Voorraadplanning wordt interessanter

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Taiichi Ohno van Toyota wordt gecrediteerd voor het uitvinden van Just-In-Time (JIT) -productie in de jaren vijftig. JIT zorgt ervoor dat een fabrikant alleen produceert wat nodig is, alleen wanneer nodig en alleen in de benodigde hoeveelheid. Die innovatie heeft sindsdien grote gevolgen gehad, sommige goed, sommige minder.

Een recent artikel in de New York Times "How the World Ran out of Everything" beschrijft enkele van de "mindere" effecten. JIT heeft bijvoorbeeld de voorraadkosten zeer laag gehouden, waardoor het rendement op activa is verbeterd. Dit wordt op zijn beurt beloond door Wall Street, dus veel bedrijven hebben de afgelopen decennia hun voorraden drastisch verminderd. Gefocust als ze waren op financiën, negeerden veel bedrijven de risico's die inherent zijn aan het verminderen van voorraden tot het punt dat 'mager' begon te grenzen aan 'uitgemergeld'. Gecombineerd met de toegenomen globalisering en nieuwe risico's van leveringsonderbrekingen, zijn de voorraden in overvloed toegenomen.

Sommige industrieën zijn te ver gegaan, waardoor ze blootstaan aan disruptie. In een competitie om de laagste kosten te krijgen, hebben bedrijven onbedoeld hun risico geconcentreerd, onderbroken door tekorten aan grondstoffen of componenten en soms gedwongen om assemblagelijnen stop te zetten. Wall Street kijkt niet goed naar productiestops.

We weten allemaal dat willekeurige gebeurtenissen het probleem hebben vergroot. De eerste daarvan was de Covid-pandemie. Aangezien de pandemie de fabrieksactiviteiten heeft belemmerd en wanorde heeft veroorzaakt in de wereldwijde scheepvaart, worden veel economieën over de hele wereld gekweld door tekorten aan een enorm scala aan goederen – van computerchips tot hout tot kleding.

De schade wordt nog groter als er meer onverwachte dingen fout gaan. De blokkade van het Suezkanaal is een goed voorbeeld, het blokkeren van de belangrijkste handelsroute tussen Europa en Azië. Onlangs hebben cyberaanvallen een nieuwe laag van verstoring toegevoegd.

De reactie creëert zijn eigen problemen, net zoals de cyberaanval op de koloniale pijpleiding gastekorten veroorzaakte door paniekaankopen. Leveranciers beginnen langzamer dan normaal met het uitvoeren van bestellingen. Fabrikanten en distributeurs keren de koers om en vergroten hun voorraden en diversifiëren hun leveranciers om toekomstige voorraden te voorkomen. Het simpelweg uitbreiden van magazijnen biedt misschien niet de oplossing, en de noodzaak om te bepalen hoeveel voorraad moet worden aangehouden, wordt elke dag urgenter.Manager In Magazijn Met Voorraadbeheersoftware

Dus hoe kun je een real-world plan voor JIT-inventarisatie uitvoeren te midden van al deze risico's en onzekerheden? De basis van uw reactie zijn uw bedrijfsgegevens. Onzekerheid heeft twee bronnen: vraag en aanbod. Voor beide heb je de feiten nodig.

Maak aan de aanbodzijde gebruik van de gegevens die u heeft over recente doorlooptijden van leveranciers, die de huidige turbulentie weerspiegelen. Gebruik geen gemiddelde waarden als u kansverdelingen kunt gebruiken die het volledige bereik van onvoorziene gebeurtenissen weergeven. Overweeg deze vergelijking. Leverancier A voert nu op betrouwbare wijze bestellingen uit in precies 10 dagen. Leverancier B is ook gemiddeld 10 dagen maar doet het met een 78%/22% mix van 7 en 21 dagen. Zowel A als B hebben een gemiddelde aanvullingsvertraging van 10 dagen, maar de operationele resultaten die ze opleveren zullen heel verschillend zijn. U kunt dit alleen herkennen als u waarschijnlijkheidsmodellen van voorraadprestaties gebruikt.

