Herdefinieer uitzonderingen en verfijn de planning om onzekerheid aan te pakken

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Voorraadplanning vanuit het perspectief van een natuurkundige

In een perfecte wereld zou Just In Time (JIT) de geschikte oplossing zijn voor voorraadbeheer. Als je precies kunt voorspellen wat je nodig hebt en waar je het nodig hebt en je leveranciers kunnen krijgen wat je nodig hebt zonder vertraging, dan hoef je lokaal niet veel voorraad aan te houden. Maar zoals het gezegde luidt van de beroemde bokser Mike Tyson: "iedereen heeft een plan totdat ze in de mond worden geslagen." En de laatste klap in de mond voor de wereldwijde toeleveringsketen was de blokkade van het Suezkanaal van vorige week die $9.6B in de handel tegenhield en naar schatting $6.7M per minuut kostte[1]. Verstoringen als gevolg van deze en soortgelijke gebeurtenissen moeten worden gemodelleerd en in uw planning worden verantwoord.

De veronderstelling dat je precies kunt toekomst voorspellen bleek uit de wetten van Isaac Newton. Sinds de jaren 1920, met de introductie van de kwantumfysica, werd onzekerheid fundamenteel voor ons begrip van de natuur. Onzekerheid is ingebouwd in de fundamentele realiteit. Zo moet het ook worden ingebouwd in processen voor vraag- en aanbodplanning. Maar al te vaak worden Black Swan-evenementen, zoals de blokkade van het Suezkanaal, vaak gezien als anomalieën en als gevolg daarvan worden ze buiten beschouwing gelaten bij de planning. Het is niet genoeg om achteraf terug te kijken en te verkondigen dat het had kunnen worden verwacht. Er moet iets worden gedaan om het optreden van andere dergelijke gebeurtenissen in de toekomst aan te pakken en de voorraadniveaus dienovereenkomstig te plannen.

We moeten verder gaan dan het denken van "dunne staartverdeling", waarbij extreme uitkomsten worden verdisconteerd, en plannen maken voor "dikke staarten". Dus hoe voeren we een real-world JIT-plan uit als het gaat om het plannen van inventaris? Om dit te doen, is de eerste stap het inschatten van de realistische doorlooptijd om een artikel te verkrijgen. Schatting is echter moeilijk vanwege de onzekerheid over de doorlooptijd. Met behulp van actuele doorlooptijden van leveranciers in uw bedrijfsdatabase en externe gegevens, kunt u een verdeling van mogelijke toekomstige doorlooptijden en eisen binnen die doorlooptijden ontwikkelen. Probabilistische prognoses stelt u in staat om rekening te houden met verstoringen en ongebruikelijke gebeurtenissen door uw schattingen niet te beperken tot wat uitsluitend is waargenomen op basis van uw eigen kortetermijngegevens over vraag en doorlooptijd. U kunt voor elke gebeurtenis mogelijke uitkomsten met bijbehorende kansen genereren.

Zodra u een schatting heeft van de doorlooptijd en vraagverdeling, kunt u dat doen specificeer het serviceniveau je moet hebben voor dat onderdeel. Het gebruik van oplossingen zoals Slimme voorraadoptimalisatie (SIO), kunt u vol vertrouwen bevoorraden op basis van het beoogde voorraadrisico met minimale voorraadkosten. U kunt ook overwegen om de oplossing optimale serviceniveaudoelen te laten voorschrijven door de kosten van extra voorraad versus de kosten van voorraaduitval te beoordelen.

Tot slot moeten we, zoals ik al heb opgemerkt, accepteren dat we nooit alle onzekerheid kunnen wegnemen. Als natuurkundige ben ik altijd geïntrigeerd geweest door het feit dat er, zelfs op de meest basale niveaus van de werkelijkheid zoals we die vandaag kennen, nog steeds onzekerheid bestaat. Albert Einstein geloofde in zekerheid (determinisme) in de natuurkundige wet. Als hij voorraadbeheerder was geweest, had hij misschien voor JIT gepleit omdat hij vond dat natuurkundige wetten perfecte voorspelbaarheid mogelijk zouden moeten maken. Hij zei beroemd: "God speelt niet met dobbelstenen." Of zou het mogelijk kunnen zijn dat het universum waarin we bestaan een "zwarte zwaan" -gebeurtenis was in een eerder "multiversum" dat een bepaald soort universum voortbracht waardoor we konden bestaan.

Bij voorraadplanning kunnen we, net als in de wetenschap, niet ontsnappen aan de realiteit van onzekerheid en de impact van ongewone gebeurtenissen. We moeten dienovereenkomstig plannen.

[1] https://www.bbc.com/news/business-56559073#:~:text=Looking%20at%20the%20bigger%20picture,0.2%20to%200.4%20percentage%20points.

gerelateerde berichten

Direct to the Brain of the Boss – Inventory Analytics and Reporting

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

Het dagelijkse voorraadbeheer kan u bezig houden. 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.

Verward over AI en Machine Learning?

