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.

Spreadsheets zijn weliswaar flexibel vanwege hun oneindige aanpasbaarheid, maar zijn in wezen handmatig van aard en vereisen aanzienlijk gegevensbeheer, menselijke inbreng en toezicht. Dit vergroot het risico op fouten, van eenvoudige fouten bij het invoeren van gegevens tot complexe formulefouten, die trapsgewijze effecten veroorzaken die de voorspellingen negatief beïnvloeden. Bovendien zijn spreadsheetgebaseerde processen, ondanks de vooruitgang op het gebied van samenwerkingsfuncties die meerdere gebruikers in staat stellen om met een gemeenschappelijk blad te communiceren, vaak in silo's ondergebracht. De houder van het spreadsheet houdt de gegevens vast. Wanneer dit gebeurt, ontstaan er veel bronnen van datawaarheid. Zonder het vertrouwen van een overeengekomen, zuivere en automatisch bijgewerkte gegevensbron beschikken organisaties niet over de noodzakelijke basis waarop voorspellende modellen, prognoses en analyses kunnen worden gebouwd.

Geavanceerde planningssystemen zoals Smart IP&O zijn daarentegen ontworpen om deze beperkingen te overwinnen. Dergelijke systemen zijn gebouwd om automatisch gegevens op te nemen via API of bestanden van ERP- en EAM-systemen, die gegevens te transformeren met behulp van ingebouwde ETL-tools en grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken. Hierdoor kunnen bedrijven complexe inventarisatie- en prognosetaken met grotere nauwkeurigheid en minder handmatige inspanning beheren, omdat de gegevensverzameling, aggregatie en transformatie al zijn voltooid. De overstap naar geavanceerde planningssystemen is om verschillende redenen essentieel voor het optimaliseren van resources.

Spreadsheets hebben ook een schaalprobleem. Hoe groter het bedrijf groeit, hoe groter het aantal spreadsheets, werkmappen en formules wordt. Het resultaat is een strak verweven en rigide geheel van onderlinge afhankelijkheden die log en inefficiënt worden. Gebruikers zullen moeite hebben met het omgaan met de toegenomen belasting en complexiteit, met trage verwerkingstijden en het onvermogen om grote datasets te beheren, en zullen te maken krijgen met uitdagingen bij het samenwerken tussen teams en afdelingen.

Aan de andere kant zijn geavanceerde planningssystemen voor voorraadoptimalisatie, vraagplanning en voorraadbeheer schaalbaar, ontworpen om met het bedrijf mee te groeien en zich aan te passen aan de veranderende behoeften. Deze schaalbaarheid zorgt ervoor dat bedrijven hun voorraad en prognoses effectief kunnen blijven beheren, ongeacht de omvang of complexiteit van hun activiteiten. Door over te stappen op systemen als Smart IP&O kunnen bedrijven niet alleen de nauwkeurigheid van hun voorraadbeheer en prognoses verbeteren, maar ook een concurrentievoordeel op de markt verwerven door beter te kunnen reageren op veranderingen in de vraag en efficiënter te kunnen opereren.

Voordelen van inspringen: Een elektriciteitsbedrijf had moeite om de beschikbaarheid van serviceonderdelen op peil te houden zonder een overschot aan voorraden te creëren voor meer dan 250.000 onderdelen in een divers netwerk van energieopwekkings- en distributiefaciliteiten. Het verving hun twintig jaar oude planningsproces, dat intensief gebruik maakte van spreadsheets, met Smart IP&O en een realtime integratie met hun EAM-systeem. Vóór Smart konden ze de Min/Max- en Veiligheidsvoorraadniveaus slechts zelden wijzigen. Als ze dat deden, was dat vrijwel altijd omdat er een probleem was opgetreden dat aanleiding gaf tot de beoordeling. De methoden die werden gebruikt om de kousparameters te wijzigen, waren sterk afhankelijk van het onderbuikgevoel en de gemiddelden van het historische gebruik. Het hulpprogramma maakte gebruik van de wat-als-scenario's van Smart om digitale tweelingen van alternatief voorraadbeleid te creëren en simuleerde hoe elk scenario zou presteren op belangrijke prestatie-indicatoren zoals voorraadwaarde, serviceniveaus, opvullingspercentages en tekortkosten. De software identificeerde gerichte Min/Max-verhogingen en -verlagingen die in hun EAM-systeem werden geïmplementeerd, waardoor de aanvulling van hun reserveonderdelen optimaal werd gestimuleerd. Het resultaat: een aanzienlijke voorraadreductie van $9 miljoen, waardoor contant geld en waardevolle magazijnruimte vrijkwamen, terwijl de beoogde serviceniveaus van 99%+ behouden bleven.

