Voorraad- en vraagplanning: gastberichten

Datagestuurde planning, vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie

7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren

7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren

Nutsvoorzieningen 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.

Lees meer
Het Supply Chain Blame-spel: Top 3 excuses voor voorraadtekorten en -overschotten

Het Supply Chain Blame-spel: Top 3 excuses voor voorraadtekorten en -overschotten

De toeleveringsketen is de schuld geworden van bijna elk industrieel of kleinhandelsprobleem. Tekorten aan doorlooptijdvariabiliteit, slechte prognoses en problemen met slechte gegevens zijn levensfeiten, maar voorraadhoudende organisaties worden vaak verrast wanneer een van deze problemen zich voordoet. Dus nogmaals, wie is verantwoordelijk voor de chaos in de toeleveringsketen? Blijf deze blog lezen en we zullen proberen u te laten zien hoe u producttekorten en overstocking kunt voorkomen.

Lees meer
Voorraadplanning wordt interessanter

Voorraadplanning wordt interessanter

Just-In-Time (JIT) zorgt ervoor dat een fabrikant alleen de benodigde hoeveelheid produceert, en veel bedrijven negeren de risico's die inherent zijn aan het verminderen van voorraden. Gecombineerd met de toegenomen globalisering en nieuwe risico's van onderbreking van de bevoorrading, is er een overvloed aan voorraden. Dus hoe kun je te midden van al deze risico's en onzekerheid een realistisch plan voor JIT-inventarisatie uitvoeren? De basis van uw reactie zijn uw bedrijfsgegevens. Onzekerheid heeft twee bronnen: vraag en aanbod. Voor beide heb je de feiten nodig.

Lees meer

recente berichten

  • Direct naar het brein van de baas - InventarisanalyseRechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage
    In this blog, the spotlight is cast on the software that creates reports for management, the silent hero that translates the beauty of furious calculations into actionable reports. Watch as the calculations, intricately guided by planners utilizing our software, seamlessly converge into Smart Operational Analytics (SOA) reports, dividing five key areas: inventory analysis, inventory performance, inventory trending, supplier performance, and demand anomalies. […]
  • U moet samenwerken met de algoritmen voor voorraadbeheerJe moet samenwerken met de algoritmen
    This article is about the real power that comes from the collaboration between you and our software that happens at your fingertips. We often write about the software itself and what goes on “under the hood”. This time, the subject is how you should best team up with the software. […]
  • Heroverweging van de nauwkeurigheid van prognoses, een verschuiving van nauwkeurigheid naar foutstatistiekenBeantwoord de precisie van het pronóstico: een precisie-cambio met de meetmetrieken
    Het meten van de nauwkeurigheid van prognoses is een onmiskenbaar belangrijk onderdeel van het vraagplanningsproces. Deze voorspellingsscorekaart zou kunnen worden opgebouwd op basis van een van de twee contrasterende gezichtspunten voor het berekenen van metrieken. Vanuit het foutperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe ver lag de voorspelling van de werkelijkheid?” Vanuit het nauwkeurigheidsperspectief wordt de vraag gesteld: “Hoe dicht lag de voorspelling bij de werkelijkheid?” Beide zijn geldig, maar foutstatistieken bieden meer informatie. […]
  • Het gebruik van belangrijke prestatievoorspellingen om het voorraadbeleid te plannen
    Ik kan me niet voorstellen dat ik een voorraadplanner ben op het gebied van reserveonderdelen, distributie of productie en dat ik veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelsuggesties moet creëren zonder gebruik te maken van belangrijke prestatievoorspellingen van serviceniveaus, opvullingspercentages en voorraadkosten. […]
  • Elk voorspellingsmodel is goed waarvoor het is ontworpenElk voorspellingsmodel is goed waarvoor het is ontworpen
    Met zoveel hype rond nieuwe Machine Learning (ML) en probabilistische voorspellingsmethoden lijken de traditionele “extrapolatieve” of “tijdreeksen” statistische voorspellingsmethoden de koude schouder te krijgen. Het is echter de moeite waard om te onthouden dat deze traditionele technieken (zoals enkele en dubbele exponentiële afvlakking, lineaire en eenvoudige voortschrijdende middeling, en Winters-modellen voor seizoensitems) vaak behoorlijk goed werken voor gegevens met een groter volume. Elke methode is goed voor waarvoor deze is ontworpen. Pas ze allemaal op de juiste manier toe, bijvoorbeeld: neem geen mes mee naar een vuurgevecht en gebruik geen drilboor als een eenvoudige handhamer voldoende is. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
      In 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. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      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. […]
    • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
      In 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 planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
      Het 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. […]
    Probleem

