Deze blog definieert en vergelijkt de drie meest gebruikte beleidsregels voor voorraadbeheer. Het zou nuttig moeten zijn voor zowel nieuwkomers als ervaren mensen die een mogelijke verandering in het beleid van hun bedrijf overwegen. De blog gaat ook in op hoe vraagprognoses voorraadbeheer ondersteunen, de keuze van het te gebruiken beleid en de berekening van de inputs die dit beleid sturen. Zie het als een verkort stuk van inventaris 101.

Scenario

U beheert een bepaald item. Het artikel is belangrijk genoeg voor uw klanten dat u voldoende voorraad wilt hebben om voorraadtekorten te voorkomen. Het artikel is echter ook zo duur dat u ook de hoeveelheid contant geld die vastzit in de voorraad wilt minimaliseren. Het proces van het bestellen van aanvullingsvoorraad is zo duur en omslachtig dat u ook het aantal inkooporders dat u moet genereren wilt minimaliseren. De vraag naar het artikel is onvoorspelbaar. Dat geldt ook voor de doorlooptijd voor aanvulling tussen het moment waarop u merkt dat er meer nodig is en het moment waarop het in het schap aankomt, klaar voor gebruik of verzending. 

Uw vraag is “Hoe beheer ik dit item? Hoe beslis ik wanneer ik meer moet bestellen en hoeveel ik moet bestellen?” Bij het nemen van deze beslissing zijn er verschillende benaderingen die u kunt gebruiken. Deze blog schetst het meest gebruikte voorraadplanningsbeleid: periodieke bestelling tot (T, S), bestelpunt/bestelhoeveelheid (R, Q) en min/max (s, S). Deze benaderingen zijn vaak ingebed in ERP-systemen en stellen bedrijven in staat om automatische suggesties te genereren over wat en wanneer ze moeten bestellen. Om de juiste beslissing te nemen, moet u weten hoe elk van deze benaderingen werkt en wat de voordelen en beperkingen van elke benadering zijn.    

Periodieke beoordeling, order-up-to-beleid

De verkorte notatie voor dit beleid is (T, S), waarbij T de vaste tijd tussen orders is en S de order-up-to-level is.

Wanneer bestellen: Bestellingen worden elke T dagen als een uurwerk geplaatst. Het gebruik van een vast bestelinterval is handig voor bedrijven die hun voorraadniveau niet in realtime kunnen volgen of die er de voorkeur aan geven om op geplande tijdstippen bestellingen aan leveranciers te geven.

Hoeveel te bestellen: Het voorraadniveau wordt gemeten en het verschil tussen dat niveau en het bestellingsniveau S wordt berekend. Als het voorraadniveau 7 eenheden is en S = 10, worden er 3 eenheden besteld.

Opmerking: Dit is het eenvoudigste beleid om te implementeren, maar ook het minst flexibel om te reageren op fluctuaties in vraag en/of doorlooptijd. Houd er ook rekening mee dat, hoewel de ordergrootte voldoende zou zijn om het voorraadniveau terug te brengen naar S als de aanvulling onmiddellijk zou zijn, er in de praktijk enige vertraging van de aanvulling zal zijn gedurende welke tijd de voorraad blijft dalen, dus het voorraadniveau zal zelden alle niveaus bereiken. weg omhoog S.

Doorlopende beoordeling, beleid voor vaste bestelhoeveelheid (bestelpunt, bestelhoeveelheid)

De verkorte notatie voor dit beleid is (R, Q), waarbij R het bestelpunt is en Q de vaste bestelhoeveelheid.

Wanneer bestellen: Bestellingen worden geplaatst zodra de voorraad daalt tot of onder het bestelpunt, R. In theorie wordt het voorraadniveau constant gecontroleerd, maar in de praktijk wordt dit meestal periodiek gecontroleerd aan het begin of einde van elke werkdag. 

Hoeveel te bestellen: De ordergrootte is altijd vast op Q-eenheden.

Opmerking: (R, Q) reageert sneller dan (S, T) omdat het sneller reageert op tekenen van dreigende stockout. De waarde van de vaste bestelhoeveelheid Q kan niet helemaal aan u liggen. Leveranciers kunnen vaak voorwaarden dicteren die uw keuze voor Q beperken tot waarden die compatibel zijn met minima en veelvouden. Een leverancier kan bijvoorbeeld aandringen op een bestelling van minimaal 20 eenheden en altijd een veelvoud van 5 zijn. Ordergroottes moeten dus 20, 25, 30, 35, enz. zijn. (Deze opmerking was ook van toepassing op de twee andere voorraadbeleidsregels. )

Continue beoordeling, order-up-to-beleid (Min/Max)

De verkorte notatie voor dit beleid is (s, S), ook wel "kleine s, grote S" genoemd, waarbij s het bestelpunt is en S het order-up-to-niveau is. Dit beleid wordt vaker (Min, Max) genoemd.

Wanneer bestellen: Bestellingen worden geplaatst zodra de voorraad daalt tot of onder de Min. Net als bij (R, Q) wordt het voorraadniveau zogenaamd constant gecontroleerd, maar in de praktijk wordt dit meestal aan het einde van elke werkdag gecontroleerd. 

Hoeveel te bestellen: De ordergrootte varieert. Het is gelijk aan het verschil tussen de Max en de huidige inventaris op het moment dat de Min wordt bereikt of overschreden.

Opmerking: (Min, Max) reageert zelfs nog sneller dan (R, Q) omdat het de ordergrootte aanpast om rekening te houden met hoeveel de voorraad onder de Min is gedaald. Wanneer de vraag nul of één eenheden is, stelt een gemeenschappelijke variatie Min = Max -1 in; dit wordt het "basisvoorraadbeleid" genoemd.

Een andere beleidskeuze: wat gebeurt er als ik geen voorraad meer heb?

Zoals u zich kunt voorstellen, leidt elk beleid waarschijnlijk tot een andere temporele volgorde van voorraadniveaus (zie figuur 1 hieronder). Er is nog een andere factor die van invloed is op het verloop van gebeurtenissen in de loop van de tijd: het beleid dat u kiest voor het omgaan met stockouts. Grofweg zijn er twee hoofdbenaderingen.

Nabestellingsbeleid: Als je voorraad op is, houd je de bestelling bij en vul je deze later in. Onder dit beleid is het verstandig om te spreken van negatieve voorraad. De negatieve voorraad vertegenwoordigt het aantal backorders dat moet worden gevuld. Vermoedelijk krijgt elke klant die gedwongen wordt te wachten de eerste bonnen wanneer de aanvulling arriveert. U heeft waarschijnlijk een backorderbeleid voor artikelen die uniek zijn voor uw bedrijf en die uw klant nergens anders kan kopen.

Verliesbeleid: Als je voorraad op is, wendt de klant zich tot een andere bron om zijn bestelling uit te voeren. Wanneer de aanvulling arriveert, krijgt een nieuwe klant die nieuwe eenheden. Voorraad kan nooit onder nul komen. Kies dit beleid voor basisproducten die gemakkelijk bij een concurrent kunnen worden gekocht. Als u het niet op voorraad heeft, gaat uw klant hoogstwaarschijnlijk ergens anders heen. 

De rol van vraagprognoses bij voorraadbeheer

De keuze van besturingsparameters, zoals de waarden van Min en Max, vereist input van een soort vraagvoorspellingsproces.

Traditioneel betekende dit het bepalen van de waarschijnlijkheidsverdeling van het aantal eenheden dat wordt gevraagd over een vast tijdsinterval, hetzij de doorlooptijd in (R, Q) en (Min, Max) systemen of T + doorlooptijd in (T, S) systemen. Er is aangenomen dat deze verdeling normaal is (de beroemde "klokvormige curve"). Traditionele methoden zijn uitgebreid waarbij niet wordt aangenomen dat de vraagverdeling normaal is, maar een andere verdeling (bijv. Poisson, negatief binomiaal, enz.) 

Deze traditionele methoden hebben verschillende tekortkomingen.

