Hoe u voorraadvereisten kunt voorspellen

Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag.

Beschouw voor de eenvoud het probleem van het voorspellen van de voorraadbehoeften voor slechts één periode vooruit, bijvoorbeeld één dag vooruit. Meestal bestaat de taak van forecasting uit het schatten van het meest waarschijnlijke of gemiddelde niveau van de productvraag. Als de beschikbare voorraad echter gelijk is aan de gemiddelde vraag, bestaat er een kans van ongeveer 50% dat de vraag de voorraad overtreft en resulteert in verloren omzet en/of verloren goede wil. Het instellen van het voorraadniveau op bijvoorbeeld tien keer de gemiddelde vraag zal waarschijnlijk het probleem van voorraadtekorten elimineren, maar zal net zo zeker resulteren in oplopende voorraadkosten.

De truc van voorraadoptimalisatie is om een bevredigende balans te vinden tussen voldoende voorraad hebben om aan de meeste vraag te voldoen zonder al te veel middelen in het proces vast te leggen. Meestal is de oplossing een combinatie van zakelijk inzicht en statistieken. Het beoordelende deel is het definiëren van een acceptabel voorraadserviceniveau, zoals het direct uit voorraad voldoen aan 95% vraag. Het statistische deel is om het 95e percentiel van de vraag te schatten.

Wanneer niet omgaan met Intermittent demandkunt u het vereiste voorraadniveau vaak schatten door uit te gaan van een klokvormige (normale) vraagcurve, waarbij u zowel het midden als de breedte van de klokcurve schat, en vervolgens een standaard statistische formule gebruikt om het gewenste percentiel te schatten. Het verschil tussen het gewenste voorraadniveau en het gemiddelde vraagniveau wordt de ‘veiligheidsvoorraad’ genoemd, omdat deze beschermt tegen de mogelijkheid van voorraadtekorten.

Bij een intermitterende vraag is de klokvormige curve een zeer slechte benadering van de statistische verdeling van de vraag. In dit speciale geval maakt Smart gebruik van gepatenteerde technologie voor intermitterende vraag die is ontworpen om de marges nauwkeurig te voorspellen en een betere schatting te maken van de veiligheidsvoorraad die nodig is om het vereiste voorraadserviceniveau te bereiken.

 

Iedereen maakt prognoses om de voorraadplanning te stimuleren. Het is alleen de vraag hoe.

Ontdek hoe prognoses worden gebruikt met deze 4 vragen.

Vaak zullen bedrijven volhouden dat ze "geen prognoses gebruiken" om voorraad te plannen. Ze gebruiken vaak methodes voor bestelpunten en worstelen met het verbeteren van tijdige levering, voorraadrotaties en andere KPI's. Hoewel ze niet denken dat wat ze doen expliciet voorspellen, gebruiken ze zeker schattingen van de toekomstige vraag om bestelpunten zoals min/max te ontwikkelen.

Ongeacht hoe het wordt genoemd, iedereen probeert de toekomstige vraag op de een of andere manier in te schatten en gebruikt deze schatting om voorraadbeleid te bepalen en bestellingen te stimuleren. Om de voorraadplanning te verbeteren en ervoor te zorgen dat u niet te veel of te weinig bestelt en grote voorraden en een opgeblazen gevoel creëert, is het belangrijk om precies te begrijpen hoe uw organisatie prognoses gebruikt. Als dit eenmaal is begrepen, kunt u beoordelen of de kwaliteit van de prognoses kan worden verbeterd.

Probeer antwoorden te krijgen op de volgende vragen. Het zal onthullen hoe prognoses in uw bedrijf worden gebruikt, zelfs als u denkt dat u geen prognoses gebruikt.

1. Is uw prognose een periode-voor-periode schatting in de loop van de tijd die wordt gebruikt om te voorspellen welke voorraad er in de toekomst zal zijn en die bestelsuggesties in uw ERP-systeem activeert?

