Smart Software VP Research presenteert op het MORS Symposium en op het Emerging Techniques Forum

Smart Software heeft vandaag aangekondigd dat zijn mede-oprichter en Senior VP of Research, Dr. Thomas Willemain, is geselecteerd om te presenteren op het prestigieuze Emerging Techniques Forum op 7-9 december 2021, en ook op het 89e MORS Symposium op 21 juni. 25, 2021. MORS is de Military Operations Research Society, gefinancierd door de marine, het leger, de luchtmacht, het Korps Mariniers, het kantoor van de minister van Defensie en het ministerie van Binnenlandse Veiligheid. Haar missie is het verbeteren van de kwaliteit van de analyse die de nationale en binnenlandse veiligheidsbeslissingen informeert.

1) MORS Virtual Symposium biedt de defensie-analytische gemeenschap uitgebreide inhoud over opkomende analytische onderwerpen en technieken. De focus voor het 89e MORS-symposium zal zijn "Analytics om de besluitvorming te verbeteren". Willemaine presenteert dit jaar vier sessies:

Hoogdimensionale gegevensverkenning met behulp van slangen

The Snake is een nieuwe analysetool die de aanwezigheid van clusters kan detecteren en hun aantal kan schatten. Slangen bieden een unieke en gemakkelijk te interpreteren visuele weergave van de structuur van hoogdimensionale gegevens.

Toevalligheden: signaal of ruis?

We willen weten of het gelijktijdig optreden van twee gebeurtenissen, dus een toeval, slechts een toevallige gebeurtenis is. Zo niet, dan is er mogelijk een exploiteerbaar verband tussen de gebeurtenissen. We stellen uitgebreidere tests voor op basis van modellen van gebeurtenissen die autocorrelatie, trend en seizoensgebondenheid verklaren. 

Genereren van visuele scenario's voor gebruik in de opleiding van operators

De training van operators wordt verbeterd door blootstelling aan scenario's die gegevensstromen uit de echte wereld weergeven. Goed afgestemde bootstraps voor tijdreeksen kunnen univariate en multivariate scenario's creëren die voldoen aan kwantiteits-, kosten-, betrouwbaarheids- en variëteitsnormen. 

Testen op gelijkheid van meerdere distributies in hoge dimensies

Een fundamentele test- en evaluatieanalysetaak is het zoeken naar verschillen tussen alternatieve systemen of processen. Verschillende nieuwe, op bomen gebaseerde statistieken werken goed voor effecten die meerdere effecten hebben op zowel MVN- als niet-MVN-gegevens.

 

2) Het Forum voor opkomende technieken biedt de analytische gemeenschap op defensiegebied uitgebreide inhoud over opkomende analytische onderwerpen en technieken. Willemain zal als een van de weinige experts spreken in de Augmented Decision Making-track. 

Het onderwerp van Dr. Willemain zal zijn "Omgaan met regimeveranderingen in logistieke operaties".

Military Operations Research Society (MORS) Forum voor opkomende technieken

 

Het onderzoek van Dr. Thomas Willemain bij Smart Software en Rensselaer Polytechnic Institute helpt bij het voortdurend innoveren van Smart IP&O, het multi-tenant webgebaseerde platform van het bedrijf voor prognoses, voorraadplanning en optimalisatie.

 

 

Over Smart Software, Inc.

Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is toonaangevend in het leveren van bedrijfsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie aan bedrijven. De oplossingen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie van Smart Software hebben duizenden gebruikers over de hele wereld geholpen, waaronder klanten bij middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Disneyland Resorts, Metro-North Railroad en het Amerikaanse Rode Kruis. Smart Inventory Planning & Optimization geeft vraagplanners de tools om om te gaan met seizoensinvloeden in de verkoop, promoties, nieuwe en verouderde producten, multidimensionale hiërarchieën en af en toe gevraagde serviceonderdelen en kapitaalgoederen. Het biedt voorraadbeheerders ook nauwkeurige schattingen van de optimale voorraad en veiligheidsvoorraad die nodig is om aan toekomstige bestellingen te voldoen en de gewenste serviceniveaus te bereiken. Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont, Massachusetts en is te vinden op het World Wide Web op www.smartcorp.com.