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.

recente berichten

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
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. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
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. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
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. […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

Blog Categorieën

Engineering op bestelling bij Kratos Space - beschikbaarheid van onderdelen een strategisch voordeel maken

Invoering

De Kratos Space-groep binnen National Security-technologie-innovator Kratos Defense & Security Solutions, Inc., produceert COTS-software en componentproducten voor ruimtecommunicatie, op maat gemaakte producten voor individuele klanten, evenals complete oplossingen voor satelliet- en grondsegmenten. Hun markt is een zeer veeleisende markt die vaak op maat gemaakte systemen vereist met uitzonderlijke prestaties en snelle leveringscycli. Kirk Smith, vice-president van Business Systems Innovation, ging met ons zitten om uit te leggen hoe onderdelenbeheer en planning centraal zijn komen te staan in hun operationele uitmuntendheid, waarbij ze talloze aangepaste projecten per jaar ondersteunen.

De uitdaging:

Engineering-to-order in de wereld van Kratos betekent dat traditionele prognoses van afgewerkte goederen u niet zullen helpen bij het plannen van de toekomst. In de op maat gemaakte markt biedt het verleden geen bruikbare voorspelling voor de toekomst, zelfs niet binnen de gerichte technologiegebieden van de Space Group. U weet gewoon niet van tevoren wat uw volgende klant van een systeem op maat gaat vragen. Dit is problematisch voor de contractfabrikanten (CM's) van het bedrijf die belangrijke assemblages op een lager niveau produceren - ze weten niet wat ze kunnen verwachten en zullen zonder enig advies niet in staat zijn om de vereiste onderdelen vooraf te bestellen en op voorraad te houden. Korte prognosehorizon en lange doorlooptijden van componenten maken concurrerend bieden op nieuwe projecten moeilijk, waarbij de levertijd cruciaal is.

Een concurrentievoordeel benutten

"Met oplossingen op maat en op maat is de nummer 1 reden dat we winnen, dat we zeer uitdagende problemen voor onze klanten oplossen", zegt Smith. Maar een goede tweede is een strategisch voordeel: het vermogen om die op maat gemaakte systemen snel te leveren. Kratos heeft een reeks eerder ontworpen en geconstrueerde bouwstenen (chassis- en bordniveau-assemblages) die kunnen worden toegepast op nieuw ontworpen oplossingen. Dit versnelt het ontwerp, maar omdat deze bouwstenen op maat zijn gemaakt voor elke klant, is het problematisch om ze op voorraad te hebben voor toekomstige verkopen - er zijn veel varianten. Als Kratos een manier zou kunnen vinden om hun board- en componentniveau-vereisten effectief te voorspellen, zouden ze in staat zijn om de end-to-end productietijd te verkorten, onderdeeltekorten die de levering vertragen tot een minimum te beperken en excessen te voorkomen die verouderde voorraad creëren.

De oplossing:

Kratos pursued a hybrid planning approach, combining sales planning by its business development team with statistical forecasting from Smart Software. Smith explained the process: Part 1 – Annual forecast at the CM built assembly level:

Gebruik Smart om een voortschrijdende prognose van het assemblageniveau voor 12 maanden voor de CM te maken.
Vergelijk dit met de Business Development Opportunity Forecast
Combineer de inzichten van Smart met de Opportunity Forecast
Lever de resulterende aangepaste assemblageprognose aan de CM voor omzet- en capaciteitsplanning.

Deel 2 – Bieden van prognoses op componentniveau aan contractfabrikanten:

Voer prognose op assemblageniveau in de ERP-stuklijstfunctie, waardoor de vraag op componentniveau naar alle onderdelen explodeert.
De vraag aggregeren op onderdeelnummer, prognoses op componentniveau genereren.
Bied prognoses aan CM-inkoop zodat ze kunnen bepalen wanneer ze vooruit moeten kopen of bestellingen moeten verhogen om volumeprijsonderbrekingen vast te leggen. Wanneer ze een kans zien, nemen ze contact op met Kratos, krijgen toestemming en verhogen het aantal aankopen, met als gevolg dat de materiaalkosten en doorlooptijden worden verlaagd.
Ook vermindert het verstrekken van jaarlijkse prognoses de terugkoopdruk van de CM's - Kratos is verplicht om ongebruikte componenten terug te kopen, maar nu zien de CM's kansen op componentniveau en de waarde van het aanhouden van voorraden.

Resultaten:

Over the past three years this approach has allowed Kratos to reduce material cost. Moreover, Kratos is able to work with its Contract Manufacturers to reduce stockout risk and achieve shorter delivery commitments. While dealing with components with up to six month lead times, they are able to confidently propose and achieve customer delivery dates. Jon Good, General Manager at contract manufacturer NeoTech, shared their experience. “We use the Smart forecast provided by Kratos’ Space group to assist in taking advantage of price breaks on material at higher quantities that wouldn’t otherwise be visible in our current business model. This enables us to reduce material cost which translates into reduced pricing to Kratos in the long run.” Good added that another use is to predict probable material consumption over a longer period of time than would be visible only on open orders. “This enables us to more realistically understand our inventory on hand position in terms of excess. These two benefits allow NEOTech to make smarter decisions related to purchasing and inventory management while at the same time saving days and weeks in the front end of the process and delivering the end product to Kratos as rapidly as possible.” Looking forward, Smith sees even greater opportunity to team with Kratos Space CMs to streamline their supply chain and associated costs. “The bottom line,” says Smith, “is that we are now able to more effectively communicate with our CM partners, despite the lack of forecastability in our business, and simultaneously reduce material cost and shorten lead times.”

