Onregelmatige operaties

ACHTERGROND

De meeste blogs, webinars en whitepapers van Smart Software beschrijven het gebruik van onze software bij ‘normale werkzaamheden’. Deze gaat over ‘onregelmatige operaties’. Smart Software is bezig met het aanpassen van onze producten om u te helpen omgaan met uw eigen onregelmatige werkzaamheden. Dit is een voorproefje.

Ik hoorde de term ‘irreguliere operaties’ voor het eerst toen ik een sabbatical-tournee maakte bij de Amerikaanse Federal Aviation Administration in Washington, DC. De FAA verkort de term tot “IROPS” en gebruikt deze om situaties te beschrijven waarin weersomstandigheden, mechanische problemen of andere problemen de normale vliegtuigstroom verstoren.

Smart Inventory Optimization® (“SIO”) currently works to provide what are known as “steady state” policies for managing inventory items. That means, for instance, that SIO automatically calculates values for reorder points (ROP’s) and order quantities (OQ’s) that are meant to last for the foreseeable future. It computes these values based on simulations of daily operations that extend years into the future. If and when the unforeseeable happens, our verandering van regime detection method reacts by removing obsolete data and allowing recalculation of the ROP’s and OQ’s.

We merken vaak de toenemende snelheid van zakendoen, waardoor de duur van de “afzienbare toekomst” wordt verkort. Sommige van onze klanten hanteren nu een kortere planningshorizon, zoals de overstap van kwartaal- naar maandplannen. Eén neveneffect van deze verandering is dat IROPS meer consequenties heeft. Als een plan gebaseerd is op drie gesimuleerde jaren van dagelijkse vraag, doet één vreemde gebeurtenis, zoals een grote verrassingsbestelling, er in het grote geheel niet zoveel toe. Maar als de planningshorizon erg kort is, kan één grote verrassingsvraag een groot effect hebben op de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) die over een korter interval worden berekend – er is geen tijd voor 'uitmiddelen'. De planner kan zich genoodzaakt zien een noodbestelling te plaatsen om de verstoring op te vangen. Wanneer moet de bestelling worden geplaatst om het meeste goed te doen? Hoe groot moet het zijn?

 

SCENARIO: NORMALE OPS

Om dit concreet te maken, beschouwen we het volgende scenario. Tom's Spares, Inc. levert kritische serviceonderdelen aan zijn klanten, waaronder SKU723, een vervangende printplaat die wordt verkocht onder de handelsnaam WIDGET. De vraag naar WIDGET is wisselend, er wordt minder dan één eenheid per dag gevraagd. Tom's Spares bestelt WIDGET's bij Acme Products, waardoor het 7 of 10 dagen duurt om de aanvullingsbestellingen uit te voeren.

Tom’s Spares operates with a short inventory planning horizon of 28 days. The company operates in a competitive environment with impatient customers who only grudgingly accept backorders. Tom’s policy is to set ROP’s and OQ’s to keep inventory lean while maintaining a fill rate of at least 90%. Management monitors KPI’s on a monthly basis. In the case of WIDGETS, these KPI targets are currently met using an ROP=3 and an OQ=4, resulting in an average on hand of about 4 units and average fill rate of 96%.  Tom’s Spares has a pretty good thing going for WIDGETS.

Figuur 1 toont twee maanden WIDGET-informatie. Het paneel linksboven toont de dagelijkse vraag naar eenheden. Rechtsboven ziet u de beschikbare dagelijkse eenheden. Het paneel linksonder toont de timing en de omvang van de aanvullingsorders naar Acme Products. Rechtsonder ziet u eenheden die zijn nabesteld vanwege voorraadtekorten. In deze simulatie was de dagelijkse vraag 0 of 1, met één vraag van 2 eenheden. Voorhanden eenheden begonnen de maand op 7 en daalden nooit onder de 1, hoewel er de volgende maand een voorraadtekort was, wat resulteerde in een enkele eenheid in nabestelling. Gedurende de twee maanden werden er vier aanvullingsorders van elk vier eenheden naar Acme gestuurd, die allemaal binnenkwamen tijdens de simulatieperiode van twee maanden.

