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.

Aanvankelijk, in de jaren tachtig, werd de gebruikelijke praktijk van het gebruik van jaarlijkse gegevens voor prognoses en de introductie van maandelijkse gegevens als innovatief beschouwd. Deze periode markeerde het begin van een trend in de richting van het verhogen van de resolutie van data-analyse, waardoor bedrijven snellere verschuivingen in de marktdynamiek kunnen opvangen en hierop kunnen reageren. Naarmate we verder kwamen in de jaren 2000, was de norm van maandelijkse data-analyse ingeburgerd, maar de 'cool kids' – vernieuwers aan de rand van business analytics – begonnen te experimenteren met wekelijkse data. Deze verschuiving werd gedreven door de noodzaak om de bedrijfsactiviteiten te synchroniseren met de steeds volatielere marktomstandigheden en het consumentengedrag dat snellere reacties vergde dan maandelijkse cycli konden bieden. Tegenwoordig, in de jaren 2020, is de grens weliswaar nog steeds gebruikelijk, maar is de grens opnieuw verschoven, dit keer naar dagelijkse data-analyse, waarbij sommige pioniers zich zelfs aan uuranalyses wagen.

De echte kracht van dagelijkse data-analyse ligt in het vermogen om een gedetailleerd beeld te geven van de bedrijfsvoering, waarbij dagelijkse schommelingen worden vastgelegd die door maandelijkse of wekelijkse gegevens over het hoofd kunnen worden gezien. De complexiteit van dagelijkse gegevens vereist echter geavanceerde analytische benaderingen om betekenisvolle inzichten te verkrijgen. Op dit niveau vereist het begrijpen van de vraag het worstelen met concepten als wisselvalligheid, seizoensinvloeden, trends en volatiliteit. Intermittentie, of het optreden van dagen zonder vraag, wordt duidelijker bij een dagelijkse granulariteit en vereist gespecialiseerde voorspellingstechnieken zoals de methode van Croston voor nauwkeurige voorspellingen. Seizoensgebondenheid op dagelijks niveau kan meerdere patronen aan het licht brengen, zoals hogere verkopen in het weekend of op feestdagen, die maandelijkse gegevens zouden maskeren. Trends kunnen worden waargenomen als stijgingen of dalingen van de vraag op de korte termijn, waardoor flexibele aanpassingsstrategieën nodig zijn. Ten slotte wordt de volatiliteit op dagelijks niveau geaccentueerd, wat significantere schommelingen in de vraag laat zien dan uit maandelijkse of wekelijkse analyses blijkt, wat van invloed kan zijn op de voorraadbeheerstrategieën en de behoefte aan buffervoorraden. Dit niveau van complexiteit onderstreept de behoefte aan geavanceerde analytische hulpmiddelen en expertise op het gebied van dagelijkse data-analyse.

Kortom, de evolutie van minder frequente naar dagelijkse tijdreeksvoorspellingen markeert een substantiële verschuiving in de manier waarop bedrijven data-analyse benaderen. Deze transitie weerspiegelt niet alleen het steeds snellere tempo van het bedrijfsleven, maar onderstreept ook de behoefte aan tools die een grotere granulariteit van de gegevens aankunnen. De toewijding van Smart Software aan het verfijnen van de analytische mogelijkheden voor het beheren van dagelijkse gegevens benadrukt de bredere beweging van de sector naar meer dynamische, responsieve en datagestuurde besluitvorming. Deze verschuiving gaat niet alleen over het bijhouden van de tijd, maar over het benutten van gedetailleerde inzichten om concurrentievoordelen te creëren in een steeds veranderende zakelijke omgeving.

​

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.

Wat is een digitale tweeling?

Hoewel er verschillende definities van digital twin zijn, is er een die goed werkt:

Een digitale tweeling is een dynamiek virtuele kopie van een fysiek bezit, proces, systeem of omgeving die er hetzelfde uitziet en zich identiek gedraagt als zijn tegenhanger in de echte wereld. Een digitale tweeling neemt gegevens op en repliceert processen dus dat kan mogelijke prestatieresultaten voorspellen en problemen die het echte product zou kunnen ondergaan. [Bron: Unity.com]. Voor meer achtergrondinformatie kunt u terecht op Mckinsey.com.