• Ten eerste negeert het meestal het probleem van onderschrijding, waarbij de vraag de voorraad niet alleen tot het bestelpunt laat dalen, maar eronder. Ervan uitgaande dat nee onderschrijding leidt tot overschatting van serviceniveaus en opvullingspercentages.

• Ten tweede is de waarschijnlijkheidsverdeling van de vraag heel vaak niet eens in de buurt van "klokvormig" of welke veronderstelde verdeling dan ook werd gekozen - vooral voor items met periodieke vraag naar reserveonderdelen en serviceonderdelen.

• Ten derde vereisen nauwkeurige schattingen van de bedrijfskosten van de voorraad een analyse van de gehele aanvullingscyclus (van de ene aanvulling tot de volgende), niet alleen het deel van de cyclus dat begint met de voorraad die het bestelpunt bereikt.

• Ten slotte zijn de doorlooptijden voor aanvulling doorgaans onvoorspelbaar of willekeurig, niet vast. Veel modellen gaan uit van een vaste doorlooptijd op basis van een gemiddelde, door de leverancier opgegeven doorlooptijd of gemiddelde doorlooptijd + veiligheidstijd.

Gelukkig bestaat er betere software voor voorraadplanning en voorraadoptimalisatie, gebaseerd op het genereren van een volledige reeks willekeurige vraagscenario's, samen met willekeurige doorlooptijden. Deze scenario's "stresstesten" elk voorgesteld paar parameters voor voorraadbeheer en beoordelen hun verwachte prestaties. Gebruikers kunnen niet alleen kiezen tussen beleidsregels (bijv. Min, Max vs. R, Q) maar ook bepalen welke variant van het voorgestelde beleid het beste is (bijv. Min, Max van 10,20 vs. 15, 25, enz.) Voorbeelden hiervan scenario's worden hieronder gegeven.

Het proces van het bestellen van aanvullingsvoorraad is zo duur en omslachtig dat u ook het aantal inkooporders dat u moet genereren wilt minimaliseren

Kiezen tussen voorraadbeheerbeleid

Welke polis past bij u? Er is een duidelijke pikorde in termen van artikelbeschikbaarheid, met (Min, Max) eerst, (R, Q) als tweede en (T, S) als laatste. Deze volgorde vloeit voort uit de mate waarin het beleid reageert op fluctuaties in de willekeur van vraag en aanvulling. De volgorde is omgekeerd als het gaat om het gemak van implementatie.

Hoe "scoort" u de prestaties van een voorraadbeleid? Er zijn twee tegengestelde krachten die in evenwicht moeten zijn: kosten en service.

Voorraadkosten kunnen worden uitgedrukt als voorraadinvestering of voorraadbedrijfskosten. De eerste is de dollarwaarde van de items die wachten om te worden gebruikt. Dit laatste is de som van drie componenten: bewaarkosten (de kosten van "verzorging en voeding van spullen op de plank"), bestelkosten (in feite de kosten van het snijden van een inkooporder en het ontvangen van die bestelling) en tekortkosten (de boete die u betaalt wanneer u een verkoop verliest of een klant dwingt te wachten op wat hij wil).

Service wordt meestal gemeten door serviceniveau en opvullingspercentage. Serviceniveau is de kans dat een aangevraagd artikel direct uit voorraad wordt verzonden. Het opvullingspercentage is het aandeel van de gevraagde eenheden die onmiddellijk uit voorraad worden verzonden. Als voormalig professor beschouw ik het serviceniveau als een alles-of-niets-cijfer: als een klant 10 eenheden nodig heeft en u kunt er slechts 9 leveren, is dat een F. Opvullingspercentage is een gedeeltelijk kredietcijfer: 9 op 10 is 90% .

Wanneer u beslist over de waarden van voorraadbeheerbeleid, vindt u een balans tussen kosten en service. U kunt perfecte service verlenen door een oneindige inventaris bij te houden. U kunt de kosten op nul houden door geen voorraad aan te houden. Je moet een verstandige plek vinden om te opereren tussen deze twee belachelijke uitersten. Het genereren en analyseren van vraagscenario's kan de gevolgen van uw keuzes kwantificeren.

Een demonstratie van de verschillen tussen twee voorraadbeheerbeleidslijnen

We laten nu zien hoe voorhanden voorraad verschillend evolueert onder twee beleidsregels. De twee beleidsregels zijn (R, Q) en (Min, Max) waarbij backorders zijn toegestaan. Om de vergelijking eerlijk te houden, stellen we Min = R en Max = R+Q in, gebruiken we een vaste doorlooptijd van vijf dagen en onderwerpen we beide polissen aan dezelfde volgorde van dagelijkse eisen gedurende 365 gesimuleerde werkdagen.

Afbeelding 1 toont de dagelijkse voorhanden voorraad onder de twee polissen onderworpen aan hetzelfde patroon van dagelijkse vraag. In dit voorbeeld heeft het beleid (Min, Max) slechts twee periodes van negatieve voorraad gedurende het jaar, terwijl het beleid (R, Q) er drie heeft. Het beleid (Min, Max) werkt ook met een kleiner gemiddeld aantal beschikbare eenheden. Verschillende vraagreeksen zullen verschillende resultaten opleveren, maar over het algemeen presteert het (Min, Max) beleid beter.

Houd er rekening mee dat de plots van voorhanden voorraad informatie bevatten die nodig is om zowel kosten- als beschikbaarheidsstatistieken te berekenen.

Afbeelding 1: vergelijking van dagelijkse voorhanden voorraad onder twee voorraadbeleidslijnen

Rol van software voor voorraadplanning

De best-of-breed systemen voor inventarisplanning, prognoses en optimalisatie kunnen u helpen bepalen welk type beleid (is het beter om Min/Max te gebruiken in plaats van R,Q) en welke invoersets optimaal zijn (dwz wat moet ik invoeren voor Min en Max ). De beste systemen voor voorraadplanning en vraagvoorspelling kunnen u helpen deze geoptimaliseerde invoer te ontwikkelen, zodat u uw ERP-systemen regelmatig kunt vullen en bijwerken met nauwkeurige aanvullingsdrivers.

Overzicht

We hebben de drie meest gebruikte beleidsregels voor voorraadbeheer gedefinieerd en beschreven: (T, S), (R, Q) en (Min, Max), samen met de twee meest voorkomende reacties op stockouts: nabestellingen of verloren bestellingen. We merkten op dat deze beleidsmaatregelen steeds meer inspanningen vergen om te implementeren, maar ook steeds betere gemiddelde prestaties leveren. We benadrukten de rol van vraagprognoses bij het beoordelen van voorraadbeheerbeleid. Ten slotte illustreerden we hoe de keuze van het beleid het dagelijkse voorraadniveau beïnvloedt.

Overzicht

Een doel stellen serviceniveau of opvullingspercentage is een strategische beslissing over voorraadrisicobeheer. Het kiezen van serviceniveaus kan moeilijk zijn. Relevante factoren zijn onder meer het huidige serviceniveau, doorlooptijden voor bevoorrading, kostenbeperkingen, de pijn die u en uw klanten door tekorten wordt toegebracht, en uw concurrentiepositie. Het stellen van doelen wordt vaak het best benaderd als een samenwerking tussen operations, sales en finance. Voorraadoptimalisatiesoftware is een essentieel hulpmiddel in het proces.

Keuzes op serviceniveau

Serviceniveau is de kans dat er geen tekorten ontstaan tussen het moment dat u meer voorraad bestelt en het moment dat deze in het schap ligt. Het redelijke bereik van serviceniveaus loopt van ongeveer 70% tot 99%. Niveaus onder 70% kunnen erop wijzen dat u niet om uw klanten geeft of ze niet aankan. Niveaus van 100% zijn bijna nooit geschikt en duiden meestal op een enorm opgeblazen inventaris.

Factoren die van invloed zijn op de keuze van het serviceniveau

Verschillende factoren zijn van invloed op de keuze van het serviceniveau voor een voorraadartikel. Hier zijn enkele van de belangrijkste.