Prognosenauwkeurigheid beheren: Voorspellingsfouten zijn een onvermijdelijk onderdeel van voorraadbeheer, maar de meeste bedrijven houden dit niet bij. Zoals Peter Drucker zei: “Je kunt niet verbeteren wat je niet meet.” Een mondiaal hightech productiebedrijf dat een op spreadsheets gebaseerd voorspellingsproces gebruikte, moest handmatig zijn basisvoorspellingen opstellen en de nauwkeurigheid van de prognoses rapporteren. Gezien de werkdruk en de geïsoleerde processen van de planners werkten ze hun rapporten niet vaak bij, en als ze dat wel deden, moesten de resultaten handmatig worden gedistribueerd. Het bedrijf beschikte niet over een manier om te weten hoe nauwkeurig een bepaalde voorspelling was en kon de werkelijke fouten niet met enig vertrouwen per groep of onderdeel vermelden. Ze wisten ook niet of hun voorspellingen beter presteerden dan een controlemethode. Nadat Smart IP&O live ging, automatiseerde de module Demand Planning dit voor hen. Smart Demand Planner voorspelt nu automatisch de vraag elke planningscyclus opnieuw met behulp van ML-methoden en slaat nauwkeurigheidsrapporten op voor elke Part X-locatie. Alle aanpassingen die op de prognoses worden toegepast, kunnen nu automatisch worden vergeleken met de basislijn om de toegevoegde waarde van de prognose te meten – dwz of de extra inspanning om die wijzigingen door te voeren de nauwkeurigheid heeft verbeterd. Nu de mogelijkheid bestaat om de statistische basisprognoses te automatiseren en nauwkeurigheidsrapporten te produceren, beschikt dit bedrijf over een solide basis om het voorspellingsproces en de daaruit voortvloeiende voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren.

Doe het goed en houd het goed:  Een andere klant in de aftermarket-onderdelensector gebruikt de prognoseoplossingen van Smart sinds 2005 – bijna 20 jaar! Ze werden geconfronteerd met uitdagingen bij het voorspellen van de vraag naar onderdelen die met tussenpozen zouden worden verkocht ter ondersteuning van hun auto-aftermarket-activiteiten. Door hun op spreadsheets gebaseerde aanpak en handmatige uploads naar SAP te vervangen door statistische prognoses van de vraag en de veiligheidsvoorraad van SmartForecasts, konden ze het aantal backorders en omzetverlies aanzienlijk terugdringen, waarbij de opvullingspercentages binnen slechts drie maanden verbeterden van 93% naar 96%. De sleutel tot hun succes was het gebruik van Smart's gepatenteerde methode voor het voorspellen van de intermitterende vraag. De “Smart-Willemain” bootstrap-methode genereerde nauwkeurige schattingen van de cumulatieve vraag gedurende de doorlooptijd, waardoor een betere zichtbaarheid van de mogelijke vraag werd verzekerd.

Prognoses koppelen aan het voorraadplan: Geavanceerde planningssystemen ondersteunen op prognoses gebaseerd voorraadbeheer, wat een proactieve aanpak is die vertrouwt op vraagprognoses en simulaties om mogelijke uitkomsten en de bijbehorende kansen te voorspellen. Deze gegevens worden gebruikt om de optimale voorraadniveaus te bepalen. Op scenario's gebaseerde of probabilistische prognoses staan in contrast met de meer reactieve aard van op spreadsheets gebaseerde methoden. Een oude klant in de stoffensector, die voorheen te maken kreeg met overvoorraden en voorraadtekorten als gevolg van de intermitterende vraag naar duizenden SKU's. Ze konden op geen enkele manier weten wat de risico's van hun stock-out waren en konden dus niet proactief het beleid aanpassen om de risico's te beperken, anders dan het maken van zeer ruwe aannames die de neiging hadden om grove overvoorraden te hebben. Ze adopteerden de software voor vraag- en voorraadplanning van Smart Software om simulaties van de vraag te genereren die de optimale minimale voorraadwaarden en bestelhoeveelheden identificeerden, waardoor de productbeschikbaarheid voor onmiddellijke verzending behouden bleef, wat de voordelen van een op prognoses gebaseerde benadering van voorraadbeheer benadrukte.