Wat is het verschil tussen een digital twin (hierna DT) en een model? In de eerste plaats wordt een ODC verbonden met realtime gegevens om het model te behouden als een actuele weergave van het systeem waarmee u werkt.

Onze huidige producten zouden we “slow-motion DT's” kunnen noemen, omdat ze meestal worden gebruikt met niet-realtime gegevens (maar geen verouderde gegevens, omdat deze van de ene op de andere dag worden bijgewerkt) en worden toegepast op problemen zoals het plannen van de grondstoffenaankopen voor het volgende kwartaal of het instellen van voorraadparameters voor een maand of langer.

Gebruiken mensen digital twins in mijn branche?

Mijn indruk is dat de penetratie van DT's wellicht het hoogst is in de lucht- en ruimtevaart- en nucleaire industrie. De meeste van onze klanten bevinden zich elders: in de productie, distributie en openbare voorzieningen zoals transport en energie. Binnenkort zullen we nieuwe producten aanbieden die dichter bij de strikte definitie van een DT komen die nauw verbonden is met het systeem dat hij vertegenwoordigt.

DT-voorbeeld

De meeste gebruikers van Smart Inventory Optimization™ (SIO) voer de applicatie periodiek uit, meestal maandelijks. SIO analyseert de huidige vraag naar voorraadartikelen en recente doorlooptijden van leveranciers en zet deze om in respectievelijk vraag- en aanbodscenario's. Vervolgens stellen gebruikers interactief (voor individuele artikelen) of automatisch (op schaal) parameters voor voorraadbeheer in die de gewenste gemiddelde prestaties op lange termijn opleveren, waarbij de concurrerende doelen van het minimaliseren van de voorraad in evenwicht worden gebracht en tegelijkertijd een voldoende niveau van artikelbeschikbaarheid wordt gegarandeerd.

Smart Supply Planner (SSP) reageert op een directere manier op onvoorziene gebeurtenissen. Elke dag kan er een abnormale bestelling plaatsvinden die de vraag doet toenemen, bijvoorbeeld wanneer een nieuwe klant een verrassende eerste voorraadbestelling plaatst. Of een belangrijke leverancier kan een probleem ervaren in zijn fabriek en gedwongen worden de verzending van uw geplande aanvullingsorders uit te stellen. Op de lange termijn worden deze onvoorziene omstandigheden gemiddeld en rechtvaardigen ze de aanbevelingen die uit SIO komen. SSP biedt u echter een manier om op de korte termijn te reageren en kansen te grijpen of kogels te ontwijken.

In de kern werkt SSP als SIO, in die zin dat het scenariogestuurd is. De verschillen zijn dat het korte planningshorizon gebruikt en real-time initiële omstandigheden gebruikt als basis voor zijn simulaties van de prestaties van voorraadsystemen. Vervolgens zal het realtime aanbevelingen doen voor interventies die de verstoring veroorzaakt door de onvoorziene gebeurtenissen compenseren. Dit omvat onder meer het annuleren of versnellen van aanvullingsorders.

Overzicht

Met Digital Twins kunt u plannen ‘in silico’ uitproberen voordat u ze in de fabriek of het magazijn implementeert. De kern bestaat uit wiskundige modellen van uw bedrijfsvoering, maar verbonden met realtime gegevens. Ze bieden een ‘digitale sandbox’ waarin u ideeën kunt uitproberen en direct voorspellingen kunt krijgen over hoe goed ze zullen werken. Veel meer dan een spreadsheet zullen DT's binnenkort het belangrijkste hulpmiddel zijn in uw gereedschapskist voor voorraadplanning.

Wist je dat het Benjamin Franklin was die de bliksemafleider uitvond om gebouwen te beschermen tegen blikseminslag? Nu hoeven we ons niet elke dag zorgen te maken over blikseminslagen, maar in het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons wel zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken.

