De volgende grens in Supply Chain Analytics

Wij geloven dat de ontwikkeling van digitale tweelingen van voorraadsystemen de leidende factor is op het gebied van supply chain-analyse. Deze tweelingen nemen de vorm aan van discrete gebeurtenismodellen die Monte Carlo-simulatie gebruiken om het volledige scala aan operationele risico's te genereren en te optimaliseren. We beweren ook dat wij en onze collega's bij Smart Software een grote rol hebben gespeeld bij het smeden van die voorsprong. Maar we zijn niet de enigen: er zijn een klein aantal andere softwarebedrijven over de hele wereld die bezig zijn met een inhaalslag.

Wat is de volgende stap op het gebied van supply chain-analyse? Waar ligt de volgende grens? Het kan gaan om een soort neuraal netwerkmodel van een distributiesysteem. Maar we zouden betere kansen hebben op een uitbreiding van onze toonaangevende modellen van voorraadsystemen met één echelon naar voorraadsystemen met meerdere echelons.

Figuren 1 en 2 illustreren het onderscheid tussen systemen met één en meerdere echelons. Figuur 1 toont een fabrikant die afhankelijk is van een bron om zijn voorraad reserveonderdelen of componenten aan te vullen. Wanneer er voorraadtekorten dreigen, bestelt de fabrikant aanvullingsvoorraden bij de Bron.

Eén multi-echelon voorraadoptimalisatiesoftware AI

Figuur 1: Een inventarisatiesysteem met één echelon

 

Single-echelon-modellen bevatten niet expliciet details van de Bron. Het blijft mysterieus, een onzichtbare geest wiens enige relevante kenmerk de willekeurige tijd is die nodig is om te reageren op een aanvullingsverzoek. Belangrijk is dat er impliciet van wordt uitgegaan dat de Bron zelf nooit een voorraad opslaat. Die veronderstelling kan voor veel doeleinden ‘goed genoeg’ zijn, maar kan niet letterlijk waar zijn. Dit wordt afgehandeld door stockout-gebeurtenissen van leveranciers in de distributie van de doorlooptijd van de aanvullingen te verwerken. Het terugdringen van die veronderstelling is de reden voor multi-echelon-modellering.

Figuur 2 toont een eenvoudig inventarisatiesysteem met twee niveaus. Het verschuift domeinen van productie naar distributie. Er zijn meerdere magazijnen (WH's) afhankelijk van een distributiecentrum (DC) voor bevoorrading. Nu is de DC een expliciet onderdeel van het model. Het heeft een beperkte capaciteit om bestellingen te verwerken en vereist zijn eigen herschikkingsprotocollen. De DC krijgt zijn aanvulling van hogerop in de keten van een bron. De Bron kan de fabrikant van het inventarisitem zijn of misschien een “regionale DC” of iets dergelijks, maar – raad eens? – het is een andere geest. Net als in het single-echelonmodel heeft deze geest één zichtbaar kenmerk: de waarschijnlijkheidsverdeling van de doorlooptijd van de aanvulling. (De clou van een beroemde grap uit de natuurkunde is: “Maar mevrouw, het zijn schildpadden helemaal naar beneden.” In ons geval: “Het zijn geesten helemaal naar boven.”)

Twee Multiechelon-software voor voorraadoptimalisatie AI

Figuur 2: Een inventarisatiesysteem met twee niveaus

 

Het probleem van procesontwerp en -optimalisatie is veel moeilijker op twee niveaus. De moeilijkheid is niet alleen de toevoeging van nog twee controleparameters voor elke WH (bijvoorbeeld een Min en een Max voor elk) plus dezelfde twee parameters voor de DC. Het lastigste deel is het modelleren van de interactie tussen de WH's. In het model met één niveau opereert elke WH in zijn eigen kleine wereld en hoort hij nooit "Sorry, we hebben geen voorraad meer" van de spookachtige Bron. Maar in een systeem met twee niveaus zijn er meerdere WH's die allemaal strijden om bevoorrading vanuit hun gedeelde DC. Deze concurrentie creëert de belangrijkste analytische moeilijkheid: de WH's kunnen niet afzonderlijk worden gemodelleerd, maar moeten tegelijkertijd worden geanalyseerd. Als één DC bijvoorbeeld tien WH's bedient, zijn er 2+10×2 = 22 voorraadbeheerparameters waarvan de waarden moeten worden berekend. In nerdtaal: het is niet triviaal om een beperkt, discreet optimalisatieprobleem met 22 variabelen en een stochastische objectieve functie op te lossen.