Tien tips die gegevensproblemen bij software-implementatie vermijden

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

We werken samen met veel klanten in veel sectoren om onze geavanceerde software voor analyse, prognoses en voorraadplanning te verbinden met hun ERP-systemen. Ondanks de verscheidenheid aan situaties die we tegenkomen, hebben sommige gegevensgerelateerde problemen de neiging om keer op keer de kop op te steken. In deze blog staan tien tips die je kunnen helpen om deze veelvoorkomende problemen te voorkomen.

Zodra een klant klaar is om software voor vraagplanning en/of voorraadoptimalisatie te implementeren, moet hij de analysesoftware aansluiten op zijn bedrijfsgegevensstroom. In ons geval verwerken we transactiegegevens rechtstreeks in de analytische software. Dit geeft onder meer informatie over de vraag naar artikelen en de doorlooptijden van leveranciers. We halen de rest van de gegevens uit het ERP-systeem zelf, dat metagegevens levert zoals de locatie van elk artikel, de kostprijs per eenheid en de productgroep.

Deze tips zijn belangrijk omdat het niet ongebruikelijk is dat implementatieprojecten met veel enthousiasme beginnen, maar al snel vastlopen door problemen met de gegevens die de analyse voeden. Deze vertragingen kunnen het teamenthousiasme verminderen, projectleiders in verlegenheid brengen en de ROI-uitbetaling vertragen (en daardoor verminderen) die uiteindelijk het implementatieproject rechtvaardigde.

Het belang van het verbinden van de analysesoftware met de bedrijfsgegevensstroom

Hier is de lijst met tips, gegroepeerd op basis van de algemene thema's veilig omgaan met bestanden, waarborgen van gegevensintegriteit en omgaan met uitzonderingen.

Veilig omgaan met bestanden

Zorg voor een testomgeving die u als 'sandbox' kunt gebruiken. Kopieer uw huidige gegevens naar een testomgeving waar u veilig kunt experimenteren met de software zonder de huidige bewerkingen te riskeren. Naast het helpen van gebruikers om de ins en outs van de nieuwe software te leren, stelt het hebben van de nieuwste gegevens in de software eindgebruikers in staat eventuele problemen met de gegevens te ontdekken.

Bescherm uw regels voor gegevensextractie. Als u geen gebruik maakt van een kant-en-klare connector voor uw ERP-systeem dan moet u ervoor zorgen dat u bewaarbare uittrekregels kunt maken om gegevens van uw ERP naar een bestand te verplaatsen. Kolomvolgorde, gegevenstypen, datumnotaties, enz. mogen niet elke keer dat hetzelfde extract opnieuw wordt uitgevoerd, variëren. Anders loopt het project vast in handmatige fouten of verwarring bij het opnieuw uitpakken na fixes van de gegevens of wanneer nieuwe gegevens binnenkomen. Alle regels voor gegevensextractie moeten worden opgeslagen en beschikbaar zijn voor IT - we zijn situaties tegengekomen waarin bestanden werden geëxtraheerd. op ad hoc wijze resulterend in een iets ander formaat bij elk nieuw uittreksel. We hebben ook gezien dat klanten hard werkten aan het ontwikkelen van een complexe en nauwkeurige routine voor het extraheren van gegevens, waarna ze ontdekten dat al hun werk verloren was gegaan toen het niet goed was gearchiveerd. Beide situaties leidden tot verwarring en projectvertragingen.

Gebruik geen native bestandsindelingen van Excel voor gegevensoverdracht. Als uw planningsoplossing geen directe integratie met uw ERP-systeem heeft, exporteer dan ERP-gegevens naar een platte bestandsindeling, zoals door komma's gescheiden bestanden (.csv) of door tabs gescheiden tekstbestanden. Gebruik geen MS Excel-indelingen zoals .xls of .xlsx als het exportbestandstype omdat Excel automatisch veldwaarden op onverwachte manieren opnieuw opmaakt. Veel gebruikers gaan ervan uit dat ze .xlsx-bestanden moeten gebruiken als ze ze handmatig willen bekijken, zich niet realiserend dat .csv- of .txt-bestanden net zo gemakkelijk kunnen worden geopend en niet het risico met zich meebrengen dat ze automatisch opnieuw worden geformatteerd.

Gegevensintegriteit verzekeren

Data Problems and solutions in Software Implementation

Gegevensproblemen en oplossingen bij software-implementatie. Hier is de lijst met tips, gegroepeerd op basis van de algemene thema's veilig omgaan met bestanden, waarborgen van gegevensintegriteit en omgaan met uitzonderingen.

Bevestig de juistheid van uw catalogusgegevens. Exporteer uw catalogusgegevens (dwz lijst met producten, lijst met klanten, lijst met leveranciers) en al hun relevante attributen. Controleer op verkeerde of verdachte waarden in de attributen (vooral doorlooptijden en kosten van artikelen). Problematische waarden zijn spaties, nullen als u geen nul als gegevenswaarde verwacht, en tekenreeksen als u numerieke waarden verwacht (of vice versa). Het kan helpen om elk extractbestand in Excel te openen en op elk attribuutveld te filteren, kijkend naar de unieke waarden om te zien wat eruit springt als niet zoals de andere (bijv. "1", "2", "&&", "3" …).