Planningsoplossingen voor reserveonderdelen
Optimalisatie van reserveonderdelen is een belangrijk aspect van supply chain management voor veel industrieën. Het omvat het beheer van de inventaris van reserveonderdelen om ervoor te zorgen dat ze beschikbaar zijn wanneer dat nodig is, zonder overtollige voorraad die kapitaal en ruimte in beslag kan nemen. Het optimaliseren van de inventaris van reserveonderdelen is een complex proces dat een grondige kennis van gebruikspatronen, doorlooptijden van leveranciers en de kritieke waarde van elk onderdeel voor het bedrijf vereist.

In deze blog zal onze primaire nadruk liggen op het cruciale aspect van voorraadoptimalisatie en vraagvoorspelling. Andere hieronder beschreven benaderingen voor het optimaliseren van reserveonderdelen, zoals voorspellend onderhoud en 3D-printen, Master Data Management en gezamenlijke planning, moeten echter worden onderzocht en waar nodig worden toegepast.

1. Voorspellend onderhoud: Voorspellende analyses gebruiken om te anticiperen wanneer een onderdeel waarschijnlijk defect raakt en het proactief te vervangen, in plaats van te wachten tot het kapot gaat. Deze aanpak kan bedrijven helpen downtime en onderhoudskosten te verminderen en de algehele effectiviteit van apparatuur te verbeteren.
2. 3d printen: Dankzij de vooruitgang in de 3D-printtechnologie kunnen bedrijven reserveonderdelen op aanvraag produceren, waardoor er minder voorraad nodig is. Dit bespaart niet alleen ruimte en kosten, maar zorgt er ook voor dat onderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is.
3. Beheer van stamgegevens: Gegevensbeheerplatforms zorgen ervoor dat onderdeelgegevens correct worden geïdentificeerd, gecatalogiseerd, opgeschoond en georganiseerd. Maar al te vaak hebben MRO-organisaties hetzelfde onderdeelnummer onder verschillende SKU's. Deze dubbele onderdelen dienen hetzelfde doel, maar hebben verschillende SKU-nummers nodig om naleving van de regelgeving of veiligheid te garanderen. Een onderdeel dat wordt gebruikt ter ondersteuning van een overheidscontract, kan bijvoorbeeld nodig zijn van een Amerikaanse fabrikant om te blijven voldoen aan de "Buy America"-regelgeving. Het is van cruciaal belang dat deze onderdeelnummers worden geïdentificeerd en, indien mogelijk, worden geconsolideerd in één SKU om voorraadinvesteringen binnen de perken te houden.
4. Gezamenlijke planning: Door samen te werken met leveranciers en klanten om gegevens, prognoses en vraagplanning te delen, kunnen bedrijven doorlooptijden verkorten, de nauwkeurigheid verbeteren en voorraadniveaus verlagen. Prognoses spelen een essentiële rol in samenwerking, aangezien het delen van inzichten over aankopen, vraag en koopgedrag ervoor zorgt dat leveranciers over de informatie beschikken die ze nodig hebben om ervoor te zorgen dat de voorraad voor klanten beschikbaar is.

Inventory Optimization
Abraham Lincoln werd ooit als volgt geciteerd: "Geef me zes uur om een boom om te hakken, en ik zal de eerste vier uur besteden aan het slijpen van de bijl"? Lincoln wist dat voorbereiding en optimalisatie de sleutel tot succes waren, net zoals organisaties over de juiste tools moeten beschikken, zoals software voor voorraadoptimalisatie, om hun toeleveringsketen te optimaliseren en voorop te blijven lopen in de markt. Met software voor voorraadoptimalisatie kunnen organisaties hun prognosenauwkeurigheid verbeteren, voorraadkosten verlagen, serviceniveaus verbeteren en doorlooptijden verkorten. Lincoln wist dat het slijpen van de bijl nodig was om de klus effectief te klaren zonder overmatige inspanning. Voorraadoptimalisatie zorgt ervoor dat voorraaddollars effectief worden toegewezen aan duizenden onderdelen, waardoor serviceniveaus worden gegarandeerd en overtollige voorraad wordt geminimaliseerd.

