellers kiezen doorgaans een vergelijking en specificeren subjectief enkele belangrijke parameterwaarden, zoals wanneer de omzet 25%, 50% en 75% van de totale levenslange omzet zal bereiken en wat dat uiteindelijke niveau zal zijn. Dit is ook openlijk subjectief, maar het levert gedetailleerde voorspellingen per periode op die kunnen worden bijgewerkt naarmate de ervaring toeneemt. Ten slotte worden S-curven soms gevormd om overeen te komen met de bekende geschiedenis van een soortgelijk voorgangerproduct ("De verkoop voor onze laatste gizmo zag er zo uit, dus laten we dat als sjabloon gebruiken.").

Supply Planning

Vraagplanning wordt meegenomen in de aanbodplanning door toekomstige verkopen (bijvoorbeeld voor eindproducten) of gebruik (bijvoorbeeld voor reserveonderdelen) te voorspellen. Vervolgens is het aan de leveringsplanning om ervoor te zorgen dat de betreffende artikelen beschikbaar zijn voor verkoop of gebruik.

• Afhankelijke vraag
  • Afhankelijke vraag is de vraag die kan worden bepaald door de relatie ervan met de vraag naar een ander artikel. Uit een stuklijst kan bijvoorbeeld blijken dat een rood wagentje bestaat uit een carrosserie, een trekstang, vier wielen, twee assen en diverse bevestigingsmiddelen om de wielen op de assen te houden en de trekstang met de carrosserie te verbinden. Dus als je 10 kleine rode wagons hoopt te verkopen, kun je er beter 10 maken, wat betekent dat je 10×2 = 20 assen, 10×4 = 40 wielen, enz. nodig hebt. De afhankelijke vraag regelt de aankoop van grondstoffen, de aankoop van componenten en subsystemen, zelfs personeel inhuren (voor 10 wagons is één middelbare scholier nodig om ze in een dienst van een uur in elkaar te zetten).
  • Als u meerdere producten heeft met gedeeltelijk overlappende stuklijsten, heeft u de keuze uit twee prognosebenaderingen. Stel dat u niet alleen kleine rode wagentjes verkoopt, maar ook kleine blauwe kinderwagens, die allebei dezelfde assen gebruiken. Om het aantal assen te voorspellen dat u nodig heeft, kunt u (1) de afhankelijke vraag naar assen van elk product voorspellen en de prognoses toevoegen, of (2) de totale vraaggeschiedenis naar assen als zijn eigen tijdreeks bekijken en die afzonderlijk voorspellen. Wat beter werkt, is een empirische vraag die kan worden getest.

• Voorraadbeheer
  • Voorraadbeheer omvat veel verschillende taken. Deze omvatten het instellen van parameters voor voorraadbeheer, zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden, het reageren op onvoorziene omstandigheden zoals voorraadtekorten en het versnellen van bestellingen, het instellen van personeelsbezetting en het selecteren van leveranciers.

• Bij de eerste drie speelt forecasting een rol. Het aantal aanvulbestellingen dat in een jaar voor elk product wordt gedaan, bepaalt hoeveel mensen er nodig zijn om inkooporders te verlagen. Het aantal en de ernst van stockouts in een jaar bepalen het aantal onvoorziene gebeurtenissen dat moet worden afgehandeld. Het aantal inkooporders en stockouts in een jaar zal willekeurig zijn, maar wordt bepaald door de keuze van de parameters voor voorraadbeheer. De implicaties van dergelijke keuzes kunnen worden gemodelleerd door inventarissimulaties. Deze simulaties zullen worden aangestuurd door gedetailleerde vraagscenario's die worden gegenereerd door probabilistische voorspellingen.

​

Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. Er is het gebruikelijke ritme van bestellen, ontvangen, voorspellen en plannen, en dingen verplaatsen in het magazijn. Dan zijn er de hectische tijden – tekorten, spoedgevallen, last-minute telefoontjes om nieuwe leveranciers te vinden.