Bevestig de juistheid van uw groeperingsgegevens. Een andere nuttige activiteit die kan worden uitgevoerd tijdens het bekijken van de productcatalogusgegevens in Excel, is het controleren van belangrijke groeperings-/filtervelden zoals productfamilie, categorie of klasse om er zeker van te zijn dat er geen producten zijn toegewezen aan de verkeerde categorie, klasse of familie. Controleer ook alle velden voor productstatus/productlevenscyclus, zorg er bijvoorbeeld voor dat u alle stopgezette producten correct hebt geïdentificeerd.

Controleer op valse controletekens in tekstvelden. Controleer of er geen ongebruikelijke tekens in uw productbeschrijvingen zijn geëxtraheerd, zoals regelterugloop of tabs in de beschrijvingswaarde zelf. Als dat het geval is, zorg er dan voor dat u die gegevens kunt extraheren door tussenvoegsels met dubbele aanhalingstekens rond de beschrijving te gebruiken, of herstel fouten bij het invoeren van gegevens rechtstreeks in het ERP-systeem.

Controleer of de gegevens een standaardlay-out hebben. Controleer of uw uittreksels van transactiegegevens (bijv. klantorders, klantverzendingen, inkooporders, leveranciersbonnen) geen dubbele rijen bevatten. Als dat het geval is, identificeert u welke velden moeten worden toegevoegd om de rijen onderscheidend te maken of, als het echte duplicaten zijn, verwijdert u de extra exemplaren in de ERP-database.

Omgaan met uitzonderingen

Detecteer en reageer op uitzonderingen. Identificeer alle kenmerken van transactiegegevens die zouden betekenen dat ze niet zouden moeten worden gebruikt, zoals geannuleerde bestellingen. Begrijp het proces rond verkeerd ingevoerde bestellingen of geannuleerde bestellingen om ervoor te zorgen dat dit soort transacties niet worden geteld of dubbel geteld. Let op andere gegevensattributen die zouden impliceren dat dat attribuut niet mag worden gebruikt, zoals dropshipping rechtstreeks van een leverancier naar de klant in plaats van het vanuit uw eigen bedrijf te verzenden.

Codificeer de afhandeling van uitzonderlijke interne overboekingen. Definieer het geïdealiseerde record van interne voorraadoverdrachten in noodgevallen en geef vervolgens regels voor het bewerken van transacties die op noodbasis zijn uitgevoerd en die afwijken van het ideale patroon. Als bijvoorbeeld product P1 zou moeten worden verzonden vanuit locatie A, maar er was een noodverzending vanuit locatie B, wordt de vraaggeschiedenis voor P1 op locatie A gekaapt en minder dan het had moeten zijn. Geef indien mogelijk een regel op voor de gewenste verzendlocatie voor elk product, zodat de geschiedenis kan worden gecorrigeerd door de voorraadoptimalisatiesoftware voor prognosedoeleinden.

Bedenk een procedure om vervanging af te handelen. Vervangingen doen zich bijvoorbeeld voor bij het adopteren van een nieuw ERP-systeem dat de producten opnieuw indexeert, of een oud product wordt vervangen door een bijgewerkte versie, of een geheel nieuw product veroudert en het oude. Als product-ID's om welke reden dan ook in de afgelopen paar jaar zijn gewijzigd, identificeer dan een mapping van de oude product-ID naar de nieuwe. Deze regels moeten beschikbaar zijn voor het vraagplannings- en prognosesysteem en kunnen worden bewerkt binnen de applicatie.

Het niet anticiperen op dataproblemen vormt een grote belemmering voor een soepele implementatie van nieuwe analytische software. Geen enkele lijst kan alle vreemde dingen opsommen die fout kunnen gaan bij het verzamelen van gegevens, maar deze lijst belicht veelvoorkomende problemen en verstandige antwoorden.

Opmerking: voor meer informatie over hoe gegevensproblemen de toepassing van geavanceerde analytische software kunnen belemmeren, zie de uitstekende blog van Sean Snapp over hoe dit probleem de toepassing van kunstmatige intelligentie en machine learning belemmert. https://www.brightworkresearch.com/demandplanning/2019/05/how-many-ai-projects-will-fail-due-to-a-lack-of-data/

gerelateerde berichten

Innovating the OEM Aftermarket with AI-Driven Inventory Optimization

Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie

De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten.

Forecast-Based Inventory Management for Better Planning

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, of MRP-logica (Material Needs Planning), is een methode voor vooruitplanning die bedrijven helpt aan de vraag te voldoen zonder dat er sprake is van over- of ondervoorraad. Door te anticiperen op de vraag en de voorraadniveaus aan te passen, wordt een evenwicht behouden tussen het voldoen aan de behoeften van de klant en het minimaliseren van overtollige voorraadkosten. Deze aanpak optimaliseert de bedrijfsvoering, vermindert verspilling en verbetert de klanttevredenheid.