Reserveonderdelen spelen een doorslaggevende rol bij het handhaven van de operationele efficiëntie, en het ontbreken van kritieke onderdelen kan leiden tot uitvaltijd en verminderde productiviteit. Door de sporadische aard van de vraag naar reserveonderdelen is het moeilijk te voorspellen wanneer een specifiek onderdeel nodig zal zijn, wat resulteert in het risico van over- of onderbevoorrading, die beide kosten kunnen opleveren voor de organisatie. Bovendien brengt het beheren van doorlooptijden voor reserveonderdelen zijn eigen uitdagingen met zich mee. Sommige onderdelen kunnen lange levertijden hebben, waardoor het nodig is om voldoende voorraad aan te houden om tekorten te voorkomen. Het meenemen van overtollige voorraad kan echter kostbaar zijn en kapitaal en opslagruimte in beslag nemen.

Gezien de talloze uitdagingen waarmee materiaalbeheerafdelingen en planners van reserveonderdelen worden geconfronteerd, is het plannen van de vraag, voorraadniveaus en aanvulling van reserveonderdelen zonder een effectieve oplossing voor voorraadoptimalisatie vergelijkbaar met een poging om een boom om te hakken met een zeer botte bijl! Hoe scherper de bijl, hoe beter uw organisatie deze uitdagingen het hoofd kan bieden.

De bijl van Smart Software is de scherpste
Slimme software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning maakt gebruik van een unieke empirische probabilistische prognosebenadering die resulteert in nauwkeurige prognoses van voorraadbehoeften, zelfs wanneer de vraag met tussenpozen is. Aangezien bijna 90% aan reserve- en serviceonderdelen met tussenpozen is, is een nauwkeurige oplossing vereist om aan dit soort vraag te voldoen. De oplossing van Smart werd gepatenteerd in 2001 en aanvullende innovaties werden onlangs gepatenteerd in mei 2023 (aankondigingen volgen binnenkort!). De oplossing werd bekroond als finalist in de APICS Technological Innovation Category voor zijn rol bij het helpen transformeren van de resource management-industrie.

De rol van intermitterende vraag
Intermitterende vraag komt niet overeen met een simpele normale of klokvormige verdeling die het onmogelijk maakt om nauwkeurig te voorspellen met traditionele, op afvlakking gebaseerde prognosemethoden. Onderdelen en items met intermitterende vraag – ook wel bekend als klonterige, volatiele, variabele of onvoorspelbare vraag – hebben veel nul- of laagvolumewaarden afgewisseld met willekeurige pieken in de vraag die vaak vele malen groter zijn dan het gemiddelde. Dit probleem doet zich vooral voor bij bedrijven die grote voorraden van service- en reserveonderdelen beheren in sectoren zoals luchtvaart, ruimtevaart, energie- en watervoorziening en nutsbedrijven, automobielindustrie, beheer van zware activa, hightech, evenals in MRO (Maintenance, Repair, en revisie).

Scenario analyse
De gepatenteerde en bekroonde technologie van Smart genereert snel tienduizenden mogelijke scenario's van toekomstige vraagreeksen en cumulatieve vraagwaarden over de doorlooptijd van een artikel. Deze scenario's zijn statistisch vergelijkbaar met de geobserveerde gegevens van het artikel en ze leggen de relevante details vast van de intermitterende vraag zonder te vertrouwen op de aannames die gewoonlijk worden gedaan over de aard van vraagverdelingen door traditionele prognosemethoden. Het resultaat is een uiterst nauwkeurige voorspelling van de volledige verdeling van de cumulatieve vraag over de doorlooptijd van een artikel. Het komt erop neer dat bedrijven met de informatie die deze vraagdistributies bieden, eenvoudig veiligheidsvoorraad en voorraadvereisten op serviceniveau kunnen plannen voor duizenden periodiek gevraagde artikelen met een nauwkeurigheid van bijna 100%.