Al deze activiteiten werken tegen dat je even de tijd neemt om te kijken hoe het met je gaat. Maar je weet dat je af en toe je hoofd omhoog moet brengen om te zien waar je naartoe gaat. Daarvoor moet uw inventarissoftware u statistieken tonen – en niet slechts één, maar een volledige set statistieken of KPI's – Key Performance Indicators.

Meerdere statistieken

Afhankelijk van uw rol in uw organisatie zullen verschillende statistieken een verschillende saillantie hebben. Als u zich bezighoudt met de financiële kant van het huis, kan het investeren in inventaris van cruciaal belang zijn: hoeveel geld zit er vast in de inventaris? Als u aan de verkoopkant werkt, kan de beschikbaarheid van artikelen een prioriteit zijn: hoe groot is de kans dat ik 'ja' kan zeggen tegen een bestelling? Als u verantwoordelijk bent voor de bevoorrading, hoeveel inkooporders moeten uw mensen dan het volgende kwartaal schrappen?

Beschikbaarheidsstatistieken

Laten we teruggaan naar de beschikbaarheid van artikelen. Hoe plak je daar een getal op? De twee meest gebruikte beschikbaarheidsstatistieken zijn ‘serviceniveau’ en ‘opvullingspercentage’. Wat is het verschil? Het is het verschil tussen zeggen: “We hebben gisteren een aardbeving gehad” en zeggen: “We hebben gisteren een aardbeving gehad, en die had een kracht van 6,4 op de schaal van Richter.” Serviceniveau registreert de frequentie van stockouts, ongeacht de omvang ervan; het opvullingspercentage weerspiegelt de ernst ervan. De twee kunnen in tegengestelde richtingen lijken te wijzen, wat voor enige verwarring zorgt. U kunt een goed serviceniveau hebben, bijvoorbeeld 90%, maar een gênant opvullingspercentage, bijvoorbeeld 50%. Of vice versa. Wat hen anders maakt, is de verdeling van de vraaggroottes. Als de verdeling bijvoorbeeld erg scheef is, dus de meeste eisen zijn klein, maar sommige zijn enorm, dan kun je de hierboven genoemde 90%/50%-verdeling krijgen. Als uw focus ligt op hoe vaak u moet nabestellen, is het serviceniveau relevanter. Als u zich zorgen maakt over hoe groot een nachtelijke expedite kan worden, is het opvullingspercentage relevanter.

Eén grafiek om ze allemaal te regeren

Een grafiek van de voorhanden voorraad kan de basis vormen voor het berekenen van meerdere KPI's. Kijk eens naar Figuur 1, waarin de grafieken een jaar lang elke dag bij de hand zijn. Dit diagram bevat informatie die nodig is om meerdere statistieken te berekenen: voorraadinvestering, serviceniveau, opvullingspercentage, bestelpercentage en andere statistieken.

Voorraadinvestering: de gemiddelde hoogte van de grafiek boven nul, vermenigvuldigd met de eenheidskosten van het voorraaditem, geeft een kwartaalwaarde in dollar.

Serviceniveau: Het deel van de voorraadcycli dat boven nul eindigt, is het serviceniveau. Voorraadcycli worden gekenmerkt door de opwaartse bewegingen die worden veroorzaakt door de komst van aanvullingsorders.

Opvullingspercentage: De hoeveelheid waarmee de voorraad onder nul daalt en hoe lang de voorraad daar blijft, bepalen samen het opvullingspercentage.

In dit geval was het gemiddelde aantal beschikbare eenheden 10,74, het serviceniveau 54% en het opvullingspercentage 91%.

KPI's en KPP's

In de ruim veertig jaar sinds we Smart Software hebben opgericht, heb ik nog nooit een klant een plot als figuur 1 zien maken. Degenen die verder in hun ontwikkeling zijn, produceren en besteden aandacht aan rapporten waarin hun KPI's in tabelvorm worden vermeld, maar dat doen ze niet' Kijk niet naar zo'n grafiek. Niettemin heeft die grafiek waarde voor het ontwikkelen van inzicht in de willekeurige ritmes van de voorraad terwijl deze stijgt en daalt.