Make AI-Driven Inventory Optimization an Ally for Your Organization

Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie

In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken.

recente berichten

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
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. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
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. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
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. […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

Blog Categorieën

MAX-MIN OF ROP – ROQ

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

MAX-MIN OF ROP – ROQ

door Philip Slater

Deze gastblog is geschreven door Philip Slater, oprichter van SparePartsKNowHow.com, de toonaangevende educatieve bron voor het beheer van reserveonderdelen. De heer Slater is een wereldleider en adviseur op het gebied van materiaalbeheer en in het bijzonder op het gebied van technisch voorraadbeheer en optimalisatie van reserveonderdelen. In 2012 werd Philip geëerd met een nationaal Leiderschap in Logistiek Education Award. Klik op om de originele blogpost te bekijken hier.

Er zijn in wezen twee manieren waarop bedrijven hun instellingen voor voorraadbeheer uitdrukken: als MAX-MIN (soms MIN-MAX) of als ROP-ROQ.

Sommige mensen zullen zeggen dat het niet echt uitmaakt welke je gebruikt, als je maar de definities en de voor- en nadelen begrijpt. In mijn ervaring doet het er echter toe en dit is een aspect van het voorraadbeheer van reserveonderdelen dat u echt goed moet doen.

Laten we beginnen met de definities voor MIN, MAX, ROP & ROQ

MIN = afkorting voor minimum

Er zijn, verwarrend genoeg, twee stromingen over wat wordt bedoeld met de MIN. Meestal is dit het punt waarop de noodzaak om meer voorraad te bestellen wordt geactiveerd. Soms wordt de MIN echter gezien als de minimale hoeveelheid die veilig kan worden vastgehouden om aan de verwachte behoeften te voldoen. In dit geval wordt de noodzaak om meer voorraad te bestellen zo ingesteld dat het bestelpunt één minder is dan de MIN-waarde. Dat is. MIN-1.

De sleutel tot beheer bij het gebruik van een MIN-instelling is het begrijpen van de configuratie van het computersysteem dat u gebruikt, aangezien verschillende definities het resulterende holdingniveau, het herbestellingspunt en misschien zelfs de daadwerkelijke veiligheids- of buffervoorraad zullen veranderen.

MAX = afkorting voor maximum

Deze waarde is meestal het beoogde maximale bezit van het item. Gewoonlijk, in een MAX-MIN-systeem, waar de MIN het bestelpunt is, is de hoeveelheid die wordt bijbesteld na het bereiken van de MIN de hoeveelheid die nodig is om terug te keren naar de MAX. Als de MAX-MIN bijvoorbeeld 5-2 is en de hoeveelheid in het magazijn 2 bereikt, moet de inkoop er 3 bestellen om terug te keren naar de MAX.

ROP = Bestelpunt

Zoals de naam al doet vermoeden, is dit simpelweg het voorraadniveau waarop de noodzaak om bij te bestellen wordt geactiveerd. Dit wordt berekend door het niveau van de veiligheidsvoorraad en de voorraad die nodig is om de servicebehoeften tijdens de doorlooptijd van de bestelling te dekken, te bepalen.

ROQ = Bestelhoeveelheid

Nogmaals, zoals de naam suggereert, is dit de hoeveelheid die opnieuw moet worden besteld wanneer de ROP is bereikt. Dit is niet de EOQ, maar eerder de hoeveelheid die zowel economisch zinvol is als commercieel verkrijgbaar is.

De verschillen zijn zinvol en belangrijk

Het is essentieel dat elke voorraadbeheerder begrijpt dat de MAX-MIN- en ROP-ROQ-benaderingen niet zomaar uitwisselbaar zijn.

Bijvoorbeeld in algemene termen:

MIN kan worden gelijkgesteld met de ROP, behalve als u een systeem hebt ingesteld voor nabestelling op een punt van MIN-1. In dat geval is er geen gelijkwaardigheid.

Voor langzaam bewegende artikelen kan de MAX onder bepaalde omstandigheden gelijk zijn aan de ROP + ROQ. Dit komt omdat het voor langzaam lopende artikelen mogelijk is dat er geen extra vraag is voordat het/de nieuw bestelde artikel(en) op voorraad zijn.

Bij alle andere items is de MAX echter ONWAARSCHIJNLIJK gelijk aan de ROP + ROQ, aangezien items kunnen worden uitgegeven tussen het moment van het bereiken van de MIN en de aankomst van de nieuw bestelde items. Sterker nog, er is een logica die zegt dat de MAX nooit echt gehaald zou worden.

Doen deze verschillen ertoe? Ik denk dat ze dat doen.

Wat als u bijvoorbeeld van IT-systeem verandert? Als u van het ene type MAX-MIN-systeem naar het andere overstapt, maar zij de MIN anders definiëren, kunt u uw gegevens niet zomaar migreren. Dit lijkt misschien niet voor de hand liggend als iedereen de taal van MAX-MIN gebruikt, maar het is een klassieke valkuil waarbij woorden op verschillende manieren worden gebruikt.

Evenzo, als u uw holdingniveaus benchmarkt met een ander bedrijf of een andere locatie, moet u op de hoogte zijn van de verschillende definities en de resultaten die elke benadering zou opleveren. Anders ben je 'appels met peren' aan het vergelijken.