Aan de vraagzijde gelden soortgelijke overwegingen. Ten eerste, erken dat er mogelijk een grote verschuiving heeft plaatsgevonden in de aard van de vraag naar artikelen (statistici noemen dit een "regimeverandering"), dus verwijder uit uw analyse alle gegevens die de "goede oude tijd" vertegenwoordigen. Stop dan weer met denken in termen van gemiddelden. Hoewel de gemiddelde vraag belangrijk is, is deze geen voldoende beschrijving van het probleem waarmee u wordt geconfronteerd. Even belangrijk is de volatiliteit van de vraag. Volatiliteit is de reden dat u in de eerste plaats voorraad aanhoudt. Als de vraag volledig voorspelbaar zou zijn, zou u geen stockouts of overtollige voorraad hebben. Net zoals u de volledige waarschijnlijkheidsverdeling van doorlooptijden voor bevoorrading moet schatten, hebt u de volledige verdeling van vraagwaarden nodig.

Zodra u het bereik van variabiliteit in zowel vraag als aanbod begrijpt, kunt u met probabilistische prognoses rekening houden met verstoringen en ongebruikelijke gebeurtenissen. Software zet uw gegevens on demand en doorlooptijden om in een groot aantal scenario's die aangeven hoe uw volgende planningsperiode eruit zou kunnen zien. Op basis van die scenario's kan de software bepalen hoe uw doelen het beste kunnen worden bereikt voor statistieken als voorraadkosten en voorraadpercentages. Met behulp van oplossingen zoals Smart Inventory Optimization plant u vol vertrouwen op basis van uw beoogde voorraadrisico met minimale voorraadkosten. U kunt ook overwegen om de oplossing optimale serviceniveaudoelen te laten voorschrijven door de kosten van extra voorraad versus voorraadkosten te beoordelen.

Bij voorraadplanning kunnen we, net als in de wetenschap, niet ontsnappen aan de realiteit van onzekerheid en de impact van ongewone gebeurtenissen. We moeten dienovereenkomstig plannen: met software voor voorraadoptimalisatie kunt u het serviceniveau met de laagste kosten bepalen. Dit creëert een coherente, bedrijfsbrede inspanning die inzicht in de huidige activiteiten combineert met wiskundig correcte beoordelingen van toekomstige risico's en omstandigheden.

Voorraadplanning is "interessanter" geworden en vereist een grotere mate van risicobewustzijn en wendbaarheid. De juiste software kan daarbij helpen.

 

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

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.

Constructief spelen met Digital Twins

Constructief spelen met Digital Twins

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. Hoewel er verschillende definities van een digitale tweeling bestaan, is er één die goed werkt: een digitale tweeling is een dynamische virtuele kopie van een fysiek bezit, proces, systeem of omgeving die er hetzelfde uitziet en zich hetzelfde gedraagt als zijn tegenhanger in de echte wereld. Een digitale tweeling neemt gegevens op en repliceert processen, zodat u mogelijke prestatieresultaten en problemen kunt voorspellen die het echte product kan ondergaan.

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

recente berichten

  • Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatieOnzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie
    In this blog, we will discuss today's fast-paced and unpredictable market and the constant challenges businesses face in managing their inventory and service levels efficiently. The main subject of this discussion, rooted in the concept of "Probabilistic Inventory Optimization," focuses on how modern technology can be leveraged to achieve optimal service and inventory targets amidst uncertainty. This approach not only addresses traditional inventory management issues but also offers a strategic edge in navigating the complexities of demand fluctuations and supply chain disruptions. […]
  • Dagelijkse vraagscenario's Smart 2Dagelijkse 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. […]
  • 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. […]
  • Leren van voorraadmodellen Software AILeren van voorraadmodellen
    In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
  • De methoden voor het voorspellen van softwareDe methoden voor voorspelling
    Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • 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. […]
    • Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraadWaarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
      Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
    • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
      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. […]

      Herdefinieer uitzonderingen en verfijn de planning om onzekerheid aan te pakken

      De slimme voorspeller

       Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

      prognoses en voorraadoptimalisatie

      Voorraadplanning vanuit het perspectief van een natuurkundige

      In een perfecte wereld zou Just In Time (JIT) de geschikte oplossing zijn voor voorraadbeheer. Als je precies kunt voorspellen wat je nodig hebt en waar je het nodig hebt en je leveranciers kunnen krijgen wat je nodig hebt zonder vertraging, dan hoef je lokaal niet veel voorraad aan te houden. Maar zoals het gezegde luidt van de beroemde bokser Mike Tyson: "iedereen heeft een plan totdat ze in de mond worden geslagen." En de laatste klap in de mond voor de wereldwijde toeleveringsketen was de blokkade van het Suezkanaal van vorige week die $9.6B in de handel tegenhield en naar schatting $6.7M per minuut kostte[1]. Verstoringen als gevolg van deze en soortgelijke gebeurtenissen moeten worden gemodelleerd en in uw planning worden verantwoord.

