Voorraadoptimalisatiesoftware die 'wat als'-analyse ondersteunt, legt de afweging tussen voorraadtekorten en extra kosten van verschillende serviceniveaudoelen bloot. Maar eerst is het belangrijk om te identificeren hoe ‘serviceniveaus’ worden geïnterpreteerd, gemeten en gerapporteerd. Dit voorkomt miscommunicatie en het valse gevoel van veiligheid dat kan ontstaan als er minder strenge definities worden gebruikt. Als u duidelijk definieert hoe het serviceniveau wordt berekend, staan alle belanghebbenden op één lijn. Dit vergemakkelijkt een betere besluitvorming.

Er zijn veel verschillen in wat bedrijven bedoelen als ze hun ‘serviceniveaus’ noemen. Dit kan variëren van bedrijf tot bedrijf en zelfs van afdeling tot afdeling binnen een bedrijf. Hier zijn twee voorbeelden:

1. Serviceniveau gemeten ‘vanaf de plank’ versus een door de klant opgegeven doorlooptijd.
   Serviceniveau gemeten “uit het schap” betekent het percentage bestelde eenheden dat onmiddellijk uit voorraad leverbaar is. Wanneer een klant een bestelling plaatst, wordt deze echter vaak niet direct verzonden. De klantenservice of verkoopafdeling geven aan wanneer de bestelling wordt verzonden. Als de klant akkoord gaat met de beloofde verzenddatum en de bestelling op die datum wordt verzonden, wordt aangenomen dat aan het serviceniveau is voldaan. De serviceniveaus zullen duidelijk hoger zijn als ze worden berekend over de door de klant opgegeven doorlooptijd versus ‘vanaf de plank’.

2. Serviceniveau gemeten over de vaste versus variabele, door de klant opgegeven doorlooptijd.
   Hoge serviceniveaus zijn vaak scheef omdat de door de klant opgegeven doorlooptijden later worden aangepast, zodat bijna elke bestelling “op tijd en volledig” kan worden uitgevoerd. Dit gebeurt wanneer de initiële doorlooptijd niet kan worden gehaald, maar de klant ermee instemt de bestelling later aan te nemen, en het door de klant opgegeven doorlooptijdveld dat wordt gebruikt om het serviceniveau bij te houden, wordt aangepast door de verkoopafdeling of de klantenservice.

Het verduidelijken van de manier waarop ‘serviceniveaus’ worden gedefinieerd, gemeten en gerapporteerd is essentieel voor het op één lijn brengen van organisaties en het verbeteren van de besluitvorming, wat resulteert in effectievere voorraadbeheerpraktijken.

Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën.

Spreadsheets zijn weliswaar flexibel vanwege hun oneindige aanpasbaarheid, maar zijn in wezen handmatig van aard en vereisen aanzienlijk gegevensbeheer, menselijke inbreng en toezicht. Dit vergroot het risico op fouten, van eenvoudige fouten bij het invoeren van gegevens tot complexe formulefouten, die trapsgewijze effecten veroorzaken die de voorspellingen negatief beïnvloeden. Bovendien zijn spreadsheetgebaseerde processen, ondanks de vooruitgang op het gebied van samenwerkingsfuncties die meerdere gebruikers in staat stellen om met een gemeenschappelijk blad te communiceren, vaak in silo's ondergebracht. De houder van het spreadsheet houdt de gegevens vast. Wanneer dit gebeurt, ontstaan er veel bronnen van datawaarheid. Zonder het vertrouwen van een overeengekomen, zuivere en automatisch bijgewerkte gegevensbron beschikken organisaties niet over de noodzakelijke basis waarop voorspellende modellen, prognoses en analyses kunnen worden gebouwd.

Geavanceerde planningssystemen zoals Smart IP&O zijn daarentegen ontworpen om deze beperkingen te overwinnen. Dergelijke systemen zijn gebouwd om automatisch gegevens op te nemen via API of bestanden van ERP- en EAM-systemen, die gegevens te transformeren met behulp van ingebouwde ETL-tools en grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken. Hierdoor kunnen bedrijven complexe inventarisatie- en prognosetaken met grotere nauwkeurigheid en minder handmatige inspanning beheren, omdat de gegevensverzameling, aggregatie en transformatie al zijn voltooid. De overstap naar geavanceerde planningssystemen is om verschillende redenen essentieel voor het optimaliseren van resources.

Spreadsheets hebben ook een schaalprobleem. Hoe groter het bedrijf groeit, hoe groter het aantal spreadsheets, werkmappen en formules wordt. Het resultaat is een strak verweven en rigide geheel van onderlinge afhankelijkheden die log en inefficiënt worden. Gebruikers zullen moeite hebben met het omgaan met de toegenomen belasting en complexiteit, met trage verwerkingstijden en het onvermogen om grote datasets te beheren, en zullen te maken krijgen met uitdagingen bij het samenwerken tussen teams en afdelingen.

Aan de andere kant zijn geavanceerde planningssystemen voor voorraadoptimalisatie, vraagplanning en voorraadbeheer schaalbaar, ontworpen om met het bedrijf mee te groeien en zich aan te passen aan de veranderende behoeften. Deze schaalbaarheid zorgt ervoor dat bedrijven hun voorraad en prognoses effectief kunnen blijven beheren, ongeacht de omvang of complexiteit van hun activiteiten. Door over te stappen op systemen als Smart IP&O kunnen bedrijven niet alleen de nauwkeurigheid van hun voorraadbeheer en prognoses verbeteren, maar ook een concurrentievoordeel op de markt verwerven door beter te kunnen reageren op veranderingen in de vraag en efficiënter te kunnen opereren.

