Best practices voor voorraadoptimalisatie

Smart Software

Voorraadbeheerders hebben het probleem om tien- of zelfs honderdduizenden producten te verwerken, elk met unieke eigenschappen, waarvoor geavanceerde en tijdrovende berekeningen nodig zijn. Het proactief beheren van grote voorraden wordt onhaalbaar bij gebrek aan een systematische aanpak en effectieve analytische hulpmiddelen.

Zonder voorraadoptimalisatie lopen bedrijven het risico te veel te betalen en ondermaats te presteren. Fabrikanten, distributeurs en MRO-voorraadbeheerders nemen vaak het zekere voor het onzekere bij het bepalen van voorraadniveaus om dure tekorten te voorkomen. Het vaststellen van de ideale voorraadniveaus voor fabrikanten, distributeurs en MRO zou een wetenschap moeten zijn, geen kunst.

Lees hieronder best practices uit de branche voor het optimaliseren van voorraad om kosten te besparen, aan de vraag te voldoen en uw toeleveringsketen te stroomlijnen.

Supply Chain Math: neem geen mes mee naar een vuurgevecht

Supply Chain Math: neem geen mes mee naar een vuurgevecht

Wiskunde en de toeleveringsketen gaan hand in hand. Naarmate toeleveringsketens groeien, zal de toenemende complexiteit bedrijven ertoe aanzetten om manieren te zoeken om grootschalige besluitvorming te beheren. Wiskunde is een feit van het leven voor iedereen in voorraadbeheer en vraagvoorspelling die hoopt concurrerend te blijven in de moderne wereld. Lees ons artikel voor meer informatie.

Lees meer
Voorraad beheren te midden van regimeverandering

Voorraad beheren te midden van regimeverandering

Als je de uitdrukking "regimeverandering" op het nieuws hoort, denk je meteen aan een beladen geopolitieke gebeurtenis. Statistici gebruiken de uitdrukking anders, op een manier die van groot belang is voor demand planning en voorraadoptimalisatie. Deze blog gaat over “regime change” in statistische zin, dat wil zeggen een grote verandering in het karakter van de vraag naar een voorraadartikel.

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
Goudlokje Voorraadniveaus

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.

Lees meer

recente berichten

  • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde 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. […]
  • Software voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie implementeren met de juiste gegevensSoftware 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. […]
  • Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?
    Wat is het wiggle-effect? Het is wanneer uw statistische prognose de ups en downs die zijn waargenomen in uw vraaggeschiedenis onjuist voorspelt terwijl er echt geen patroon is. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw prognoses niet schommelen, tenzij er een echt patroon is. Hier is een transcriptie van een recente klant waar dit probleem werd besproken: […]
  • Digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren7 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. […]
  • De belangrijkste factoren die van invloed zijn op de snelheid van uw prognose-engineHoeveel tijd zou het kosten om statistische prognoses te berekenen?
    Hoe lang moet het duren voordat een vraagprognose wordt berekend met behulp van statistische methoden? Deze vraag wordt vaak gesteld door klanten en prospects. Het antwoord hangt er echt van af. Voorspellingsresultaten voor een enkel item kunnen in een oogwenk worden berekend, in slechts enkele honderdsten van een seconde, maar soms kan het zelfs vijf seconden duren. Om de verschillen te begrijpen, is het belangrijk om te begrijpen dat er meer bij komt kijken dan alleen de rekenkundige berekeningen zelf door te spitten. Hier zijn zes factoren die de snelheid van uw prognose-engine beïnvloeden. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde 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. […]
    • Digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren7 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. […]
    • 6 dingen die u wel en niet moet doen bij het plannen van reserveonderdelen6 dingen die u wel en niet moet doen bij het plannen van reserveonderdelen
      Het beheren van voorraden reserveonderdelen kan onmogelijk aanvoelen. Je weet niet wat er kapot gaat en wanneer. Feedback van mechanische afdelingen en onderhoudsteams is vaak onnauwkeurig. Geplande onderhoudsschema's worden vaak verschoven, waardoor ze allesbehalve 'gepland' zijn. Gebruikspatronen (dwz vraagpatronen) zijn meestal uiterst intermitterend, dwz de vraag springt willekeurig tussen nul en iets anders, vaak een verrassend groot aantal. […]
    • Plaats stukken met de hand om een pijl te bouwenProbabilistische prognoses voor intermitterende vraag
      De nieuwe prognosetechnologie is afgeleid van probabilistische prognoses, een statistische methode die zowel de gemiddelde productvraag per periode als de voorraadbehoeften op het niveau van de klantenservice nauwkeurig voorspelt. […]
    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.

      Smart Inventory Optimization

      Overtollige voorraad verminderen

      Optimale voorraadniveaus

      Verminder overtollige voorraad
      Service levels verbeteren
      Minimaliseer koperstransacties
      Maximaliseer het rendement op activa

      Identificeer voorraadrisico

      Organisatorische consensus

      Service levels in evenwicht brengen
      Identificeer stockout risk
      Identificeer overstocks
      Geen vingerwijzen

      Voorraad Magazijn Connectiviteit

      Operationele connectiviteit

      Proces afstemmen op strategische doelstellingen
      Team in staat stellen om "het zo te maken"
      Optimaliseren als de omstandigheden veranderen
      Resultaten doorgeven aan ERP

      Voor wie is Inventory Optimization bedoeld?

      Smart Inventory Optimization is voor leidinggevenden en zakelijke planners die:

      • Maximaal rendement halen uit voorraad activa.
      • Pak het probleem van highly variable of intermittent demand. aan.
      • Bemiddel de service versus kosten afwegingen tussen verschillende afdelingen.
      • Ontwikkel een herhaalbaar en efficiënt demand planning proces.
      • Geef het team de mogelijkheid om ervoor te zorgen dat het operationele plan is afgestemd op het strategische plan.
      Welke vragen kan Smart Inventory Optimization beantwoorden?
      • Wat is het best haalbare service level met het voorraadbudget?
      • Welke service levels leveren het maximale rendement op?
      • Als de lead time zouden toenemen, wat zou het dan kosten om de service te behouden?
      • Als ik de voorraad verminder, wat is dan de impact op de service?
      • Als de bestelhoeveelheid toeneemt, wat is dan de impact op service en kosten?
      • Wat is de bestelhoeveelheid die de bewaar- en bestelkosten in evenwicht houdt?
      Inventory forecasting voor de voorraadmanager

      Slimme voorraadoptimalisatie stelt u in staat om:

      • Voorspel serviceprestaties en voorraadkosten.
      • Evalueer de zakelijke impact van het 'wat-als'-voorraadbeleid.
      • Stem het voorraadbeleid af op de bedrijfsstrategie.
      • Breng een operationeel kader tot stand dat het planningsteam begeleidt.
      • Verminder de voorraad en verbeter de service.

        Download het productblad