 

SmartForecasts en Smart IP&O zijn gedeponeerde handelsmerken van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn eigendom van hun respectieve eigenaren.


Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

 

 

Smart Software Senior VP/Research presenteert op Military Operations Research Society (MORS) Emerging Techniques Forum

Smart Software heeft vandaag aangekondigd dat mede-oprichter en Senior VP of Research, Dr. Thomas Willemain, is geselecteerd om te presenteren op het prestigieuze MORS Emerging Techniques Forum van 4 tot 5 december 2019 in Alexandria, VA.

MORS is de Military Operations Research Society, gefinancierd door de marine, het leger, de luchtmacht, het marinekorps, het bureau van de minister van Defensie en het ministerie van Binnenlandse Veiligheid. Haar missie is het verbeteren van de kwaliteit van de analyse die de nationale en binnenlandse veiligheidsbeslissingen informeert.

Het Emerging Techniques Forum biedt de defensieanalytische gemeenschap uitgebreide inhoud over opkomende analytische onderwerpen en technieken. Willemain zal een van de weinige experts zijn die spreken in de track Computational Advances in Analytics. Deze track behandelt nieuwe tools en technieken die gebruikmaken van meer rekenkracht en beschikbaarheid van gegevens.

Het onderwerp van Willemain is "Het valideren van vraagscenariogeneratoren voor voorraadoptimalisatie". Dit onderzoek maakt deel uit van het voortdurende werk van Smart Software om de stand van de techniek te verbeteren in het beheer van vloten van reserveonderdelen en moeilijk te voorspellen items. Deze verbeteringen zullen worden opgenomen in Smart IP&O, het multi-tenant webgebaseerde platform van het bedrijf voor prognoses, voorraadplanning en optimalisatie. Het onderzoek begon met de promovendi van dr. Willemain aan het Rensselaer Polytechnic Institute, waar hij actief blijft als emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering.

 

Over Smart Software, Inc.

Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is toonaangevend in het leveren van bedrijfsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie aan bedrijven. De oplossingen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie van Smart Software hebben duizenden gebruikers over de hele wereld geholpen, waaronder klanten bij middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Mitsubishi, Siemens, Disney, FedEx, MARS en The Home Depot. Smart Inventory Planning & Optimization geeft vraagplanners de tools om om te gaan met seizoensinvloeden in de verkoop, promoties, nieuwe en verouderde producten, multidimensionale hiërarchieën en af en toe gevraagde serviceonderdelen en kapitaalgoederen. Het biedt voorraadbeheerders ook nauwkeurige schattingen van de optimale voorraad en veiligheidsvoorraad die nodig is om aan toekomstige bestellingen te voldoen en de gewenste serviceniveaus te bereiken. Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont, Massachusetts en is te vinden op het World Wide Web op www.smartcorp.com.

SmartForecasts en Smart IP&O zijn gedeponeerde handelsmerken van Smart Software, Inc. Alle andere handelsmerken zijn eigendom van hun respectieve eigenaren.


Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

 

Prognoses en het opkomend tij van big data

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

"Biljoenen records van miljoenen mensen... Het vinden van de nuttige en juiste informatie, het begrijpen van de kwaliteit ervan en het tijdig en kosteneffectief produceren van betrouwbare geanalyseerde gegevens zijn allemaal kritieke kwesties."

Smart Software Senior Vice President for Research Tom Willemain had onlangs de gelegenheid om te praten met Dr. Mohsen Hamoudia, President van de Internationaal Instituut van Voorspellers (IIF), om actuele problemen met en kansen voor big data-analyse te bespreken. Het IIF informeert praktijkmensen over trends en onderzoeksontwikkelingen op het gebied van prognoses via gedrukte en online publicaties en het organiseren van professionele conferenties.

