Supply chain management omvat planning en implementatie. Vraagplanning, gebaseerd op een statistische projectie, evalueert voorraad, marketing en vraagbeïnvloedende factoren en definieert waar producten moeten worden gedistribueerd om aan de verwachte vraag te voldoen. Begint meestal met de planningskant van SCM.
Om de nauwkeurigheid van de vraagprognoses die in de toeleveringsketen worden gebruikt te vergroten, investeren bedrijven veel tijd en geld in prognoseactiviteiten. De doelstellingen van een nauwkeurig vraagplan en een gestroomlijnd supply chain-proces kunnen worden belemmerd door een slecht procesontwerp.
Leer best practices uit de branche over het verbeteren van vraagplanning en het creëren van efficiëntie in de toeleveringsketen.
Zes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenken
Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen.
Correlatie versus oorzakelijk verband: is dit relevant voor uw baan?
Buiten het werk heb je misschien de beroemde uitspraak 'Correlatie is geen oorzakelijk verband' gehoord. Het klinkt misschien als een stuk theoretische onzin die, hoewel betrokken bij een recente Nobelprijs voor economie, niet relevant is voor uw werk als vraagplanner. Is dat zo, dan heb je misschien maar gedeeltelijk gelijk.
Welke gegevens zijn nodig om software-implementaties voor vraagplanning te ondersteunen
We hebben onlangs een ontmoeting gehad met het IT-team bij een van onze klanten om de gegevensvereisten en de installatie van onze API-gebaseerde integratie te bespreken die gegevens zou halen uit hun lokale installatie van hun ERP-systeem. De IT-manager en de analist uitten allebei grote bezorgdheid over het verstrekken van deze gegevens en vroegen zich serieus af waarom deze überhaupt moesten worden verstrekt.
Olifanten en kangoeroes ERP vs. Best of Breed Vraagplanning
De grootste ERP-bedrijven kunnen geen best-of-breed-achtige oplossingen van hoge kwaliteit ontwikkelen. Dat hebben ze nooit hoeven doen, dus ze zijn nooit geëvolueerd om te innoveren buiten hun kernfocus. Nu ERP-systemen echter gemeengoed zijn geworden, zijn hiaten in hun functionaliteit onmogelijk te negeren.
Is uw demand planning en forecasting proces een black box?
Er is één ding waar ik bijna elke dag aan herinnerd wordt bij Smart Software dat me een raadsel stelt: de meeste bedrijven begrijpen niet hoe prognoses worden gemaakt en hoe voorraadbeleid wordt bepaald. Het is een organisatorische zwarte doos. Hier is een voorbeeld van een recent verkoopgesprek:
De rol van vertrouwen in het vraagvoorspellingsproces Deel 2: Wat vertrouwt u
Ongeacht hoeveel moeite er wordt gestoken in het opleiden van voorspellers en het ontwikkelen van uitgebreide ondersteuningssystemen voor prognoses, besluitvormers zullen de voorspellingen wijzigen of negeren als ze ze niet vertrouwen.”
