Een fundamenteel aspect van supply chain management is nauwkeurige vraagvoorspelling. Sommige productitems hebben een intermitterend vraagpatroon waardoor ze vrijwel onmogelijk te voorspellen zijn met traditionele, op smoothing gebaseerde prognosemethoden. We behandelen het probleem van het voorspellen van intermitterende vraag (of onregelmatige vraag), dwz willekeurige vraag met een groot deel nulwaarden. Dit patroon is kenmerkend voor de vraag naar bedrijven die grote voorraden service- en reserveonderdelen beheren in sectoren als de luchtvaart, ruimtevaart, automobielindustrie, hightech en elektronica, maar ook in MRO (Maintenance, Repair and Overhaul).
Nauwkeurige prognoses van de vraag zijn belangrijk bij voorraadbeheer, maar de intermitterende aard van de vraag maakt prognoses bijzonder moeilijk voor de planning van serviceonderdelen. Soortgelijke problemen doen zich voor wanneer een organisatie langzaam bewegende artikelen produceert en verkoopprognoses nodig heeft voor planningsdoeleinden. Omdat prognoses van intermitterende en klonterige vraag zo onbetrouwbaar zijn, voorspellen de meeste bedrijven voorraadbehoeften voornamelijk op basis van subjectieve bedrijfskennis, voorspellen ze slechts een fractie van hun grotere voorraadvolume, gebruiken ze eenvoudige "vuistregel"-schattingen of traditionele statistische prognoses die ten onrechte aannemen een bepaald type vraagdistributie voor voorraadbeheer.
In de onderstaande artikelen leest u best practices uit de sector over het verbeteren van intermitterende vraagprognoses en het creëren van efficiëntie in de toeleveringsketen.
Planning van serviceonderdelen: planning voor verbruiksonderdelen versus repareerbare onderdelen
Bij het bepalen van de juiste opslagparameters voor reserve- en vervangingsonderdelen, is het belangrijk om onderscheid te maken tussen verbruikbare en repareerbare servoonderdelen. Deze verschillen worden vaak over het hoofd gezien door software voor voorraadplanning en kunnen resulteren in onjuiste schattingen van wat er op voorraad moet worden gehouden. Er zijn verschillende benaderingen vereist bij het plannen van verbruiksartikelen versus repareerbare serviceonderdelen.
Een beginnershandleiding voor uitvaltijd en wat u eraan kunt doen
Als je dingen voor de verkoop maakt, heb je machines nodig om die dingen te maken. Als uw machines in bedrijf zijn, heeft u een goede kans om geld te verdienen. Als uw machines niet werken, verliest u kansen om geld te verdienen.
Gedachten over de planning van reserveonderdelen voor het openbaar vervoer
De pandemie van Covid19 heeft ongebruikelijke druk gelegd op openbaar vervoersbedrijven. Deze stress dwingt bureaus om opnieuw naar hun processen en apparatuur te kijken. Deze blog richt zich op bussystemen en hun praktijken voor planning en beheer van reserveonderdelen. Er zijn hier echter lessen voor andere soorten openbaar vervoer, waaronder spoor en lightrail
Een inleiding op probabilistische prognoses
Als u het nieuws over supply chain-analyses bijhoudt, komt u vaker de uitdrukking 'probabilistische prognoses' tegen. Probabilistische voorspellingen hebben de mogelijkheid om toekomstige waarden te simuleren die niet verankerd zijn in het verleden. Als deze zin raadselachtig is, lees dan verder.
Goudlokje Voorraadniveaus
Misschien herinner je je het verhaal van Goudlokje uit je jeugd lang geleden. Soms was de pap te heet, soms te koud, maar een keer was het precies goed. Nu we volwassen zijn, kunnen we dat sprookje vertalen in een professioneel principe voor voorraadplanning: er kan te weinig of te veel voorraad zijn en er is een bepaald Goudlokje-niveau dat "precies goed" is. Deze blog gaat over het vinden van die sweet spot.