Dr. Hamoudia begint, bij wijze van inleiding:

In alle sectoren neemt de beschikbaarheid van gegevens explosief toe in volume, variëteit en snelheid. Big data-analyse speelt een belangrijke rol bij het identificeren van de gegevens die het belangrijkst zijn voor het bedrijf.

Ik neem het voorbeeld van de informatie- en communicatietechnologie (ICT)-sector. We zien een letterlijk exponentiële groei in de hoeveelheid data die beschikbaar is voor telecombedrijven, Over-the-top (OTT) onafhankelijke contentdistributeurs, overheid, toezichthouders en andere organisaties.

Over de hele wereld zijn we getuige van petabytes aan gegevens: biljoenen records van miljoenen mensen - allemaal afkomstig uit meerdere bronnen. Onder deze bronnen: internetverbindingen, verkoop, klantcontactcentra, sociale media, mobiele en vaste telefoongegevens. Het vinden van de nuttige en juiste informatie, het begrijpen van de kwaliteit ervan en het tijdig en kosteneffectief produceren van betrouwbare, geanalyseerde gegevens zijn allemaal kritieke kwesties. ICT-bedrijven zoeken steeds vaker naar bruikbare inzichten in hun data. Hoe ze hun klantenbestand en loyaliteitsprogramma's kunnen vergroten? Hoe kunnen ze de Quality of Service (QoS) verbeteren en het klantverloop verminderen? Met de juiste big data-analyseplatforms kunnen ze concurrerender en efficiënter zijn, waardoor de bedrijfsvoering, klantenservice en risicobeheer worden verbeterd. Het voorspellen en voorspellen van klanttrends en richtingen zijn essentieel voor telecom.

Voorspellingsvaardigheden, waaronder wiskunde, statistiek en econometrie, vormen een van de belangrijkste "blokken" van vereiste vaardigheden bij het beheren van Big Data. Sommige voorspellingsactiviteiten maken natuurlijk deel uit van het big data-debat.

In de detailhandel komen prognoses dagelijks aan de orde vraag naar over duizenden producten. Financiële prognoses, of het nu gaat om klantgedrag of financiële datareeksen, genereren enorme online datasets. Zoals opgemerkt door Robert Fildes, Distinguished Professor aan de Universiteit van Lancaster, is de academische prognosegemeenschap tot nu toe nog niet grondig betrokken - op enkele uitzonderingen na. Hal Varian van Google heeft gekeken naar een deel van het werk dat David Hendry en Jennifer Castle, aan de Universiteit van Oxford, hebben ondernomen om grote datasets te doorzoeken op datacongruente, betekenisvolle modellen. Stock en Watson hebben ook hun eigen benaderingen ontwikkeld voor grote macrogegevenssets. Maar ondanks de poging, tijdens het symposium over prognoses vorig jaar in Seoel, om het thema big data en zijn prognosetoepassingen te verkennen, zijn er nog maar weinig overtuigende toepassingen van het gebruik van online data voor echte prognoseproblemen.

V. Men hoort tegenwoordig veel over 'voorspellende analyses', maar de uitdrukking wordt zelden in verband gebracht met prognoses. Bent u het ermee eens dat prognoses de kern vormen van voorspellende analyses? Heb je een verklaring waarom de link verbroken is? Heeft u ideeën over hoe u prognoses opnieuw in het gesprek kunt inbrengen?

De resultaten van prognoses (het 'wat') worden nu misschien als minder belangrijk ervaren dan het 'hoe'. Bijgevolg is het vertrouwen dat gebruikers stellen in traditionele prognoses afgenomen. Wie stelt inderdaad de juistheid of relevantie van prognoses ter discussie door a posteriori de realiteit versus de prognose te vergelijken - om te pleiten voor de effectiviteit van methododiges en daarmee voor het opbouwen van geloofwaardigheid?