Voordelen van inspringen: Een elektriciteitsbedrijf had moeite om de beschikbaarheid van serviceonderdelen op peil te houden zonder een overschot aan voorraden te creëren voor meer dan 250.000 onderdelen in een divers netwerk van energieopwekkings- en distributiefaciliteiten. Het verving hun twintig jaar oude planningsproces, dat intensief gebruik maakte van spreadsheets, met Smart IP&O en een realtime integratie met hun EAM-systeem. Vóór Smart konden ze de Min/Max- en Veiligheidsvoorraadniveaus slechts zelden wijzigen. Als ze dat deden, was dat vrijwel altijd omdat er een probleem was opgetreden dat aanleiding gaf tot de beoordeling. De methoden die werden gebruikt om de kousparameters te wijzigen, waren sterk afhankelijk van het onderbuikgevoel en de gemiddelden van het historische gebruik. Het hulpprogramma maakte gebruik van de wat-als-scenario's van Smart om digitale tweelingen van alternatief voorraadbeleid te creëren en simuleerde hoe elk scenario zou presteren op belangrijke prestatie-indicatoren zoals voorraadwaarde, serviceniveaus, opvullingspercentages en tekortkosten. De software identificeerde gerichte Min/Max-verhogingen en -verlagingen die in hun EAM-systeem werden geïmplementeerd, waardoor de aanvulling van hun reserveonderdelen optimaal werd gestimuleerd. Het resultaat: een aanzienlijke voorraadreductie van $9 miljoen, waardoor contant geld en waardevolle magazijnruimte vrijkwamen, terwijl de beoogde serviceniveaus van 99%+ behouden bleven.

Prognosenauwkeurigheid beheren: Voorspellingsfouten zijn een onvermijdelijk onderdeel van voorraadbeheer, maar de meeste bedrijven houden dit niet bij. Zoals Peter Drucker zei: “Je kunt niet verbeteren wat je niet meet.” Een mondiaal hightech productiebedrijf dat een op spreadsheets gebaseerd voorspellingsproces gebruikte, moest handmatig zijn basisvoorspellingen opstellen en de nauwkeurigheid van de prognoses rapporteren. Gezien de werkdruk en de geïsoleerde processen van de planners werkten ze hun rapporten niet vaak bij, en als ze dat wel deden, moesten de resultaten handmatig worden gedistribueerd. Het bedrijf beschikte niet over een manier om te weten hoe nauwkeurig een bepaalde voorspelling was en kon de werkelijke fouten niet met enig vertrouwen per groep of onderdeel vermelden. Ze wisten ook niet of hun voorspellingen beter presteerden dan een controlemethode. Nadat Smart IP&O live ging, automatiseerde de module Demand Planning dit voor hen. Smart Demand Planner voorspelt nu automatisch de vraag elke planningscyclus opnieuw met behulp van ML-methoden en slaat nauwkeurigheidsrapporten op voor elke Part X-locatie. Alle aanpassingen die op de prognoses worden toegepast, kunnen nu automatisch worden vergeleken met de basislijn om de toegevoegde waarde van de prognose te meten – dwz of de extra inspanning om die wijzigingen door te voeren de nauwkeurigheid heeft verbeterd. Nu de mogelijkheid bestaat om de statistische basisprognoses te automatiseren en nauwkeurigheidsrapporten te produceren, beschikt dit bedrijf over een solide basis om het voorspellingsproces en de daaruit voortvloeiende voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren.

Doe het goed en houd het goed:  Een andere klant in de aftermarket-onderdelensector gebruikt de prognoseoplossingen van Smart sinds 2005 – bijna 20 jaar! Ze werden geconfronteerd met uitdagingen bij het voorspellen van de vraag naar onderdelen die met tussenpozen zouden worden verkocht ter ondersteuning van hun auto-aftermarket-activiteiten. Door hun op spreadsheets gebaseerde aanpak en handmatige uploads naar SAP te vervangen door statistische prognoses van de vraag en de veiligheidsvoorraad van SmartForecasts, konden ze het aantal backorders en omzetverlies aanzienlijk terugdringen, waarbij de opvullingspercentages binnen slechts drie maanden verbeterden van 93% naar 96%. De sleutel tot hun succes was het gebruik van Smart's gepatenteerde methode voor het voorspellen van de intermitterende vraag. De “Smart-Willemain” bootstrap-methode genereerde nauwkeurige schattingen van de cumulatieve vraag gedurende de doorlooptijd, waardoor een betere zichtbaarheid van de mogelijke vraag werd verzekerd.