Onregelmatige handelingen bij voorraadplanning en vraagvoorspelling 01

 

GOEDE PROBLEMEN VERSTOREN NORMALE OPS

Nu voegen we wat ‘goede problemen’ toe aan het scenario: halverwege de planningsperiode ontstaat er een ongewoon grote order. Het is “goed” omdat meer vraag meer inkomsten impliceert. Maar het is een “probleem” omdat de normale parameters voor voorraadbeheer van de operatie (ROP=3, OQ=4) niet zijn gekozen om met deze situatie om te gaan. De piek in de vraag kan zo groot zijn, en zo ongunstig getimed, dat het voorraadsysteem overweldigd wordt, waardoor voorraadtekorten en de daarmee gepaard gaande nabestellingen ontstaan. Het KPI-rapport aan het management voor zo'n maand zou niet mooi zijn.

Figuur 2 toont een scenario waarin een vraagpiek van 10 eenheden optreedt op de derde dag van de planningsperiode. In dit geval zet de piek de voorraad voor de rest van de maand onder water en creëert een cascade van nabestellingen die zich uitstrekt tot de volgende maand. Met een gemiddelde van meer dan 1.000 simulaties tonen de KPI's van maand 1 een gemiddelde van 0,6 eenheden en een miserabel opvullingspercentage van 44%.

Onregelmatige handelingen bij voorraadplanning en vraagvoorspelling 02

 

TERUGVECHTEN MET ONREGELMATIGE OPERATIES

Tom's Spares kan op een onregelmatige situatie reageren met een onregelmatige verplaatsing door een noodaanvulorder aan te maken. Om het goed te doen, moeten ze nadenken over (a) wanneer ze de bestelling moeten plaatsen, (b) hoe groot de bestelling moet zijn en (c) of ze de bestelling moeten bespoedigen.

De vraag over de timing lijkt voor de hand te liggen: reageer zodra de order toekomt. Als de klant echter vroegtijdig zou waarschuwen, zou Tom's Spares vroegtijdig kunnen bestellen en in een betere positie zijn om de verstoring als gevolg van de piek te beperken. Als de communicatie tussen Tom's en de klant die de grote bestelling plaatst echter gebrekkig is, kan het zijn dat de klant Tom's later of helemaal niet op de hoogte stelt.

Ook de omvang van de speciale bestelling lijkt voor de hand liggend: bestel het benodigde aantal eenheden vooraf. Maar dat werkt het beste als Tom's Spares weet wanneer de vraagpiek zal aanbreken. Zo niet, dan is het misschien een goed idee om extra te bestellen om de duur van eventuele nabestellingen te beperken. Over het algemeen geldt dat hoe minder vroegtijdige waarschuwing wordt gegeven, hoe groter de bestelling die Tom's moet plaatsen. Deze relatie kan uiteraard worden onderzocht met simulatie.

De aankomst van de aanvulopdracht kon worden overgelaten aan de gebruikelijke bedrijfsvoering van Acme Products. In de bovenstaande simulaties was de kans even groot dat Acme binnen zeven of veertien dagen zou reageren. Voor een planningshorizon van 28 dagen kan het risico nemen om binnen 14 dagen een antwoord te krijgen vragen om problemen zijn, dus het kan voor Tom's vooral de moeite waard zijn om Acme te betalen voor versnelde verzending. Misschien van de ene op de andere dag, maar mogelijk iets goedkoper maar toch relatief snel.

We hebben nog een paar scenario's onderzocht met behulp van simulatie. Tabel 1 toont de resultaten. Scenario's 1-4 gaan ervan uit dat er op dag 3 een verrassende extra vraag van 10 eenheden arriveert, wat aanleiding geeft tot een onmiddellijke bestelling voor extra aanvulling. De omvang en doorlooptijd van de aanvulorder varieert.

Scenario 0 laat zien dat niets doen als reactie op de verrassende vraag leidt tot een verschrikkelijk 41%-opvullingspercentage voor die maand; niet getoond is dat dit resultaat de volgende maand een aanhoudend slechte prestatie inhoudt. Reguliere operaties zullen niet goed werken. De planner moet iets doen om op de afwijkende vraag te reageren.