Of wat gebeurt er als een nieuw teamlid bij uw bedrijf arriveert en hun vorige bedrijf de termen MAX-MIN gebruikte, maar met andere parameters of betekenis dan uw bedrijf gebruikt. Er zal waarschijnlijk worden aangenomen dat de termen op dezelfde manier worden gebruikt en dit kan leiden tot voorraadtekorten of -overschotten, afhankelijk van de verschillen in de definities.

Om nog meer verwarring te zaaien, gebruiken sommige softwaresystemen de term 'Veiligheidsvoorraad' om het MIN-holdingniveau weer te geven, ondanks dat dit niet de universele definitie van veiligheidsvoorraad is. Door deze verschillende nomenclatuur gaan sommige mensen ervan uit dat het aanhouden van minder dan de zogenaamde 'veiligheidsvoorraad' volgens uw IT-systeem 'onveilig' of riskant is, terwijl dat in feite helemaal niet zo is. Misschien hebben ze zelfs een te grote voorraad omdat ze de term 'veiligheidsvoorraad' niet goed hanteren. Het veiligheidsvoorraad noemen maakt het nog niet zo.

Voors en tegens

MAXIMUM MINIMUM

Voordelen:

• Conceptueel eenvoudig te begrijpen.

Nadelen:

• Termen kunnen misleidend zijn in termen van veiligheidsvoorraad en werkelijke maxima.

• Termen worden op verschillende manieren gebruikt en daarom is voorzichtigheid geboden om een gemeenschappelijk begrip te garanderen.

• Waarden vaak bepaald op basis van 'ervaring' of intuïtie.

• Leidt vaak tot overbevoorrading terwijl misleidende overbevoorradingsgegevens worden gerapporteerd

ROP-ROQ

Voordelen:

• De betekenis van elke term is duidelijk en consistent.

• Waarden ingesteld met behulp van controleerbare logica.

• Veiligheidsvoorraadwaarden duidelijk vastgelegd.

• Beleggingen weerspiegelen waarschijnlijk de werkelijke behoeften en commerciële beperkingen.

Nadelen:

• Vereist meer werk om de juiste waarden te bepalen.

U moet dit goed doen

De verschillen tussen MAX-MIN en ROP-ROQ zijn niet triviaal en de termen zijn zeker niet uitwisselbaar. Mijn ervaring is dat de ROP-ROQ-benadering meer transparantie oplevert en gemakkelijker te beheren is omdat er geen verwarring bestaat over de betekenis van de termen. Deze aanpak levert ook een geschikter en beter controleerbaar voorraadniveau op.

Dit suggereert dat als voorraadbeheer van reserveonderdelen belangrijk voor u is, u dit echt goed moet doen.

gerelateerde berichten

Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie

Op prognoses gebaseerd voorraadbeheer voor een betere planning

Maak van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie een bondgenoot voor uw organisatie

recente berichten

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
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. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
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. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
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. […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

Blog Categorieën

Omgaan met extreme supply chain-variaties bij Rev-A-Shelf

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Heeft uw uitgebreide toeleveringsketen last van extreme seizoensvariabiliteit? Vormt deze situatie een uitdaging voor uw vermogen om te voldoen aan de serviceniveauverplichtingen aan uw klanten? Ik heb hiermee geworsteld bij Rev-A-Shelf, waarbij ik me bezig hield met ongebruikelijke omstandigheden die zijn gecreëerd door Chinees Nieuwjaar en andere wereldwijde evenementen, en ik wil graag de ervaring en een paar dingen die ik onderweg heb geleerd delen.

Laat me eerst onze situatie uitleggen. We importeren 60% van de onderdelen die we gebruiken om onze keuken- en badaccessoires te bouwen uit China en Europa. Het grootste deel van het jaar waren we in staat om onze voorraadbehoeften te plannen met behulp van een op spreadsheets gebaseerde min/max-aanpak. Maar niet tijdens Chinees Nieuwjaar, dat de grootste jaarlijkse bevolkingsmigratie van de planeet veroorzaakt. Chinees Nieuwjaar legt de productie tot twee maanden stil, wat een aanzienlijk leveringsrisico met zich meebrengt terwijl we ernaar streven om onze driedaagse orderafhandelingsverplichting na te komen.

We hebben ons probleem opgelost door statistische vraagprognoses te introduceren met de flexibiliteit om doorlooptijden te verlengen indien nodig, de mogelijkheid om op betrouwbare wijze veiligheidsvoorraden aan te leggen die onze vereiste serviceniveaus bereiken en een continu rapportagesysteem waarmee iedereen precies weet waar we aan toe zijn. Voor succes was echter veel meer nodig dan een nieuw stuk software. We moesten de manier veranderen waarop we naar de toekomstige vraag, het aanbodrisico en de veiligheidsvoorraad kijken. Hier zijn een paar belangrijke dingen die we hebben gedaan die het verschil hebben gemaakt.

