We 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).

Hun maandelijkse proces bestond uit het bijwerken van een nieuwe maand met actuals naar het 'puntenoverzicht voor opnieuw bestellen'. Een ingebedde formule herberekende het Reorder Point (ROP) en order-up-to (Max) niveau. Het werkte als volgt:

• ROP = LT Vraag + Veiligheidsvoorraad
• LT-vraag = gemiddelde dagelijkse vraag x doorlooptijddagen (constant verondersteld om het simpel te houden)
• Veiligheidsvoorraad voor onderdelen met een lange doorlooptijd = Standaardafwijking x 2,0
• Veiligheidsvoorraad voor onderdelen met een korte doorlooptijd = Standaardafwijking x 1,2
• Max = ROP + door de leverancier voorgeschreven minimale bestelhoeveelheid

Historische gemiddelden en standaarddeviaties gebruikten 52 weken voortschrijdende geschiedenis (dwz de nieuwste week verving de oudste week in elke periode). De standaarddeviatie van de vraag werd berekend met behulp van de functie "stdevp" in Excel.

Elke maand werd een nieuwe ROP opnieuw berekend. Zowel de gemiddelde vraag als de standaarddeviatie werden gewijzigd door de vraag van de nieuwe week, die op zijn beurt de ROP bijwerkte.

De standaard ROP is altijd gebaseerd op de bovenstaande logica. Planners zouden echter onder bepaalde voorwaarden wijzigingen aanbrengen:

1. Planners zouden de minimumprijs voor goedkope onderdelen verhogen om het risico op een on-time delivery hit (OTD) op een goedkoop onderdeel te verkleinen.

2. Het Excel-blad identificeerde elk onderdeel met een nieuw berekende ROP die ± 20% verschilde van de huidige ROP.

3. Planners beoordeelden onderdelen die de uitzonderingsdrempel overschreden, stelden wijzigingen voor en lieten een manager goedkeuren.

4. Planners beoordeelden items met OTD-hits en verhoogden de ROP op basis van hun intuïtie. Planners bleven die onderdelen gedurende verschillende perioden monitoren en verlaagden de ROP wanneer ze dachten dat het veilig was.

5. Nadat de ROP en de maximale hoeveelheid waren bepaald, werd het bestand met herziene resultaten naar IT gestuurd, die het in hun ERP uploadde.

6. Het ERP-systeem beheerde vervolgens de dagelijkse bevoorrading en het orderbeheer.

Objectief gezien was dit misschien een bovengemiddelde benadering van voorraadbeheer. Sommige bedrijven zijn zich bijvoorbeeld niet bewust van het verband tussen vraagvariabiliteit en veiligheidsvoorraadvereisten en vertrouwen uitsluitend op methodes of intuïtie. Er zijn echter problemen met hun aanpak:

1. Handmatige gegevensupdates
De spreadsheets moesten handmatig worden bijgewerkt. Om opnieuw te berekenen waren meerdere stappen nodig, elk met hun eigen afhankelijkheid. Eerst moest er een datadump worden uitgevoerd vanuit het ERP-systeem. Ten tweede zou een planner de spreadsheet moeten openen en bekijken om er zeker van te zijn dat de gegevens correct zijn geïmporteerd. Ten derde moesten ze de uitvoer beoordelen om er zeker van te zijn dat deze berekend was zoals verwacht. Ten vierde waren er handmatige stappen nodig om de resultaten terug te sturen naar het ERP-systeem.

2. Eén maat voor alle veiligheidsvoorraad
Of in dit geval "one of two sizes fit all". De keuze om 2x en 1,2x standaarddeviatie te gebruiken voor respectievelijk artikelen met een lange en korte doorlooptijd komt overeen met serviceniveaus van 97.7% en 88.4%. Dit is een groot probleem, aangezien het logisch is dat niet elk onderdeel in elke groep hetzelfde serviceniveau vereist. Sommige onderdelen hebben meer voorraadpijn dan andere en vice versa. Serviceniveaus moeten daarom dienovereenkomstig worden gespecificeerd en in overeenstemming zijn met het belang van het item. We ontdekten dat ze OTD-hits ondervonden op ongeveer 20% van hun kritieke reserveonderdelen, waardoor handmatige aanpassingen van de ROP nodig waren. De hoofdoorzaak was dat ze voor alle items met een korte doorlooptijd een serviceniveau van 88,4% hadden gepland. Dus het beste wat ze hadden kunnen krijgen, was om 12% van die tijd in voorraad te hebben, zelfs als ze 'volgens plan' waren. Het zou beter zijn geweest om serviceniveaudoelen te plannen op basis van het belang van het onderdeel.