      De veronderstelling dat je precies kunt toekomst voorspellen bleek uit de wetten van Isaac Newton. Sinds de jaren 1920, met de introductie van de kwantumfysica, werd onzekerheid fundamenteel voor ons begrip van de natuur. Onzekerheid is ingebouwd in de fundamentele realiteit. Zo moet het ook worden ingebouwd in processen voor vraag- en aanbodplanning. Maar al te vaak worden Black Swan-evenementen, zoals de blokkade van het Suezkanaal, vaak gezien als anomalieën en als gevolg daarvan worden ze buiten beschouwing gelaten bij de planning. Het is niet genoeg om achteraf terug te kijken en te verkondigen dat het had kunnen worden verwacht. Er moet iets worden gedaan om het optreden van andere dergelijke gebeurtenissen in de toekomst aan te pakken en de voorraadniveaus dienovereenkomstig te plannen.

      We moeten verder gaan dan het denken van "dunne staartverdeling", waarbij extreme uitkomsten worden verdisconteerd, en plannen maken voor "dikke staarten". Dus hoe voeren we een real-world JIT-plan uit als het gaat om het plannen van inventaris? Om dit te doen, is de eerste stap het inschatten van de realistische doorlooptijd om een artikel te verkrijgen. Schatting is echter moeilijk vanwege de onzekerheid over de doorlooptijd. Met behulp van actuele doorlooptijden van leveranciers in uw bedrijfsdatabase en externe gegevens, kunt u een verdeling van mogelijke toekomstige doorlooptijden en eisen binnen die doorlooptijden ontwikkelen. Probabilistische prognoses stelt u in staat om rekening te houden met verstoringen en ongebruikelijke gebeurtenissen door uw schattingen niet te beperken tot wat uitsluitend is waargenomen op basis van uw eigen kortetermijngegevens over vraag en doorlooptijd. U kunt voor elke gebeurtenis mogelijke uitkomsten met bijbehorende kansen genereren.

      Zodra u een schatting heeft van de doorlooptijd en vraagverdeling, kunt u dat doen specificeer het serviceniveau je moet hebben voor dat onderdeel. Het gebruik van oplossingen zoals Slimme voorraadoptimalisatie (SIO), kunt u vol vertrouwen bevoorraden op basis van het beoogde voorraadrisico met minimale voorraadkosten. U kunt ook overwegen om de oplossing optimale serviceniveaudoelen te laten voorschrijven door de kosten van extra voorraad versus de kosten van voorraaduitval te beoordelen.

      Tot slot moeten we, zoals ik al heb opgemerkt, accepteren dat we nooit alle onzekerheid kunnen wegnemen. Als natuurkundige ben ik altijd geïntrigeerd geweest door het feit dat er, zelfs op de meest basale niveaus van de werkelijkheid zoals we die vandaag kennen, nog steeds onzekerheid bestaat. Albert Einstein geloofde in zekerheid (determinisme) in de natuurkundige wet. Als hij voorraadbeheerder was geweest, had hij misschien voor JIT gepleit omdat hij vond dat natuurkundige wetten perfecte voorspelbaarheid mogelijk zouden moeten maken. Hij zei beroemd: "God speelt niet met dobbelstenen." Of zou het mogelijk kunnen zijn dat het universum waarin we bestaan een "zwarte zwaan" -gebeurtenis was in een eerder "multiversum" dat een bepaald soort universum voortbracht waardoor we konden bestaan.

      Bij voorraadplanning kunnen we, net als in de wetenschap, niet ontsnappen aan de realiteit van onzekerheid en de impact van ongewone gebeurtenissen. We moeten dienovereenkomstig plannen.

       

      [1] https://www.bbc.com/news/business-56559073#:~:text=Looking%20at%20the%20bigger%20picture,0.2%20to%200.4%20percentage%20points.

      Laat een reactie achter

      gerelateerde berichten

      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.