Prognoses koppelen aan het voorraadplan: Geavanceerde planningssystemen ondersteunen op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, wat een proactieve aanpak is die vertrouwt op vraagprognoses en simulaties om mogelijke uitkomsten en de bijbehorende kansen te voorspellen. Deze gegevens worden gebruikt om de optimale voorraadniveaus te bepalen. Op scenario's gebaseerde of probabilistische prognoses staan in contrast met de meer reactieve aard van op spreadsheets gebaseerde methoden. Een oude klant in de stoffensector, die voorheen te maken kreeg met overvoorraden en voorraadtekorten als gevolg van de intermitterende vraag naar duizenden SKU's. Ze konden op geen enkele manier weten wat de risico's van hun stock-out waren en konden dus niet proactief het beleid aanpassen om de risico's te beperken, anders dan het maken van zeer ruwe aannames die de neiging hadden om grove overvoorraden te hebben. Ze adopteerden de software voor vraag- en voorraadplanning van Smart Software om simulaties van de vraag te genereren die de optimale minimale voorraadwaarden en bestelhoeveelheden identificeerden, waardoor de productbeschikbaarheid voor onmiddellijke verzending behouden bleef, wat de voordelen van een op prognoses gebaseerde benadering van voorraadbeheer benadrukte.

Betere samenwerking:  Het delen van prognoses met belangrijke leveranciers helpt de levering te garanderen. Kratos Space, onderdeel van Kratos Defense & Security Solutions, Inc., maakte gebruik van slimme voorspellingen om hun contractfabrikanten beter inzicht te geven in de toekomstige vraag. Ze gebruikten de prognoses om toezeggingen te doen over toekomstige aankopen, waardoor de CM de materiaalkosten en doorlooptijden voor engineered-to-order-systemen kon verlagen. Deze samenwerking laat zien hoe geavanceerde voorspellingstechnieken kunnen leiden tot aanzienlijke samenwerking in de supply chain die voor beide partijen efficiëntie en kostenbesparingen oplevert.

​

In een zeer configureerbare productieomgeving kan het voorspellen van eindproducten een complexe en lastige taak worden. Het aantal mogelijke eindproducten schiet omhoog als veel componenten uitwisselbaar zijn. Een traditionele MRP zou ons dwingen om elk eindproduct te voorspellen, wat onrealistisch of zelfs onmogelijk kan zijn. Verschillende toonaangevende oplossingen introduceren het concept van de “Planning BOM”, waarmee prognoses op een hoger niveau in het productieproces kunnen worden gebruikt. In dit artikel bespreken we deze functionaliteit in Epicor Kinetic en hoe u hiervan kunt profiteren met Epicor Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) om uw vraag voor te blijven in het licht van deze complexiteit.

Waarom heb ik een planningsstuklijst nodig?

Traditioneel zou elk eindproduct of elke SKU een strak gedefinieerde stuklijst hebben. Als we dat product op voorraad hebben en rond de voorspelde vraag willen plannen, zullen we de vraag naar die producten voorspellen en vervolgens MRP invoeren om deze voorspelde vraag via de stuklijst van het niveau van het eindproduct naar de componenten te blazen.

Veel bedrijven bieden echter zeer configureerbare producten aan waarbij klanten opties kunnen selecteren voor het product dat ze kopen. Denk bijvoorbeeld eens aan de laatste keer dat u een mobiele telefoon kocht. Je hebt een merk en model gekozen, maar van daaruit kreeg je waarschijnlijk opties voorgeschoteld: welk schermformaat wil je? Hoeveel opslagruimte wil je? Welke kleur heeft jouw voorkeur? Als dat bedrijf deze mobiele telefoons binnen een redelijke termijn klaar en beschikbaar wil hebben om naar u te verzenden, anticiperen ze plotseling niet langer alleen maar op de vraag naar dat model; ze moeten dat model voorspellen voor elk type schermformaat, voor alle opslagcapaciteiten, voor alle kleuren, en ook voor alle mogelijke combinaties daarvan! Voor sommige fabrikanten kunnen deze configuraties honderden of duizenden mogelijke voltooide goede permutaties opleveren.

Er kunnen zoveel aanpassingen mogelijk zijn dat de vraag op het niveau van het eindproduct in traditionele zin volkomen onvoorspelbaar is. Duizenden van deze mobiele telefoons kunnen elk jaar worden verkocht, maar voor elke mogelijke configuratie kan de vraag extreem laag en sporadisch zijn – misschien worden bepaalde combinaties één keer verkocht en nooit meer.

Dit dwingt deze bedrijven vaak om bestelpunten en veiligheidsvoorraadniveaus vooral op componentniveau te plannen, terwijl ze grotendeels reageren op de sterke vraag op het niveau van eindproducten via MRP. Hoewel dit een geldige aanpak is, ontbreekt het aan een systematische manier om voorspellingen te doen die rekening kunnen houden met verwachte toekomstige activiteiten, zoals promoties, aanstaande projecten of verkoopkansen. Voorspellen op het 'geconfigureerde' niveau is feitelijk onmogelijk, en het is ook niet haalbaar om deze prognoseaannames op componentniveau te verweven.

Planning BOM uitgelegd Hier komen Planning BOM's om de hoek kijken. Misschien werkt het verkoopteam aan een grote B2B-mogelijkheid voor dat model, of is er een geplande promotie voor Cyber Monday. Hoewel het niet realistisch is om met deze aannames voor elke mogelijke configuratie te werken, is het op modelniveau wel heel goed te doen – en enorm waardevol.