2. Of wordt uw prognose gebruikt om een bestelpunt af te leiden, maar niet expliciet gebruikt als drijfveer per periode om bestellingen te activeren? Hier kan ik voorspellen dat we er 10 per week zullen verkopen op basis van de geschiedenis, maar we laden niet 10, 10, 10, 10, etc. in het ERP. In plaats daarvan leid ik een bestelpunt of min af dat de doorlooptijd van twee perioden dekt + een hoeveelheid buffer om te helpen beschermen tegen voorraaduitval. In dit geval bestel ik meer wanneer de voorraad op 25 komt.

3. Wordt uw prognose gebruikt als leidraad voor de planner om subjectief te helpen bepalen wanneer ze meer moeten bestellen? Hier voorspel ik er 10 per week, en ik beoordeel de voorhanden inventaris periodiek, bekijk de verwachte doorlooptijd en besluit, gezien de 40 eenheden die ik vandaag bij de hand heb, dat ik "genoeg" heb. Dus ik doe nu niets, maar kom over een week weer terug.

4. Wordt het gebruikt om raamcontracten met leveranciers op te stellen? Hier voorspel ik 10 per week en ga akkoord met een algemene inkooporder met de leverancier van 520 per jaar. De bestellingen worden vervolgens van tevoren geplaatst om eenmaal per week in hoeveelheden van 10 te arriveren totdat de algemene bestelling is verbruikt.

Zodra u de antwoorden heeft, kunt u vragen hoe de schattingen van de vraag tot stand komen. Is het een gemiddelde? Leidt het de vraag over de doorlooptijd af uit een verkoopprognose? Wordt er ergens een statistische prognose gegenereerd? Welke methodes worden overwogen? Het zal ook belangrijk zijn om te beoordelen hoe veiligheidsvoorraden worden gebruikt om te beschermen tegen variabiliteit in vraag en aanbod. Meer over dit alles in een toekomstig artikel.

 

Wat Silicon Valley Bank kan leren van Supply Chain Planning

Als je de laatste tijd je hoofd omhoog hebt gehouden, heb je misschien wat extra waanzin opgemerkt op het basketbalveld: het falen van Silicon Valley Bank. Degenen onder ons in de supply chain-wereld hebben het bankfalen misschien afgedaan als het probleem van iemand anders, maar die spijtige episode bevat ook een grote les voor ons: het belang van stresstesten die goed worden uitgevoerd.

De Washington Post onlangs verscheen een opiniestuk van Natasha Sarin met de titel “Regulators misten de problemen van Silicon Valley Bank maandenlang. Dit is waarom." Sarin schetste de tekortkomingen in het stresstestregime dat de Federal Reserve aan de bank heeft opgelegd. Een probleem is dat de stresstesten te statisch zijn. De stressfactor van de Fed voor de nominale bbp-groei was één enkel scenario met de veronderstelde waarden voor de komende 13 kwartalen (zie figuur 1). Die 13 driemaandelijkse projecties zijn misschien iemands consensus over hoe een bad hair day eruit zou zien, maar dat is niet de enige manier waarop dingen zouden kunnen verlopen. Als samenleving wordt ons geleerd een betere manier te waarderen om onvoorziene omstandigheden weer te geven telkens wanneer de National Weather Service ons geprojecteerde orkaansporen laat zien (zie figuur 2). Elk scenario, weergegeven door een lijn met een andere kleur, toont een mogelijk stormpad, waarbij de geconcentreerde lijnen het meest waarschijnlijke pad vertegenwoordigen. Door de lagere waarschijnlijkheidspaden bloot te leggen, wordt de risicoplanning verbeterd.

Bij het stresstesten van de toeleveringsketen hebben we realistische scenario's nodig van mogelijke toekomstige eisen die zich kunnen voordoen, zelfs extreme eisen. Smart voorziet hierin in onze software (met aanzienlijke verbeteringen in onze Gen2 methodes). De software genereert een groot aantal geloofwaardige vraagscenario's, genoeg om de volledige omvang van de risico's bloot te leggen (zie figuur 3). Stresstesten hebben alles te maken met het genereren van enorme aantallen planningsscenario's, en de probabilistische methoden van Smart wijken radicaal af van eerdere deterministische S&OP-toepassingen, omdat ze volledig op scenario's zijn gebaseerd.

