Laten we beginnen met in te zien dat een hogere omzet een goede zaak voor u is, en dat het vergroten van de beschikbaarheid van de reserveonderdelen die u levert een goede zaak is voor uw klanten.

Maar laten we ook erkennen dat een toenemende beschikbaarheid van artikelen niet noodzakelijkerwijs leidt tot hogere inkomsten. Als u verkeerd plant en uiteindelijk overtollige voorraad aanhoudt, kan het netto-effect goed zijn voor uw klanten, maar zeker slecht voor u. Er moet een goede manier zijn om dit tot een win-win te maken, als het maar kan worden herkend.

Om hier de juiste beslissing te nemen, moet u systematisch over het probleem nadenken. Dat vereist dat u probabilistische modellen van het voorraadbeheerproces gebruikt.

Een scenario

Laten we eens kijken naar een specifiek, realistisch scenario. Heel wat factoren zijn van invloed op de resultaten:

• Het artikel: een specifiek reserveonderdeel voor een klein volume.
• Vraaggemiddelde: gemiddeld 0,1 eenheden per dag (dus zeer "intermitterend")
• Standaardafwijking van de vraag: 0,35 eenheden per dag (dus zeer variabel of "oververspreid").
• Gemiddelde doorlooptijd leverancier: 5 dagen.
• Eenheidsprijs: $100.
• Bewaarkosten per jaar als % van eenheidskosten: 10%.
• Bestelkosten per PO-snede: $25.
• Gevolgen stockout: omzetverlies (dus een competitieve markt, geen backorders).
• Tekortkosten per verloren verkoop: $100.
• Doelstelling serviceniveau: 85% (dus 15% kans op een stockout in elke aanvullingscyclus).
• Voorraadbeheerbeleid: Periodieke beoordeling/Order-up-to (ook wel at (T,S)-beleid genoemd)

Voorraadbeheerbeleid

Een woord over het voorraadbeheerbeleid. Het (T,S)-beleid is een van de vele die in de praktijk gebruikelijk zijn. Hoewel er andere, efficiëntere beleidsregels zijn (ze wachten bijvoorbeeld niet tot T dagen zijn verstreken voordat ze de voorraad aanpassen), is (T,S) een van de eenvoudigste en daarom behoorlijk populair. Het werkt als volgt: elke T dagen controleer je hoeveel eenheden je op voorraad hebt, zeg X eenheden. Vervolgens bestelt u SX-eenheden, die verschijnen na de doorlooptijd van de leverancier (in dit geval 5 dagen). De T in (T,S) is het "bestelinterval", het aantal dagen tussen bestellingen; de S is het "order-up-to-niveau", het aantal eenheden dat u bij de hand wilt hebben aan het begin van elke aanvullingscyclus.

Om het meeste uit dit beleid te halen, moet u verstandig waarden van T en S kiezen. Verstandig kiezen betekent dat u niet kunt winnen door te raden of door eenvoudige vuistregels te gebruiken, zoals "Houd een gemiddelde van 3 x de gemiddelde vraag bij de hand." Slechte keuzes van T en S schaden zowel uw klanten als uw bedrijfsresultaten. En te lang vasthouden aan keuzes die ooit goed waren, kan resulteren in slechte prestaties als een van de bovenstaande factoren aanzienlijk verandert, dus de waarden van T en S moeten zo nu en dan opnieuw worden berekend.

De slimme manier om de juiste waarden van T en S te kiezen, is door probabilistische modellen te gebruiken die zijn gecodeerd in geavanceerde software. Het gebruik van software is essentieel wanneer u moet opschalen en waarden van T en S moet kiezen die geschikt zijn voor niet één item, maar voor honderden of duizenden.