Huidige serviceniveaus:
Een redelijke plaats om te beginnen is om erachter te komen wat uw huidige serviceniveaus zijn voor elk item en in het algemeen. Als je al in goede conditie bent, wordt het gemakkelijker om een reeds goede oplossing aan te passen. Als u er nu slecht aan toe bent, kan het moeilijker zijn om serviceniveaus in te stellen. Verrassend genoeg hebben maar weinig bedrijven gegevens over deze belangrijke maatstaf voor hun hele voorraaditems. Wat vaak gebeurt, is dat herordeningspunten willens en wetens groeien uit keuzes die in de prehistorie van het bedrijf zijn gemaakt en zelden, soms nooit, systematisch worden herzien en bijgewerkt. Aangezien bestelpunten een belangrijke bepalende factor zijn voor serviceniveaus, volgt hieruit dat serviceniveaus "gewoon gebeuren". Voorraadoptimalisatiesoftware kan uw huidige bestelpunten en doorlooptijden omzetten in solide schattingen van uw huidige serviceniveaus. Deze analyse onthult vaak een subset van items met een te hoog of te laag serviceniveau, in welk geval u advies heeft over welke items respectievelijk naar beneden of naar boven moeten worden bijgesteld.

Bevoorradingstermijnen:
Sommige bedrijven passen de serviceniveaus daarop aan aanvulling levertijden. Als het lang duurt om een artikel te maken of te kopen, dan duurt het ook lang om van een tekort te herstellen. Dienovereenkomstig verhogen ze de serviceniveaus voor artikelen met een lange doorlooptijd en verlagen ze deze voor artikelen waarvoor de achterstand kort zal zijn.

Kostenbeperkingen:
Voorraadoptimalisatiesoftware kan de goedkoopste manieren vinden om hoge serviceniveaudoelen te halen, maar agressieve doelen impliceren onvermijdelijk hogere kosten. Het kan zijn dat de kosten uw keuze van serviceniveaudoelen beperken. Kosten zijn er in verschillende smaken. "Voorraadinvestering" is de dollarwaarde van de voorraad. "Bedrijfskosten" omvatten zowel voorraadkosten als bestelkosten. Beperkingen op voorraadinvesteringen worden vaak opgelegd aan voorraadmanagers en impliceren altijd plafonds op serviceniveaudoelstellingen; software kan deze relaties expliciet maken, maar neemt de noodzaak van keuze niet weg. Je hoort minder vaak over plafonds voor bedrijfskosten, maar ze zijn altijd op zijn minst een secundaire factor die pleit voor lagere serviceniveaus.

Tekort kosten:
Tekortkosten zijn afhankelijk van het feit of uw tekortbeleid vraagt om nabestellingen of verloren verkopen. In beide gevallen werken tekortkosten de voorraadinvesteringen en bedrijfskosten tegen door te pleiten voor hogere serviceniveaus. Deze kosten worden niet altijd uitgedrukt in dollars, zoals in het geval van medische/chirurgische benodigdheden, waar tekortkosten worden uitgedrukt in morbiditeit en mortaliteit.

Concurrentie:
Hoe dichter uw bedrijf bij het domineren van de markt is, hoe meer u de serviceniveaus kunt verlagen om geld te besparen. Te ver terugvallen brengt echter risico's met zich mee: het moedigt potentiële klanten aan om ergens anders te zoeken en het moedigt concurrenten aan. Omgekeerd kan een hoge productbeschikbaarheid de positie van een kleine speler ver versterken.

Gezamenlijke targeting

Voorraadmanagers kunnen degenen zijn die belast zijn met het stellen van serviceniveaudoelen, maar het kan het beste zijn om samen te werken met andere functies bij het maken van deze oproepen. De financiële afdeling kan al vroeg in het proces eventuele "rode lijnen" delen, en zij zouden de taak moeten krijgen om de bewaar- en bestelkosten te schatten. Verkoop kan helpen bij het inschatten van tekortkosten door de waarschijnlijke reacties van klanten op achterstanden of verloren verkopen uit te leggen.

De rol van software voor voorraadoptimalisatie en planning

Zonder voorraadoptimalisatiesoftware is het stellen van serviceniveaudoelen puur giswerk: het is onmogelijk om te weten hoe een bepaald doel zal uitpakken in termen van voorraadinvesteringen, bedrijfskosten, tekortkosten. De software kan de gedetailleerde, kwantitatieve afwegingscurven berekenen die nodig zijn om weloverwogen keuzes te maken of zelfs het beoogde serviceniveau aan te bevelen dat resulteert in de laagste totale kosten, rekening houdend met bewaarkosten, bestelkosten en voorraadkosten. Niet alle softwareoplossingen zijn echter hetzelfde. U kunt een door de gebruiker gedefinieerd 99%-serviceniveau in uw voorraadplanningssysteem invoeren of het systeem kan een doelservice aanbevelen, maar dit betekent niet dat u dat vermelde serviceniveau daadwerkelijk bereikt. Sterker nog, u komt er misschien niet eens in de buurt en bereikt een veel lager serviceniveau. We hebben situaties waargenomen waarin een beoogd serviceniveau van 99% daadwerkelijk een serviceniveau van slechts 82% bereikte! Alle beslissingen die worden genomen als gevolg van het doelwit zullen resulteren in een onbedoelde verkeerde toewijzing van voorraad, zeer kostbare gevolgen en veel uitleg.Bekijk dus zeker ons blogartikel over hoe u de nauwkeurigheid van uw serviceniveauprognose kunt meten zodat u deze kostbare fout niet maakt.

In een andere blog we stelden de vraag: hoe weet je zeker dat je echt een beleid hebt voor voorraadplanning en vraagprognoses? We legden uit hoe het gebrek aan begrip van een organisatie over de basisprincipes (hoe een prognose tot stand komt, hoe veiligheidsvoorraadbuffers worden bepaald en hoe/waarom deze waarden worden aangepast) bijdraagt aan slechte prognosenauwkeurigheid, verkeerd toegewezen voorraad en gebrek aan vertrouwen in het geheel Verwerken.

In deze blog bekijken we 10 specifieke vragen die u kunt stellen om erachter te komen wat er echt speelt in uw bedrijf. We beschrijven de typische antwoorden die worden gegeven wanneer er niet echt een beleid voor prognoses/voorraadplanning bestaat, leggen uit hoe deze antwoorden moeten worden geïnterpreteerd en geven duidelijk advies over wat u eraan kunt doen.

Begin altijd met een simpele hypothetisch voorbeeld. Als u zich concentreert op een specifiek probleem dat u zojuist hebt ervaren, zal dit ongetwijfeld defensieve antwoorden uitlokken die het volledige verhaal verbergen. Het doel is om de daadwerkelijke benadering te ontdekken die wordt gebruikt om inventaris en prognoses te plannen die in de mentale wiskunde of spreadsheets is ingebakken. Hier is een voorbeeld:

Stel dat u 100 eenheden bij de hand heeft, de doorlooptijd om aan te vullen 3 maanden is en de gemiddelde maandelijkse vraag 20 eenheden is? Wanneer bestel je meer? Hoeveel zou jij bestellen? Hoe zal uw antwoord veranderen als de verwachte ontvangsten van 10 per maand zouden aankomen? Hoe verandert uw antwoord als het artikel een A-, B- of C-artikel is, de prijs van het artikel hoog of laag is, de doorlooptijd van het artikel lang of kort is? Simpel gezegd, wanneer u een productietaak plant of een nieuwe bestelling plaatst bij een leverancier, waarom deed u dat dan? Wat was de aanleiding voor de beslissing om meer te krijgen? Welke planningsinputs werden overwogen?