3. Veiligheidsvoorraad is onnauwkeurig.  De artikelen die voor dit bedrijf worden gepland, zijn reserveonderdelen ter ondersteuning van diagnostische apparatuur. De vraag naar de meeste van deze onderdelen is zeer intermitterend en sporadisch. De keuze om een gemiddelde te gebruiken om de vraag naar doorlooptijd te berekenen, was dus niet onredelijk als je de noodzaak accepteert om variabiliteit in doorlooptijden te negeren. Echter, het beroep op a Normale verdeling het bepalen van de veiligheidsvoorraad was een grote fout die resulteerde in onnauwkeurige veiligheidsvoorraden. Het bedrijf verklaarde dat het serviceniveau voor artikelen met een lange doorlooptijd in het 90%-bereik lag in vergelijking met hun doel van 97,7%, en dat ze het verschil goedmaakten met spoed. De bereikte serviceniveaus voor items met een kortere doorlooptijd bedroegen ongeveer 80%, ondanks het feit dat er werd gestreefd naar 88,4%. Ze berekenden de veiligheidsvoorraad verkeerd omdat hun vraag niet "klokvormig" is, maar ze kozen de veiligheidsvoorraad in de veronderstelling dat dit wel het geval was. Deze vereenvoudiging resulteert in het missen van serviceniveaudoelen, waardoor de handmatige beoordeling van veel items wordt gedwongen die vervolgens handmatig "gedurende meerdere perioden" moeten worden gecontroleerd door een planner. Zou het niet beter zijn om ervoor te zorgen dat het bestelpunt vanaf het begin precies het gewenste serviceniveau had? Dit zou ervoor zorgen dat u uw serviceniveau bereikt en onnodige handmatige tussenkomst minimaliseert.

Er is een vierde probleem dat de lijst niet heeft gehaald, maar het vermelden waard is. De spreadsheet kon geen trend- of seizoenspatronen volgen. Historische gemiddelden negeren trend en seizoensgebondenheid, dus de cumulatieve vraag over de doorlooptijd die in de ROP wordt gebruikt, zal aanzienlijk minder nauwkeurig zijn voor trending of seizoensgebonden onderdelen. Het planningsteam erkende dit, maar vond het geen legitiem probleem, redenerend dat het grootste deel van de vraag onregelmatig was en niet seizoensgebonden. Het is belangrijk voor het model om trend en seizoensinvloeden op te pikken op intermitterende gegevens als die bestaan, maar we hebben niet gevonden dat hun gegevens deze patronen vertoonden. Dus we waren het erover eens dat dit geen probleem was voor hen. Maar naarmate het planningstempo toeneemt tot het punt dat de vraag in een emmer terechtkomt dagelijks, zelfs intermitterende vraag blijkt heel vaak seizoensgebonden te zijn per dag van de week en soms per week. Als je nu niet met een hogere frequentie rent, houd er dan rekening mee dat je misschien binnenkort gedwongen zult worden om de meer behendige concurrentie bij te houden. Op dat moment zal de verwerking op basis van spreadsheets het gewoon niet bij kunnen houden.

Tot slot: gebruik geen spreadsheets. Ze zijn niet bevorderlijk voor zinvolle wat-als-analyses, ze zijn te arbeidsintensief en de onderliggende logica moet worden afgezwakt om snel genoeg te kunnen worden verwerkt om bruikbaar te zijn. Kortom, ga voor doelgerichte oplossingen. En zorg ervoor dat ze in de cloud draaien.

Ik wed dat uw onderhouds- en reparatieteams het goed zouden vinden om een grotere voorraad te lopen sommige reserveonderdelen als ze wisten dat de besparingen op voorraadvermindering zouden worden gebruikt om de voorraadinvestering effectiever te spreiden ander onderdelen en verhoogt het algehele serviceniveau.