Waar het vooral nuttig is, is prospectief. Gezien de marktvolatiliteit verschuiven belangrijke variabelen zoals de doorlooptijden van leveranciers, de gemiddelde vraag en de variabiliteit van de vraag allemaal in de loop van de tijd. Dit impliceert dat belangrijke controleparameters zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden zich aan deze verschuivingen moeten aanpassen. Als een leverancier bijvoorbeeld zegt dat hij zijn gemiddelde doorlooptijd met twee dagen moet verlengen, heeft dit een negatieve invloed op uw statistieken en moet u mogelijk uw bestelpunt verhogen om dit te compenseren. Maar met hoeveel verhogen?

Hier komt moderne inventarisatiesoftware om de hoek kijken. Hiermee kunt u een aanpassing voorstellen en vervolgens zien hoe de zaken zullen verlopen. Percelen zoals Figuur 1 laten je het nieuwe regime zien en er een gevoel voor krijgen. En de grafieken kunnen worden geanalyseerd om KPP's te berekenen: Key Performance Predictions.

De hulp van KPP maakt het giswerk bij aanpassingen overbodig. U kunt simuleren wat er met uw KPI's zal gebeuren als u deze wijzigt als reactie op veranderingen in uw werkomgeving – en hoe slecht de situatie zal zijn als u geen wijzigingen aanbrengt.

Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn.

Wat is en wat niet

Wat is AI en waarin verschilt het van ML? Wat doet iemand tegenwoordig als hij iets wil weten? Ze Googlen het. En als ze dat doen, begint de verwarring.

Eén bron zegt dat de neurale netmethodologie, deep learning genaamd, een subset is van machine learning, een subset van AI. Maar een andere bron zegt dat deep learning al een onderdeel is van AI, omdat het min of meer de manier nabootst waarop de menselijke geest werkt, terwijl machinaal leren dat niet probeert.

Eén bron zegt dat er twee soorten machinaal leren zijn: onder toezicht en zonder toezicht. Een ander zegt dat er vier zijn: onder toezicht, zonder toezicht, semi-onder toezicht en versterking.

Sommigen zeggen dat versterkend leren machinaal leren is; anderen noemen het AI.

Sommigen van ons, traditionalisten, noemen veel ervan ‘statistieken’, hoewel dat niet allemaal zo is.

Bij het benoemen van methoden is veel ruimte voor zowel emotie als verkoopvaardigheid. Als een softwareleverancier denkt dat je de term ‘AI’ wilt horen, kan het zijn dat hij/zij dat voor je zegt, alleen maar om je blij te maken.

Het is beter om je te concentreren op wat er uiteindelijk uitkomt

Je kunt een verwarrende hype vermijden als je je concentreert op het eindresultaat dat je krijgt van een analytische technologie, ongeacht het label ervan. Er zijn verschillende analytische taken die relevant zijn voor voorraadplanners en vraagplanners. Deze omvatten clustering, detectie van afwijkingen, detectie van regimeveranderingen en regressieanalyse. Alle vier de methoden worden gewoonlijk, maar niet altijd, geclassificeerd als methoden voor machinaal leren. Maar hun algoritmen kunnen rechtstreeks uit de klassieke statistiek komen.

Clustering

Clusteren betekent het groeperen van dingen die op elkaar lijken en het distantiëren ervan van dingen die niet op elkaar lijken. Soms is clusteren eenvoudig: om uw klanten geografisch te scheiden, sorteert u ze eenvoudigweg op staat of verkoopregio. Als het probleem niet zo voor de hand liggend is, kun je data- en clusteralgoritmen gebruiken om de klus automatisch te klaren, zelfs als je met enorme datasets te maken hebt.