Wanneer u antwoorden op de bovenstaande vraag krijgt, concentreer u dan op het vinden van antwoorden op de volgende vragen:

1. Wat is de onderliggende aanvullingsbenadering? Dit is meestal een van Min/Max, prognose/veiligheidsvoorraad, bestelpunt/bestelhoeveelheid, periodieke beoordeling/bestelling tot of zelfs een vreemde combinatie

2. Hoe worden de planningsparameters, zoals vraagprognoses, bestelpunten of Min/Max, daadwerkelijk berekend? Het is niet voldoende om te weten dat u Min/Max gebruikt. U moet precies weten hoe deze waarden worden berekend. Antwoorden als “We gebruiken geschiedenis” of “We gebruiken een gemiddelde” zijn niet specifiek genoeg. U hebt antwoorden nodig die duidelijk aangeven hoe geschiedenis wordt gebruikt. Bijvoorbeeld, “We nemen een gemiddelde van de afgelopen 6 maanden, delen dat door 30 om een daggemiddelde te krijgen en vermenigvuldigen dat met de doorlooptijd in dagen. Voor 'A'-artikelen vermenigvuldigen we vervolgens de gemiddelde doorlooptijd met 2 en voor 'B'-artikelen gebruiken we een vermenigvuldiger van 1,5.” (Hoewel dat geen bijzonder goede technische benadering is, heeft het tenminste een duidelijke logica.)

Zodra u een goed gedefinieerd beleid heeft, kunt u de zwakke punten identificeren om het te verbeteren. Maar als het gegeven antwoord niet veel verder komt dan “We gebruiken geschiedenis”, dan heb je geen beleid om mee te beginnen. Uit antwoorden blijkt vaak dat verschillende planners geschiedenis op verschillende manieren gebruiken. Sommigen houden alleen rekening met de meest recente vraag, anderen slaan misschien in op basis van het gemiddelde van de perioden met de hoogste vraag, enz. Met andere woorden, het kan zijn dat u in feite meerdere ondoordachte "polissen" heeft.

3. Worden prognoses gebruikt om de bevoorradingsplanning aan te sturen en, zo ja, hoe? Veel bedrijven zullen zeggen dat ze voorspellen, maar hun prognoses worden op een andere manier berekend en gebruikt. Wordt de prognose gebruikt om te voorspellen welke voorraad er in de toekomst zal zijn, waardoor een order wordt geactiveerd? Of wordt het gebruikt om een bestelpunt af te leiden, maar niet om te voorspellen wanneer ik moet bestellen (dat wil zeggen, ik voorspel dat we er 10 per week zullen verkopen, dus om te helpen voorkomen dat de voorraad op is, zal ik meer bestellen als de voorraad op 15 komt)? Wordt het gebruikt als een leidraad voor de planner om subjectief te helpen bepalen wanneer ze meer moeten bestellen? Wordt het gebruikt om raamcontracten met leveranciers op te stellen? Sommigen gebruiken het om MRP aan te drijven. U moet deze details kennen. Een grondig antwoord op deze vraag zou er als volgt uit kunnen zien: “Mijn voorspelling is 10 per week en mijn doorlooptijd is 3 weken, dus ik maak mijn bestelpunt een veelvoud van die voorspelling, meestal 2 x de doorlooptijdvraag of 60 eenheden voor belangrijke artikelen en ik gebruik een kleiner veelvoud voor minder belangrijke artikelen. (Nogmaals, geen geweldige technische benadering, maar duidelijk.)

4. Welke techniek wordt eigenlijk gebruikt om de prognose te genereren? Is het een gemiddelde, een trending model zoals dubbele exponentiële afvlakking, een seizoensmodel? Hangt de keuze van de techniekverandering af van het type vraaggegevens of wanneer er nieuwe vraaggegevens beschikbaar zijn? (Reserveonderdelen en artikelen met een hoog volume hebben zeer verschillende vraagpatronen.) Hoe kiest u het prognosemodel? Is dit proces geautomatiseerd? Hoe vaak wordt de modelkeuze heroverwogen? Hoe vaak worden de modelparameters opnieuw berekend? Wat is het proces dat wordt gebruikt om uw aanpak te heroverwegen? Het antwoord documenteert hier hoe de basisprognoses tot stand komen. Eenmaal bepaald, kunt u een analyse uitvoeren om te bepalen of andere prognosemethoden zouden verbeteren nauwkeurigheid van de voorspelling. Als u de nauwkeurigheid van de prognoses niet documenteert en geen analyse van de toegevoegde waarde van de prognose uitvoert, bent u niet in staat om goed te beoordelen of de geproduceerde prognoses de beste zijn die ze kunnen zijn. U loopt kansen mis om het proces te verbeteren, de nauwkeurigheid van prognoses te vergroten en het bedrijf te informeren over welk type prognosefout normaal is en moet worden verwacht.

5. Hoe gebruik je veiligheidsvoorraad? Merk op dat de vraag niet was: "Gebruikt u veiligheidsvoorraad?" In deze context, en om het simpel te houden, betekent de term "veiligheidsvoorraad" voorraad die wordt gebruikt om voorraad te bufferen tegen variabiliteit van vraag en aanbod. Alle bedrijven gebruiken op de een of andere manier buffermethoden. Er zijn echter enkele uitzonderingen. Misschien bent u een werkplaatsfabrikant die alle onderdelen op bestelling aanschaft en vinden uw klanten het helemaal prima om weken of maanden op u te wachten om materiaal te vinden, te produceren, QA te leveren en te verzenden. Of misschien bent u een grote fabrikant met tonnen koopkracht, zodat uw leveranciers lokale magazijnen opzetten die volledig gevuld zijn en klaar om u vrijwel onmiddellijk van voorraad te voorzien. Als deze beschrijvingen uw bedrijf niet beschrijven, heeft u zeker een soort buffer om u te beschermen tegen variabiliteit in vraag en aanbod. U gebruikt het veld "veiligheidsvoorraad" misschien niet in uw ERP, maar u bent zeker aan het bufferen.

Er kunnen antwoorden worden gegeven zoals "We gebruiken geen veiligheidsvoorraad omdat we prognoses maken." Helaas, een goede voorspelling zal een 50/50 kans hebben om boven/onder de daadwerkelijke vraag te zijn. Dit betekent dat u 50% van de tijd een voorraad krijgt zonder dat er een veiligheidsvoorraadbuffer aan de prognose is toegevoegd. Voorspellingen zijn alleen perfect als er geen willekeur is. Aangezien er altijd willekeur is, moet u bufferen als u geen bodemloze serviceniveaus wilt hebben.

Als het antwoord niet wordt onthuld, kunt u wat meer onderzoeken hoe de verschillende aanvullingshendels worden gebruikt om mogelijke buffers toe te voegen, wat leidt tot vragen 6 en 7.

6. Verlengt u wel eens de doorlooptijd of bestelt u wel eens eerder dan nodig is?
In ons hypothetische voorbeeld heeft uw leverancier doorgaans 4 weken nodig om te leveren en is redelijk consistent. Maar om u te beschermen tegen stockouts, bestelt uw koper routinematig 6 weken uit in plaats van 4 weken. Het veiligheidsvoorraadveld in uw ERP-systeem staat misschien op nul omdat "we geen veiligheidsvoorraad gebruiken", maar in werkelijkheid heeft de bestelbenadering van de koper zojuist 2 weken buffervoorraad toegevoegd.

7. Vult u de vraagprognose in?
In ons voorbeeld verwacht de planner 10 eenheden per maand te verbruiken, maar "voor het geval dat" een prognose van 20 per maand invoert. Het veiligheidsvoorraadveld in het MRP-systeem is blanco gelaten, maar de nu vermomde buffervoorraad is de vraagprognose binnengesmokkeld. Dit is een fout die 'voorspellingsbias' introduceert. Niet alleen zullen uw prognoses minder nauwkeurig zijn, maar als er geen rekening wordt gehouden met de vertekening en de veiligheidsvoorraad wordt toegevoegd door andere afdelingen, zult u te veel bevoorraden.