De Planningsstuklijst kan een prognose op een hoger niveau gebruiken en vervolgens de vraag naar beneden blazen op basis van vooraf gedefinieerde verhoudingen voor de mogelijke componenten ervan. De fabrikant van mobiele telefoons weet bijvoorbeeld misschien dat de meeste mensen kiezen voor 128 GB opslagruimte, en dat veel minder mensen kiezen voor upgrades naar 256 GB of 512 GB. Met de planningsstuklijst kan de organisatie (bijvoorbeeld) 60% van de vraag terugbrengen naar de 128GB-optie, 30% naar de 256GB-optie en 10% naar de 512GB-optie. Ze zouden hetzelfde kunnen doen voor schermformaten, kleuren of andere beschikbare aanpassingen.

Het bedrijf kan zijn prognose nu op dit modelniveau richten, waarbij de planningsstuklijst de componentenmix bepaalt. Het is duidelijk dat het definiëren van deze verhoudingen enige aandacht vergt, maar het plannen van stuklijsten stelt bedrijven in staat te voorspellen wat anders onvoorspelbaar zou zijn.

Het belang van een goede voorspelling

Natuurlijk hebben we nog steeds een goede voorspelling nodig om in Epicor Kinetic te laden. Zoals uitgelegd in dit artikel, kan Epicor Kinetic weliswaar een voorspelling importeren, maar kan het er vaak geen genereren, en als dat wel het geval is, zijn er vaak een groot aantal moeilijk te gebruiken configuraties nodig die niet vaak opnieuw worden bezocht, wat resulteert in onnauwkeurige prognoses. . Het is daarom aan het bedrijf om met zijn eigen sets prognoses te komen, vaak handmatig geproduceerd in Excel. Handmatige prognoses brengen over het algemeen een aantal uitdagingen met zich mee, waaronder maar niet beperkt tot:

• Het onvermogen om vraagpatronen zoals seizoensinvloeden of trends te identificeren.
• Overmatig vertrouwen op klant- of verkoopprognoses.
• Gebrek aan nauwkeurigheid of prestatieregistratie.

Hoe goed de MRP ook is geconfigureerd met uw zorgvuldig overwogen planningsstuklijsten, een slechte prognose betekent een slechte MRP-output en wantrouwen in het systeem: garbage in, garbage out. Als we verdergaan met het voorbeeld van het ‘mobiele telefoonbedrijf’, zonder een systematische manier om de belangrijkste vraagpatronen en/of domeinkennis in de prognose vast te leggen, kan MRP dit nooit zien.

Slimme IP&O: een allesomvattende oplossing

Smart IP&O ondersteunt planning op alle niveaus van uw stuklijst, hoewel het “uitblazen” wordt afgehandeld via MRP binnen Epicor Kinetic. Dit is de methode die we gebruiken voor onze Epicor Kinetic-klanten, die eenvoudig en effectief is:

• Smart Demand Planner: Het platform bevat een speciaal gebouwde prognosetoepassing genaamd Smart Demand Planner die u gaat gebruiken om de vraag naar uw vervaardigde producten (meestal eindproducten) te voorspellen. Het genereert statistische prognoses, stelt planners in staat aanpassingen aan te brengen en/of andere prognoses in te passen (zoals verkoop- of klantprognoses) en houdt de nauwkeurigheid bij. De output hiervan is een prognose die wordt ingevoerd in de prognoseinvoer in Epicor Kinetic, waar MRP deze zal ophalen. MRP zal vervolgens gebruik maken van de vraag op het niveau van het eindproduct en ook de materiaalvereisten via de stuklijst uitblazen, zodat de vraag ook op lagere niveaus wordt onderkend.
• Smart Inventory Optimization: U gebruikt tegelijkertijd Smart Inventory Optimization om min-/max-/veiligheidsniveaus in te stellen voor zowel alle eindproducten die u op voorraad maakt (indien van toepassing; sommige van onze klanten werken puur op bestelling op basis van een vaste vraag), als voor onbewerkte goederen materialen. De sleutel hier is dat Smart op grondstofniveau de vraag naar werkgebruik, doorlooptijden van leveranciers, enz. zal benutten om deze parameters te optimaliseren, terwijl tegelijkertijd verkooporders/verzendingen worden gebruikt als vraag op het niveau van het eindproduct. Smart verwerkt deze meerdere inputs van de vraag op elegante wijze via de bidirectionele integratie met Epicor Kinetic.

Wanneer MRP wordt uitgevoerd, worden vraag en aanbod (wat wederom de vraag naar grondstoffen omvat die voortvloeit uit de voltooide goede prognose) geneutraliseerd met de min/max/veiligheidsniveaus die u hebt vastgesteld om PO- en werksuggesties voor te stellen.

Breid Epicor Kinetic uit met Smart IP&O

Smart IP&O is ontworpen om uw Epicor Kinetic-systeem uit te breiden met vele geïntegreerde oplossingen voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Het kan bijvoorbeeld automatisch statistische prognoses genereren voor grote aantallen artikelen, maakt intuïtieve prognoseaanpassingen mogelijk, houdt de nauwkeurigheid van prognoses bij en stelt u uiteindelijk in staat echte op consensus gebaseerde prognoses te genereren om beter te kunnen anticiperen op de behoeften van uw klanten.

Dankzij de zeer flexibele producthiërarchieën is Smart IP&O perfect geschikt voor prognoses op het niveau van de Planning BOM, zodat u belangrijke patronen kunt vastleggen en bedrijfskennis kunt integreren op de niveaus die er het meest toe doen. Bovendien kunt u op elk niveau van uw stuklijst optimale veiligheidsvoorraden analyseren en inzetten.