Als we het verkeerde systeemontwerp kiezen, ontdekken we een nieuw fenomeen dat inherent is aan systemen met meerdere niveaus, dat we informeel ‘meltdown’ of ‘catastrofe’ noemen. Bij dit fenomeen kan het DC de bevoorradingsbehoefte van de WH's niet bijhouden, waardoor er uiteindelijk voorraadtekorten op magazijnniveau ontstaan. Vervolgens putten de steeds hectischer wordende aanvullingsverzoeken van de WH de voorraad bij het DC uit, waardoor zijn eigen paniekerige verzoeken om aanvulling vanuit het regionale DC beginnen. Als het regionale DC er te lang over doet om het DC weer aan te vullen, dan ontaardt het hele systeem in een tragedie van uitputting.

Eén oplossing voor het meltdown-probleem is om het DC zo te ontwerpen dat het bijna nooit leeg raakt, maar dat kan erg duur zijn. Daarom is er in de eerste plaats een regionaal DC. Elk betaalbaar systeemontwerp heeft dus een DC die net goed genoeg is om lang mee te gaan tussen meltdowns. Dit perspectief impliceert een nieuw type Key Performance Indicator (KPI), zoals “De kans op een meltdown binnen X jaar is minder dan Y procent.”

De volgende grens zal nieuwe methoden en nieuwe maatstaven vereisen, maar zal een nieuwe manier bieden om distributiesystemen te ontwerpen en te optimaliseren. Onze skunkfabriek genereert al prototypes. Bekijk deze ruimte.

 

 

Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie

In deze blog bespreken we de snelle en onvoorspelbare markt van vandaag en de voortdurende uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het efficiënt beheren van hun voorraad- en serviceniveaus. Het hoofdonderwerp van deze discussie, geworteld in het concept van ‘probabilistische voorraadoptimalisatie’, richt zich op de manier waarop moderne technologie kan worden ingezet om optimale service- en voorraaddoelstellingen te bereiken te midden van onzekerheid. Deze aanpak pakt niet alleen de traditionele problemen met voorraadbeheer aan, maar biedt ook een strategische voorsprong bij het omgaan met de complexiteit van vraagschommelingen en verstoringen van de toeleveringsketen.

Het begrijpen en implementeren van voorraadoptimalisatietechnologie is om verschillende redenen belangrijk. Ten eerste heeft het een directe invloed op het vermogen van een bedrijf om snel aan de eisen van de klant te voldoen, waardoor de klanttevredenheid en loyaliteit worden beïnvloed. Ten tweede houdt effectief voorraadbeheer de operationele kosten onder controle, waardoor onnodige voorraad wordt verminderd en het risico op stockouts of overstock wordt geminimaliseerd. In een tijdperk waarin de marktomstandigheden snel veranderen, kan het hebben van een robuust systeem om deze aspecten te beheren het verschil zijn tussen bloeien en alleen maar overleven.

De kern van voorraadbeheer ligt in een paradox: de noodzaak om voorbereid te zijn op de fluctuerende vraag, zonder te bezwijken voor de valkuilen van overbevoorrading, wat kan leiden tot hogere voorraadkosten, veroudering en verspilling van hulpbronnen. Omgekeerd kan een tekort aan voorraad resulteren in voorraadtekorten, omzetverlies en verminderde klanttevredenheid, wat uiteindelijk gevolgen heeft voor de reputatie en het bedrijfsresultaat van een bedrijf. De onvoorspelbare aard van de marktvraag, verergerd door mogelijke verstoringen van de toeleveringsketen en veranderend consumentengedrag, maakt deze evenwichtsoefening ingewikkelder.