Het ad-hockarakter van de bovenstaande benaderingen verergert de problemen door geen rekening te houden met de daadwerkelijke vraag of het aanbod variabiliteit van het artikel. De planner kan bijvoorbeeld gewoon een vuistregel maken die de doorlooptijdprognose voor belangrijke artikelen verdubbelt. Eén maat past niet allemaal als het gaat om voorraadbeheer. Deze benadering zal de voorspelbare artikelen substantieel overbevoorraden, terwijl de periodiek gevraagde artikelen substantieel onderbezet zijn. Jij kunt lezen "Pas op voor eenvoudige vuistregels voor voorraadbeheer” om meer te weten te komen over waarom dit soort aanpak zo kostbaar is.

De ad-hoc aard van de benaderingen negeert ook wat er gebeurt als het bedrijf wordt geconfronteerd met een enorme overstock of stock out. Bij het proberen te begrijpen wat er is gebeurd, zal het vermelde beleid worden onderzocht. In het geval van een overstock zal het systeem een veiligheidsvoorraad nul tonen. De bedrijfsleiders zullen aannemen dat ze geen veiligheidsvoorraad bij zich hebben, hun hoofd krabben en uiteindelijk de voorspelling de schuld geven, verklaren "Ons bedrijf kan niet worden voorspeld" en strompelen verder. Ze kunnen de leverancier zelfs de schuld geven voor het te vroeg verzenden en ervoor zorgen dat ze meer vasthouden dan nodig is. In het geval dat de voorraad op is, denken ze dat ze niet genoeg op voorraad hebben en voegen ze willekeurig meer voorraad toe aan veel items, zonder zich te realiseren dat er in feite veel extra veiligheidsvoorraad in het proces is ingebakken. Dit maakt het waarschijnlijker dat voorraden in de toekomst moeten worden afgeschreven.

8. Wat is de exacte inventaristerminologie die wordt gebruikt? Definieer wat u bedoelt met veiligheidsvoorraad, Min, bestelpunt, EOQ, enz. Hoewel er standaard technische definities het is mogelijk dat er iets anders is, en miscommunicatie zal hier problematisch zijn. Sommige bedrijven verwijzen bijvoorbeeld naar Min als de hoeveelheid voorraad die nodig is om aan de doorlooptijdvraag te voldoen, terwijl sommigen Min definiëren als inclusief zowel doorlooptijdvraag als veiligheidsvoorraad om te bufferen tegen vraagvariabiliteit. Anderen kunnen de minimale bestelhoeveelheid betekenen.

9. Is de aanwezige voorraad in overeenstemming met het beleid? Wanneer uw detectivewerk is voltooid en alles is gedocumenteerd, opent u uw spreadsheet of ERP-systeem en bekijkt u de beschikbare hoeveelheid. Het zou min of meer in overeenstemming moeten zijn met uw planningsparameters (dwz als Min/Max 20/40 is en de typische doorlooptijdvraag 10 is, dan zou u op elk moment ongeveer 10 tot 40 eenheden bij de hand moeten hebben. Verrassend genoeg, voor veel bedrijven is er vaak een enorme inconsistentie. We hebben situaties waargenomen waarin de min/max-instelling 20/40 is, maar de voorhanden voorraad 300+ is. Dit geeft aan dat het beleid dat is voorgeschreven gewoon niet wordt gevolgd. Dat is een groter probleem.

10. Wat ga je nu doen?

Vraagprognoses en voorraadopslagbeleid moeten goed gedefinieerde processen zijn die door alle betrokkenen worden begrepen en geaccepteerd.  Er zou nul mysterie moeten zijn.

Om dit goed te doen, moeten de vraag- en aanbodvariabiliteit worden geanalyseerd en gebruikt om de juiste niveaus van veiligheidsvoorraad te berekenen. Buffers toevoegen zonder een impliciet begrip van wat elke extra eenheid buffervoorraad u oplevert in termen van service, is als willekeurig een handvol ingrediënten in een cakerecept gooien. Een kleine verandering in ingrediënten kan een enorme impact hebben op wat er uit de oven komt: de ene hap is te zoet, de volgende te zuur. Zo is het ook met voorraadbeheer. Een beetje extra hier, een beetje minder daar, en al snel zit je met kostbare overtollige voorraad in sommige gebieden, pijnlijke tekorten in andere, geen idee hoe je daar bent gekomen, en met weinig begeleiding om dingen beter te maken.

Modern Inventory optimization en software voor vraagplanning met zijn geavanceerde analyses en sterke basis in prognoseanalyse kan veel helpen bij dit probleem. Maar zelfs de beste software helpt niet als deze inconsistent wordt gebruikt.

Waar we tegen zijn

Als Boston Red Sox-fan van de derde generatie ben ik niet geneigd om advies aan te nemen van een New York Yankee-balspeler, zelfs een geweldige, maar ik moet toegeven dat je soms gewoon een beslissing moet nemen. Zou het echter niet beter zijn als we de afwegingen wisten die bij elke beslissing horen. Misschien is de ene weg mooier, maar duurt het langer, terwijl de andere directer maar saaier is. Dan hoeft u het niet zomaar te accepteren, maar kunt u een weloverwogen beslissing nemen op basis van de voor- en nadelen van elke benadering.

In de wereld van supply chain planning is de meest fundamentele beslissing hoe de beschikbaarheid van artikelen in evenwicht moet worden gebracht met de kosten om die beschikbaarheid in stand te houden (serviceniveaus en opvullingspercentages). Aan de ene kant kun je schromelijke overvoorraden hebben en nooit zonder raken totdat je failliet gaat en de winkel moet sluiten om al je geld in voorraad te stoppen die niet verkoopt. Aan het andere uiterste kunt u een grote ondervoorraad hebben en een bundel besparen op voorraadkosten, maar failliet gaan en uw winkel moeten sluiten omdat al uw klanten hun zaken elders hebben gedaan.

Er is geen ontkomen aan deze fundamentele spanning. De manier om te overleven en te gedijen is het vinden van een productieve en duurzame balans. Om dat te doen, zijn op feiten gebaseerde afwegingen nodig op basis van de cijfers. Om de nummers te krijgen is software nodig.

De algemene gang van zaken is duidelijk. Als u besluit meer voorraad aan te houden, heeft u meer voorraadkosten, lagere tekortkosten en mogelijk lagere bestelkosten. Of dit geld kost of bespaart, is onmogelijk te weten zonder een geavanceerde analyse, maar meestal is het resultaat dat de Totale Kosten omhoog gaan. Maar als u investeert in meer voorraad, levert dat iets op, omdat u uw klanten hogere serviceniveaus en opvulpercentages biedt. Hoeveel hoger vereist, zoals je misschien wel vermoedt, een geavanceerde analyse.

Laat me de cijfers zien

In deze blog leggen we uit hoe zo'n analyse eruit ziet. Er is geen universele oplossing die u naar de "juiste" beslissing wijst. U zou kunnen denken dat de juiste beslissing de beslissing is die het beste bij u past. Maar om die cijfers te krijgen, heb je iets nodig dat je zelden ziet: een nauwkeurig model van klantgedrag met betrekking tot serviceniveau (bekijk ons artikel “Hoe kies je een doelserviceniveau”) Wanneer zal een klant bijvoorbeeld weglopen en ergens anders heen gaan? Zal het zijn nadat je 1% van de tijd, 5% van de tijd, 10% van de tijd hebt opgeslagen? Blijft u hun bedrijf behouden zolang u snel nabestellingen uitvoert? Zal het zijn na een nabestelling van 1 dag, 2 dagen? 3 weken? Zal het zijn nadat dit één keer op een belangrijk onderdeel of vele malen op veel onderdelen is gebeurd? Hoewel het modelleren van het precieze serviceniveau waarmee u uw klant kunt behouden en tegelijkertijd de kosten kunt minimaliseren een ongenaakbaar ideaal lijkt, is een andere vorm van geavanceerde analyse meer pragmatisch. 