De omzet verhogen door de beschikbaarheid van reserveonderdelen te vergroten
Laten we beginnen met te erkennen dat een hogere omzet een goede zaak voor u is, en dat het verhogen van de beschikbaarheid van de reserveonderdelen die u levert een goede zaak is voor uw klanten. Maar laten we ook erkennen dat een grotere beschikbaarheid van artikelen niet noodzakelijkerwijs leidt tot hogere inkomsten. Als u verkeerd plant en uiteindelijk overtollige voorraad heeft, kan het netto-effect goed zijn voor uw klanten, maar zeker slecht voor u. Er moet een goede manier zijn om dit een win-winsituatie te maken, als het maar kan worden herkend.
recente berichten
Dagelijkse vraagscenario'sIn deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën. […]
De kosten van spreadsheetplanningBedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]
Leren van voorraadmodellenIn 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. […]
De methoden voor voorspellingSoftware voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]
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. . […]
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. […]
Het probleem
Sommige productitems hebben een intermitterend vraagpatroon waardoor ze vrijwel onmogelijk te voorspellen zijn met traditionele, op smoothing gebaseerde prognosemethoden. Items met intermitterende vraag – ook wel bekend als klonterige, volatiele, variabele of onvoorspelbare vraag – hebben veel nul- of laagvolumewaarden afgewisseld met willekeurige pieken in de vraag die vaak vele malen groter zijn dan het gemiddelde. Dit probleem doet zich vooral voor bij bedrijven die grote voorraden service- en reserveonderdelen beheren in sectoren als de luchtvaart, ruimtevaart, automobielindustrie, hightech en elektronica, evenals in MRO (Maintenance, Repair and Overhaul).
Intermittent demand
In deze bedrijven kan maar liefst 80% van de onderdelen en productitems een intermittent of lumpy demand hebben. Intermittent demand maakt het moeilijk om de safety stock en de voorraadvereisten voor het serviceniveau nauwkeurig in te schatten die nodig zijn voor een succesvolle planning van de supply chain. Omdat de forecastsvan intermittent en lumpy demand zo onbetrouwbaar zijn, forecasten de meeste bedrijven de voorraadbehoeften op basis van subjectieve zakelijke kennis, forecasten ze slechts een fractie van hun hogere volumevoorraad, gebruiken ze eenvoudige "vuistregel"-schattingen of traditionele statistische forecasts die ten onrechte uitgaan van een bepaald type vraagverdeling voor voorraadbeheer. Het resultaat is dat er elk jaar miljarden dollars worden verspild vanwege ofwel te hoge voorraadkosten of slechte klantenservice vanwege stock-outs.
Intermittent demand - ook bekend als lumpy, volatile, variable or unpredictable demand.
De slimme oplossing
SmartForecasts en Smart Inventory Optimization gebruiken een unieke empirische en probabilistische forecasting benadering die resulteert in nauwkeurige forecasts van voorraadvereisten waar de vraag intermittent is. De oplossing werkt vooral goed wanneer de vraag niet overeenkomt met een eenvoudige normaalverdeling. Onze gepatenteerde, met APICS bekroonde "bootstrapping"-technologie genereert snel tienduizenden mogelijke scenario's van toekomstige vraagreeksen en cumulative demand values gedurende de lead time van een artikel. Deze scenario's zijn statistisch vergelijkbaar met de waargenomen gegevens van het item, en ze leggen de relevante details van intermitterende vraag vast zonder te vertrouwen op de veronderstellingen die gewoonlijk worden gemaakt over de aard van vraagverdelingen door traditionele forecasting methoden. Het resultaat is een zeer nauwkeurige voorspelling van de volledige verdeling van de cumulative demand values over de volledige lead time van een artikel. Met de informatie die deze vraagverdelingen bieden, kunt u eenvoudig de safety stock van uw bedrijf en de voorraadbehoeften op service level plannen voor duizenden met tussenpozen gevraagde artikelen met een nauwkeurigheid van bijna 100%.
De voordelen
Bedrijven die onze krachtige intermitterende demand en planning software gebruiken, verminderen doorgaans de permanente voorraad met 20% in het eerste jaar, verhogen de beschikbaarheid van onderdelen met 10-20% en verminderen de behoefte aan en de bijbehorende kosten van noodoverslag om gaten in hun supply chain te dichten. De voorraden van reparatie- en service parts zijn echt geoptimaliseerd, wat leidt tot efficiëntere operaties, verbeteringen in de klantenservice en aanzienlijk minder geld dat vastzit in de voorraad.
Wit papier: Smart Software Gen2
In deze whitepaper introduceren we ‘Gen2’, onze volgende generatie probabilistische modelleringstechnologie die het Smart IP&O Platform aandrijft. We vertellen over de evolutie van de voorspellingsmethoden van Smart Software en beschrijven hoe Gen2 de mogelijkheden die Gen1 zo nuttig hebben gemaakt voor zoveel bedrijven aanzienlijk uitbreidt. Ten slotte zullen we ook een overzicht op hoog niveau geven van de waarschijnlijkheidswiskunde achter Gen2. Vul dit formulier in en wij sturen u het document per e-mail.