Stakeholdereducatie en buy-in

Ongeacht het project is het altijd het beste om de buy-in van alle belanghebbenden in te schakelen. We wisten dat we iets moesten doen om ons probleem op te lossen, maar er was zeker weerstand. Senior managers hadden bijvoorbeeld een gezond wantrouwen tegen software ontwikkeld en vroegen zich af of vraagvoorspellingssoftware zou kunnen helpen. Onze inkopers hadden hun eigen perspectieven en inkoopmethoden ontwikkeld en voelden zich persoonlijk in gevaar toen we nieuwe benaderingen overwoog.

Mensen kwamen langs toen ze een gemeenschappelijk begrip van het probleem ontwikkelden en hoe we het zouden aanpakken. Onderwijs was een groot deel van de oplossing. We hebben uitgelegd hoe prognoses werken en de belangrijkste factoren die we allemaal moeten begrijpen: hoe trends te analyseren, hoe 'wat als'-scenario's te gebruiken, de impact van veranderende doorlooptijden, hoe serviceniveaus te relateren aan leveringsrisico en veiligheidsvoorraad en belangrijke prestatie-indicatoren zoals voorraad draait. Door dit proces samen te doorlopen, werden we allemaal belanghebbenden bij de oplossing.

Gebruik de juiste software

Wanneer u veel onderdeelnummers en enige vorm van vraag- of aanbodvariabiliteit heeft, kunt u gewoon niet effectief voorspellen met een spreadsheet. Met ons min/max-voorspellingssysteem waren we van plan een gemiddelde te nemen, en het werkte niet. Gemiddeld gebruik heeft inherente gebreken voor planningsdoeleinden - het is altijd achterom kijken!

U hebt software nodig die vooruitkijkt, seizoenspatronen herkent en u in staat stelt te bepalen hoeveel voorraad u nodig heeft om aan de vereiste serviceniveaus te voldoen gedurende verschillende doorlooptijden.

Processen verfijnen

Als de oude manieren niet werken, moet je openstaan voor het aanpassen van je aannames. Denk minder na over waar je bent geweest en meer over waar je wilt zijn. Bekijk uw doorlooptijden en plan uw gewenste serviceniveau in. De geschiedenis van vorig jaar is misschien niet de beste voorspeller van de vraag van dit jaar. Dezelfde prognosehorizon is mogelijk niet geschikt voor alle producten of een bepaalde tijd van het jaar.

Maak de prognose uitvoerbaar

Het is niet voldoende om een nauwkeurige prognose en geschatte voorraadniveaus te produceren. Je moet een manier ontwikkelen om de informatie bruikbaar te maken voor degenen die ermee belast zijn. We hebben een reeks rapporten ontwikkeld waarmee kopers betere prognose- en veiligheidsvoorraadinformatie konden gebruiken. Nu, aan het einde van elke maand, produceren we een prognoserapport dat een duidelijk beeld geeft van de huidige voorraad, veiligheidsvoorraad, gebruik in het verleden, voorspeld gebruik, inkomende leveringen (PO's) en aanbevolen bestelhoeveelheden.

Resultaten valideren

U kunt, en dat hebben we gedaan, onze nieuwe methoden testen aan de hand van onze eigen vraaggeschiedenis. Toch kan een gezaghebbende buitenstaander acceptatie gemakkelijker maken. We hebben een onderzoek laten uitvoeren door een professor aan de Louisville University's College of Business, die een van haar afgestudeerde studenten aan het werk zette. Door hen konden we versterken wat we zagen gebeuren met onze resultaten, en we voelden ons comfortabel dat we op de goede weg waren.

Al deze factoren hielpen Rev-A-Shelf om zijn vraagplanningsproces met groot succes te transformeren. Vandaag overtreffen we onze doelstellingen op het gebied van serviceniveau en onze opvullingsgraad, gebaseerd op een driedaagse scheepscyclus, vertoont een gestage verbetering en vertoont een stijgende lijn. Over het algemeen zijn de eenheden op voorraad gelijk gebleven, terwijl ze een stijging van de verkoop van 13% ondersteunden.

John Engelhardt is momenteel Director of Purchasing and Asian Operations voor Rev-a-Shelf, LLC in Louisville, KY. Hij heeft verschillende managementfuncties bekleed, zowel bij particuliere bedrijven als bij publieke organisaties. Bij Rev-A-Shelf bekleedde hij de functie van International Sales Manager en Director of Sales Support voordat hij zijn huidige functie op zich nam. Hij is te bereiken op johne op rev-a-shelf dot com.

gerelateerde berichten

Constructief spelen met Digital Twins

Degenen onder u die actuele onderwerpen volgen, zullen bekend zijn met de term ‘digitale tweeling’. Degenen die het te druk hebben gehad met hun werk, willen misschien verder lezen en bijpraten. Hoewel er verschillende definities van een digitale tweeling bestaan, is er één die goed werkt: een digitale tweeling is een dynamische virtuele kopie van een fysiek bezit, proces, systeem of omgeving die er hetzelfde uitziet en zich hetzelfde gedraagt als zijn tegenhanger in de echte wereld. Een digitale tweeling neemt gegevens op en repliceert processen, zodat u mogelijke prestatieresultaten en problemen kunt voorspellen die het echte product kan ondergaan.