Voorraadoptimalisatie- en prognosesoftware kan alle bijbehorende kosten in rekening brengen, zoals de kosten van bevoorrading, de kosten van het aanhouden van voorraden en de kosten van het bestellen van voorraden, om zo een optimaal serviceniveau voor te schrijven dat de laagste totale kosten oplevert. Maar zelfs dat "optimale" serviceniveau is gevoelig voor veranderingen in de kosten, waardoor de resultaten mogelijk twijfelachtig zijn. Als u bijvoorbeeld de exacte kosten niet nauwkeurig kunt inschatten (de kosten van een tekort zijn het moeilijkst), zal het moeilijk zijn om met zekerheid iets te zeggen als: "Als ik mijn voorhanden voorraad verhoog met gemiddeld één eenheid voor alle artikelen in een belangrijke productfamilie, zal mijn bedrijf een nettowinst van $170.500 zien. Die winst neemt toe totdat ik bij 4 eenheden kom. Bij 4 stuks en hoger daalt het rendement door te hoge bewaarkosten. Dus de beste beslissing om rekening te houden met verwachte voorraad, bestelling en voorraad is om de voorraad met 3 eenheden te verhogen om een nettowinst van meer dan $500.000 te zien.  

Afgezien van dat ideaal, kunt u iets doen dat eenvoudiger maar toch uiterst waardevol is: kwantificeer de afwegingscurve tussen voorraadkosten en artikelbeschikbaarheid. Hoewel u niet noodzakelijkerwijs weet op welk serviceniveau u zich moet richten, kent u wel de kosten van verschillende serviceniveaus. Dan kunt u uw grote geld verdienen door een goede plek te vinden om op die afwegingscurve te zijn en te communiceren waar u risico loopt en waar niet, en verwachtingen te scheppen bij klanten en interne belanghebbenden. Zonder de afwegingscurve om u te leiden, vliegt u blind en kunt u uw voorraadbeleid niet rationeel wijzigen.

Een scenario om van te leren

Laten we een realistische afwegingscurve schetsen. We beginnen met een scenario dat een managementbeslissing vereist. Het scenario dat we zullen gebruiken en de bijbehorende veronderstellingen over vraag, doorlooptijden en kosten worden hieronder beschreven:

Voorraadbeleid

• Periodieke beoordeling – Beslissingen voor herbestellingen worden om de 30 dagen genomen
• Order-Up-To-Level ("S") - Varieerde van 30 tot 60 eenheden
• Tekortbeleid - Sta nabestellingen toe, geen verloren bestellingen

Vraag naar

• De vraag is intermitterend
• Gemiddeld = 0,8 eenheden per dag
• Standaarddeviatie = 1,2 eenheden per dag
• Grootste vraag in een jaar ≈ 9
• % dagen zonder vraag = 53%

Lead Time

• Willekeurig op 7, 14 of 21 dagen met waarschijnlijkheden respectievelijk 70%, 20% en 10%

Kostenparameters

• Bewaarkosten = $1 per dag
• Bestelkosten = $10 per bestelling, ongeacht de grootte van de bestelling
• Tekortkosten = $100 per eenheid niet onmiddellijk uit voorraad verzonden

We stellen ons een beleid voor voorraadbeheer voor dat in de handel bekend staat als een "periodieke beoordeling" of (T,S) beleid. In dit geval is de Herzieningsperiode ("T") 30 dagen, wat betekent dat elke 30 dagen de voorraadpositie wordt gecontroleerd en een bestelbeslissing wordt genomen. De bestelhoeveelheid is het verschil tussen het waargenomen aantal beschikbare eenheden en de Order-Up-To Quantity ("S"). Dus als de voorraad aan het einde van de maand 12 eenheden is en S = 20, is de bestelhoeveelheid S – 12 = 20 -1 2 = 8. De volgende maand zal de bestelhoeveelheid waarschijnlijk anders zijn. Als de voorraad tijdens een beoordelingsperiode ooit negatief wordt (nabestellingen), probeert de volgende bestelling het evenwicht te herstellen door meer te bestellen om aan die nabestellingen te voldoen. Als de voorraad bijvoorbeeld -5 is (wat betekent dat 5 bestelde eenheden niet beschikbaar zijn voor verzending, is de volgende bestelling S – (-5) = S + 5. Details van de hypothetische vraagstroom, doorlooptijden van leveranciers en kostenelementen worden weergegeven in onderstaande afbeelding 1. Afbeelding 2 toont een voorbeeld van de dagelijkse vraag en dagelijkse voorraad gedurende vijf beoordelingsperioden. periodieke, zoals vaak het geval is voor reserveonderdelen, en daarom moeilijk te plannen.

Figuur 1: Verschillende keuzes van voorraadbeleid (bestelling tot), bijbehorende kosten en serviceniveaus

Afbeelding 2: Details van vijf maanden systeemwerking, gegeven een van de beleidsregels

Software voor voorraadplanning is onze vriend

Software codeert de logica van de werking van het (T,S)-systeem, genereert veel hypothetische maar realistische vraagscenario's, berekent hoe elk van die scenario's zich afspeelt en kijkt vervolgens terug op de gesimuleerde werking (hier, 10 jaar of 3.650 opeenvolgende dagen) om kosten- en prestatiestatistieken te berekenen.

Om de afwegingscurve te onthullen, hebben we verschillende computationele experimenten uitgevoerd waarin we het Order-Up-To Level, S, varieerden. De grafieken Figuur 2 tonen het gedrag van de voorhanden inventaris in het "rijkste" alternatief met S = 60. In de fragment getoond in figuur 2, komt de voorhanden inventaris nooit in de buurt van uitvoorraden. Ook dat kun je lezen. Een, een beetje naïef, is om te zeggen: "Goed, we zijn goed beschermd." De andere, meer agressieve, is om te zeggen: “Oh nee, we zijn opgeblazen. Ik vraag me af wat er zou gebeuren als we S zouden verminderen.”

De afwegingscurve onthuld

Figuur 3 toont de resultaten van het verminderen van S van 60 naar 30 in stappen van 5 eenheden. De tabel laat zien dat Total Cost de som is van Holding Cost, Ordering Cost en Shortage Cost. Voor de (T,S) polis zijn de bestelkosten altijd hetzelfde, aangezien een bestelling elke 30 dagen als een uurwerk wordt geplaatst. Maar de andere kostencomponenten reageren op de veranderingen in S.

Afbeelding 3: De experimentele resultaten en bijbehorende afwegingscurve die laten zien hoe het wijzigen van het Order-Up-To Level ("S") zowel het serviceniveau als de totale jaarlijkse kosten beïnvloedt

Houd er rekening mee dat het serviceniveau in deze scenario's altijd lager is dan het opvullingspercentage. Als professor denk ik altijd aan dit verschil in termen van examenbeoordeling. Elke aanvullingscyclus is als een test. Serviceniveau gaat over de waarschijnlijkheid van een stockout, dus het is net als het cijfer voor een geslaagd/niet-geslaagd examen met één vraag die perfect moet worden beantwoord. Als er geen stockout is in een cyclus, is dat een A. Als er een stockout is, is dat een F. Het maakt niet uit of het één eenheid is die niet wordt geleverd of 50 - het is nog steeds een F. Maar Fill Rate is als een vraag dat wordt beoordeeld met deelpunten. Dus als je een van de tien eenheden te kort krijgt, krijg je 90% Fill Rate voor die cyclus, niet 0%. Het is belangrijk om het verschil te begrijpen tussen deze twee belangrijke statistieken voor voorraadplanning - bekijk deze vlog met een beschrijving serviceniveau versus opvullingspercentage via een interactieve oefening in Excel.

De plot in figuur 3 is het echte nieuws. Het koppelt de totale kosten en het serviceniveau voor verschillende S-niveaus. Als u de grafiek van rechts naar links leest, vertelt het ons dat er enorme kostenbesparingen te behalen zijn door S te verlagen met zeer weinig nadelige gevolgen in termen van verminderde artikelbeschikbaarheid. Als u bijvoorbeeld S verlaagt van 60 naar 55, bespaart u bijna $800 per jaar op dit ene item, terwijl het serviceniveau slechts een klein beetje wordt verlaagd van (in wezen) 100% naar een nog steeds indrukwekkende 99%. S iets meer snijden doet hetzelfde, maar niet zo dramatisch. Als u de grafiek van links naar rechts leest, ziet u dat het omhoog gaan van S = 30 naar S = 35 ongeveer $1.000 per jaar kost, maar het serviceniveau verbetert van een F-klasse (45%) naar ten minste een C-klasse (71%). Daarna kost het steeds meer om S hoger te duwen, terwijl je steeds minder wint.

