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.
Undershoot saboteert uw serviceniveau!
Undershoot betekent dat de doorlooptijd niet begint op het bestelpunt, maar eronder. Onderschrijding gebeurt elke keer dat de vraag die het bestelpunt overschreed, de voorraad onder (niet tot) het bestelpunt deed dalen. Undershoot pakt uw zak voordat u zelfs maar begint met het gooien van de dobbelstenen. Het misleidt de voorraadprofessional door te denken dat zijn of haar bestelpunten voldoende zijn om hun doelen te bereiken, terwijl de werkelijke prestaties niet voldoende zijn.
De voordelen van kansvoorspelling
De meeste vraagprognoses zijn gedeeltelijk of onvolledig: ze bieden slechts één enkel getal: de meest waarschijnlijke waarde van de toekomstige vraag. Dit wordt een puntvoorspelling genoemd. Gewoonlijk schat de puntvoorspelling de gemiddelde waarde van de toekomstige vraag. Veel nuttiger is een voorspelling van de volledige kansverdeling van de vraag op elk toekomstig tijdstip. Dit wordt vaker waarschijnlijkheidsvoorspelling genoemd en is veel nuttiger.
Serviceniveau versus opvullingspercentage
Serviceniveau en opvullingspercentage zijn twee belangrijke statistieken om te meten hoe effectief aan de vraag van de klant wordt voldaan. Deze termen worden vaak verward en het begrijpen van de verschillen kan helpen bij het verbeteren van uw voorraadplanningsproces. Deze videoblog (Vlog) helpt het verschil te illustreren met een eenvoudig voorbeeld met Excel
Hoe u een doelserviceniveau kiest
Houd bij het instellen van een doelserviceniveau rekening met factoren zoals huidige serviceniveaus, doorlooptijden voor aanvullingen, kostenbeperkingen, de pijn die wordt veroorzaakt door tekorten voor u en uw klanten, en uw concurrentiepositie.
Halverwege komen met Demand Planning
Vraagplanning kost tijd en moeite. Het is de moeite waard voor zover het je daadwerkelijk helpt te maken wat je nodig hebt wanneer je het nodig hebt. Maar het werk kan goed of slecht worden gedaan. We zien veel fabrikanten die stoppen bij het eerste niveau terwijl ze makkelijk door kunnen naar het tweede niveau. En met een beetje meer moeite zouden ze helemaal naar het derde niveau kunnen gaan, door gebruik te maken van probabilistische modellering om de resultaten van de vraagplanning om te zetten in een voorraadoptimalisatieproces.
3 soorten supply chain-analyses
De drie soorten supply chain-analyses zijn 'beschrijvend', 'voorspellend' en 'voorschrijvend'. Elk speelt een andere rol bij het beheren van uw voorraad. Met moderne supply chain-software kunt u alle drie gebruiken, waardoor u de voorraadkosten kunt verlagen, de tijdige levering en serviceniveaus kunt verbeteren en tegelijkertijd een efficiëntere supply chain kunt runnen.
recente berichten
Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenIn this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
5 manieren om de snelheid van beslissingen in de toeleveringsketen te verbeterenDe belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix. […]
12 Oorzaken van Overstocking en Praktische OplossingenEffectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier is een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen. […]
FAQ: Slimme IP&O voor beter voorraadbeheer.Effectief supply chain- en voorraadbeheer zijn essentieel voor het bereiken van operationele efficiëntie en klanttevredenheid. Deze blog biedt duidelijke en beknopte antwoorden op enkele basisvragen en andere veelvoorkomende vragen van onze Smart IP&O-klanten, en biedt praktische inzichten om typische uitdagingen te overwinnen en uw voorraadbeheerpraktijken te verbeteren. Met de focus op deze belangrijke gebieden helpen we u complexe voorraadproblemen om te zetten in strategische, beheersbare acties die kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren met Smart IP&O. […]
7 belangrijke trends in vraagplanning die de toekomst vormgevenVraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
- Het beheren van de voorraad reserveonderdelen: beste praktijkenIn this blog, we’ll explore several effective strategies for managing spare parts inventory, emphasizing the importance of optimizing stock levels, maintaining service levels, and using smart tools to aid in decision-making. Managing spare parts inventory is a critical component for businesses that depend on equipment uptime and service reliability. Unlike regular inventory items, spare parts often have unpredictable demand patterns, making them more challenging to manage effectively. An efficient spare parts inventory management system helps prevent stockouts that can lead to operational downtime and costly delays while also avoiding overstocking that unnecessarily ties up capital and increases holding costs. […]
Innovatie van de OEM-aftermarket met AI-gestuurde voorraadoptimalisatieDe aftermarketsector biedt OEM's een beslissend voordeel door een stabiele inkomstenstroom te bieden en de loyaliteit van klanten te bevorderen door de betrouwbare en tijdige levering van serviceonderdelen. Het beheren van inventaris en het voorspellen van de vraag in de aftermarket gaat echter gepaard met uitdagingen, waaronder onvoorspelbare vraagpatronen, enorme productassortimenten en de noodzaak van snelle doorlooptijden. Traditionele methoden schieten vaak tekort vanwege de complexiteit en variabiliteit van de vraag in de aftermarket. De nieuwste technologieën kunnen grote datasets analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren, wat leidt tot betere service en lagere kosten. […]
Toekomstbestendige hulpprogramma's: geavanceerde analyses voor optimalisatie van de supply chainNutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van 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. […]
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.