recente berichten
Verward over AI en Machine Learning?Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelenIn 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. […]
Hoe u voorraadvereisten kunt voorspellenHet voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag. […]
Zes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenkenOp elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen. […]
Uitleggen wat 'serviceniveau' betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftwareNavigeren door de fijne kneepjes van voorraadaanbevelingen kan vaak leiden tot vragen over de juistheid en betekenis ervan. Een recent onderzoek van een van onze klanten leidde tot een verhelderende discussie over de nuances van serviceniveaus en bestelpunten. Tijdens een teamvergadering hebben we ongebruikelijke hiaten vastgesteld tussen onze Smart-suggested reorder points (ROP) op een 99%-serviceniveau en de huidige ROP van de klant. In dit bericht ontrafelen we het concept van een "99%-serviceniveau" en de implicaties ervan voor voorraadoptimalisatie, waarbij we licht werpen op hoe timing en onmiddellijke voorraadbeschikbaarheid een cruciale rol spelen bij het voldoen aan de verwachtingen van de klant en concurrerend blijven in diverse industrieën. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
- Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelenIn 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. […]
5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeterenIn het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]
Bottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelenHet beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]
Bereid uw reserveonderdelenplanning voor op onverwachte schokkenIn het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken. […]
Probleem
Een nauwkeurige forecast is een cruciale drijfveer voor de supply chain, maar veel organisaties hebben een beperkt zicht op wat daarna komt. Forecasts die zijn ontwikkeld door verkoopteams of klanten zijn vaak onnauwkeurig en bevooroordeeld ten aanzien van verkoopdoelen of budgetten. Forecasts worden vaak alleen op geaggregeerde niveaus verstrekt, waardoor niet wordt gespecificeerd welke items zich op welke locaties zullen bevinden. Teams die verantwoordelijk zijn voor de planning worden overgelaten om verkoopcijfers te interpreteren en deze om te zetten in bruikbare forecasts van de artikelmix. Het opnemen van verkoopfeedback, het bepalen welk historisch forecasting model moet worden gebruikt, het beheer van het consensus forecasting proces en het volgen van de nauwkeurigheid van forecasts zijn handmatige processen. Ze worden vaak beheerd in complexe spreadsheets die moeilijk te gebruiken, te delen en te schalen zijn en die geen rekening houden met belangrijke kenmerken van de vraag, zoals seizoensinvloeden en trends.
Oplossing
Registreer om de demo te bekijken
Nauwkeurige demand forecasts
Trends en seizoensinvloeden vastleggen
Bereik van toekomstige vraag voorspellen
Uitzonderingen markeren
Historische gegevens opschonen
Operationele consensus
Samenwerken met de belangrijkste belanghebbenden
Review op elk hiërarchieniveau
Pas overrides toe en bereik consensus
Consistent herhaalbaar proces
Gemeenschappelijk systeem:
Geen spreadsheets
Forecasting regels insluiten en opnieuw gebruiken
Nauwkeurigheid bewaken en afstemmen
Voor wie is Smart Demand Planner bedoeld?
- Demand planners
- Forecasting analisten.
- Materiaal- en demand planners.
- Operationele onderzoeksprofessionals.
- Verkoopanalisten.
- Statistisch ingestelde leidinggevenden.
Welke vragen kan Smart Demand Planner beantwoorden?
- Wat is mijn vraag op korte en lange termijn het meest waarschijnlijk?
- Welke bedrijfsonderdelen en producten zijn trending?
- Wat is de forecast op verschillende niveaus van mijn hiërarchie (klant, artikel, familie)?
- Wat is het waarschijnlijke bereik van de toekomstige vraag?
- Welke forecasts moeten worden herzien (uitzonderingsrapportage)?
- Wat is onze forecasting error (nauwkeurigheid) voor elk item, elke groep, in het algemeen?
- Voegen forecasting overrides waarde toe aan het proces?
Wat kan Smart Demand Planner doen?
-
Voorspel nauwkeurig de vraag naar duizenden artikelen in elke maateenheid, mogelijk gemaakt door de SmartForecasts®-engine.
- Leg trends, seizoens- en cyclische patronen vast op elk niveau.
- De detectie en correctie van outliers om de kwaliteit van historische data te verbeteren.
- Identificeert "oorzakelijke" factoren zoals prijs- en economische gegevens en modelleert hun impact op de vraag.
- Gepatenteerde Intermittent Demand Planning via APICS bekroonde "Bootstrapping"-technologie.
- Maak forecasts op elk niveau van de hiërarchie: klant, artikel, productgroepen, regio's.
- Deel forecasts met interne en externe belanghebbenden zoals verkoop en leveranciers.
- Forecasting overrides toepassen, documenteren en volgen.
- Kwantificeer de impact die promoties zullen hebben op de toekomstige vraag.
- Pas door de gebruiker gedefinieerde forecasting methoden en regels toe.