Ik verdubbel dat uw Finance-team, ondanks dat het altijd wordt uitgedaagd met het verlagen van de kosten, een gezonde voorraadverhoging zou ondersteunen als ze duidelijk konden zien dat de inkomsten profiteren van een hogere uptime, minder versnellingen en verbeteringen op het serviceniveau duidelijk opwegen tegen de extra voorraadkosten en risico.

A ruilcurve voor reserveonderdelen stelt planningsteams voor serviceonderdelen in staat om de risico's en kosten van elke voorraadbeslissing correct te communiceren. Het is essentieel voor de planning van onderdelen en de enige manier om voorraadparameters proactief en nauwkeurig aan te passen voor elk onderdeel. Zonder dit "plannen" planners, in alle opzichten, met oogkleppen op, omdat ze niet in staat zullen zijn om de echte afwegingen te communiceren die verband houden met opslagbeslissingen.

Als bijvoorbeeld een voorgestelde verhoging van de min/max-niveaus van een belangrijke productgroep van serviceonderdelen wordt aanbevolen, hoe weet u dan of de verhoging te hoog of te laag of precies goed is? Hoe kun je de verandering voor duizenden reserveonderdelen verfijnen? Je wilt niet en je kunt het niet. Uw voorraadbeslissingen zullen afhangen van reactieve, onderbuikgevoelens en algemene beslissingen, waardoor de serviceniveaus eronder lijden en de voorraadkosten de pan uit rijzen.

Dus, wat is eigenlijk een afwegingscurve voor reserveonderdelen?

Het is een op feiten gebaseerde, numerieke voorspelling die beschrijft hoe veranderingen in voorraadniveaus de voorraadwaarde, bewaarkosten en serviceniveaus zullen beïnvloeden. Voor elke eenheidswijziging in voorraadniveau zijn er kosten en baten. De uitruilcurve voor reserveonderdelen identificeert deze kosten en baten voor verschillende voorraadniveaus. Hiermee kunnen planners het voorraadniveau ontdekken dat de kosten en baten voor elk afzonderlijk item het beste in evenwicht houdt.

Hier zijn twee vereenvoudigde voorbeelden. In afbeelding 1 laat de ruilcurve voor reserveonderdelen zien hoe het serviceniveau (waarschijnlijkheid dat er geen voorraad is) verandert afhankelijk van het bestelniveau. Hoe hoger het bestelniveau, hoe lager het voorraadrisico. Het is van cruciaal belang om te weten hoeveel service u krijgt gezien de voorraadinvestering. Hier kunt u misschien rechtvaardigen dat een voorraadtoename van een bestelpunt van 35 naar 45 de investering van 10 extra voorraadeenheden meer dan waard is, omdat het serviceniveau springt van iets minder dan 70% naar 90%, waardoor uw voorraadrisico voor het reserveonderdeel afneemt van 30% tot 10%!

​

Afbeelding 1: kosten versus serviceniveau

Afbeelding 2: serviceniveau versus voorraadomvang

In dit voorbeeld (Afbeelding 2) legt de afwegingscurve een veelvoorkomend probleem bloot met de inventaris van reserveonderdelen. Vaak zijn de voorraadniveaus zo hoog dat ze een negatief rendement opleveren. Na een bepaalde voorraadhoeveelheid koopt elke extra voorraadeenheid niet meer voordeel in de vorm van een hoger serviceniveau. Voorraadverminderingen kunnen worden gerechtvaardigd wanneer duidelijk is dat het voorraadniveau het punt van afnemende opbrengsten ver voorbij is. Een nauwkeurige afwegingscurve zal het punt blootleggen waar het niet langer voordelig is om voorraad toe te voegen.

Door gebruik te maken van #probabilistischevoorspelling om de planning van onderdelen te stimuleren, kunt u deze afwegingen nauwkeurig communiceren, dit op schaal doen voor honderdduizenden onderdelen, slechte voorraadbeslissingen vermijden en serviceniveaus en kosten in evenwicht brengen. Bij Smart Software zijn we gespecialiseerd in het helpen van planners van reserveonderdelen, directeuren van materiaalbeheer en financiële leidinggevenden die MRO, reserveonderdelen en aftermarket-onderdelen beheren om deze relaties te begrijpen en te exploiteren.

Bij 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.