Analyse van scenario

Laten we eens kijken hoe we in dit scenario geld kunnen verdienen. Wat is het voordeel? Als er geen kosten zouden zijn, zou deze post gemiddeld $3.650 per jaar kunnen genereren: 0,1 eenheden/dag x 365 dagen x $100/eenheid. Daarvan worden de bedrijfskosten afgetrokken, bestaande uit voorraad-, bestel- en tekortkosten. Elk van deze zal afhangen van uw keuzes van T en S.

De software geeft specifieke getallen: het instellen van T = 321 dagen en S = 40 eenheden resulteert in gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten van $604, wat een verwachte marge oplevert van $3.650 – $604 = $3.046. Zie tabel 1, linkerkolom. Dit gebruik van software wordt 'voorspellende analyse' genoemd omdat het input van het systeemontwerp vertaalt in schattingen van een belangrijke prestatie-indicator, marge.

Bedenk nu of u het beter kunt doen. Het doel van het serviceniveau in dit scenario is 85%, wat een enigszins ontspannen standaard is die geen aandacht zal trekken. Wat als u uw klanten een 99%-serviceniveau zou kunnen bieden? Dat klinkt als een duidelijk concurrentievoordeel, maar zou het uw marge verminderen? Niet als je de waarden van T en S goed aanpast.

Door T = 216 dagen en S = 35 eenheden in te stellen, worden de gemiddelde jaarlijkse bedrijfskosten verlaagd tot $551 en wordt de verwachte marge verhoogd tot $3.650 – $551 = $3.099. Zie tabel 1, rechterkolom. Dit is de win-win die we wilden: hogere klanttevredenheid en ongeveer 2% meer omzet. Dit gebruik van de software wordt "gevoeligheidsanalyse" genoemd omdat het laat zien hoe gevoelig de marge is voor de keuze van het serviceniveaudoel.

Software kan u ook helpen de complexe, willekeurige dynamiek van voorraadbewegingen te visualiseren. Een bijproduct van de analyse die tabel 1 vulde, zijn grafieken die de willekeurige paden laten zien die door de voorraad worden afgelegd terwijl deze afneemt gedurende een aanvullingscyclus. Figuur 1 toont een selectie van 100 willekeurige scenario's voor het scenario waarin de service level target 99% is. In de figuur resulteerde slechts 1 van de 100 scenario's in een stockout, wat de juistheid van de keuze voor order-up-to-level bevestigt.

Overzicht

Het beheer van voorraden reserveonderdelen wordt vaak lukraak gedaan met behulp van onderbuikgevoel, gewoonte of verouderde vuistregel. Op deze manier doorgaan is geen betrouwbaar en reproduceerbaar pad naar een hogere marge of hogere klanttevredenheid. Waarschijnlijkheidstheorie, gedestilleerd tot waarschijnlijkheidsmodellen en vervolgens gecodeerd in geavanceerde software, vormt de basis voor coherente, efficiënte richtlijnen voor het beheren van reserveonderdelen op basis van feiten: vraagkenmerken, doorlooptijden, serviceniveaudoelen, kosten en andere factoren. De hier geanalyseerde scenario's illustreren dat het mogelijk is om zowel een hoger serviceniveau als een hogere marge te realiseren. Een groot aantal scenario's die hier niet worden weergegeven, biedt manieren om hogere serviceniveaus te bereiken, maar marge te verliezen. Gebruik de software.

Service Level Driven Planning (SLDP) is een benadering van voorraadplanning. Het schrijft optimale doelen voor het serviceniveau voor, identificeert en communiceert continu afwegingen tussen service en kosten die aan de basis liggen van alle verstandige voorraadbeslissingen. Wanneer een organisatie deze relatie begrijpt, kunnen ze communiceren waar ze risico lopen en waar niet, en kunnen ze effectief omgaan met hun inventarismiddelen. SLDP helpt voorraadonevenwichtigheden bloot te leggen en maakt weloverwogen beslissingen mogelijk over hoe deze het beste kunnen worden gecorrigeerd. Om SLDP te implementeren, moet u verder kijken dan traditionele planningsbenaderingen, zoals willekeurige targeting op serviceniveau (al mijn A-items moeten serviceniveau 99% krijgen, B-items 95%, C-items 80%, enz.) precies voorspellen wat er gaat gebeuren en wanneer. SLDP ontvouwt zich in 4 stappen: Benchmark, Collaborate, Plan en Track.