Als u hier iets aan wilt doen, betekent dit dat u een eenmalige noodaanvullingsbestelling moet doen. De planner moet de omvang en het tijdstip van die bestelling kiezen. Scenario's 1 en 3 tonen aanvullingen van "halve grootte". Scenario's 1 en 2 geven nachtelijke aanvullingen weer, terwijl scenario's 3 en 4 een gegarandeerde respons binnen één week weergeven.

De resultaten maken duidelijk dat onmiddellijke reactie belangrijker is dan de omvang van de aanvulorder om de opvullingsgraad te herstellen. Nachtelijke aanvulling levert opvullingspercentages op in het 70%-bereik, terwijl een aanvultijd van een week het opvullingspercentage verlaagt naar het midden-50% tot midden-60%-bereik.

 

Onregelmatige handelingen bij voorraadplanning en vraagvoorspelling 03

AFHAALMAAL

Voorraadbeheersoftware breidt zich uit van de traditionele focus op normale operaties naar een extra focus op onregelmatige operaties (IROPS). Deze evolutie is mogelijk gemaakt door de ontwikkeling van nieuwe statistische methoden voor het genereren van vraagscenario's op dagelijks niveau.

We hebben één IROPS-situatie overwogen: de verrassende komst van een abnormaal grote vraag. Dagelijkse simulaties gaven inzicht in de timing en de omvang van een noodaanvullingsorder. De resultaten van een dergelijke analyse bieden inventarisplanners een kritische back-up door de resultaten van alternatieve interventies te schatten die hun ervaring hen suggereert.

 

 

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.

By the end of the video, you’ll have a solid understanding of how to leverage these analytics to enhance your inventory management strategies. These are not just tools but a new way of thinking about and approaching inventory optimization with the support of modern software.

 

 

Maak gebruik van ERP-planningstuklijsten met slimme IP&O om het onvoorspelbare te voorspellen

In een zeer configureerbare productieomgeving kan het voorspellen van eindproducten een complexe en lastige taak worden. Het aantal mogelijke eindproducten zal enorm stijgen als veel componenten uitwisselbaar zijn. Een traditionele MRP zou ons dwingen om elk afzonderlijk eindproduct te voorspellen, wat onrealistisch of zelfs onmogelijk kan zijn. Verschillende toonaangevende ERP-oplossingen introduceren het concept van de “Planning BOM”, waarmee prognoses op een hoger niveau in het productieproces kunnen worden gebruikt. In dit artikel bespreken we deze functionaliteit in ERP, en hoe u hiervan kunt profiteren met Smart Inventory Planning en Optimization (Smart IP&O) om in het licht van deze complexiteit uw vraag voor te blijven.

Waarom heb ik een planningsstuklijst nodig?

Traditioneel zou elk eindproduct of elke SKU een strak gedefinieerde stuklijst hebben. Als we dat product op voorraad hebben en rond de voorspelde vraag willen plannen, voorspellen we de vraag naar die producten en voeren we vervolgens MRP in om deze voorspelde vraag via de stuklijst van het niveau van het eindproduct naar de componenten te blazen.

Veel bedrijven bieden echter zeer configureerbare producten aan waarbij klanten opties kunnen selecteren voor het product dat ze kopen. Denk bijvoorbeeld eens aan de laatste keer dat u een personal computer kocht. U koos een merk en model, maar van daaruit kreeg u waarschijnlijk opties te zien: welke CPU-snelheid wilt u? Hoeveel RAM wil je? Wat voor harde schijf en hoeveel ruimte? Als dat bedrijf deze computers binnen een redelijke termijn klaar en beschikbaar wil hebben om naar u te verzenden, anticiperen ze plotseling niet langer alleen maar op de vraag naar dat model; ze moeten dat model voorspellen voor elk type CPU, voor alle hoeveelheden RAM, voor alle soorten harde schijven, en ook alle mogelijke combinaties daarvan! Voor sommige fabrikanten kunnen deze configuraties honderden of duizenden mogelijke voltooide goede permutaties opleveren.