      Constructief spelen met Digital Twins

      Constructief spelen met Digital Twins

      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. Hoewel er verschillende definities van een digitale tweeling bestaan, is er één die goed werkt: een digitale tweeling is een dynamische virtuele kopie van een fysiek bezit, proces, systeem of omgeving die er hetzelfde uitziet en zich hetzelfde gedraagt als zijn tegenhanger in de echte wereld. Een digitale tweeling neemt gegevens op en repliceert processen, zodat u mogelijke prestatieresultaten en problemen kunt voorspellen die het echte product kan ondergaan.

      Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

      Rechtstreeks naar het brein van de baas – voorraadanalyse en rapportage

      In deze blog wordt de software in de schijnwerpers gezet die rapporten voor het management maakt, de stille held die de schoonheid van furieuze berekeningen vertaalt naar bruikbare rapporten. Kijk hoe de berekeningen, op ingewikkelde wijze begeleid door planners die onze software gebruiken, naadloos samenkomen in Smart Operational Analytics (SOA)-rapporten, waarbij vijf belangrijke gebieden worden verdeeld: voorraadanalyse, voorraadprestaties, voorraadtrends, leveranciersprestaties en vraagafwijkingen.

      recente berichten

      • Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatieOnzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie
        In this blog, we will discuss today's fast-paced and unpredictable market and the constant challenges businesses face in managing their inventory and service levels efficiently. The main subject of this discussion, rooted in the concept of "Probabilistic Inventory Optimization," focuses on how modern technology can be leveraged to achieve optimal service and inventory targets amidst uncertainty. This approach not only addresses traditional inventory management issues but also offers a strategic edge in navigating the complexities of demand fluctuations and supply chain disruptions. […]
      • Dagelijkse vraagscenario's Smart 2Dagelijkse 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. […]
      • 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. […]
      • Leren van voorraadmodellen Software AILeren van voorraadmodellen
        In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
      • De methoden voor het voorspellen van softwareDe methoden voor voorspelling
        Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]

        Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

        • 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. […]
        • Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraadWaarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
          Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
        • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
          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. […]

          Onregelmatige updates van parameters voor voorraadplanning kosten tijd, geld en pijn Service

          De slimme voorspeller

           Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

          prognoses en voorraadoptimalisatie

          Parameters voor voorraadplanning, zoals veiligheidsvoorraadniveaus, bestelpunten, min/max-instellingen, doorlooptijden, bestelhoeveelheden en DDMRP-buffers hebben een directe invloed op de voorraaduitgaven en het vermogen om aan de vraag van de klant te voldoen. Op basis van deze parameterinstellingen doet uw ERP-systeem dagelijks inkoopordersuggesties.

          Door ervoor te zorgen dat deze inputs worden begrepen en regelmatig worden geoptimaliseerd, worden verspillende voorraaduitgaven aanzienlijk verminderd en worden de klantenserviceniveaus drastisch verbeterd.

          Gezien het belang van het juist hebben van deze planningsparameters, besteden we tijdens ons overleg veel tijd aan de vraag (1) hoe deze parameterwaarden worden berekend en (2) hoe vaak ze worden bijgewerkt. Meestal zijn de methoden voor het berekenen van de parameterwaarden de vuistregel. U kunt hier lezen waarom het gebruik van vuistregelbenaderingen zo problematisch is - Pas op voor eenvoudige vuistregels voor voorraadbeheer.

          Deze blog zal zich richten op de frequentie van updates. Wanneer we bedrijven interviewen en hen vragen hoe vaak ze planningsparameters bijwerken, is het antwoord dat we bijna altijd horen "elke dag!" Een vervolgvraag of twee onthult meestal dat dit gewoon niet waar is. Wat 'elke dag' in de praktijk betekent, is dit: elke dag stelt het ERP-systeem tientallen tot honderden inkooporders en/of productieopdrachten voor. De planner, laten we hem Peter noemen, bekijkt deze bestellingen dagelijks en beslist of hij ze vrijgeeft, wijzigt of annuleert. Als de bestelsuggestie niet "goed voelt", beoordeelt Peter de planningsinvoer en past hij de bestelling indien nodig aan. Peter kan bijvoorbeeld het gevoel hebben dat er al voldoende voorraad aanwezig is. Om het probleem op te lossen, verlaagt hij het bestelpunt en annuleert hij de bestelling. Of als hij vindt dat de bestelling al weken geleden had moeten worden geplaatst, kan Peter de bestelling bespoedigen en het bestelpunt en de bestelhoeveelheid verhogen om ervoor te zorgen dat er de volgende keer voldoende voorraad is.

