Vraagvariabiliteit beheren

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Iedereen die het werk doet, weet dat het beheren van voorraden stressvol kan zijn. Veelvoorkomende stressfactoren zijn: Klanten met "speciale" verzoeken, IT-afdelingen met andere prioriteiten, wankele ERP-systemen die draaien op onnauwkeurige gegevens, grondstoftekorten, leveranciers met lange doorlooptijden in verre landen waar de productie vaak stopt om verschillende redenen en meer. Deze nota gaat in op één specifieke en altijd aanwezige bron van stress: variabiliteit in de vraag.

Iedereen heeft een prognoseprobleem

 

Stel dat u een grote vloot reserveonderdelen beheert. Dit kan chirurgische apparatuur zijn voor uw ziekenhuis, of reparatieonderdelen voor uw elektriciteitscentrale. Jouw missie is om de uptime te maximaliseren. Je vijand is downtime. Maar omdat storingen willekeurig toeslaan, ben je constant in de reactieve modus. U zou kunnen hopen op redding door prognosetechnologieën. Maar prognoses zijn onvermijdelijk tot op zekere hoogte onvolmaakt: het verrassingselement is altijd aanwezig. U kunt wachten tot Internet of Things (IOT)-technologie op uw apparatuur is geïmplementeerd om dreigende storingen te bewaken en te detecteren, zodat u reparaties ruim van tevoren kunt plannen. Maar u weet dat u de duizenden kleine dingen die kunnen mislukken en een groot ding onbruikbaar kan maken, niet kunt opmeten.

U besluit dus prognoses te combineren met voorraadbeheer en buffers of veiligheidsvoorraden aan te leggen om u te beschermen tegen onverwachte pieken in de vraag. Nu moet je uitrekenen hoeveel Safety stock onderhouden, wetende dat te weinig kwetsbaarheid betekent en te veel een opgeblazen gevoel.

Stel dat u voorraden gereed product beheert voor een make-to-stock-bedrijf. Uw probleem is in wezen hetzelfde als bij het beheren van serviceonderdelen: u hebt externe klanten en een onzekere vraag. Maar misschien heb je ook nog andere problemen als het gaat om het synchroniseren van meerdere leveranciers van componenten die je assembleert tot eindproducten. De leveranciers willen dat je hen vertelt hoeveel van hun spullen ze moeten maken, zodat jij jouw spullen kunt maken, maar je weet niet hoeveel van je eigen spullen je moet maken.

Stel ten slotte dat u afgewerkte goederen behandelt in een bouwbedrijf op bestelling. U zou kunnen denken dat u geen prognoseprobleem meer heeft, aangezien u pas bouwt als u wordt betaald om te bouwen. Maar je hebt wel een prognoseprobleem. Aangezien uw eindproducten kunnen worden samengesteld uit een combinatie van componenten en subassemblages, moet u een prognose van de vraag naar gereed product vertalen om een prognose van die componenten uit te werken. Anders ga je je afgewerkte product maken en ontdek je dat je een vereist onderdeel niet hebt en moet je wachten tot je alles wat je nodig hebt reactief kunt assembleren. En uw klanten zijn misschien niet bereid om te wachten.

Dus iedereen heeft een prognoseprobleem.

Wat maakt prognoses moeilijk

 

Prognoses kunnen snel, eenvoudig en uiterst nauwkeurig zijn - zolang de wereld maar eenvoudig is. Als de vraag naar uw product elke week 10 stuks is, maand na maand, kunt u zeer nauwkeurige prognoses maken. Maar het leven is niet helemaal zo. Als je geluk hebt en het leven is bijna zo - misschien is de wekelijkse vraag meer als {10, 9, 10, 8, 12, 10, 10 ...} - kun je nog steeds een zeer nauwkeurige prognose maken en slechts kleine aanpassingen maken aan de randen . Maar als het leven is zoals het vaker is – misschien ziet de wekelijkse vraag eruit als {0, 0, 7, 0, 0, 0, 23, 0 …} – is vraagvoorspelling inderdaad moeilijk. Het belangrijkste onderscheid is de variabiliteit van de vraag: het is het zigzaggen en zigzaggen dat de pijn veroorzaakt.

Veiligheidsvoorraad neemt het over waar prognoses ophouden

 

Statistische prognosemethoden vormen een belangrijk onderdeel van de oplossing. Ze laten u zoveel mogelijk voordeel halen uit de historische vraagpatronen die uw bedrijf voor elk artikel heeft geregistreerd. De taak van prognoses is om te beschrijven wat typisch is, wat de basis vormt voor het omgaan met willekeur in de vraag. Statistische voorspellingstechnieken werken door het vinden van 'grote plaatje'-kenmerken in vraagrecords, zoals trend en seizoensinvloeden, en deze vervolgens in de toekomst te projecteren. Ze gaan er allemaal impliciet van uit dat welke patronen er nu ook zijn, ze zullen blijven bestaan, dus de groei van 5% zal doorgaan en de vraag in juli zal altijd 20% hoger zijn dan de vraag in februari. Om dat punt te bereiken, gebruiken statistische prognosemethoden een vorm van middeling om de "ruis" in de vraaggeschiedenis te onderdrukken.