Door gebruik te maken van de Planning BOM-mogelijkheden van Epicor Kinetic naast de geavanceerde functies voor prognoses en voorraadoptimalisatie van Smart IP&O, zorgt u ervoor dat u efficiënt en nauwkeurig aan de vraag kunt voldoen, ongeacht de complexiteit van uw productconfiguraties. Deze synergie verbetert niet alleen de nauwkeurigheid van de prognoses, maar versterkt ook de algehele operationele efficiëntie, waardoor u voorop kunt blijven lopen in een concurrerende markt.

Wij geloven dat de ontwikkeling van digitale tweelingen van voorraadsystemen de leidende factor is op het gebied van supply chain-analyse. Deze tweelingen nemen de vorm aan van discrete gebeurtenismodellen die Monte Carlo-simulatie gebruiken om het volledige scala aan operationele risico's te genereren en te optimaliseren. We beweren ook dat wij en onze collega's bij Smart Software een grote rol hebben gespeeld bij het smeden van die voorsprong. Maar we zijn niet de enigen: er zijn een klein aantal andere softwarebedrijven over de hele wereld die bezig zijn met een inhaalslag.

Wat is de volgende stap op het gebied van supply chain-analyse? Waar ligt de volgende grens? Het kan gaan om een soort neuraal netwerkmodel van een distributiesysteem. Maar we zouden betere kansen hebben op een uitbreiding van onze toonaangevende modellen van voorraadsystemen met één echelon naar voorraadsystemen met meerdere echelons.

Figuren 1 en 2 illustreren het onderscheid tussen systemen met één en meerdere echelons. Figuur 1 toont een fabrikant die afhankelijk is van een bron om zijn voorraad reserveonderdelen of componenten aan te vullen. Wanneer er voorraadtekorten dreigen, bestelt de fabrikant aanvullingsvoorraden bij de Bron.

Figuur 1: Een inventarisatiesysteem met één echelon

Single-echelon-modellen bevatten niet expliciet details van de Bron. Het blijft mysterieus, een onzichtbare geest wiens enige relevante kenmerk de willekeurige tijd is die nodig is om te reageren op een aanvullingsverzoek. Belangrijk is dat er impliciet van wordt uitgegaan dat de Bron zelf nooit een voorraad opslaat. Die veronderstelling kan voor veel doeleinden ‘goed genoeg’ zijn, maar kan niet letterlijk waar zijn. Dit wordt afgehandeld door stockout-gebeurtenissen van leveranciers in de distributie van de doorlooptijd van de aanvullingen te verwerken. Het terugdringen van die veronderstelling is de reden voor multi-echelon-modellering.

Figuur 2 toont een eenvoudig inventarisatiesysteem met twee niveaus. Het verschuift domeinen van productie naar distributie. Er zijn meerdere magazijnen (WH's) afhankelijk van een distributiecentrum (DC) voor bevoorrading. Nu is de DC een expliciet onderdeel van het model. Het heeft een beperkte capaciteit om bestellingen te verwerken en vereist zijn eigen herschikkingsprotocollen. De DC krijgt zijn aanvulling van hogerop in de keten van een bron. De Bron kan de fabrikant van het inventarisitem zijn of misschien een “regionale DC” of iets dergelijks, maar – raad eens? – het is een andere geest. Net als in het single-echelonmodel heeft deze geest één zichtbaar kenmerk: de waarschijnlijkheidsverdeling van de doorlooptijd van de aanvulling. (De clou van een beroemde grap uit de natuurkunde is: “Maar mevrouw, het zijn schildpadden helemaal naar beneden.” In ons geval: “Het zijn geesten helemaal naar boven.”)

Figuur 2: Een inventarisatiesysteem met twee niveaus

Het probleem van procesontwerp en -optimalisatie is veel moeilijker op twee niveaus. De moeilijkheid is niet alleen de toevoeging van nog twee controleparameters voor elke WH (bijvoorbeeld een Min en een Max voor elk) plus dezelfde twee parameters voor de DC. Het lastigste deel is het modelleren van de interactie tussen de WH's. In het model met één niveau opereert elke WH in zijn eigen kleine wereld en hoort hij nooit "Sorry, we hebben geen voorraad meer" van de spookachtige Bron. Maar in een systeem met twee niveaus zijn er meerdere WH's die allemaal strijden om bevoorrading vanuit hun gedeelde DC. Deze concurrentie creëert de belangrijkste analytische moeilijkheid: de WH's kunnen niet afzonderlijk worden gemodelleerd, maar moeten tegelijkertijd worden geanalyseerd. Als één DC bijvoorbeeld tien WH's bedient, zijn er 2+10×2 = 22 voorraadbeheerparameters waarvan de waarden moeten worden berekend. In nerdtaal: het is niet triviaal om een beperkt, discreet optimalisatieprobleem met 22 variabelen en een stochastische objectieve functie op te lossen.

Als we het verkeerde systeemontwerp kiezen, ontdekken we een nieuw fenomeen dat inherent is aan systemen met meerdere niveaus, dat we informeel ‘meltdown’ of ‘catastrofe’ noemen. Bij dit fenomeen kan het DC de bevoorradingsbehoefte van de WH's niet bijhouden, waardoor er uiteindelijk voorraadtekorten op magazijnniveau ontstaan. Vervolgens putten de steeds hectischer wordende aanvullingsverzoeken van de WH de voorraad bij het DC uit, waardoor zijn eigen paniekerige verzoeken om aanvulling vanuit het regionale DC beginnen. Als het regionale DC er te lang over doet om het DC weer aan te vullen, dan ontaardt het hele systeem in een tragedie van uitputting.