Planning BOM met nadruk op het grote aantal permutaties Laptops Fabriekscomponenten

Er kunnen zoveel aanpassingen mogelijk zijn dat de vraag op het niveau van het eindproduct in traditionele zin volkomen onvoorspelbaar is. Duizenden van deze computers kunnen elk jaar worden verkocht, maar voor elke mogelijke configuratie kan de vraag extreem laag en sporadisch zijn – misschien worden bepaalde combinaties één keer verkocht en nooit meer.

Dit dwingt deze bedrijven vaak om bestelpunten en veiligheidsvoorraadniveaus vooral op componentniveau te plannen, terwijl ze grotendeels reageren op de sterke vraag op het niveau van eindproducten via MRP. Hoewel dit een geldige aanpak is, ontbreekt het aan een systematische manier om voorspellingen te doen die rekening kunnen houden met verwachte toekomstige activiteiten, zoals promoties, aanstaande projecten of verkoopkansen. Voorspellen op het 'geconfigureerde' niveau is feitelijk onmogelijk, en het is ook niet haalbaar om deze prognoseaannames op componentniveau te verweven.

 

Planning BOM uitgelegd

Dit is waar Planning BOM's van pas komen. Misschien werkt het verkoopteam aan een grote b2b-opportuniteit voor dat model, of is er een geplande promotie voor Cyber Monday. Hoewel het niet realistisch is om met deze aannames voor elke mogelijke configuratie te werken, is het op modelniveau wel heel goed te doen – en enorm waardevol.

De Planningstuklijst kan een prognose op een hoger niveau gebruiken en vervolgens de vraag naar beneden blazen op basis van vooraf gedefinieerde verhoudingen mogelijk componenten. De computerfabrikant weet bijvoorbeeld misschien dat de meeste mensen kiezen voor 16 GB RAM, en veel minder mensen kiezen voor de upgrades naar 32 of 64. Met de planningsstuklijst kan de organisatie (bijvoorbeeld) 60% van de vraag terugblazen naar de 16 GB-optie , 30% naar de 32GB-optie en 10% naar de 64GB-optie. Ze zouden hetzelfde kunnen doen voor CPU's, harde schijven of andere beschikbare aanpassingen.  

Planning BOM Uitgelegd met computer RAM close hd

 

Het bedrijf kan zijn prognose nu op dit modelniveau richten, waarbij de planningsstuklijst de componentenmix moet uitzoeken. Het is duidelijk dat het definiëren van deze verhoudingen enige denkkracht vereist, maar het plannen van stuklijsten stelt bedrijven in staat te voorspellen wat anders onvoorspelbaar zou zijn.

 

Het belang van een goede voorspelling

Natuurlijk nog steeds hebben een goede prognose nodig om in een ERP-systeem te laden. Zoals hierin uitgelegd artikelHoewel ERP een prognose kan importeren, kan het er vaak geen genereren en als dat wel het geval is, zijn er vaak veel moeilijk te gebruiken configuraties nodig die niet vaak opnieuw worden bekeken, wat resulteert in onnauwkeurige prognoses. Het is daarom aan het bedrijf om met eigen prognoses te komen, vaak handmatig geproduceerd in Excel. Handmatige prognoses brengen over het algemeen een aantal uitdagingen met zich mee, waaronder maar niet beperkt tot:

  • Het onvermogen om vraagpatronen zoals seizoensinvloeden of trends te identificeren
  • Overmatig vertrouwen op klant- of verkoopprognoses
  • Gebrek aan nauwkeurigheid of prestatieregistratie

Hoe goed de MRP ook is geconfigureerd met uw zorgvuldig overwogen planningsstuklijsten, een slechte prognose betekent een slechte MRP-output en wantrouwen in het systeem: garbage in, garbage out. Als we verdergaan met het voorbeeld van het ‘computerbedrijf’, zonder een systematische manier om belangrijke vraagpatronen en/of domeinkennis in de prognose vast te leggen, kan MRP dit nooit zien.

 

Breid ERP uit met Smart IP&O

Smart IP&O is ontworpen om uw ERP-systeem uit te breiden met een aantal geïntegreerde oplossingen voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Het kan bijvoorbeeld automatisch statistische prognoses genereren voor grote aantallen artikelen, maakt intuïtieve prognoseaanpassingen mogelijk, houdt de nauwkeurigheid van prognoses bij en stelt u uiteindelijk in staat echte op consensus gebaseerde prognoses te genereren om beter te kunnen anticiperen op de behoeften van uw klanten.