De andere fout in de stresstests van de Fed was dat ze maanden van tevoren waren ontworpen, maar nooit werden bijgewerkt voor veranderende omstandigheden. Vraagplanners en voorraadbeheerders begrijpen intuïtief dat sleutelvariabelen zoals de vraag naar artikelen en de doorlooptijd van leveranciers niet alleen zeer willekeurig zijn, zelfs wanneer de zaken stabiel zijn, maar ook onderhevig zijn aan abrupte verschuivingen die een snelle herschrijving van planningsscenario's vereisen (zie afbeelding 4, waar de gemiddelde vraag springt dramatisch omhoog tussen waarnemingen 19 en 20). Smart's Gen2-producten bevatten nieuwe technologie voor het detecteren van dergelijke "regime verandert' en dienovereenkomstig automatisch veranderende scenario's.

Banken worden gedwongen om stresstests te ondergaan, hoe gebrekkig ze ook mogen zijn, om hun spaarders te beschermen. Supply chain-professionals hebben nu een manier om hun supply chains te beschermen door moderne software te gebruiken om hun vraagplannen en voorraadbeheerbeslissingen aan een stresstest te onderwerpen.

1 Scenario's gebruikten de Fed om banken Software te stresstesten

Figuur 1: Scenario's die de Fed gebruikte om banken te stresstesten.

 

2 Scenario's die door de National Weather Service worden gebruikt om orkaansporen te voorspellen

Figuur 2: Scenario's die door de National Weather Service worden gebruikt om orkaansporen te voorspellen

 

3 Vraagscenario's van het type gegenereerd door Smart Demand Planner

Afbeelding 3: Vraagscenario's van het type gegenereerd door Smart Demand Planner

 

4 Voorbeeld van regimeverandering in productvraag na observatie #19

Figuur 4: Voorbeeld van regimeverandering in productvraag na observatie #19

 

 

Miljarden besparen? Hoe ver het 'Center for Innovation in Logistics Systems' het Amerikaanse leger zou kunnen brengen

De slimme voorspeller

Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Bijgedragen aan The Smart Forecaster door Dr. Greg Parlier (kolonel, US Army, gepensioneerd). Details over de achtergrond van Dr. Parlier sluiten de post af.

Al meer dan twee decennia geeft de General Accounting Office (GAO) aan dat het logistiek beheer van het ministerie van Defensie ineffectief en verkwistend is geweest, en dat de diensten geen strategische plannen hebben om het algehele voorraadbeheer en de prestaties van de toeleveringsketen te verbeteren.

Voor het Amerikaanse leger houdt dit probleem rechtstreeks verband met het aanhoudende onvermogen om inventarisinvesteringsniveaus en -beleid te koppelen aan de effectiviteit van de toeleveringsketen om de doelstellingen voor gereedheid van gevechtsuitrusting te bereiken die vereist zijn voor wereldwijd ingezette strijdkrachten. Deze tekortkoming wordt toegeschreven aan talrijke complexiteiten die verband houden met het beheer van geografisch verspreide, onafhankelijk opererende organisaties, die nog worden verergerd door een gebrek aan zichtbaarheid, autoriteit en verantwoordelijkheid in deze enorme wereldwijde onderneming.

In tegenstelling tot de zakenwereld, waar machtige krachten aanmoedigen innovatie om het concurrentievermogen en de efficiëntie te stimuleren, is het leger geen inkomstengenererende organisatie die zich richt op "kwartaalinkomsten" en winstgevendheid. Zeker, het leger wil een efficiënte verbruiker van hulpbronnen zijn, maar in tegenstelling tot de focus van de particuliere sector op winst als bottom line, is de surrogaatmotivator voor het leger 'machtsgereedheid'. Dit omvat de beschikbaarheid van uitrusting en de paraatheid van het wapensysteem voor huidige operaties in Afghanistan, evenals toekomstige vermogensvereisten die worden voorgeschreven door de National Command Authority.