Betere samenwerking:  Het delen van prognoses met belangrijke leveranciers helpt de levering te garanderen. Kratos Space, onderdeel van Kratos Defense & Security Solutions, Inc., maakte gebruik van slimme voorspellingen om hun contractfabrikanten beter inzicht te geven in de toekomstige vraag. Ze gebruikten de prognoses om toezeggingen te doen over toekomstige aankopen, waardoor de CM de materiaalkosten en doorlooptijden voor engineered-to-order-systemen kon verlagen. Deze samenwerking laat zien hoe geavanceerde voorspellingstechnieken kunnen leiden tot aanzienlijke samenwerking in de supply chain die voor beide partijen efficiëntie en kostenbesparingen oplevert.

 

Big Ass-fans wenden zich tot slimme software naarmate de vraag toeneemt

Big Ass Fans is de best verkopende fabrikant van grote ventilatoren ter wereld en levert comfort in ruimtes waar comfort onmogelijk lijkt. BAF had een probleem: hoe kon de productie betrouwbaar worden gepland om aan de vraag te voldoen. BAF ervoer een kloof tussen de prognoses van boekingen en de verzendingen, en dit had gevolgen voor de omzet en de klanttevredenheid. BAF wendde zich tot Smart Software voor hulp.

De Supply Chain Manager van BAF nam het voortouw om hun planningsbehoeften vorm te geven en deze methodisch aan te pakken. In zijn woorden: “het kwam neer op de fundamenten. Ons planningsproces moest datagestuurd zijn, samenwerkend en voortdurend verbeterd door ons maandelijkse prognoseproces te beoordelen en te verbeteren.”

Een groot deel hiervan was het samenbrengen van de uiteenlopende planningsprocessen. Productmanagers maken maandelijkse vraagprognoses, terwijl het operationele team zendingen en bijbehorende materiaalbehoeften voorspelt. BAF had een strakker, datagestuurd proces nodig dat geavanceerde analyses combineert met teamsamenwerking. Hierbij zou rekening moeten worden gehouden met de seizoensinvloeden, een enorme factor die de schommelingen in de vraag aanstuurt, en zou input van zowel internationale als Amerikaanse markten moeten worden meegenomen, en de impact van marktpromoties moeten worden benut.

BAF's Customer Service Director en S&OP Team Lead legden uit wat dit betekent. “Nu hebben we één verenigd, mondiaal proces, één gedeelde bedrijfsvisie die het raamwerk vormt voor al onze bedrijfsoverschrijdende planning.” Ze vergelijkt het met het hebben van één bron voor de waarheid. “Elke maand ziet het hele team bijgewerkte bestellingen en verzendingen en kan het de prognose vergelijken met de daadwerkelijke prestaties. Individuele managers bekijken de zaken door de door hen gewenste zakelijke lens – per productlijn of dienst, regio, internationale geografie, kanaal, klant, noem maar op.”

“Dit maakt technologie mogelijk die ons beter maakt”, vervolgde ze. “Smart IP&O is onder meer het vehikel voor ons maandelijkse SIOP-proces. We beoordelen onze eigen bedrijfssegmenten en komen vervolgens als groep bijeen, overwegen de resultaten tot nu toe, de impact van promoties, evenementen en seizoensinvloeden, en worden het eens over ons consensusplan voor de toekomst. Dit is een proces van onschatbare waarde, waardoor de productie de vraag voor kan blijven en kan leveren wat onze klanten nodig hebben, wanneer ze het nodig hebben.”

BAF Case Study SIOP-planning Voorraadmagazijn

“Smart Inventory Planning & Optimization is het cruciale instrument dat we gebruiken om onze prognoses te beheren voor een grote en dynamische reeks producten/onderdelen, multinationale locaties en complexe toeleveringsketens”, aldus de Supply Chain Manager. “Het vermogen van de software om een statistische voorspelling als basislijn te bieden, aanpassingen door verschillende vakexperts mogelijk te maken, elk vastgelegd als 'snapshots' voor het opbouwen van consensus en later te gebruiken bij nauwkeurigheids-/verbeteringsinspanningen, en uiteindelijk de voorspellingsgegevens rechtstreeks in ons materiaal te voeren Software voor vereistenplanning staat centraal in ons S&OP-proces.”