Eén oplossing voor het meltdown-probleem is om het DC zo te ontwerpen dat het bijna nooit leeg raakt, maar dat kan erg duur zijn. Daarom is er in de eerste plaats een regionaal DC. Elk betaalbaar systeemontwerp heeft dus een DC die net goed genoeg is om lang mee te gaan tussen meltdowns. Dit perspectief impliceert een nieuw type Key Performance Indicator (KPI), zoals “De kans op een meltdown binnen X jaar is minder dan Y procent.”

De volgende grens zal nieuwe methoden en nieuwe maatstaven vereisen, maar zal een nieuwe manier bieden om distributiesystemen te ontwerpen en te optimaliseren. Onze skunkfabriek genereert al prototypes. Bekijk deze ruimte.

In deze blog bespreken we de snelle en onvoorspelbare markt van vandaag en de voortdurende uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het efficiënt beheren van hun voorraad- en serviceniveaus. Het hoofdonderwerp van deze discussie, geworteld in het concept van ‘probabilistische voorraadoptimalisatie’, richt zich op de manier waarop moderne technologie kan worden ingezet om optimale service- en voorraaddoelstellingen te bereiken te midden van onzekerheid. Deze aanpak pakt niet alleen de traditionele problemen met voorraadbeheer aan, maar biedt ook een strategische voorsprong bij het omgaan met de complexiteit van vraagschommelingen en verstoringen van de toeleveringsketen.

Het begrijpen en implementeren van voorraadoptimalisatietechnologie is om verschillende redenen belangrijk. Ten eerste heeft het een directe invloed op het vermogen van een bedrijf om snel aan de eisen van de klant te voldoen, waardoor de klanttevredenheid en loyaliteit worden beïnvloed. Ten tweede houdt effectief voorraadbeheer de operationele kosten onder controle, waardoor onnodige voorraad wordt verminderd en het risico op stockouts of overstock wordt geminimaliseerd. In een tijdperk waarin de marktomstandigheden snel veranderen, kan het hebben van een robuust systeem om deze aspecten te beheren het verschil zijn tussen bloeien en alleen maar overleven.

De kern van voorraadbeheer ligt in een paradox: de noodzaak om voorbereid te zijn op de fluctuerende vraag, zonder te bezwijken voor de valkuilen van overbevoorrading, wat kan leiden tot hogere voorraadkosten, veroudering en verspilling van hulpbronnen. Omgekeerd kan een tekort aan voorraad resulteren in voorraadtekorten, omzetverlies en verminderde klanttevredenheid, wat uiteindelijk gevolgen heeft voor de reputatie en het bedrijfsresultaat van een bedrijf. De onvoorspelbare aard van de marktvraag, verergerd door mogelijke verstoringen van de toeleveringsketen en veranderend consumentengedrag, maakt deze evenwichtsoefening ingewikkelder.

Technologie speelt hier een cruciale rol. Moderne software voor voorraadoptimalisatie integreert probabilistische modellen, geavanceerde voorspellingsalgoritmen en simulatiemogelijkheden. Deze systemen helpen bedrijven snel te reageren op veranderende marktomstandigheden. Bovendien bevordert de adoptie van dergelijke technologie een cultuur van datagestuurde besluitvorming, waardoor bedrijven niet alleen maar reageren op onzekerheden, maar proactief strategieën ontwikkelen om de gevolgen ervan te verzachten.

Hier volgen korte discussies over de relevante algoritmische technologieën.

Probabilistische voorraadoptimalisatie: Traditionele benaderingen van voorraadbeheer zijn gebaseerd op deterministische modellen die uitgaan van een statische, voorspelbare wereld. Deze modellen wankelen als ze geconfronteerd worden met variabiliteit en onzekerheid. Maak kennis met probabilistische voorraadoptimalisatie, een paradigma dat de willekeur omarmt die inherent is aan supply chain-processen. Deze aanpak maakt gebruik van statistische modellen om de onzekerheden in vraag en aanbod weer te geven, waardoor bedrijven rekening kunnen houden met een volledig scala aan mogelijke uitkomsten.

Geavanceerde prognoses:  Een hoeksteen van effectieve voorraadoptimalisatie is het vermogen om nauwkeurig te anticiperen op de toekomstige vraag. Geavanceerde voorspellingstechnieken, zoals [we verkopen dit niet buiten SmartForecasts of misschien zelfs niet meer daar, dus vermeld het niet], tijdreeksanalyse en machinaal leren, extraheren exploiteerbare patronen uit historische gegevens.

Berekening van de veiligheidsvoorraad: een schild tegen onzekerheid:

Prognoses die schattingen van hun eigen onzekerheid bevatten, maken berekeningen van de veiligheidsvoorraad mogelijk. De veiligheidsvoorraad fungeert als buffer tegen de onvoorspelbaarheid van de doorlooptijden van vraag en aanbod. Het bepalen van het optimale niveau van de veiligheidsvoorraad is een cruciale uitdaging die probabilistische modellen goed kunnen aanpakken. Met de juiste veiligheidsvoorraden kunnen bedrijven een hoog serviceniveau handhaven, waardoor de productbeschikbaarheid wordt gegarandeerd zonder de last van overmatige voorraad.