De afwegingscurve geeft u geen antwoord op hoe u het Order-Up-To-niveau moet instellen, maar u kunt wel de kosten en baten van elk mogelijk antwoord evalueren. Neem even de tijd en doe alsof dit jouw probleem is: waar zou je langs de afwegingscurve willen zijn?

U kunt bezwaar maken en zeggen dat u uw keuzes haat en het spel wilt veranderen. Is er ontsnapping uit de bocht? Niet van de algemene curve, maar misschien kun je een minder pijnlijke curve vormen. Hoe?

Misschien heb je nog andere kaarten om te spelen. Een manier is om te proberen de vraag zo te 'vormen' dat deze minder variabel is. De vraaggrafiek in figuur 2 laat veel variabiliteit zien. Als je de vraag zou kunnen afvlakken, zou de hele afwegingscurve naar beneden verschuiven, waardoor elke keuze goedkoper zou worden. Een tweede manier is om te proberen de gemiddelde en variabiliteit van doorlooptijden van leveranciers te verminderen. Het bereiken van een van beide zou ook de curve naar beneden verschuiven om de keuze minder pijnlijk te maken. Bekijk ons artikel over hoe leveranciers beïnvloeden uw voorraadkosten

Overzicht

De afwegingscurve is altijd bij ons. Soms kunnen we het misschien vriendelijker maken, maar we kiezen altijd ons plekje erlangs. Het is beter om te weten wat u krijgt voor elke keuze van voorraadbeleid dan om te proberen te raden, en de curve geeft u dat. Wanneer u een nauwkeurige schatting van die curve heeft, vliegt u niet langer blind als het gaat om voorraadplanning. 

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

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

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

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

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

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

4. ERP is niet ontworpen om alles te doen

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

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

Het testen van softwareoplossingen via een reeks empirische competities kan een aanzienlijke optie zijn. Voor prognoses/vraagplanning is dit een traditionele “hold out”-test waarbij gegevens voor 2014-2018 worden verstrekt aan softwareleveranciers en 2019 wordt aangehouden voor latere vergelijking met prognoses van concurrerende leveranciers. Het bedrijf meet vervolgens prognosefouten en vooringenomenheid. Deze benadering wordt bijna universeel aanbevolen voor het beoordelen van de nauwkeurigheid van prognoses. Het is een goede manier om de nauwkeurigheid van maandelijkse of wekelijkse prognoses te beoordelen, maar het is minimaal nuttig als u een ander doel heeft: voorraad optimaliseren.

In onze vorige blog hebben we het erover gehad hoe u een gericht serviceniveau kiest. We hebben aangegeven dat het feit dat je een doel stelt (of een systeem een doel aanbeveelt) niet betekent dat je het doel ook daadwerkelijk zult bereiken. De juiste manier om nauwkeurigheid te meten als u geïnteresseerd bent in het optimaliseren van voorraadniveaus, is door u te concentreren op de nauwkeurigheid van de projectie van het serviceniveau. Dit houdt rekening met zowel de doorlooptijdvraag als de veiligheidsvoorraad.

Een instellen beoogde serviceniveau is een strategische beslissing over voorraadrisicobeheer. Voorraadsoftware doet het tactische werk door herordeningspunten (ook wel minuten genoemd) te berekenen die bedoeld zijn om een door de gebruiker gedefinieerd doel te bereiken of om een door het systeem berekend optimaal doel te bereiken. Maar als de software het verkeerde vraagmodel gebruikt, kan de bereikte servicegraad zal het doel missen, soms aanzienlijk. Het resultaat van deze fout is ofwel een tekort ofwel een opgeblazen voorraad, afhankelijk van de richting van de misser.

Prognoses zijn een middel om een doel te bereiken. Het doel is om voorraadniveaus te optimaliseren. Omdat de vraag onzeker is, moeten bedrijven die zelfs maar een matig serviceniveau moeten bieden, meer voorraad hebben dan de prognose, vaak veel meer. Maar betekent een lage voorspellingsfout niet een lagere veiligheidsvoorraad? Hoe beter mijn prognoses, hoe lager mijn voorraad? Ja waar. Maar waar het bij het bepalen van de benodigde voorraad om gaat, zijn zowel nauwkeurige prognoses van de meest waarschijnlijke vraag als nauwkeurige schattingen van de variabiliteit rond de meest waarschijnlijke vraag.

Vooral met een langdurige, intermitterende vraag, missen traditionele prognosenauwkeurigheidsbeoordelingen over een conventionele prognosehorizon van 12 maanden het punt op drie manieren.

– Ten eerste is de relevante tijdschaal voor voorraadoptimalisatie de doorlooptijd voor aanvulling, die meestal veel korter is dan 12 maanden. Vraag tijdens doorlooptijden gemeten in dagen of weken heeft een volatiliteit die wordt gemiddeld over lange prognosehorizons. Dit is slecht omdat rekening houden met het effect van volatiliteit essentieel is voor de berekening van optimale bestelpunten.

– Ten tweede richt de prognosenauwkeurigheid die wordt beoordeeld over een prognosehorizon van meerdere maanden zich op de typische fout in een typische maand binnen de horizon. Voorraadoptimalisatie vereist daarentegen een focus op de cumulatieve vraag, niet op de vraag per periode.

– Ten derde, en het belangrijkste, is dat prognosefoutstatistieken gericht zijn op het midden van de vraagverdeling, met als doel de meest waarschijnlijke vraag in te schatten. Maar het instellen van bestelpunten omvat het schatten van hoge percentielen van de cumulatieve vraagverdeling over een doorlooptijd. Het midden iets beter inschatten, maar geen idee hebben van bijvoorbeeld het 95e percentiel, helpt niet.

Beschouw dit hypothetische voorbeeld. Als leverancier A 20 eenheden voorspelt met een 110%-fout en leverancier B voorspelt 22 eenheden met een 105%-fout, dan heeft leverancier B een voordeel in het voorspellingsspel. Maar als u een hoog serviceniveau wilt en de vraag wisselvallig is, moet u veel meer dan 20 of 22 eenheden op voorraad hebben. Laten we aannemen dat u de technologie van leverancier B selecteert om voorraadniveaus te plannen. Je merkt dan dat bij het plannen van bestelpunten om een 95%-serviceniveau te bereiken, je vaak tekortschiet - veel vaker dan de verwachte 5% van die tijd. U komt tot het besef dat de benadering van leverancier B de veiligheidsvoorraad die nodig is om het beoogde servicedoel te bereiken, volledig onderschat. Focussen op de voorspellingsfout van leveranciers zal niet helpen. U zult gaan wensen dat u de leveranciers A en B had geverifieerd nauwkeurigheid op serviceniveau. Nu zit u vast aan het willekeurig aanpassen van de serviceniveaudoelstellingen van leverancier B om het tekort te compenseren.

Wat dus nodig is bij leverancierscompetities, is een beoordeling van het vermogen van hun systemen om nauwkeurig de voorraad te voorspellen die nodig is om te voldoen aan een bepaald serviceniveau gedurende de doorlooptijd van een artikel. Een beperkte focus op het meten van prognosefouten is niet gepast als de missie inventarisbeheer is. Dit geldt met name voor longtail-artikelen met intermitterende vraag of artikelen met een gemiddeld tot hoog volume maar zonder een vraagverdeling die lijkt op de klassieke "klokvormige curve" (normale verdeling).

In de rest van deze blog wordt uitgelegd hoe u de nauwkeurigheid van de serviceniveauberekeningen van software kunt testen, zodat u het risico kunt bewaken dat u uw serviceniveaudoelen niet haalt. We raden deze nauwkeurigheidstest aan in plaats van traditionele "prognose versus werkelijke" tests, omdat deze veel meer inzicht geeft in hoe aanbevelingen voor bestelpunten voorraadniveaus en klantenservice zullen beïnvloeden.