BAF heeft zijn maandelijkse verkoop-, voorraad- en operationele planningsproces verfijnd met behulp van Smart Demand Planner, Smart's applicatie voor gezamenlijke prognoses en vraagplanning. Smart's API-gebaseerde bidirectionele integratie met BAF's Epicor Kinetic ERP legt automatisch alle order- en verzendgegevens vast die op hun beurt de creatie van maandelijkse statistische prognoses aansturen. Via het maandelijkse SIOP-proces produceren BAF-productmanagers initiële prognoses, delen deze met verkoopmanagers die aanpassingen kunnen voorstellen, en brengen consensusplannen over 25 productlijnen samen voor maandelijkse beoordeling, aanpassing en presentatie aan het executive team als de 12-jarige rol van het bedrijf. maandplan.

Het team dankt Smart Demand Planner voor het verstrekken van een grondige en nauwkeurige voorspelling van de toekomstige vraag, die centraal staat in het maandelijkse SIOP-proces van BAF. BAF breidde het gebruik van Smart uit naar zijn internationale kantoren, waar materiedeskundigen hun eigen prognoses beheren. “Binnen Smart kunnen ze zowel vraagprognoses beheren die betrekking hebben op hun zendingen naar lokale eindgebruikers als aanbodprognoses op basis van hun aankoopgeschiedenis als belangrijke klanten voor BAF-US. Dit verbetert ons beeld van de mondiale vraag aanzienlijk en heeft de nauwkeurigheid van de prognoses verbeterd.”

Over slimme software:

Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is toonaangevend in het leveren van bedrijfsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie aan bedrijven. De oplossingen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie van Smart Software hebben duizenden gebruikers over de hele wereld geholpen, waaronder klanten als Disney, Arizona Public Service en Ameren. Smart's Inventory Planning & Optimization Platform, Smart IP&O, biedt vraagplanners de tools om om te gaan met seizoensinvloeden in de verkoop, promoties, nieuwe en verouderde producten, multidimensionale hiërarchieën en af en toe gevraagde serviceonderdelen en kapitaalgoederen. Het biedt voorraadbeheerders ook nauwkeurige schattingen van de optimale voorraad en veiligheidsvoorraad die nodig is om aan toekomstige bestellingen te voldoen en de gewenste serviceniveaus te bereiken. Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont, Massachusetts. Meer informatie op www.smartcorp.com.

BAF Case Study SIOP planning productie

Over Big Ass-fans

Bij Big Ass Fans worden we gedreven door onze missie om wereldwijd veiligere, gezondere en productievere omgevingen te creëren. Wat begon als een groot idee op het gebied van luchtstroom werd een revolutie en is nu de beste praktijk voor ontwerpers, managers en bedrijfseigenaren in elke denkbare branche en toepassing. Tegenwoordig draaien onze producten met trots en bedienen ze meer dan 80 procent van de Fortune 500 in 175 landen. Van fabrieken tot huizen en overal daartussenin, Big Ass Fans levert comfort, stijl en energiebesparingen om het leven aangenamer te maken. Met meer dan 235 onderscheidingen, 350 patenten, een experiment op het International Space Station en het enige HVLS Research & Design lab ter wereld gaan we elke dag groots.

Procon Pumps gebruikt Smart Demand Planner om de bedrijfsvoering draaiende te houden

Invoering:
Procon, een toonaangevende pompfabrikant, gebruikt de modules voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie van Smart IP&O van Smart Software om ervoor te zorgen dat ze over de producten beschikken die hun klanten nodig hebben, wanneer ze die nodig hebben. Je hebt misschien nog nooit van hun producten gehoord, maar als je ooit bij McDonalds hebt gegeten of een kopje koffie hebt gedronken bij Starbucks, ben je bediend door Procon. Procon's brede portfolio van meer dan 7.000 SKU's wordt aan meer dan 70 landen over de hele wereld geleverd via hun directe verkoopkanaal en een uitgebreid distributeursnetwerk. Procon exploiteert productiefaciliteiten in de VS, Mexico, Ierland en via een erkende productiepartner in Japan. We spraken met Shankar Suman, verkoopdirecteur van Procon, en Emer Horan, Global Supply Chain Manager, voor meer informatie.