Benefits
Door innovatieve oplossingen van Smart Software te implementeren, zoals SmartForecasts voor statistische prognoses, Demand Planner voor consensusplanning van onderdelen en Inventory Optimization voor het ontwikkelen van nauwkeurige aanvullingsfactoren zoals min/max en veiligheidsvoorraadniveaus, krijgen vooruitstrevende leidinggevenden en planners betere controle over hun bedrijfsvoering van de organisatie. Het zal resulteren in de volgende voordelen:

1. Verbeterde prognosenauwkeurigheid: Nauwkeurige vraagprognoses zijn van fundamenteel belang voor elke organisatie die zich bezighoudt met voorraadbeheer van reserveonderdelen. Voorraadoptimalisatiesoftware maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om historische gebruikspatronen te analyseren, trends te identificeren en toekomstige vraag met een hoge mate van nauwkeurigheid te voorspellen. Met dit niveau van precisie bij prognoses kunnen organisaties het risico van over- of onderbevoorrading van hun reserveonderdelenvoorraad vermijden.
2. Lagere voorraadkosten: Een grote uitdaging waarmee leiders in de toeleveringsketen worden geconfronteerd bij het beheer van de voorraad van reserveonderdelen, zijn de kosten die gepaard gaan met het te allen tijde aanhouden van een optimale voorraad reserveonderdelen. Door voorraadniveaus te optimaliseren met behulp van moderne technologiesystemen zoals kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en voorspellende analyses, kunnen organisaties de transportkosten verlagen en er tegelijkertijd voor zorgen dat ze voldoende voorraden beschikbaar hebben wanneer dat nodig is.
3. Verbeterde serviceniveaus: Als het gaat om reparatie- en onderhoudsdiensten, is tijd geld! Downtime als gevolg van de onbeschikbaarheid van kritieke reserveonderdelen kan leiden tot verloren productiviteit en inkomsten voor bedrijven in verschillende sectoren, zoals fabrieken, energieopwekkingsfaciliteiten of datacenters die IT-infrastructuurapparatuur beheren. Het optimaliseren van uw reserveonderdelenvoorraad zorgt ervoor dat u altijd de juiste hoeveelheid bij de hand hebt, waardoor de uitvaltijd die wordt veroorzaakt door het wachten op leveringen van leveranciers wordt verminderd.
4. Kortere doorlooptijden: Een ander voordeel dat voortvloeit uit nauwkeurige vraagprognoses door middel van moderne magazijntechnologieën, is een kortere doorlooptijd bij levering, wat leidt tot een betere klanttevredenheid, aangezien klanten hun bestellingen sneller zullen ontvangen dan voorheen, waardoor de merkloyaliteit wordt verbeterd. Daarom creëert de toepassing van nieuwe strategieën die worden aangestuurd door AI/ML-tools waarde binnen supply chain-operaties, wat leidt tot meer efficiëntie, niet alleen beperkte reductiekosten, maar ook stroomlijning van processen met betrekking tot onder andere productieplanning en logistieke transportplanning

Conclusie
Door gebruik te maken van software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning kunnen organisaties verschillende uitdagingen overwinnen, zoals verstoringen in de toeleveringsketen, stijgende rentetarieven en volatiele vraag. Hierdoor kunnen ze de kosten verlagen die gepaard gaan met overtollige opslagruimte en verouderde inventarisitems. Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen, verbetert software voor voorraadoptimalisatie de nauwkeurigheid van prognoses, waardoor organisaties kunnen voorkomen dat ze te veel of te weinig voorraad hebben in hun voorraad reserveonderdelen. Bovendien helpt het de voorraadkosten te verlagen door niveaus te optimaliseren en technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en voorspellende analyses te gebruiken. Verbeterde serviceniveaus worden bereikt doordat organisaties de juiste hoeveelheid reserveonderdelen direct beschikbaar hebben, waardoor downtime als gevolg van het wachten op leveringen wordt verminderd. Bovendien leidt nauwkeurige vraagprognose tot kortere doorlooptijden, waardoor de klanttevredenheid toeneemt en merkloyaliteit wordt bevorderd. Het toepassen van dergelijke strategieën, aangestuurd door AI/ML-tools, verlaagt niet alleen de kosten, maar stroomlijnt ook processen, waaronder productieplanning en logistieke transportplanning, waardoor uiteindelijk de efficiëntiewinst binnen de toeleveringsketen toeneemt.