Stap 1. Benchmarkprestaties

Alle deelnemers aan het voorraadplannings- en investeringsproces moeten een gemeenschappelijk begrip hebben van hoe het huidige beleid presteert binnen een overeengekomen reeks inventarisstatistieken. Metrieken moeten historisch bereikte serviceniveaus en opvullingspercentages, levertijd aan klanten, doorlooptijdprestaties van leveranciers, voorraadrotaties en voorraadinvesteringen omvatten. Zodra deze statistieken zijn gebenchmarkt en er dagelijks over kan worden gerapporteerd, beschikt de organisatie over de informatie die zij nodig heeft om prioriteit te geven aan planningsinspanningen. Als de voorraad bijvoorbeeld is toegenomen, maar de serviceniveaus niet, zou dit erop wijzen dat de voorraad niet correct is verdeeld over de SKU's. Rapporten moeten met muisklikken worden gegenereerd, zodat planners zich kunnen concentreren op analyse in plaats van tijdrovende rapportgeneratie. Prestaties uit het verleden zijn geen garantie voor toekomstige prestaties, aangezien variabiliteit in de vraag, kosten, prioriteiten en doorlooptijden altijd veranderen. SLDP maakt dus voorspellende benchmarking mogelijk die inschat welke prestaties in de toekomst waarschijnlijk zullen zijn. Software voor voorraadoptimalisatie gebruiken waarschijnlijkheidsvoorspelling kan worden gebruikt om een realistisch bereik van potentiële behoeften en bevoorradingscycli in te schatten, waarbij u uw planningsparameters stresstests uitvoert om te ontdekken hoe vaak en welke artikelen u op voorraad en overschotten kunt verwachten.

Stap 2. "Wat als" planning en samenwerking

"Wat als" voorraadmodellering en samenwerking vormen de kern van SLDP. De historische en voorspellende benchmarks moeten eerst worden gedeeld met alle relevante belanghebbenden, waaronder verkoop, financiën en bedrijfsvoering. Er moeten inspanningen worden geleverd om de volgende vragen te beantwoorden:

– Zijn zowel de huidige prestaties als de investering acceptabel?
– Zo nee, hoe moeten deze worden verbeterd?
– Welke SKU's zullen waarschijnlijk als volgende worden geëist en in welke hoeveelheden?
– Waar zijn we bereid meer risico te nemen?
– Waar moet het voorraadrisico worden geminimaliseerd?
– Wat zijn de specifieke voorraadkosten?
– Aan welke bedrijfsregels en beperkingen moeten we ons houden (klantenserviceniveau-overeenkomsten, voorraaddrempels, enz.)

Zodra de bovenstaande vragen zijn beantwoord, kan nieuw voorraadplanningsbeleid worden ontwikkeld. Voorraadoptimalisatiesoftware kan alle kosten in verband met voorraadbeheer met elkaar verzoenen, inclusief voorraadkosten, om de juiste set planningsparameters (min/max, veiligheidsvoorraad, bestelpunten, enz.) en voorgeschreven serviceniveaus te genereren. Het optimale beleid kan worden vergeleken met het huidige beleid en aangepast op basis van randvoorwaarden en bedrijfsregels. Bepaalde artikelen kunnen bijvoorbeeld gericht zijn op een nagestreefd serviceniveau om te voldoen aan een klantenserviceovereenkomst. Er kunnen verschillende 'wat als'-scenario's voor voorraadplanning worden ontwikkeld en gedeeld met de belangrijkste belanghebbenden. U kunt bijvoorbeeld modelleren hoe kortere doorlooptijden de voorraadkosten beïnvloeden. Zodra er consensus is bereikt en de risico's en kosten duidelijk zijn gecommuniceerd, kan het gewijzigde beleid worden geüpload naar het ERP-systeem om voorraadaanvulling te stimuleren.