Kantoorpersoneel analyseert The Right Forecast Accuracy Metric voor voorraadplanning

Serviceniveau gedefinieerd

Overweeg een enkel inventarisitem. Wanneer de voorraad daalt tot of onder het bestelpunt, wordt een aanvullingsorder gegenereerd. Hiermee begint een risicoperiode die net zo lang duurt als de doorlooptijd van de aanvulling. Tijdens de risicoperiode kunnen er voldoende aanvragen binnenkomen om naleveringen of verloren verkopen te creëren. Het serviceniveau is de waarschijnlijkheid dat er geen backorders of stockouts zijn tijdens de doorlooptijd van de aanvulling. Kritieke items kunnen zeer hoge doelserviceniveaus krijgen, bijvoorbeeld 99%, terwijl andere items mogelijk meer ontspannen doelen hebben, zoals 75%. Wat het beoogde serviceniveau ook is, het is het beste om dat doel te halen.

Serviceniveau berekenen

Het serviceniveau voor een individueel artikel kan alleen worden geschat door de waargenomen doorlooptijdvraag herhaaldelijk te vergelijken met het berekende bestelpunt. Deze schattingen kosten veel tijd: zeker tientallen doorlooptijden. Maar het serviceniveau van het wagenpark kan worden geschat met behulp van gegevens die over een enkele doorlooptijd zijn verzameld.

Laten we een voorbeeld doen. Stel dat u een vraaggeschiedenis heeft voor 1.000 artikelen gedurende 365 dagen en dat (voor de eenvoud) alle artikelen een doorlooptijd van 45 dagen hebben. Volg voor elk artikel de volgende stappen om het voor het wagenpark bereikte serviceniveau te schatten:

Stap 1: Zet de meest recente 45 dagen aan vraag opzij ('houd uit') (of het aantal dagen dat het dichtst bij uw typische doorlooptijden ligt). Bereken hun som, wat de meest recente waarde is van de werkelijke doorlooptijdvraag. Dit is de grondwaarheid die wordt gebruikt om het bereikte serviceniveau in te schatten.

Stap 2: Gebruik de voorafgaande 320 dagen aan vraaggeschiedenis om te voorspellen hoeveel voorraad nodig is om een reeks serviceniveaudoelen te bereiken, bijvoorbeeld 90%, 95%, 97% en 99%.

Stap 3: Controleer of de waargenomen doorlooptijdvraag kleiner is dan of gelijk is aan het bestelpunt. Als dat zo is, tel dit dan als een overwinning; reken het anders als een verlies. Als het bestelpunt bijvoorbeeld 15 eenheden is, maar de meest recente doorlooptijdvraag 10 eenheden is, dan is dit een overwinning, aangezien het bestelpunt hoog genoeg is om een doorlooptijdvraag van 10 te dekken zonder enig tekort. Als de meest recente doorlooptijdvraag echter 18 eenheden is, zou er sprake zijn van een voorraaduitval en zouden 3 eenheden worden nabesteld of als verloren verkoop worden geteld.

Stap 4: Tel voor alle items en alle serviceniveaudoelen het percentage tests voor elk serviceniveaudoel dat tot een overwinning heeft geleid. Dit is het behaalde serviceniveau. Als het doel 90% was en 853 van de 1.000 eenheden winnen, dan is het bereikte serviceniveau 85.3%.

Voorbeeld

Overweeg een voorbeeld uit de echte wereld. De gegevens zijn dagelijkse vraaggeschiedenissen van 590 medische artikelen die worden gebruikt in een internationaal bekende kliniek. Voor de eenvoud gaan we ervan uit dat elk artikel een levertijd heeft van 45 dagen. We evalueren beoogde serviceniveaus van 70%, 90%, 95% en 99%.
We vergelijken twee vraagmodellen. Het "Normale" model gaat ervan uit dat de dagelijkse vraag een normale ("klokvormige") verdeling heeft. Dit is de klassieke aanname die wordt gebruikt in de meeste inleidende leerboeken over voorraadbeheer en in veel softwareproducten. Hoe klassiek het ook mag zijn, het is vaak een ongepast model van de vraag naar reserveonderdelen of voorraden. Het “Probability Forecast”-model houdt expliciet rekening met de intermitterende aard van de vraag.

Bijlage 1 toont de resultaten. Kolom J toont de werkelijke vraag over de laatste 45 waarnemingen. De berekende bestelpunten voor het geavanceerde model worden weergegeven in kolommen LO. De berekende bestelpunten voor het model Normaal worden niet weergegeven. De kolommen QT en VY bevatten de resultaten van de tests om na te gaan of de bestelpunten hoog genoeg waren om de doorlooptijdvereisten in kolom J aan te kunnen.

De uiteindelijke resultaten (gele cellen) laten een duidelijk verschil zien tussen de vraagmodellen Normal en Probability (Advanced). Beiden hebben het 70%-serviceniveaudoel goed bereikt, maar het schatten van hogere serviceniveaus is een meer delicate berekening en het waarschijnlijkheidsmodel doet het veel beter. Het veronderstelde 99%-serviceniveau van het Normal-model bleek bijvoorbeeld slechts 94.4% te zijn, terwijl het Probability-model het doel bereikte met een 98.5% bereikt serviceniveau.

Implicaties

Met de meer nauwkeurige methode werd het beoogde serviceniveau bereikt, terwijl dat met de minder nauwkeurige methode niet het geval was. Als de minder nauwkeurige methode wordt gebruikt, zullen echte en kostbare zakelijke beslissingen worden genomen in de valse veronderstelling dat een hoger serviceniveau zal worden bereikt. Als er bijvoorbeeld een Service Level Agreement (SLA) is gebaseerd op deze resultaten en een 99%-serviceniveau is vastgelegd, is de kans dat de leverancier een voorraad oploopt vijf keer groter dan gepland (beloofd serviceniveau = 99%- of 1%-voorraadrisico vs. serviceniveau bereikt = 94.5% of 5.5% stock out risico)! Dit betekent dat boetes vijf keer vaker worden opgelegd dan verwacht.

Stel dat planners wisten dat het beoogde serviceniveau niet zou worden gehaald, maar vast kwamen te zitten met een onnauwkeurig model. Ze zouden nog steeds een manier nodig hebben om de voorraad te vergroten en het gewenste serviceniveau te bereiken. Wat zouden ze kunnen kiezen om te doen? We hebben situaties waargenomen waarin de planner een hoger doel voor het serviceniveau invoert dan nodig is om het systeem te "misleiden" om het vereiste serviceniveau te leveren. In het bovenstaande voorbeeld moest het Normal-model een 99.99%-serviceniveau hebben ingevoerd voordat het een doelserviceniveau van 99% kon bereiken. Deze wijziging resulteerde in het bereiken van een 99%-service, maar meer dan een verdubbeling van de voorraadinvestering in vergelijking met het geavanceerde model.

Het implementeren van een nauwkeurigheidstest op serviceniveau

Bij Smart Software hebben we veel van onze klanten aangemoedigd om de test van de nauwkeurigheid van het serviceniveau uit te voeren als een manier voor hen om onze claims en die van andere leveranciers te beoordelen tijdens het softwareselectieproces. Het niet halen van de service level target heeft uiterst kostbare implicaties, resulterend in substantiële over- of ondervoorraden. Test dus de nauwkeurigheid van het serviceniveau voordat u een oplossing implementeert om situaties te identificeren waarin de modellering mislukt. Ga er niet vanuit dat u het serviceniveau bereikt dat u besluit te targeten (of dat het systeem aanbeveelt). Als u een Excel-spreadsheet wilt aanvragen die dient als sjabloon voor een nauwkeurigheidstest op serviceniveau, e-mailt u uw contactgegevens naar info@smartcorp.com en voert u "Nauwkeurigheidssjabloon" in de onderwerpregel in.