    Voorraadinvesteringen onder controle houden en tegelijkertijd een hoog klantenservice niveau handhaven, is een constante evenwichtsoefening. Zonder de juiste controles groeit overtollige voorraad in uw hele supply chain, waardoor essentieel werkkapitaal wordt opgesloten dat de groei van uw bedrijf belemmert. Elke dag maakt het ERP-systeem inkooporder suggesties en productieorders op basis van planningsfactoren zoals safety stock, bestelpunten en Min/Max-niveaus. Door ervoor te zorgen dat deze inputs worden begrepen en voortdurend worden geoptimaliseerd, wordt een aanzienlijk beter rendement op uw voorraad activa gegenereerd. Helaas vertrouwen veel organisaties op vuistregels, institutionele kennis en "one-size-fits all" forecasting logica die alle items binnen een bepaalde groep hetzelfde service level doel toewijst. Deze benaderingen leveren suboptimaal beleid op dat ervoor zorgt dat de voorraadkosten stijgen en de serviceprestaties eronder lijden. Het probleem wordt alleen nog maar groter door de enorme hoeveelheid gegevens: duizenden artikelen die op meerdere locaties zijn opgeslagen, betekent dat planners niet de bandbreedte hebben om deze inventory drivers regelmatig proactief te beoordelen. Dit resulteert in verouderde bestelpunten, safety stock, bestelhoeveelheden en Min/Max-instellingen die verder bijdragen aan het probleem.

    Oplossing

    Smart Inventory Optimization (SIO™) is beschikbaar op Smart's Inventory Planning and Optimization Platform, Smart IP&O. Het biedt ondersteuning bij het nemen van beslissingen over voorraadbeleid en de middelen om uw planning van de safety stock te delen, samen te werken en de impact ervan te volgen. Dit kan miljoenen aan besparingen opleveren door de klantenservice te verbeteren en overtollige voorraden te verminderen. U kunt statistieken voorspellen zoals service level, opvulpercentage, bewaarkosten, bestelkosten en voorraadkosten. Gebruikers kunnen over- en understocks identificeren, het voorraadbeleid aanpassen wanneer de vraag verandert, voorgesteld beleid delen met andere belanghebbenden, feedback verzamelen en een consensus demand plan opstellen. En in tegenstelling tot traditionele demand planning oplossingen die gebaseerd zijn op vuistregels of vereisen dat de gebruiker willekeurig suboptimale service level doelen stelt, schrijft Smart Inventory Optimization de optimale service levels voor u voor. Gebruikers kunnen optioneel service level beperkingen toewijzen om ervoor te zorgen dat de optimalisatie-engine de bedrijfsregels respecteert. SIO biedt de vereiste parameters voor demand planning voor een verscheidenheid aan replenishment beleidslijnen, zoals bestelpunt/bestelhoeveelheid, min/max, safety stock planning en order tot niveaus.

    Registreer om de demo te bekijken

     

      Uw naam *

      Bedrijfsnaam *

      Werk email *

      Werktelefoon


      Met Smart Inventory Optimization kunt u:
      • Identificeer waar u over- en onderbevoorraad hebt.
      • Wijzig planningsparameters op basis van uw bedrijfsregels, servicedoelen en voorraadbudget.
      • Maak gebruik van de optimalisatielogica in SIO om planningsparameters en serviceniveaus voor te schrijven.
      • Vergelijk voorgesteld beleid met de benchmark.
      • Werk samen en ontwikkel een consensusinventarisatieplan.
      • Genereer automatisch herziene planningsparameters als de vraag en andere inputs veranderen.