Deze conclusie is gebaseerd op honderden software-implementaties die we in de loop der jaren hebben geleid. Klanten die reserveonderdelen en serviceonderdelen beheren (de laatste voor intern verbruik/MRO), en in mindere mate aftermarket-onderdelen (voor doorverkoop aan geïnstalleerde bases), hebben onze software voor onderdelenplanning consequent sneller geïmplementeerd dan hun collega's in productie en distributie.

De belangrijkste reden is de rol bij de productie en distributie van zakelijke kennis over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. In een traditionele B2B-productie- en distributieomgeving zijn er klanten en verkoop- en marketingteams die aan die klanten verkopen. Er zijn verkoopdoelen, omzetverwachtingen en budgetten. Dit betekent dat er veel zakelijke kennis is over wat er zal worden gekocht, wat zal worden gepromoot, wiens meningen moeten worden verantwoord. Er is een complexe planningslus vereist. Bij het beheer van reserveonderdelen heb je daarentegen een onderhoudsteam dat apparatuur repareert wanneer deze kapot gaat. Hoewel er vaak onderhoudsschema's zijn als richtlijn, is wat er naast een standaardlijst met verbruiksartikelen nodig is, vaak onbekend totdat een onderhoudspersoon ter plaatse is. Met andere woorden, er is gewoon niet dezelfde soort zakelijke kennis beschikbaar voor onderdelenplanners bij het nemen van voorraadbeslissingen.

Ja, dat is een nadeel, maar het heeft ook een voordeel: het is niet nodig om een periode-voor-periode consensusvraagprognose te maken met al het werk dat daarvoor nodig is. Bij het plannen van reserveonderdelen kunt u meestal veel stappen overslaan die nodig zijn voor een typische fabrikant, distributeur of detailhandelaar. Deze over te slaan stappen omvatten:  

1. Prognoses maken op verschillende niveaus van het bedrijf, zoals productfamilie of regio.
2. De vraagprognose delen met verkoop, marketing en klanten.
3. Prognoseonderdrukkingen van verkoop, marketing en klanten beoordelen.
4. Afspraken maken over een consensusprognose die statistieken en zakelijke kennis combineert.
5. Het meten van "prognose toegevoegde waarde" om te bepalen of overschrijvingen de prognose nauwkeuriger maken.
6. De vraagprognose aanpassen voor bekende toekomstige promoties.
7. Rekening houden met kannibalisatie (dwz als ik meer van product A verkoop, verkoop ik minder van product B).

Bevrijd van een consensusvormingsproces, kunnen planners van reserveonderdelen en voorraadbeheerders rechtstreeks op hun software vertrouwen om het gebruik en het vereiste voorraadbeleid te voorspellen. Als ze toegang hebben tot een in de praktijk bewezen oplossing die intermitterende vraag aanpakt, kunnen ze snel live gaan met nauwkeurigere vraagprognoses en schattingen van bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelsuggesties. Hun aandacht kan worden gericht op het verkrijgen van nauwkeurige gebruiks- en doorlooptijdgegevens van leveranciers. Het "politieke" deel van de taak kan worden beperkt tot het verkrijgen van consensus binnen de organisatie over doelstellingen op het gebied van serviceniveaus en inventarisbudgetten.

​

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.

Stap 1. Zorg ervoor dat alle belanghebbenden het eens zijn over de maatstaven die er toe doen. Alle deelnemers aan het planningsproces voor de inventarisatie van service-onderdelen moeten het eens zijn over de definities en welke statistieken het belangrijkst zijn voor de organisatie. Serviceniveaus beschrijf het percentage van de tijd dat u volledig aan het vereiste gebruik kunt voldoen zonder een voorraad op te lopen. Vul tarieven specificeer het percentage van het aangevraagde verbruik dat direct uit voorraad wordt gevuld. (Bekijk deze les van 4 minuten voor meer informatie over de verschillen tussen serviceniveaus en opvullingspercentage hier.) Beschikbaarheid geeft het percentage actieve reserveonderdelen weer met een voorhanden voorraad van ten minste één eenheid. Kosten vasthouden zijn de kosten op jaarbasis van het aanhouden van voorraden, rekening houdend met veroudering, belastingen, rente, opslag en andere uitgaven. Tekort kosten zijn de kosten van het opraken van de voorraad, inclusief uitvaltijd van voertuigen/apparatuur, spoed, verloren verkopen en meer. Bestellen kosten zijn de kosten die gepaard gaan met het plaatsen en ontvangen van aanvullingsorders.