          De belangrijkste tekortkomingen van deze benadering zijn dat deze reactief en onvolledig is. Hier is waarom:

          reactief

          Het beoordeelt alleen het handvol items dat op een bepaalde dag is gemarkeerd voor aanvulling, maar niet op andere. De trigger voor het beoordelen van een item is wanneer de ERP een bestelling voorstelt, en dat gebeurt alleen wanneer het bestelpunt of Min wordt overschreden. Als de Min te hoog is en eerder doorbreekt dan zou moeten, wordt een onnodige bestelling geplaatst, tenzij de planner deze onderschept. Als de Min te laag is, dan is het te laat om de fout te herstellen. Hoe groot de bestelsuggestie ook is, u moet nog steeds wachten op nieuwe bevoorrading en aangezien de bestelling laat werd voorgesteld, is een voorraadtekort tijdens de aanvullingsperiode zeer waarschijnlijk. Waar is de “planning” in zo’n proces? Zoals een klant het verwoordde: "Ons vorige proces was, achteraf bezien, besteed aan het beheren van de outputs en niet de inputs."

           

          Incompleet

          Afbeeldingen voor voorraad krijgen overtollig en tekort voor alle locaties van een distributiebriefHoe zit het met de duizenden andere artikelen die een Min/Max, veiligheidsvoorraad, bestelpunt of andere parameters hebben die niet opnieuw worden beoordeeld gezien de bijgewerkte vraag- en aanbodgegevens. De planner beoordeelt geen van deze items, wat betekent dat problemen niet van tevoren worden geïdentificeerd. Wat het probleem nog groter maakt, is dat wanneer Peter een wijziging aanbrengt, hij geen tools heeft om de kwaliteit van zijn wijzigingen te beoordelen. Als hij de min/max-instellingen wijzigt, weet hij niet welke specifieke impact dit zal hebben op de voorraadwaarde, bestelkosten, voorraadkosten, voorraadtekorten en serviceniveaus. Hij weet alleen dat een toename van de voorraad de service waarschijnlijk zal verbeteren en de kosten zal verhogen. Hij weet bijvoorbeeld niet of zijn inventaris een punt van bereikt heeft afnemende meeropbrengsten. Wanneer voorraadbeslissingen worden genomen met slechts een zeer globaal begrip van de afwegingen, ontstaan er stroomafwaarts meer problemen. U zou niet willen dat uw timmerman ruwe schattingen van hun afmetingen maakt, maar het is gebruikelijk dat professionals op het gebied van voorraadplanning dit doen met miljoenen dollars aan inventarisuitgaven die op het spel staan.

          Hoe vaak werken de meeste bedrijven parameters bij?

          Dus hoe vaak maken de meeste bedrijven systeembrede updates van hun planningsparameters, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden, min/max-instellingen, doorlooptijden en bestelhoeveelheden? Doorgaans vinden massa-updates driemaandelijks, jaarlijks plaats, en in sommige gevallen nooit. De enige keren dat wijzigingen worden aangebracht, is wanneer een bestelling wordt geactiveerd door ERP. Niet bepaald behendig.

          De belangrijkste reden om niet vaker in te grijpen is dat het te veel tijd kost. De meeste bedrijven stellen deze belangrijke parameters in met behulp van zeer logge Excel-programma's of ERP-applicaties die simpelweg niet zijn ontworpen om systematische voorraadplanning uit te voeren. Dit is waar software voor voorraadoptimalisatie kan helpen.

          Voorraadoptimalisatiesoftware gebruiken en waarschijnlijkheidsvoorspelling door de belangrijkste planningsparameters regelmatig bij te werken, bijvoorbeeld elke week of maand in plaats van driemaandelijks of jaarlijks, kunt u snel reageren op veranderingen in uw bedrijf. U kunt kostenbesparende mogelijkheden benutten, bijvoorbeeld wanneer de vraag afneemt en u kunt bijbestelpunten en/of bestelhoeveelheden verlagen en eventueel openstaande bestellingen annuleren. Of u kunt reageren op problemen, zoals wanneer de vraag toeneemt, uw serviceniveauverplichtingen aan klanten in gevaar komen, of de doorlooptijden van leveranciers toenemen en herberekening van bestelpunten vereisen.

