Software voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie implementeren met de juiste gegevens
Gegevensverificatie en -validatie zijn essentieel voor het succes van de implementatie van software die statistische analyse van gegevens uitvoert, zoals Smart IP&O. Dit artikel beschrijft het probleem en dient als een praktische gids om het werk goed te doen, vooral voor de gebruiker van de nieuwe applicatie.
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.
Breid Epicor Prophet 21 uit met Smart IP&O's Forecasting & Dynamic Reorder Point Planning
Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen met de functionaliteit voor voorraadbestelling in Epicor P21, voorraad verminderen, stockouts minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie herstellen door robuuste voorspellende analyses, op consensus gebaseerde prognoses en wat-als-scenarioplanning te bieden.
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.
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.
Herdefinieer uitzonderingen en verfijn de planning om onzekerheid aan te pakken
In een perfecte wereld zou Just in Time (JIT) de juiste oplossing zijn voor voorraadbeheer. Maar zoals het gezegde luidt: "iedereen heeft een plan totdat ze in de mond worden geslagen." Een enorme klap in de mond voor de wereldwijde toeleveringsketen was Suezkanaalblokkade die $9,6B in de handel hield en naar schatting $6,7M per minuut kostte.
recente berichten
Vijftien vragen die laten zien hoe prognoses in uw bedrijf worden berekendIn een recent LinkedIn-bericht heb ik vier vragen gedetailleerd beschreven die, wanneer ze worden beantwoord, zullen onthullen hoe prognoses in uw bedrijf worden gebruikt. In dit artikel hebben we vragen opgesomd die u kunt stellen om te onthullen hoe prognoses worden gemaakt. […]
De top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelenWe komen vaak op Excel gebaseerde methoden voor het plannen van bestelpunten tegen. In dit bericht hebben we een benadering beschreven die een klant gebruikte voordat hij verder ging met Smart. We beschrijven hoe hun spreadsheet werkte, de statistische benaderingen waarop het zich baseerde, de stappen die planners doorliepen bij elke planningscyclus en hun aangegeven motivaties om deze intern ontwikkelde spreadsheet te gebruiken (en echt leuk te vinden). […]
Hoe voorspellingsresultaten te interpreteren en te manipuleren met verschillende voorspellingsmethodenDeze blog legt uit hoe elk voorspellingsmodel werkt met behulp van tijdgrafieken van historische en voorspellingsgegevens. Het schetst hoe te kiezen welk model te gebruiken. De onderstaande voorbeelden tonen dezelfde geschiedenis, in rood, voorspeld met elke methode, in donkergroen, vergeleken met de Slim gekozen winnende methode, in lichtgroen. […]
Waarom wisselcurves voor reserveonderdelen essentieel zijn voor onderdelenplanningBij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
Wat te doen als een statistische prognose geen steek houdtSoms slaat een statistische prognose gewoon nergens op. Elke voorspeller is er geweest. Ze kunnen dubbel controleren of de gegevens correct zijn ingevoerd of de modelinstellingen bekijken, maar ze blijven zich afvragen waarom de prognose er zo anders uitziet dan de vraaggeschiedenis. Wanneer de incidentele voorspelling nergens op slaat, kan dit het vertrouwen in het hele statistische prognoseproces aantasten. […]
Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO
- De top 3 redenen waarom uw spreadsheet niet werkt voor het optimaliseren van bestelpunten voor reserveonderdelenWe komen vaak op Excel gebaseerde methoden voor het plannen van bestelpunten tegen. In dit bericht hebben we een benadering beschreven die een klant gebruikte voordat hij verder ging met Smart. We beschrijven hoe hun spreadsheet werkte, de statistische benaderingen waarop het zich baseerde, de stappen die planners doorliepen bij elke planningscyclus en hun aangegeven motivaties om deze intern ontwikkelde spreadsheet te gebruiken (en echt leuk te vinden). […]
- Waarom wisselcurves voor reserveonderdelen essentieel zijn voor onderdelenplanningBij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
Het plannen van reserveonderdelen is niet zo moeilijk als u denktBij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt. […]
Servicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelenPlanning 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. […]
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
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.