Figuur 1 illustreert bijvoorbeeld een cluster van “vraagprofielen”, die in dit geval alle artikelen van een klant in negen clusters verdeelt, op basis van de vorm van hun cumulatieve vraagcurven. Cluster 1.1 linksboven bevat items waarvan de vraag is afgenomen, terwijl Cluster 3.1 linksonder items bevat waarvan de vraag is toegenomen. Clusteren kan ook op leveranciers. De keuze van het aantal clusters wordt doorgaans overgelaten aan het oordeel van de gebruiker, maar ML kan die keuze begeleiden. Een gebruiker kan de software bijvoorbeeld de opdracht geven om “mijn onderdelen in vier clusters op te splitsen”, maar het gebruik van ML kan aan het licht brengen dat er in werkelijkheid zes verschillende clusters zijn die de gebruiker moet analyseren. 

Figuur 1: Artikelen clusteren op basis van de vorm van hun cumulatieve vraag

Onregelmatigheidsdetectie

Vraagvoorspelling wordt traditioneel gedaan met behulp van tijdreeksextrapolatie. Eenvoudige exponentiële afvlakking werkt bijvoorbeeld om op elk moment het ‘midden’ van de vraagverdeling te vinden en dat niveau naar voren te projecteren. Als er in het recente verleden echter een plotselinge, eenmalige stijging of daling van de vraag heeft plaatsgevonden, kan die afwijkende waarde een aanzienlijk maar onwelkom effect hebben op de kortetermijnvoorspellingen. Net zo ernstig voor de voorraadplanning, kan de anomalie een buitensporig effect hebben op de schatting van de variabiliteit van de vraag, wat rechtstreeks doorgaat naar de berekening van de veiligheidsvoorraadvereisten.

Planners geven er misschien de voorkeur aan dergelijke afwijkingen op te sporen en te verwijderen (en misschien offline follow-up te doen om de reden voor de vreemdheid te achterhalen). Maar niemand die een grote klus te klaren heeft, zal duizenden vraagdiagrammen visueel willen scannen om uitschieters op te sporen, deze uit de vraaggeschiedenis te verwijderen en vervolgens alles opnieuw te berekenen. De menselijke intelligentie zou dat kunnen doen, maar het menselijk geduld zou spoedig ophouden. Algoritmen voor het detecteren van afwijkingen zouden het werk automatisch kunnen doen met behulp van relatief eenvoudige statistische methoden. Je zou dit ‘kunstmatige intelligentie’ kunnen noemen als je dat wilt.

Detectie van regimewijzigingen

Detectie van regimeveranderingen is als de grote broer van anomaliedetectie. Regimeverandering is een aanhoudende, in plaats van tijdelijke, verschuiving in een of meer aspecten van het karakter van een tijdreeks. Terwijl de detectie van afwijkingen zich gewoonlijk richt op plotselinge verschuivingen in de gemiddelde vraag, kan een regimeverandering verschuivingen in andere kenmerken van de vraag met zich meebrengen, zoals de volatiliteit of de verdelingsvorm ervan.  

Figuur 2 illustreert een extreem voorbeeld van regimeverandering. Rond dag 120 daalde de vraag naar dit artikel op de bodem. Het voorraadbeheerbeleid en de vraagvoorspellingen op basis van de oudere gegevens zouden aan het einde van de vraaggeschiedenis enorm afwijken van de basis.

Figuur 2: Een voorbeeld van extreme regimeverandering in een artikel met een intermitterende vraag

Ook hier kunnen statistische algoritmen worden ontwikkeld om dit probleem op te lossen, en het zou eerlijk zijn om ze ‘machine learning’ of ‘kunstmatige intelligentie’ te noemen als ze daartoe gemotiveerd zijn. Door ML of AI te gebruiken om regimeveranderingen in de vraaggeschiedenis te identificeren, kan software voor vraagplanning automatisch alleen de relevante geschiedenis gebruiken bij het voorspellen, in plaats van handmatig de hoeveelheid geschiedenis te moeten kiezen die in het model moet worden geïntroduceerd. 