          Hoe het goed te doen

          De sleutel is het vaststellen van een overeengekomen reeks prestatie- en inventariswaardestatistieken en de software de stand van zaken op de achtergrond laten bewaken en u waarschuwen voor uitzonderlijke situaties. Dit is simpelweg nog een manier om te zeggen dat u, als de systemen eenmaal zijn opgezet, verder wilt gaan met beheer bij uitzondering. U kunt bereiken instellen waarbinnen dingen kunnen floreren zoals ze normaal doen, maar zodra een kritieke parameter zoals "voorraadrisico een vooraf bepaald niveau overschrijdt" of "voorraadwaarde of kosten een vooraf gedefinieerd niveau overschrijden", kan de software een dagelijkse waarschuwing en kan ook een reactie aanbevelen, zoals het verhogen van een bestelpunt. Met dit niveau van geautomatiseerde assistentie wordt het mogelijk om de vinger aan de pols van de inventaris te houden zonder overweldigd te worden door de enorme hoeveelheid gegevens.

          U kunt bijvoorbeeld een eerste set inventarisparameters als beleid kiezen, omdat u aan de software kunt zien dat deze voldoet aan uw serviceniveaudoelen binnen uw inventarisbudget. U kunt het systeem serviceniveaudoelen voor u laten voorschrijven en vertrouwd zijn met de instellingen omdat de voorraadwaarde binnen het budget valt. Als de vraag echter minder voorspelbaar wordt dan voorheen, kunt u niet hetzelfde serviceniveau bereiken zonder een toename van de voorraad. Een uitzonderingsrapport identificeert dit en stelt u in staat een weloverwogen beslissing te nemen over wat u moet doen. U kunt besluiten om het beleid aan te passen of hetzelfde te houden. Als je het hetzelfde houdt, weet je nu de extra risico's en verandering in voorraadkosten. Dit kan gecommuniceerd worden naar alle stakeholders zodat er geen verrassingen zijn.

          Plan niet reageren

          In plaats van constant in reactieve modus te zijn, kun je omgaan met wat echt moet worden afgehandeld en heb je nog wat tijd om vooruit te denken. U kunt bijvoorbeeld 'wat als'-analyses uitvoeren op kwesties als welke doorlooptijden van leveranciers de grootste winst opleveren als ze worden verkort, of serviceniveaudoelstellingen moeten worden aangepast om rekening te houden met verschuivingen in klantkritiek, of soortgelijke beleidskwesties. Het is immers niet zo dat je niet met een volle dagelijkse agenda komt te zitten, het is alleen de vraag of je die agenda naar een meer strategisch niveau kunt tillen. Dus als u al uw "planning"-tijd besteedt aan het beheren van de output van uw ERP in plaats van het constructief beoordelen en optimaliseren van de input, is het tijd om uw voorraadplanningsproces opnieuw te beoordelen.

           

           

          Laat een reactie achter

          gerelateerde berichten

          Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie

          Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie

          In deze blog bespreken we de snelle en onvoorspelbare markt van vandaag en de voortdurende uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het efficiënt beheren van hun voorraad- en serviceniveaus. Het hoofdonderwerp van deze discussie, geworteld in het concept van ‘probabilistische voorraadoptimalisatie’, richt zich op de manier waarop moderne technologie kan worden ingezet om optimale service- en voorraaddoelstellingen te bereiken te midden van onzekerheid. Deze aanpak pakt niet alleen de traditionele problemen met voorraadbeheer aan, maar biedt ook een strategische voorsprong bij het omgaan met de complexiteit van vraagschommelingen en verstoringen van de toeleveringsketen.

          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.

          De kosten van spreadsheetplanning

          De 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.

          recente berichten

          • Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatieOnzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie
            In this blog, we will discuss today's fast-paced and unpredictable market and the constant challenges businesses face in managing their inventory and service levels efficiently. The main subject of this discussion, rooted in the concept of "Probabilistic Inventory Optimization," focuses on how modern technology can be leveraged to achieve optimal service and inventory targets amidst uncertainty. This approach not only addresses traditional inventory management issues but also offers a strategic edge in navigating the complexities of demand fluctuations and supply chain disruptions. […]
          • Dagelijkse vraagscenario's Smart 2Dagelijkse 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. […]
          • 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. […]
          • Leren van voorraadmodellen Software AILeren van voorraadmodellen
            In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
          • De methoden voor het voorspellen van softwareDe methoden voor voorspelling
            Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]

            Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

            • 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. […]
            • Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraadWaarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
              Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
            • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
              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. […]