Technologie speelt hier een cruciale rol. Moderne software voor voorraadoptimalisatie integreert probabilistische modellen, geavanceerde voorspellingsalgoritmen en simulatiemogelijkheden. Deze systemen helpen bedrijven snel te reageren op veranderende marktomstandigheden. Bovendien bevordert de adoptie van dergelijke technologie een cultuur van datagestuurde besluitvorming, waardoor bedrijven niet alleen maar reageren op onzekerheden, maar proactief strategieën ontwikkelen om de gevolgen ervan te verzachten.

Hier volgen korte discussies over de relevante algoritmische technologieën.

Probabilistische voorraadoptimalisatie: Traditionele benaderingen van voorraadbeheer zijn gebaseerd op deterministische modellen die uitgaan van een statische, voorspelbare wereld. Deze modellen wankelen als ze geconfronteerd worden met variabiliteit en onzekerheid. Maak kennis met probabilistische voorraadoptimalisatie, een paradigma dat de willekeur omarmt die inherent is aan supply chain-processen. Deze aanpak maakt gebruik van statistische modellen om de onzekerheden in vraag en aanbod weer te geven, waardoor bedrijven rekening kunnen houden met een volledig scala aan mogelijke uitkomsten.

Geavanceerde prognoses:  Een hoeksteen van effectieve voorraadoptimalisatie is het vermogen om nauwkeurig te anticiperen op de toekomstige vraag. Geavanceerde voorspellingstechnieken, zoals [we verkopen dit niet buiten SmartForecasts of misschien zelfs niet meer daar, dus vermeld het niet], tijdreeksanalyse en machinaal leren, extraheren exploiteerbare patronen uit historische gegevens.

Berekening van de veiligheidsvoorraad: een schild tegen onzekerheid:

Prognoses die schattingen van hun eigen onzekerheid bevatten, maken berekeningen van de veiligheidsvoorraad mogelijk. De veiligheidsvoorraad fungeert als buffer tegen de onvoorspelbaarheid van de doorlooptijden van vraag en aanbod. Het bepalen van het optimale niveau van de veiligheidsvoorraad is een cruciale uitdaging die probabilistische modellen goed kunnen aanpakken. Met de juiste veiligheidsvoorraden kunnen bedrijven een hoog serviceniveau handhaven, waardoor de productbeschikbaarheid wordt gegarandeerd zonder de last van overmatige voorraad.

Scenarioplanning: voorbereiden op meerdere toekomsten:

De toekomst is inherent onzeker en één enkele voorspelling kan nooit alle mogelijke scenario's omvatten. Geavanceerde methoden die een reeks realistische vraagscenario's creëren, zijn de essentiële vorm van probabilistische voorraadoptimalisatie. Met deze technieken kunnen bedrijven de implicaties van meerdere toekomsten onderzoeken, van best-case tot worst-case situaties. Door op deze scenario’s te anticiperen, kunnen bedrijven hun veerkracht vergroten in het licht van de marktvolatiliteit.

Met vertrouwen door de toekomst navigeren

Het onzekere landschap van de huidige zakelijke omgeving maakt een verschuiving noodzakelijk van traditionele voorraadbeheerpraktijken naar meer geavanceerde, probabilistische benaderingen. Door de principes van probabilistische voorraadoptimalisatie te omarmen, kunnen bedrijven een duurzaam evenwicht vinden tussen uitmuntende service en kostenefficiëntie. Door geavanceerde voorspellingstechnieken, strategische veiligheidsvoorraadberekeningen en scenarioplanning te integreren, ondersteund door Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O), kunnen bedrijven onzekerheid omzetten van een uitdaging in een kans. Bedrijven die deze aanpak omarmen, melden aanzienlijke verbeteringen in serviceniveaus, verlagingen van voorraadkosten en verbeterde flexibiliteit van de toeleveringsketen.

Minder kritieke artikelen die naar verwachting een serviceniveau van 99%+ zullen bereiken, vertegenwoordigen bijvoorbeeld mogelijkheden om de voorraad te verminderen. Door lagere serviceniveaus te richten op minder kritieke artikelen, zal de voorraad in de loop van de tijd “de juiste omvang” hebben voor het nieuwe evenwicht, waardoor de voorraadkosten en de waarde van de aanwezige voorraad afnemen. Een groot openbaarvervoersysteem verminderde de voorraad met ruim $4.000.000, terwijl het serviceniveau verbeterde.