Om die beschikbaarheid van apparatuur te behouden, moet het leger ongelijksoortige organisatorische componenten synchroniseren met behulp van talloze processen met losgekoppelde legacy managementinformatiesystemen over tal van bevoorradingsondersteunende activiteiten die regelmatig verhuizen om de inzet van troepen te ondersteunen.

Hoewel het leger nog steeds actief is in Afghanistan, zet het zich vandaag ook in voor een alomvattende en voortdurende transformatie. Centraal in deze inspanning staat de erkenning dat er drastische verbeteringen moeten worden bereikt in de logistieke operaties en het beheer van de toeleveringsketen. Het leger is eigenaar van een van 's werelds grootste en meest complexe toeleveringsketens en investeert nu in historisch ongekende inspanningen om volledig te profiteren van de beloften die worden geboden door nieuwe op informatie gebaseerde technologieën. Zo wordt aangenomen dat de "Single Army Logistics Enterprise" het meest ambitieuze en duurste implementatieproject voor Enterprise Resource Planning (ERP) is dat ooit is ondernomen.

Deze ERP-implementatieprojecten hebben zeer wisselende resultaten opgeleverd. Hoewel het bewijs suggereert dat in de commerciële sector dramatische prestatieverbeteringen voor concurrentievoordeel kunnen worden bereikt, is dit alleen gebeurd waar zogenaamde "IT-oplossingen" worden toegepast op een onderliggend fundament van volwassen, efficiënte en geschikte bedrijfsprocessen.

De realiteit van de meeste gevallen in de afgelopen jaren was echter niet dit succes. In plaats daarvan zijn er pogingen gedaan om een oplossing (zoals een ERP-systeem bijvoorbeeld) aan bestaande bedrijfsprocessen te 'verankeren', in misplaatste pogingen om verouderde beheerpraktijken te repliceren. Dergelijke pogingen om bestaande processen te automatiseren hebben maar al te vaak voor chaos gezorgd. In feite hebben deze pogingen niet alleen gefaald om de verwachte verbeteringen te bereiken, maar hebben ze zelfs geleid tot verminderde prestaties.

Het algemene patroon is: hoe groter de IT-investering en de reikwijdte van de organisatie, hoe groter de kans dat er "mislukkingen" optreden, in de vorm van kostenoverschrijdingen, gemiste planningen en zelfs projectmislukkingen - waar de inspanning uiteindelijk is gestaakt.

Wij geloven dat de manier om een gecoördineerde, alomvattende aanpak voor logistieke transformatie mogelijk te maken, is door een "motor voor innovatie" te creëren om continue prestatieverbetering voor legerlogistiek en supply chain management te versnellen en te ondersteunen. We ontwikkelen een 'Centrum voor Innovatie in Logistieke Systemen' om belangrijke organisatieonderdelen systematisch te evalueren, oorzaakanalyses uit te voeren, structurele wanorde te diagnosticeren en integrale oplossingen voor te schrijven. We hebben nu verschillende 'katalysatoren voor innovatie' geïdentificeerd om variabiliteit aan de aanbodzijde en vraagonzekerheid te verminderen - de directe oorzaken van het beruchte 'bull whip effect'. Deze omvatten wat we de 'gereedheidsvergelijking', 'mission-based forecasting', 'readiness-based sparing' en 'readiness responsive retrograde' noemen.

Ons doel is om een uitgebreide modelleringscapaciteit te ontwikkelen om deze innovatiekatalysatoren samen met verschillende andere initiatieven te genereren en te testen om kosteneffectieve benaderingen te schatten voordat ze als beleid worden aangenomen en in de praktijk worden geïmplementeerd. We kijken naar prestatieanalyse, organisatieontwerp, managementinformatie en beslissingsondersteunende concepten, enterprise systems engineering en personeelsoverwegingen, inclusief investeringsbehoeften in menselijk kapitaal.

