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.
Servicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen
Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen.
Voorbij de prognose - Samenwerking en consensusplanning
Het hele punt van vraagvoorspelling is om een zo goed mogelijk beeld te krijgen van de toekomstige vraag. Dit vereist dat we gebruikmaken van de beste gegevens en input die we kunnen krijgen, gebruikmaken van statistieken om onderliggende patronen vast te leggen, de koppen bij elkaar steken om op basis van zakelijke kennis overrides toe te passen en overeenstemming bereiken over een consensusplan dat dient als hoeksteen voor de algehele vraag van het bedrijf plan.
Top vijf tips voor nieuwe vraagplanners en -voorspellingen
Goede prognoses kunnen een groot verschil maken voor de prestaties van uw bedrijf, of u nu prognoses maakt ter ondersteuning van verkoop, marketing, productie, voorraad of financiën. Deze blog is in de eerste plaats bedoeld voor die gelukkige mensen die op het punt staan om aan dit avontuur te beginnen. Welkom op het veld!
Vraagplanning met raamcontracten
Onze klanten zijn geweldige docenten die ons altijd hebben geholpen om de kloof tussen leerboektheorie en praktische toepassing te overbruggen. Ons laatste stukje scholing gaat over het effectief integreren van "algemene bestellingen" in het vraagplanningsproces.
Omgaan met de stijgende vraag tijdens de rebound
Veel van onze klanten die tijdens de pandemie de vraag zagen opdrogen, zien nu een aanzienlijke stijging van de vraag. Andere klanten in kritieke industrieën zoals kunststoffen, biotech, halfgeleiders en elektronica zagen de vraag al in april stijgen. Voor suggesties over hoe om te gaan met deze situaties, lees dan verder.
Wat is het verschil tussen vraagplanning en voorraadoptimalisatie?
De Smart Demand Planning-app (SDP) geeft vraagprognoses. De SDP-prognose-engine is ook de kern van de Smart Inventory Optimization-app (SIO), die verschillende voorraadbeleidsregels aan een stresstest toedient met behulp van een aantal vraagscenario's om optimale instellingen voor het voorraadbeleid te vinden.
recente berichten
Learning from Inventory ModelsIn deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
Onregelmatige operatiesThis blog is about “irregular operations.” Smart Software is in the process of adapting our products to help you cope with your own irregular ops. This is a preview. […]
Slimme software gepresenteerd op Epicor Insights 2024Smart Software zal dit jaar aanwezig zijn op het Epicor Insights-evenement in Nashville. Als u van plan bent dit jaar aanwezig te zijn, bezoek dan stand #13 of #501 en leer meer over Epicor Smart Inventory Planning and Optimization. . […]
Op zoek naar problemen met uw voorraadgegevensIn deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
Big Ass-fans wenden zich tot slimme software naarmate de vraag toeneemtBig Ass Fans is de best verkopende fabrikant van grote ventilatoren ter wereld en levert comfort in ruimtes waar comfort onmogelijk lijkt. BAF had een probleem: hoe kon de productie betrouwbaar worden gepland om aan de vraag te voldoen. BAF ervoer een kloof tussen de prognoses van boekingen en de verzendingen, en dit had gevolgen voor de omzet en de klanttevredenheid. BAF wendde zich tot Smart Software voor hulp. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenMRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
De voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denktWaar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]
Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraadGeven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenIn 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. […]
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.