Het optimaliseren van de voorraadniveaus betekent ook dat de besparingen die op één subset van artikelen worden gerealiseerd, opnieuw kunnen worden toegewezen aan een bredere portefeuille van artikelen die op voorraad zijn, waardoor inkomsten kunnen worden gerealiseerd die anders verloren zouden gaan. Een toonaangevende distributeur was in staat een breder portfolio aan onderdelen op voorraad te houden dankzij de besparingen dankzij voorraadreducties en een grotere beschikbaarheid van onderdelen door 18%.

 

 

 

Vind uw plek op de voorraadafwegingscurve

Deze videoblog bevat essentiële inzichten voor degenen die werken met de complexiteit van voorraadbeheer. De sessie richt zich op het vinden van het juiste evenwicht binnen de voorraadafwegingscurve en nodigt kijkers uit om het diepgewortelde belang van dit evenwicht te begrijpen. Als u ooit aandelen heeft moeten beheren, weet u dat dit een beetje touwtrekken is. Aan de ene kant streeft u naar minder voorraad, wat geweldig is om geld te besparen, maar uw klanten ook gerust kan stellen. Aan de andere kant overweegt u meer voorraad, wat uw klanten tevreden houdt, maar een last voor uw budget kan zijn. Om een slimme keuze te kunnen maken in dit aanhoudende getouwtrek, moet u begrijpen waar uw huidige voorraadbeslissingen u op deze afwegingscurve plaatsen. Ben je op een punt waar je de druk aankunt, of moet je verder schuifelen naar een comfortabelere plek?

Als u deze vraag niet kunt beantwoorden, betekent dit dat u nog steeds vertrouwt op verouderde methoden, waardoor u het risico loopt op overtollige voorraad of onvervulde klantbehoeften. Bekijk de video zodat u precies kunt zien waar u zich op deze curve bevindt en beter begrijpt of u op uw plaats wilt blijven of naar een meer optimale positie wilt gaan.

 

En als u besluit te verhuizen, hebben wij de tools om u te begeleiden. Dankzij de geavanceerde 'wat-als'-analyse van Smart IP&O kunnen bedrijven nauwkeurig de impact evalueren van verschillende voorraadstrategieën, zoals aanpassingen aan de veiligheidsvoorraden of veranderingen in bestelpunten, op hun evenwicht tussen opslagkosten en serviceniveaus. Door vraagscenario's en voorraadbeleid te simuleren, biedt Smart IP&O een duidelijke visualisatie van potentiële financiële resultaten en implicaties voor het serviceniveau, waardoor datagestuurde strategische beslissingen mogelijk worden. Deze krachtige tool zorgt ervoor dat bedrijven een optimaal evenwicht kunnen bereiken, waardoor overtollige voorraad en de daarmee samenhangende kosten worden geminimaliseerd en tegelijkertijd een hoog serviceniveau wordt gehandhaafd om efficiënt aan de vraag van de klant te voldoen.  

 

 

De drie soorten supply chain-analyses

In deze videoblog verkennen we de cruciale rollen van Descriptive, Predictive en Prescriptive Analytics in voorraadbeheer, waarbij we hun essentiële bijdragen aan het stimuleren van supply chain-optimalisatie benadrukken door middel van strategische vooruitziendheid en inzichtelijke data-analyse.

 

Deze analyses bevorderen een dynamisch, responsief en efficiënt ecosysteem voor voorraadbeheer door voorraadbeheerders in staat te stellen de huidige activiteiten te monitoren, te anticiperen op toekomstige ontwikkelingen en optimale antwoorden te formuleren. We laten u zien hoe Descriptive Analytics u op de hoogte houdt van de huidige activiteiten, Predictive Analytics u helpt te anticiperen op toekomstige eisen en Prescriptive Analytics uw strategische beslissingen begeleidt voor maximale efficiëntie en kosteneffectiviteit.

Aan het einde van de video heeft u een goed inzicht in hoe u deze analyses kunt gebruiken om uw voorraadbeheerstrategieën te verbeteren. Dit zijn niet zomaar tools, maar een nieuwe manier van denken over en benaderen van voorraadoptimalisatie met ondersteuning van moderne software.