Dankzij de zeer flexibele producthiërarchieën is Smart IP&O perfect geschikt voor prognoses op het niveau van de Planning BOM, zodat u belangrijke patronen kunt vastleggen en bedrijfskennis kunt integreren op de niveaus die er het meest toe doen. Bovendien kunt u op elk niveau van uw stuklijst optimale veiligheidsvoorraden analyseren en inzetten.

 

 

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

Ik begin met een bekentenis: ik ben een algoritme-man. Mijn hart leeft in de ‘machinekamer’ van onze software, waar razendsnelle berekeningen heen en weer gaan door de AWS-cloud, waardoor vraag- en aanbodscenario’s worden gegenereerd die worden gebruikt als leidraad voor belangrijke beslissingen over vraagvoorspelling en voorraadbeheer.

Maar ik erken dat het doelwit van al die mooie, woedende berekeningen het brein van de baas is, de persoon die verantwoordelijk is om ervoor te zorgen dat op de meest efficiënte en winstgevende manier aan de vraag van de klant wordt voldaan. Deze blog gaat dus over Smart Operational Analytics (SOA), waarmee rapportages voor het management worden gemaakt. Of, zoals ze in het leger worden genoemd, sit-reps.

Alle berekeningen die door de planners met behulp van onze software worden begeleid, worden uiteindelijk gedestilleerd in de SOA-rapporten voor het management. De rapporten richten zich op vijf gebieden: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

Voorraadanalyse

Deze rapporten houden de huidige voorraadniveaus in de gaten en identificeren gebieden die verbetering behoeven. De nadruk ligt op de huidige voorraadaantallen en hun status (voorhanden, onderweg, in quarantaine), voorraadwisselingen en excessen versus tekorten.

Voorraadprestaties

Deze rapporten houden Key Performance Indicators (KPI's) bij, zoals opvullingspercentages, serviceniveaus en voorraadkosten. De analytische berekeningen elders in de software begeleiden u bij het behalen van uw KPI-doelen door Key Performance Predictions (KPP's) te berekenen op basis van aanbevolen instellingen voor bijvoorbeeld bestelpunten en bestelhoeveelheden. Maar soms komen er verrassingen voor, of wordt het operationele beleid niet uitgevoerd zoals aanbevolen, waardoor er altijd enige discrepantie zal zijn tussen KPP's en KPI's.

Voorraadtrends

Weten waar de zaken er vandaag voor staan is belangrijk, maar zien waar de zaken zich ontwikkelen is ook waardevol. Deze rapporten onthullen trends in de vraag naar artikelen, voorraadgebeurtenissen, het gemiddelde aantal beschikbare dagen, de gemiddelde verzendtijd en meer.

Prestaties van leveranciers

Uw bedrijf kan niet optimaal presteren als uw leveranciers u naar beneden halen. Deze rapporten monitoren de prestaties van leveranciers op het gebied van de nauwkeurigheid en snelheid van het invullen van aanvullingsorders. Als u meerdere leveranciers voor hetzelfde artikel heeft, kunt u deze met elkaar vergelijken.

Vraagafwijkingen

Uw gehele voorraadsysteem is vraaggestuurd en alle voorraadbeheerparameters worden berekend na het modelleren van de artikelvraag. Dus als er iets vreemds gebeurt aan de vraagzijde, moet u waakzaam zijn en u voorbereiden op het herberekenen van zaken als min- en max-waarden voor artikelen die zich vreemd beginnen te gedragen.

Overzicht

Het eindpunt van alle enorme berekeningen in onze software is het dashboard dat het management laat zien wat er aan de hand is, wat de toekomst biedt en waar de aandacht op moet worden gevestigd. Smart Inventory Analytics is het onderdeel van ons software-ecosysteem gericht op de C-Suite van uw bedrijf.

 Smart Reporting Studio Voorraadbeheer Leveringssoftware

Figuur 1: Enkele voorbeeldrapportages in grafische vorm