Stap 2. Benchmark historische en voorspelde huidige serviceniveauprestaties. Alle deelnemers aan het planningsproces voor de inventarisatie van service-onderdelen moeten een gemeenschappelijk inzicht hebben in de voorspelde toekomstige serviceniveaus, opvullingspercentages en kosten en de implicaties daarvan voor uw activiteiten met service-onderdelen. Het is van cruciaal belang om zowel historisch te meten Kritieke Prestatie Indicatoren (KPI's) en hun voorspellende equivalenten, Belangrijkste prestatievoorspellingen (KPP's). Door gebruik te maken van moderne software kunt u prestaties uit het verleden benchmarken en gebruikmaken van probabilistische prognosemethoden om toekomstige prestaties te simuleren. Door stress testen uw huidige voorraadbeleid tegen alle plausibele scenario's van toekomstige vraag, weet u van tevoren hoe het huidige en voorgestelde voorraadbeleid waarschijnlijk zal presteren.

Stap 3. Spreek gerichte serviceniveaus af voor elk reserveonderdeel en onderneem proactieve corrigerende maatregelen wanneer wordt voorspeld dat doelen niet worden gehaald. Onderdelenplanners, leidinggevenden in de toeleveringsketen en de mechanische/onderhoudsteams moeten het eens worden over de gewenste serviceniveaudoelen met een volledig begrip van de wisselwerking tussen voorraadrisico en voorraadkosten. Door gebruik te maken van wat-als-scenario's in moderne software voor onderdelenplanning is het mogelijk om alternatief voorraadbeleid te vergelijken en het beleid te identificeren dat het beste aansluit bij de bedrijfsdoelstellingen. Spreek af welke mate van voorraadrisico acceptabel is voor elk onderdeel of elke klasse van onderdelen. Bepaal ook voorraadbudgetten en andere kostenbeperkingen. Zodra deze limieten zijn overeengekomen, moet u onmiddellijk actie ondernemen om stockouts en overtollige voorraad te voorkomen voordat ze zich voordoen. Gebruik uw software om gewijzigde bestelpunten, veiligheidsvoorraadniveaus en/of min/max-parameters automatisch te uploaden naar uw Enterprise Resource Planning (ERP)- of Enterprise Asset Management (EAM)-systeem om de dagelijkse inkoop van onderdelen aan te passen.

Stap 4. Maak het zo en houd het zo. Geef het planningsteam de kennis en tools die het nodig heeft om ervoor te zorgen dat u een overeengekomen balans vindt tussen serviceniveaus en kosten door uw bestelproces aan te sturen met behulp van geoptimaliseerde inputs (prognoses, bestelpunten, bestelhoeveelheden, veiligheidsvoorraden). Houd uw KPI's bij en gebruik uw software om uitzonderingen te identificeren en aan te pakken. Laat herordeningspunten niet muf en achterhaald worden.  Opnieuw kalibreren het voorraadbeleid elke planningscyclus (minstens één keer per maand) met behulp van up-to-date gebruiksgeschiedenis, doorlooptijden van leveranciers en kosten. Onthoud: Herkalibratie van uw voorraadbeleid voor serviceonderdelen is preventief onderhoud tegen zowel stockouts als overtollige voorraad.

​

Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en afvalwater en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief. Opwekking, productie, verwerking, transmissie en distributie van elektriciteit, aardgas, olie en water zijn allemaal 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. Deze inspanningen worden belemmerd door verouderde IT-systemen, evoluerende beveiligingsbedreigingen, frequente verstoringen van de toeleveringsketen en extreme variabiliteit in de vraag. De convergentie van deze uitdagingen met volwassen cloudtechnologie en recente ontwikkelingen op het gebied van data-analyse, probabilistische prognoses en technologieën voor databeheer, bieden nutsbedrijven echter een generatiekans om hun onderneming digitaal te transformeren.

Hier zijn zeven digitale transformaties die relatief kleine investeringen vooraf vereisen, maar een rendement van zeven cijfers zullen opleveren.