Met de huidige perceptie van "voorspellende analyses" is er waarschijnlijk meer ruimte in de publieke verbeelding voor de "hoe"-kant van de dingen, en daarom een geloofwaardiger verhaal om te vertellen aan partners, investeerders of klanten.

V. Het lijkt erop dat er bijna geen verband bestaat tussen traditionele prognoses en mobiele technologie (smartphones, tabletcomputers). Klopt dit, of migreren sommige bedrijven prognoses naar mobiele apparaten? Ziet u een pad voorwaarts waarin traditionele prognosealgoritmen routinematig op mobiele apparaten zouden staan?

Allereerst wil ik uw lezers graag uitnodigen om ons nieuwste nummer van Foresight te lezen. In een uitstekend artikel over dit onderwerp, "Forecasting In the Pocket: Mobile Devices Can Improve Collaboration", wordt uitgelegd dat "de toenemende populariteit van PDA's, smartphones, tabletcomputers en andere mobiele apparaten nieuwe mogelijkheden opent voor communicatie en samenwerking bij zakelijke prognoses." De auteurs vertellen ons: "Mobiele prognosetoepassingen (m-forecasting) kunnen benaderingen van samenwerking tussen detailhandelaren en leveranciers stroomlijnen, en zo bijdragen aan de verstrekking en uitwisseling van productinformatie, vooral omdat prognoses sterk verbonden zijn met kennis van de lokale context."

Aan de kant van ICT & OTT vinden bijvoorbeeld een groot aantal voorspellende projecten plaats, zoals die van Google+ en Facebook, dankzij de opname van de "gebruikerslocatie" -gegevens in de IT-systemen van OTT. Naar mijn mening, en wat ik zie in sommige sectoren zoals retail en logistiek, is dat traditionele forecasting en mobiele forecasting (m-forecasting) complementair zijn. Dit laatste zou kunnen worden gezien als een bottom-up prognosebenadering die de top-down prognoseresultaten al dan niet zal bevestigen.

V. Sommige mensen beweren dat big data de vervanging van prognoses door "sense and react"-systemen zal vergemakkelijken. Hoe zou u 'voelen en reageren' in de praktijk uitleggen en zijn er toepassingsgebieden waarvan u denkt dat het wel of niet zal aanslaan?

Het lijkt mij dat "sense and react" volledig gericht is op het kortetermijnperspectief. Prognoses breiden dit uit door tegemoet te komen aan behoeften voor een variabele horizon: korte en middellange termijn.

Als neveneffect van ATAWAD (Anytime, Anywhere, Any Device) zijn de besluitvormingscriteria meer dan ooit “korte termijn”. Big data is een detectiesysteem voor "zwakke signalen", dat de bijna realtime detectie van zakelijke kansen mogelijk maakt die met traditionele IT-systemen onopgemerkt zouden blijven. Er zijn niet echt voorkeurs- of niet-prioritaire toepassingen hiervoor, de vraag is meer aan de "wanneer" -kant.

Big data is relevant als je onder de oppervlakte kijkt in moeilijke economische tijden, maar ik ben er minder zeker van of het de moeite waard is in een “normale” economische periode. Om af te sluiten op dit punt: ik zal graag een voorbeeld zien van hoe nauwkeurig prognoses zijn die zijn gebaseerd op "voelen en reageren" versus prognoses op basis van traditionele modellen.

V. Ik stel een aantal grote vragen. In hoeverre ziet u de IIF-gemeenschap deze discussies en resultaten vormgeven? Hoe kunnen lezers deelnemen aan de dialoog?

We verwachten een toenemende beschikbaarheid en een toenemend gebruik van enorme hoeveelheden gegevens in veel sectoren, zoals energie, transport, gezondheidszorg, financiën, telecommunicatie en toerisme.

Veel van de IIF-leden houden zich bezig met verschillende aspecten van de big data-beweging. Het IIF doet wat werk in de voorspellingsactiviteiten die natuurlijk deel uitmaken van het big data-debat. Meer in het algemeen neemt het IIF actief deel aan en biedt het een forum voor de discussie over prognoses in de rest van de wereld.