Als we de 'katalysatoren' afzonderlijk bekijken, hebben we een aanzienlijk verbeterpotentieel gezien dat honderden miljoenen dollars aan besparingen zou kunnen opleveren. Wanneer gecombineerd in nieuwe, geïntegreerde managementpraktijken, is de potentiële omvang voor verbetering echter werkelijk dramatisch - miljarden dollars aan verdere besparingen zijn waarschijnlijk. Wat nog belangrijker is, het wordt mogelijk om investeringsniveaus te relateren aan de huidige paraatheid en toekomstige capaciteiten.

Het centrum is in staat om 'managementinnovatie als een strategische technologie' te ontwikkelen door geavanceerde analyses te integreren met transformationele strategische planning. Door de kracht van analyse te benutten, te focussen en toe te passen, bevorderen we zowel kwalitatief als kwantitatief gezond verstand - de overtuigende analytische argumenten voor noodzakelijke verandering om een gemeenschappelijke visie na te streven. Met deze kracht beginnen we de leiders van het leger op te leiden, logistieke managers te motiveren tot actie en een bron te bieden voor innovatie die de cultuur kan omarmen. Tijdens onze reis hebben we zeker veel aangepast en toegepast vanuit zowel academische domeinen als het bedrijfsleven. Zij kunnen nu op hun beurt profiteren van wat we hebben kunnen leren en ook kunnen bereiken.

Voorafgaand aan zijn pensionering was kolonel Parlier de senior, meest ervaren operationeel onderzoeksanalist van het leger en diende hij als plaatsvervangend bevelhebber voor transformatie van het Army Aviation and Missile Command (AMCOM). Hij is de auteur van Supply chains van het Amerikaanse leger transformeren: strategieën voor managementinnovatie, waarin het analytische raamwerk wordt beschreven van een meerjarig onderzoeks- en ontwikkelingsproject van het Army Materiel Command (AMC) dat inzichten in operationeel onderzoek verschaft voor gebruik door het leger en het ministerie van Defensie.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Smart Software kondigt patent van de volgende generatie aan

Smart Software kondigt patent van de volgende generatie aan

Smart Software is verheugd de toekenning van US Patent 11,656,887 aan te kondigen. Het patent leidt “technische oplossingen voor het analyseren van historische vraaggegevens van middelen in een technologieplatform om het beheer van een geautomatiseerd proces in het platform te vergemakkelijken.

7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren

7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren

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.

recente berichten

  • artificial intelligence ai and machine learning inventory managementVerward over AI en Machine Learning?
    Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn. […]
  • 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. […]
  • Balans,Concept,Met,Chroom,Ballen,software voor voorraadoptimalisatieHoe u voorraadvereisten kunt voorspellen
    Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag. […]
  • Demand Planning tweelingbroers met prognosetoolsZes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenken
    Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen. […]
  • Mannelijke magazijnmedewerker met 99 Service Level palletUitleggen wat 'serviceniveau' betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftware
    Navigeren door de fijne kneepjes van voorraadaanbevelingen kan vaak leiden tot vragen over de juistheid en betekenis ervan. Een recent onderzoek van een van onze klanten leidde tot een verhelderende discussie over de nuances van serviceniveaus en bestelpunten. Tijdens een teamvergadering hebben we ongebruikelijke hiaten vastgesteld tussen onze Smart-suggested reorder points (ROP) op een 99%-serviceniveau en de huidige ROP van de klant. In dit bericht ontrafelen we het concept van een "99%-serviceniveau" en de implicaties ervan voor voorraadoptimalisatie, waarbij we licht werpen op hoe timing en onmiddellijke voorraadbeschikbaarheid een cruciale rol spelen bij het voldoen aan de verwachtingen van de klant en concurrerend blijven in diverse industrieën. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • 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. […]
    • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
      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. […]
    • Bottom Line-strategieën voor planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
      Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]
    • professionele technicus-ingenieur die reserveonderdelen plant in industriële productiefabriek,Bereid uw reserveonderdelenplanning voor op onverwachte schokken
      In het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons 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. […]