Scenarioplanning: voorbereiden op meerdere toekomsten:

De toekomst is inherent onzeker en één enkele voorspelling kan nooit alle mogelijke scenario's omvatten. Geavanceerde methoden die een reeks realistische vraagscenario's creëren, zijn de essentiële vorm van probabilistische voorraadoptimalisatie. Met deze technieken kunnen bedrijven de implicaties van meerdere toekomsten onderzoeken, van best-case tot worst-case situaties. Door op deze scenario’s te anticiperen, kunnen bedrijven hun veerkracht vergroten in het licht van de marktvolatiliteit.

Met vertrouwen door de toekomst navigeren

Het onzekere landschap van de huidige zakelijke omgeving maakt een verschuiving noodzakelijk van traditionele voorraadbeheerpraktijken naar meer geavanceerde, probabilistische benaderingen. Door de principes van probabilistische voorraadoptimalisatie te omarmen, kunnen bedrijven een duurzaam evenwicht vinden tussen uitmuntende service en kostenefficiëntie. Door geavanceerde voorspellingstechnieken, strategische veiligheidsvoorraadberekeningen en scenarioplanning te integreren, ondersteund door Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O), kunnen bedrijven onzekerheid omzetten van een uitdaging in een kans. Bedrijven die deze aanpak omarmen, melden aanzienlijke verbeteringen in serviceniveaus, verlagingen van voorraadkosten en verbeterde flexibiliteit van de toeleveringsketen.

Minder kritieke artikelen die naar verwachting een serviceniveau van 99%+ zullen bereiken, vertegenwoordigen bijvoorbeeld mogelijkheden om de voorraad te verminderen. Door lagere serviceniveaus te richten op minder kritieke artikelen, zal de voorraad in de loop van de tijd “de juiste omvang” hebben voor het nieuwe evenwicht, waardoor de voorraadkosten en de waarde van de aanwezige voorraad afnemen. Een groot openbaarvervoersysteem verminderde de voorraad met ruim $4.000.000, terwijl het serviceniveau verbeterde.

Het optimaliseren van de voorraadniveaus betekent ook dat de besparingen die op één subset van artikelen worden gerealiseerd, opnieuw kunnen worden toegewezen aan een bredere portefeuille van artikelen die op voorraad zijn, waardoor inkomsten kunnen worden gerealiseerd die anders verloren zouden gaan. Een toonaangevende distributeur was in staat een breder portfolio aan onderdelen op voorraad te houden dankzij de besparingen dankzij voorraadreducties en een grotere beschikbaarheid van onderdelen door 18%.

Net zoals de beroemde astronoom Copernicus ons begrip van de astronomie transformeerde door de zon in het centrum van ons universum te plaatsen, nodigen wij u vandaag uit om uw benadering van voorraadbeheer opnieuw centraal te stellen. En ook al is dit advies niet zo verhelderend, het zal uw bedrijf helpen voorkomen dat u verstrikt raakt in de aantrekkingskracht van voorraadproblemen – voortdurend heen en weer geslingerd tussen voorraadtekorten, overtollige zwaartekracht en de onverwachte kosmische kosten van het bespoedigen van goederen.

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.

In servicegerichte bedrijven zijn de gevolgen van voorraadtekorten vaak zeer groot. Het bereiken van een hoog serviceniveau is afhankelijk van de beschikbaarheid van de juiste onderdelen op het juiste moment. Het hebben van de juiste onderdelen is echter niet de enige factor. Uw Supply Chain-team moet voor elk onderdeel een consensusinventarisatieplan ontwikkelen en dit vervolgens voortdurend bijwerken om realtime veranderingen in vraag, aanbod en financiële prioriteiten weer te geven.

Voorraadbeheer met serviceniveaugestuurde planning combineert de mogelijkheid om duizenden items te plannen met strategische modellering op hoog niveau. Dit vereist het aanpakken van de kernproblemen waarmee voorraadmanagers worden geconfronteerd:

• Gebrek aan controle over het aanbod en de bijbehorende doorlooptijden.
• Onvoorspelbare intermitterende vraag.
• Conflicterende prioriteiten tussen onderhouds-/mechanische teams en materiaalbeheer.
• Reactieve ‘afwachtende’ benadering van planning.
• Verkeerd toegewezen voorraad, waardoor voorraadtekorten en overschotten ontstaan.
• Gebrek aan vertrouwen in systemen en processen.

De sleutel tot optimaal beheer van serviceonderdelen is het vinden van de balans tussen het bieden van uitstekende service en het beheersen van de kosten. Om dit te doen, moeten we de kosten van stockout vergelijken met de kosten van het aanhouden van extra voorraad reserveonderdelen. De kosten van een stockout zullen hoger zijn voor kritieke of noodreserveonderdelen, wanneer er een serviceniveauovereenkomst is met externe klanten, voor onderdelen die in meerdere activa worden gebruikt, voor onderdelen met langere doorlooptijden van leveranciers, en voor onderdelen met één enkele leverancier. De voorraadkosten kunnen worden beoordeeld door rekening te houden met de eenheidskosten, de rentetarieven, de magazijnruimte die zal worden verbruikt en de kans op veroudering (onderdelen die worden gebruikt in een wagenpark dat binnenkort met pensioen gaat, hebben bijvoorbeeld een hoger risico op veroudering).