Het thema van ons laatste International Symposium on Forecasting (ISF) in Seoul was “Forecasting with Big Data” en enkele presentaties hadden betrekking op gezondheidszorg en telecommunicatie. Er is zojuist een relevante workshop georganiseerd door de Europese Centrale Bank (ECB). Als er op deze modellen wordt geprofiteerd, hebben ze het potentieel om het economisch beleid van Europa vrij snel te beïnvloeden.

Lezers kunnen deelnemen aan de dialoog door artikelen bij te dragen aan de publicaties van het IIF (The International Journal of Forecasting, Foresight and Het orakel). Foresight is bijvoorbeeld een stem van onschatbare waarde om academici en praktijkmensen samen te brengen in een voortdurende discussie.

Lezers kunnen ook papers presenteren op de jaarlijkse conferentie (de eerder genoemde ISF). Ze kunnen ook specifieke workshops voorstellen en organiseren voor specifieke toepassingen van big data, zoals de workshop die zojuist door de ECB in Frankfurt is georganiseerd. Een andere mogelijkheid is om de leden van IIF uit te nodigen voor het bijwonen van bijeenkomsten die te maken hebben met prognoses met big data. Al deze kansen vormen goede platforms om te netwerken en samen te werken.

Mohsen Hamoudia, PhD, is de voorzitter van het International Institute of Forecasters. Hij is ook Head of Strategy for Large Projects (Parijs) voor Orange Business Services (het voormalige France Telecom).

Thomas Willemain, PhD, was medeoprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselear Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Future-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization

Future-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization

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.

Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

In deze blog onderzoeken we hoe het gebruik van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O uw benadering van forecasting in een zeer configureerbare productieomgeving kan transformeren. Ontdek hoe Smart, een geavanceerde AI-gestuurde oplossing voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie, de complexiteit van het voorspellen van de vraag naar eindproducten kan vereenvoudigen, vooral als het om verwisselbare componenten gaat. Ontdek hoe het plannen van stuklijsten en geavanceerde prognosetechnieken bedrijven in staat stelt nauwkeuriger te anticiperen op de behoeften van klanten, waardoor de operationele efficiëntie wordt gewaarborgd en een voorsprong behouden in een concurrerende markt.

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.

recente berichten

  • The Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory ManagementThe Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory Management
    Inventory optimization software that supports what-if analysis will expose the tradeoff of stockouts vs. excess costs of varying service level targets. But first it is important to identify how “service levels” is interpreted, measured, and reported. This will avoid miscommunication and the false sense of security that can develop when less stringent definitions are used. Clearly defining how service level is calculated puts all stakeholders on the same page. This facilitates better decision-making. […]
  • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationFuture-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization
    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 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. […]
  • Simple Inventory Optimization is Good Except When It Isn’t FHDEenvoudig is goed, behalve als dat niet het geval is
    In this blog, we are steering the conversation towards the transformative potential of technology in inventory management. The discussion centers around the limitations of simple thinking in managing inventory control processes and the necessity of adopting systematic software solutions. […]
  • Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met slimme IP&O om nauwkeurig HD te voorspellenGebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses
    In deze blog onderzoeken we hoe het gebruik van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O uw benadering van forecasting in een zeer configureerbare productieomgeving kan transformeren. Ontdek hoe Smart, een geavanceerde AI-gestuurde oplossing voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie, de complexiteit van het voorspellen van de vraag naar eindproducten kan vereenvoudigen, vooral als het om verwisselbare componenten gaat. Ontdek hoe het plannen van stuklijsten en geavanceerde prognosetechnieken bedrijven in staat stelt nauwkeuriger te anticiperen op de behoeften van klanten, waardoor de operationele efficiëntie wordt gewaarborgd en een voorsprong behouden in een concurrerende markt. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationFuture-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization
      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. […]
    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
    • 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. […]