Maar dan valt de rest van het werk op voorraadbeheer, omdat de atypische, willekeurige component van de toekomstige vraag in de toekomst nog steeds een gedoe zal zijn. Dit onvermijdelijke niveau van onzekerheid moet worden opgevangen door de "schokbreker" die veiligheidsvoorraad wordt genoemd.

Dezelfde methoden die prognoses van trend en/of seizoensinvloeden produceren, kunnen worden gebruikt om de hoeveelheid voorspellingsfouten te schatten. Dit moet zorgvuldig worden gedaan met behulp van een methode die "holdout-analyse" wordt genoemd. Het werkt zo. Stel dat u 365 waarnemingen heeft van de dagelijkse vraag naar artikel X, met een doorlooptijd voor aanvulling van 10 dagen. U wilt weten hoeveel eenheden er over een toekomstige periode van 10 dagen zullen worden gevraagd. U kunt de eerste 305 dagen van de vraaggeschiedenis invoeren in de prognosetechniek en prognoses krijgen voor de volgende 10 dagen, dagen 306-315.

Het antwoord geeft u een schatting van de totale vraag over 10 dagen. Belangrijk is dat het u ook een schatting geeft van de variabiliteit rond die voorspelling, dwz de voorspellingsfout, het verschil tussen wat er werkelijk gebeurde in dagen 306-315 en wat was voorspeld. Nu kunt u het proces herhalen, dit keer met de eerste 306 dagen om de volgende 10 te voorspellen, de eerste 307 dagen om de volgende 10 te voorspellen, enz. U krijgt uiteindelijk 52 eerlijke schattingen van de variabiliteit van de totale vraag over een periode van 10 dagen. doorlooptijd. Stel dat 95% van die schattingen minder dan 28 eenheden zijn. Dan zouden 28 eenheden een vrij veilige veiligheidsvoorraad zijn om aan de prognose toe te voegen, aangezien u slechts 5% van de tijd tekorten zult tegenkomen.

Moderne statistische software doet deze berekeningen automatisch. Het kan ten minste één van de chronische hoofdpijn van voorraadbeheer verlichten door u te helpen omgaan met de variabiliteit in de vraag.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Dagelijkse vraagscenario's

Dagelijkse vraagscenario's

In 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.

Constructief spelen met Digital Twins

Constructief spelen met Digital Twins

Degenen onder u die actuele onderwerpen volgen, zullen bekend zijn met de term ‘digitale tweeling’. Degenen die het te druk hebben gehad met hun werk, willen misschien verder lezen en bijpraten. Hoewel er verschillende definities van een digitale tweeling bestaan, is er één die goed werkt: een digitale tweeling is een dynamische virtuele kopie van een fysiek bezit, proces, systeem of omgeving die er hetzelfde uitziet en zich hetzelfde gedraagt als zijn tegenhanger in de echte wereld. Een digitale tweeling neemt gegevens op en repliceert processen, zodat u mogelijke prestatieresultaten en problemen kunt voorspellen die het echte product kan ondergaan.

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

recente berichten

  • Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatieOnzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie
    In this blog, we will discuss today's fast-paced and unpredictable market and the constant challenges businesses face in managing their inventory and service levels efficiently. The main subject of this discussion, rooted in the concept of "Probabilistic Inventory Optimization," focuses on how modern technology can be leveraged to achieve optimal service and inventory targets amidst uncertainty. This approach not only addresses traditional inventory management issues but also offers a strategic edge in navigating the complexities of demand fluctuations and supply chain disruptions. […]
  • Dagelijkse vraagscenario's Smart 2Dagelijkse vraagscenario's
    In 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 als u niets doet met uw voorraadplanningssystemenDe kosten van spreadsheetplanning
    Bedrijven 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 voorraadmodellen Software AILeren van voorraadmodellen
    In 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 het voorspellen van softwareDe methoden voor voorspelling
    Software 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. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenWaarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
      MRO-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. […]
    • Vraag naar reserveonderdelen voorspellen-een-ander-perspectief-voor-planning-service-onderdelenDe voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
      Waar 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 voorraadWaarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
      Geven 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 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. […]

      Onnauwkeurige gegevens, tekorten aan grondstoffen, leveranciers met lange doorlooptijden in verre landen kunnen de vraag beïnvloeden. Cloud computing-bedrijven met unieke server- en hardwareonderdelen, e-commerce, online retailers, leveranciers van thuis- en kantoorbenodigdheden, meubilair op locatie, energiebedrijven, intensief onderhoud van bedrijfsmiddelen of opslag voor watervoorzieningsbedrijven hebben hun activiteit tijdens de pandemie opgevoerd. Garages die auto-onderdelen en vrachtwagenonderdelen verkopen, farmaceutische producten, producenten van gezondheidszorg of medische benodigdheden en leveranciers van veiligheidsproducten hebben te maken met een toenemende vraag. Bezorgservicebedrijven, schoonmaakdiensten, slijterijen en magazijnen voor conserven of potten, woonwinkels, tuinleveranciers, tuinonderhoudsbedrijven, hardware-, keuken- en bakbenodigdhedenwinkels, leveranciers van woonmeubelen met een grote vraag worden geconfronteerd met voorraadtekorten, lange doorlooptijden, voorraad tekortkosten, hogere bedrijfskosten en bestelkosten.