Om te bepalen hoeveel voorraad er voor elk onderdeel op de plank moet worden gelegd, is het van cruciaal belang om consensus te bereiken over de gewenste sleutelgegevens die de afwegingen blootleggen die het bedrijf moet maken om de gewenste KPI's te bereiken. Deze KPI's omvatten serviceniveaus die u vertellen hoe vaak u aan de gebruiksbehoeften voldoet zonder dat u tekortschiet in de voorraad, vulpercentages die u vertellen welk percentage van de vraag is gevuld, en bestelkosten geven een gedetailleerd overzicht van de kosten die u maakt wanneer u aanvullingsorders plaatst en ontvangt. Je hebt ook holdingkosten, die uitgaven omvatten zoals veroudering, belastingen en opslag, en tekortkosten die betrekking hebben op uitgaven die worden gemaakt wanneer er voorraadtekorten optreden.

Een MRO-bedrijf of een team voor aftermarket-onderdelenplanning wenst mogelijk een 99%-serviceniveau voor alle onderdelen – dat wil zeggen dat het minimale voorraadrisico dat zij bereid zijn te accepteren 1% is. Maar wat als de hoeveelheid voorraad die nodig is om dat serviceniveau te ondersteunen, te duur is? Om een weloverwogen beslissing te kunnen nemen over de vraag of die extra voorraadinvestering rendement oplevert, moet u de voorraadkosten kennen en die vergelijken met de voorraadkosten. Om de stockoutkosten te berekenen, vermenigvuldigt u twee belangrijke elementen: de kosten per stockout en het verwachte aantal stockouts. Om de voorraadwaarde te bepalen, vermenigvuldigt u de vereiste eenheden met de eenheidskosten van elk onderdeel. Bepaal vervolgens de jaarlijkse holdingkosten (doorgaans 25-35% van de eenheidskosten). Kies de optie die in totaal lagere kosten oplevert. Met andere woorden: als het voordeel dat gepaard gaat met het toevoegen van meer voorraad (lagere tekortkosten) groter is dan de kosten (hogere voorraadkosten), ga er dan voor. Een grondig begrip van deze statistieken en de bijbehorende afwegingen dient als kompas voor de besluitvorming.

Moderne software helpt bij dit proces doordat u een groot aantal toekomstscenario's kunt simuleren. Door dit te doen, kunt u beoordelen hoe goed uw huidige voorraadbevoorradingsstrategieën waarschijnlijk zullen presteren in het licht van verschillende vraag- en aanbodpatronen. Als er iets tekortschiet of misgaat, is het tijd om uw aanpak opnieuw te kalibreren, waarbij u rekening houdt met actuele gegevens over de gebruiksgeschiedenis, doorlooptijden van leveranciers en kosten om zowel voorraad- als overvoorraadsituaties te voorkomen.

Verbeter uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan op consistente wijze.

Concluderend is het van cruciaal belang om uw serviceniveaugestuurde plan voortdurend te beoordelen. Door systematisch prestatiescenario's op te stellen en te verfijnen, kunt u belangrijke meetgegevens en doelen definiëren, de verwachte prestaties benchmarken en de berekening van het voorraadbeleid voor alle artikelen automatiseren. Dit iteratieve proces omvat het monitoren, herzien en herhalen van elke planningscyclus.

De diepgang van uw analyse binnen dit voorraadbeleid is afhankelijk van de gegevens waarover u beschikt en de configuratiemogelijkheden van uw planningssysteem. Om optimale resultaten te bereiken, is het noodzakelijk om voortdurende gegevensanalyses uit te voeren. Dit impliceert dat een handmatige benadering van dataonderzoek doorgaans onvoldoende is voor de behoeften van de meeste organisaties.

Bezoek de volgende blogs voor informatie over hoe Smart Software u kan helpen de doelstellingen van uw servicetoeleveringsketen te bereiken met servicegestuurde planning en meer.

–   “Uitleggen wat serviceniveau betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftware”  Aanbevelingen voor kous kunnen verwarrend zijn, vooral als ze botsen met de behoeften in de echte wereld. In dit bericht leggen we uit wat dat 99%-serviceniveau betekent en waarom het cruciaal is om de voorraad effectief te beheren en klanten tevreden te houden in het huidige competitieve landschap.

– “Servicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelenService-level-driven serviceonderdelenplanning is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, risico-aangepaste beslissingsondersteuning.

–   “Hoe u een doelserviceniveau kiest.Dit is een strategische beslissing over voorraadrisicobeheer, waarbij rekening wordt gehouden met de huidige serviceniveaus en opvullingspercentages, de doorlooptijden van de bevoorrading en de afwegingen tussen kapitaal-, voorraad- en opportuniteitskosten. Leer benaderingen die kunnen helpen.

–   “De juiste voorspellingsnauwkeurigheid voor voorraadplanning.”  Het feit dat u een serviceniveaudoel stelt, betekent niet dat u dit ook daadwerkelijk zult bereiken. Als u geïnteresseerd bent in het optimaliseren van de voorraadniveaus, concentreer u dan op de nauwkeurigheid van de projectie van het serviceniveau. Leren hoe.