1. Voorraadbeheer is de eerste stap in MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het analyseren van de huidige voorraadniveaus en gebruikspatronen om mogelijkheden voor verbetering te identificeren. Dit moet ook het zoeken naar overstocked, understocked of verouderde items omvatten. Nieuwe probabilistische prognosetechnologie zal helpen door toekomstig gebruik van onderdelen te simuleren en te voorspellen hoe het huidige voorraadbeleid zal presteren. Pats-planners kunnen de simulatieresultaten gebruiken om proactief te identificeren waar beleid moet worden gewijzigd.

2. Nauwkeurige prognoses en vraagplanning zijn erg belangrijk bij het optimaliseren van de voorraden van MRO-serviceonderdelen. Een nauwkeurige vraagprognose is een cruciale drijfveer voor de toeleveringsketen. Door inzicht te krijgen in vraagpatronen die het gevolg zijn van kapitaalprojecten en gepland en ongepland onderhoud, kunnen onderdelenplanners nauwkeuriger anticiperen op toekomstige voorraadbehoeften, een juiste begroting opstellen en de verwachte vraag beter communiceren met leveranciers. Software voor het voorspellen van onderdelen kan worden gebruikt om automatisch een nauwkeurige set van historisch gebruik te huisvesten met details over de vraag naar geplande versus ongeplande onderdelen.

3. Beheer leveranciers en doorlooptijden zijn belangrijke componenten van MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het selecteren van de beste leveranciers voor de klus, het hebben van back-upleveranciers die snel kunnen leveren als de voorkeursleverancier faalt, en het onderhandelen over gunstige voorwaarden. Het identificeren van de juiste doorlooptijd waarop het voorraadbeleid kan worden gebaseerd, is een ander belangrijk onderdeel. Probabilistische simulaties die beschikbaar zijn in software voor onderdelenplanning kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen voor elke mogelijke doorlooptijd die zal worden geconfronteerd. Dit zal resulteren in een nauwkeurigere aanbeveling van wat er op voorraad moet zijn in vergelijking met het gebruik van een offerte van een leverancier of de gemiddelde doorlooptijd.

4. SKU-rationalisatie en beheer van masterdata verwijdert ineffectieve of verouderde SKU's uit de productcatalogus en ERP-database. Het identificeert ook verschillende onderdeelnummers die voor dezelfde SKU zijn gebruikt. Tijdens deze procedure worden de bedrijfskosten en winstgevendheid van elk product beoordeeld, wat resulteert in een gemeenschappelijke lijst met actieve SKU's. Master data management software kan productcatalogi en informatie die is opgeslagen in ongelijksoortige databases beoordelen om SKU-rationalisaties te identificeren en ervoor te zorgen dat voorraadbeleid gebaseerd is op het gemeenschappelijke onderdeelnummer.

5. Voorraadcontrolesystemen zijn de sleutel tot het synchroniseren van voorraadoptimalisatie. Ze bieden nutsbedrijven een kostenefficiënte manier om hun inventaris bij te houden, te bewaken en te beheren. Ze helpen ervoor te zorgen dat het nutsbedrijf over de juiste benodigdheden en materialen beschikt waar en wanneer dat nodig is, terwijl de voorraadkosten worden geminimaliseerd.

6. Continu verbeteren wel essentieel voor het optimaliseren van MRO-voorraden. Het omvat het regelmatig monitoren en aanpassen van voorraadniveaus en voorraadbeleid om het meest efficiënte gebruik van middelen te garanderen. Wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, moet het nutsbedrijf de verandering detecteren en zijn activiteiten dienovereenkomstig aanpassen. Dit betekent dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om gelijke tred te houden met veranderende omstandigheden. Door gebruik te maken van probabilistische prognoses om het voorraadbeleid voor serviceonderdelen elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het nieuwste onderdelengebruik en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

7. Planning voor intermitterende vraag met moderne planningssoftware voor reserveonderdelen. Het resultaat is een zeer nauwkeurige schatting van veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelhoeveelheden, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. De gepatenteerde probabilistische prognosesoftware voor reserveonderdelen van Smart Software simuleert de waarschijnlijkheid voor elke mogelijke vraag en bepaalt nauwkeurig hoeveel er moet worden opgeslagen om de beoogde serviceniveaus van een nutsbedrijf te bereiken. Door gebruik te maken van software om de instroom en uitstroom van repareerbare reserveonderdelen nauwkeurig te simuleren, kunnen downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met elke gekozen poolgrootte voor repareerbare reserveonderdelen beter worden voorspeld.