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

Hoe gaat het met ons? KPI's en KPP's

recente berichten

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
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. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
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. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
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. […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]

Blog Categorieën

Waarheid in prognoses: praktisch advies aan het einde van het jaar

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Aan het einde van het jaar zijn we vaak bezig met nadenken en plannen maken voor het komende jaar. Is 2013 verlopen zoals je had verwacht? Zal 2014 dramatisch anders zijn? Zijn er andere factoren - dingen die we van plan zijn te doen; dingen waarvan we denken dat onze concurrenten ze zouden kunnen doen; krachten van buitenaf, zoals veranderende smaak, demografie of economie, die de gang van zaken in het komende jaar kunnen veranderen?

De meeste bedrijven die een formele prognose doen, beginnen met een statistische projectie van verkooppatronen uit het verleden in de toekomst. Uw voorspellingsmodel moet alle seizoensgebondenheid die inherent is aan uw markten detecteren en karakteriseren en dit opnemen in de projectie. Maar dat is slechts de eerste stap.

Het volgende dat u moet overwegen, is de levenscyclus van het product. Bijna alle producten doorlopen een voorspelbare cyclus van introductie, acceptatie en groei, volwassenheid (vraag vlakt af) en uiteindelijk verval tot veroudering. Deze cycli kunnen zo kort zijn als weken of zo lang als tientallen jaren. Kledingmode en consumentenelektronica zouden zich aan de kortere kant van de schaal bevinden, terwijl producten zoals sanitair en bouwmachines langere cycli zouden ondergaan. In gespecialiseerde situaties, zoals het beheer van busvloot, kunnen volledige wagenparken worden vervangen gedurende gedefinieerde overgangsperioden. In ieder geval de vraag prognose moet worden aangepast aan de toenemende of afnemende vraag, afhankelijk van de positie van het product in zijn levenscyclus.

Nu komt het moeilijkste: het onvoorspelbare voorspellen. Over het algemeen zal de toekomst waarschijnlijk veel lijken op het recente verleden, vergelijkbaar met de eerste bewegingswet van Newton: een lichaam in beweging heeft de neiging in beweging te blijven tenzij er een externe kracht op inwerkt. Maar het zijn die externe krachten die uw zorgvuldig berekende voorspelling recht in de goot kunnen sturen. Een concurrent kan zijn prijzen verlagen om een deel van uw marktaandeel weg te nemen. Nieuwe technologieën kunnen uw product voor het einde van de verwachte levensduur overbodig maken. Veranderende smaken of nieuwe regelgeving kunnen de verkoop in de weg staan.

Maar er kunnen ook goede dingen gebeuren. U bent misschien degene die de prijzen verlaagt of uw product verbetert en de zaken van een concurrent wegneemt. Uw product kan in de smaak vallen bij de markt en de verkoop zal omhoogschieten. Een concurrent kan het bedrijf verlaten of failliet gaan, waardoor u meer kansen krijgt.

Moet je dit soort dingen plannen? Zeker, voor zover je kunt. U weet misschien wanneer u promoties uitvoert of de volgende productlijn invoert. Maar de toekomst is van nature onzeker. Geschiedenis en uw zakelijke kennis van het verleden leggen de basis voor uw kijk op de toekomst. Op statistiek gebaseerde tools kunnen u helpen bij het opstellen van een voor risico gecorrigeerde prognose, met aanbevelingen voor veiligheidsvoorraden die overeenkomen met het risiconiveau dat u bereid bent te nemen. Daarnaast is uw sleutel tot succes behendigheid: het vermogen om u aan veranderende omstandigheden aan te passen. Bereid de best mogelijke prognose voor, bouw uw plannen rond die prognose en houd vervolgens de verkoop- en marktomstandigheden nauwlettend en continu in de gaten. Zoek naar vroege waarschuwingen dat dingen in een andere richting kunnen gaan dan je had voorspeld.

U moet bereid zijn om veranderende omstandigheden te herkennen en u eraan aan te passen - met andere woorden, word niet verliefd op uw voorspelling en negeer bewijs dat het misschien verkeerd is. Trots op auteurschap kan in dit geval dodelijk zijn voor het bedrijf.

Het is ook belangrijk om noodplannen te hebben, zodat u voorbereid bent om de nodige wijzigingen aan te brengen in inkoop, productie en voorraad om te reageren op de nieuwe schatting van de vraag. De beste tools hiervoor zijn de kortst mogelijke doorlooptijden (zowel productie als leverancier), goede leveranciersrelaties en een heldere kijk op de wereld en uw markten.

Voorspellen is vooral moeilijk omdat mensen weten dat het waarschijnlijk fout zal zijn en niemand houdt ervan publiekelijk en zichtbaar ongelijk te hebben. Desalniettemin is een goede prognose nodig om de middelen te positioneren die nodig zijn om aan de eisen van de klant te voldoen. Sta gewoon open voor de eerste tekenen van verandering en wees bereid om snel en resoluut te reageren.

Dave Turbid, CFPIM, CIRM, CSCP, CMfgE is een in New Hampshire gevestigde onafhankelijke consultant en freelanceschrijver. Hij is te bereiken via e-mail op dave at daveturbide dot com.

gerelateerde berichten

recente berichten

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeteren
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. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische Oplossingen
Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.
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. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgeven
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. […]

Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijken
In this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie
De aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chain
Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]