Regressie analyse

Regressieanalyse relateert de ene variabele aan de andere via een vergelijking. De verkoop van kozijnen in één maand kan bijvoorbeeld worden voorspeld op basis van bouwvergunningen die een paar maanden eerder zijn afgegeven. Regressieanalyse wordt al meer dan een eeuw beschouwd als onderdeel van de statistiek, maar we kunnen zeggen dat het ‘machine learning’ is, aangezien een algoritme de precieze manier uitwerkt om kennis van de ene variabele om te zetten in een voorspelling van de waarde van een andere.

Overzicht

Het is redelijk om geïnteresseerd te zijn in wat er gebeurt op het gebied van machinaal leren en kunstmatige intelligentie. Hoewel de aandacht die aan ChatGPT en zijn concurrenten wordt besteed interessant is, is deze niet relevant voor de numerieke kant van vraagplanning of voorraadbeheer. De numerieke aspecten van ML en AI zijn potentieel relevant, maar je moet proberen de wolk van hype rond deze methoden te doorzien en je te concentreren op wat ze kunnen doen. Als u de klus kunt klaren met klassieke statistische methoden, kunt u dat misschien ook doen, en vervolgens uw optie uitoefenen om het ML-label op alles wat beweegt te plakken.

Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag.

Beschouw voor de eenvoud het probleem van het voorspellen van de voorraadbehoeften voor slechts één periode vooruit, bijvoorbeeld één dag vooruit. Meestal bestaat de taak van forecasting uit het schatten van het meest waarschijnlijke of gemiddelde niveau van de productvraag. Als de beschikbare voorraad echter gelijk is aan de gemiddelde vraag, bestaat er een kans van ongeveer 50% dat de vraag de voorraad overtreft en resulteert in verloren omzet en/of verloren goede wil. Het instellen van het voorraadniveau op bijvoorbeeld tien keer de gemiddelde vraag zal waarschijnlijk het probleem van voorraadtekorten elimineren, maar zal net zo zeker resulteren in oplopende voorraadkosten.

De truc van voorraadoptimalisatie is om een bevredigende balans te vinden tussen voldoende voorraad hebben om aan de meeste vraag te voldoen zonder al te veel middelen in het proces vast te leggen. Meestal is de oplossing een combinatie van zakelijk inzicht en statistieken. Het beoordelende deel is het definiëren van een acceptabel voorraadserviceniveau, zoals het direct uit voorraad voldoen aan 95% vraag. Het statistische deel is om het 95e percentiel van de vraag te schatten.

Wanneer niet omgaan met Intermittent demandkunt u het vereiste voorraadniveau vaak schatten door uit te gaan van een klokvormige (normale) vraagcurve, waarbij u zowel het midden als de breedte van de klokcurve schat, en vervolgens een standaard statistische formule gebruikt om het gewenste percentiel te schatten. Het verschil tussen het gewenste voorraadniveau en het gemiddelde vraagniveau wordt de ‘veiligheidsvoorraad’ genoemd, omdat deze beschermt tegen de mogelijkheid van voorraadtekorten.

Bij een intermitterende vraag is de klokvormige curve een zeer slechte benadering van de statistische verdeling van de vraag. In dit speciale geval maakt Smart gebruik van gepatenteerde technologie voor intermitterende vraag die is ontworpen om de marges nauwkeurig te voorspellen en een betere schatting te maken van de veiligheidsvoorraad die nodig is om het vereiste voorraadserviceniveau te bereiken.

Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen.