Stap 3. Voortdurend plannen en beheren per uitzondering

SLDP maakt voortdurend nieuwe prognoses van geoptimaliseerde planningsparameters op basis van veranderende eisen, doorlooptijden, kosten en andere factoren. Dit betekent dat serviceniveaus en voorraadwaarde kunnen veranderen. Het voorgeschreven serviceniveau van 95% kan bijvoorbeeld in de volgende planningsperiode worden verhoogd naar 99% als de voorraadkosten voor dat artikel plotseling stijgen. Dit geldt ook als u ervoor kiest om willekeurig een bepaald serviceniveau te targeten of planningsparameters vast te leggen op een specifieke eenheidshoeveelheid. Een beoogd serviceniveau van 95% kan bijvoorbeeld vandaag $1.000 in voorraad vereisen, maar $2.000 volgende maand als de doorlooptijden pieken. Evenzo kan een bestelpunt van 10 eenheden vandaag 95%-service krijgen en volgende maand alleen 85%-service als reactie op de toegenomen vraagvariabiliteit. Voorraadoptimalisatiesoftware identificeert welke artikelen naar verwachting significante veranderingen in serviceniveau en/of voorraadwaarde zullen hebben en welke artikelen niet volgens het consensusplan worden besteld. Er worden automatisch uitzonderingslijsten gemaakt, waardoor u deze items gemakkelijk kunt bekijken en kunt beslissen hoe u ze in de toekomst wilt beheren. Prescriptieve analyses kunnen helpen vaststellen of de hoofdoorzaak van de verandering een vraagafwijking, een verandering in de algehele variabiliteit van de vraag, een verandering in de doorlooptijd of een verandering in de kosten is, zodat u het beleid dienovereenkomstig kunt verfijnen.

Stap 4. Houd de lopende prestaties bij

SLDP-processen meten regelmatig historische en huidige operationele prestaties. De resultaten moeten worden gecontroleerd om ervoor te zorgen dat de serviceniveaus verbeteren en de voorraadniveaus afnemen in vergelijking met de historische benchmarks bepaald in stap 1. Meetstatistieken bijhouden zoals beurten, geaggregeerde en artikelspecifieke serviceniveaus, opvullingspercentages, out-of-stocks en leveranciers doorlooptijd prestaties. Deel resultaten binnen de hele organisatie en identificeer de hoofdoorzaken van operationele inefficiënties. SLDP-processen maken het bijhouden van prestaties gemakkelijk door tools te bieden die automatisch de benodigde rapporten genereren in plaats van deze last op planners te leggen om ze in Excel te beheren. Hierdoor kan de organisatie operationele problemen ontdekken die van invloed zijn op de prestaties en feedback geven over wat werkt en wat moet worden verbeterd.

Conclusie

Het SLDP-raamwerk is een manier om het voorraadplanningsproces te rationaliseren en een aanzienlijk economisch rendement te genereren. Het organiserende principe is dat klantenserviceniveaus en inventariskosten in verband met het gekozen beleid moeten worden begrepen, gevolgd en voortdurend verfijnd. Het gebruik van voorraadoptimalisatiesoftware helpt ervoor te zorgen dat u het goedkoopste serviceniveau kunt identificeren. Dit creëert een coherente, bedrijfsbrede inspanning die inzicht in de huidige activiteiten combineert met wetenschappelijke beoordelingen van toekomstige risico's en omstandigheden. Het wordt gerealiseerd door een combinatie van uitvoerende visie, inhoudelijke expertise van het personeel en de kracht van moderne software voor voorraadplanning en -optimalisatie.

Bekijk hoe Smart Inventory Optimization Service Level Driven Planning ondersteunt en download het productblad hier: https://smartcorp.com/inventory-optimization/