1. Organiseer uw bedrijf rond een prognose van één getal. Dat klinkt verstandig: het is goed om een gedeelde visie te hebben. Maar elk onderdeel van het bedrijf zal zijn eigen idee hebben over welk getal het getal is. De financiële sector wil misschien kwartaalomzet, de marketing wil misschien websitebezoeken, de verkoop wil misschien een verloop, het onderhoud wil misschien een langere tijd tot het misgaat. Overigens heeft elke eenheid waarschijnlijk een handvol belangrijke statistieken. U heeft geen slogan nodig, u moet uw werk gedaan krijgen.

2. Integreer bedrijfskennis in een gezamenlijk prognoseproces. Dit is een goede algemene regel, maar als uw samenwerkingsproces gebrekkig is, kan het knoeien met een statistische prognose via managementoverschrijvingen de nauwkeurigheid verminderen. Je hebt geen slogan nodig; je moet de nauwkeurigheid van alle methoden meten en vergelijken en de winnaars volgen.

3. Voorspelling met behulp van causale modellering. Extrapolatieve prognosemethoden houden geen rekening met de onderliggende krachten die uw verkopen aandrijven, ze werken alleen met de resultaten. Causale modellering brengt u dieper in de fundamentele drijfveren en kan zowel de nauwkeurigheid als het inzicht verbeteren. Causale modellen (geïmplementeerd door middel van regressieanalyse) kunnen echter minder nauwkeurig zijn, vooral als ze voorspellingen van de drijvende krachten vereisen (“voorspellingen van de voorspellers”) in plaats van simpelweg de geregistreerde waarden van vertraagde voorspellende variabelen in te pluggen. Je hebt geen slogan nodig: je hebt een onderlinge vergelijking nodig.

4. Voorspel de vraag in plaats van verzendingen. Vraag is wat je echt wilt, maar het ‘opstellen van een vraagsignaal’ kan lastig zijn: wat doe je met interne overboekingen? Eenmalige? Verloren omzet? Bovendien kunnen vraaggegevens worden gemanipuleerd. Als klanten bijvoorbeeld opzettelijk geen bestellingen plaatsen of proberen hun bestellingen te misleiden door te lang van tevoren te bestellen, zal de bestelgeschiedenis niet beter zijn dan de verzendgeschiedenis. Althans met verzendgeschiedenis, het klopt: u weet wat u heeft verzonden. Prognoses van verzendingen zijn geen voorspellingen van de ‘vraag’, maar vormen een solide uitgangspunt.

5. Gebruik Machine Learning-methoden. Ten eerste is ‘Machine learning’ een elastisch concept dat een steeds groter aantal alternatieven omvat. Onder de motorkap van veel door ML geadverteerde modellen bevindt zich slechts een automatisch kiezen een extrapolatieve voorspellingsmethode (dat wil zeggen: de beste pasvorm) die, hoewel uitstekend in het voorspellen van de normale vraag, al bestaat sinds de jaren tachtig (Smart Software was het eerste bedrijf dat een automatische selectiemethode voor de pc uitbracht). ML-modellen zijn data-hogs die grotere datasets nodig hebben dan u mogelijk ter beschikking heeft. Het op de juiste manier kiezen en trainen van een ML-model vereist een niveau van statistische expertise dat ongebruikelijk is in veel productie- en distributiebedrijven. Misschien wil je iemand vinden die je hand vasthoudt voordat je dit spel gaat spelen.

6. Door uitschieters te verwijderen, ontstaan betere voorspellingen. Hoewel het waar is dat zeer ongebruikelijke pieken of dalen in de vraag onderliggende vraagpatronen, zoals trends of seizoensinvloeden, zullen maskeren, is het niet altijd waar dat u de pieken moet wegnemen. Vaak weerspiegelen deze pieken in de vraag de onzekerheid die willekeurig uw bedrijfsvoering kan verstoren en waarmee dus rekening moet worden gehouden. Het verwijderen van dit soort gegevens uit uw vraagvoorspellingsmodel kan de gegevens op papier voorspelbaarder maken, maar u zult verrast zijn als dit opnieuw gebeurt. Wees dus voorzichtig met het verwijderen van uitschieters massaal.