De uitdaging
Als Procon een benodigd product niet kan verzenden, kunnen hun klanten het hunne niet verzenden. Nauwkeurige prognoses zijn een belangrijke motor voor het succes van de supply chain en klanttevredenheid. De maandelijkse planning van Procon stelt het consensusvraagplan vast dat het inkoop-, productie- en voorraadbeleid aanstuurt. Maar ze ontdekten dat er een kloof bestond tussen verkoop en inkoop, wat historisch gezien leidde tot gemiste leveringen en overtollige voorraad. Wat Procon nodig had, was een robuuste tool voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie die eenvoudig te gebruiken was, samenwerkingsplanning met hun verkoopteam en partners mogelijk maakte en geïntegreerd was met hun ERP-systeem om de inkoop- en productieplanning aan te sturen.

De oplossing:
Ze vonden dit in Smart IP&O, een webgebaseerd platform voor statistische prognoses, vraagplanning en voorraadoptimalisatie.

  • Shankar Suman noemde een brede mix van mogelijkheden die hen ervan overtuigde Smart te gebruiken. De belangrijkste onder hen waren:
  •   Smart Demand Planner ondersteunt de eenvoudige, georkestreerde informatiestroom die een nauwkeurig consensusplan oplevert. Door de prestatiegeschiedenis en statistische prognoses per product, regio en partner te presenteren, biedt SDP het verkoopteam perspectief dat ze kunnen aanvullen – door zich aan te passen aan verwachte kansen of vraagverschuivingen.
  • Nauwkeurigheid van de voorspelling. Smart is marktleider op het gebied van statistische analyses en maakt gebruik van innovaties die in de ruim veertigjarige geschiedenis zijn ontwikkeld. Dit, gecombineerd met een robuuste analyse van prognoses versus werkelijke cijfers, helpt Procon de kwaliteit van hun prognoses voortdurend te verbeteren.
  • Transparante connectiviteit met Procon's bedrijfssoftware, Epicor Kinetic. Dagelijkse verkoop- en verzendgegevens worden automatisch naar het Smart-platform gehaald, waardoor de voorspellingsengine van Smart wordt gevoed, en de resultaten worden eenvoudig teruggestuurd naar de ERP (MRP) via een API-gebaseerde integratie om de bestellingen en productieplanning aan te sturen.

Resultaten:
Emer Horan legde uit hoe dit zich in de loop van elke maand afspeelt. Emer maakt prognoses voor elk van hun vijf verkoopmanagers, ze komen bijeen om statistische en verkoopprognoses te vergelijken en komen een herzien consensusplan voor twaalf maanden overeen. De verkoopmanagers hebben een goed gevoel voor de topaccounts die 80% aan omzet vertegenwoordigen, vaak inclusief directe input van klanten zelf, en de statistische prognose vult de gaten op. Volgende maand gebruiken ze de voorspelling versus daadwerkelijke analyses om de nauwkeurigheid te verbeteren, en herhalen ze vervolgens het proces.

“Ons verkoopteam wordt gestimuleerd om de nauwkeurigheid van verkoopprognoses te behouden en te verbeteren,” aldus Emer, “en we hebben de tools om hen te helpen slagen. Dit zorgt niet alleen voor een optimaal voorraadniveau, maar draagt ook bij aan een betere tijdige levering en een hogere klanttevredenheid.”

“Onze reis met Smart Software was behoorlijk opmerkelijk”, aldus Shankar. “We zijn begonnen met een eerste idee van de functionaliteit en interface, en van daaruit is het voortdurend verder ontwikkeld. Het Smart-team heeft enorme steun en geduld getoond bij onze scopewijzigingen en heeft het product precies geleverd zoals we het nodig hadden en wilden. We gebruiken Smart nu al meer dan drie jaar en deze reis is nog steeds gaande. We krijgen nog steeds uitstekende ondersteuning van het Smart-team en werken met veel plezier met hen samen.”

 

 

Een vraagvoorspelling doorstaan

Voor sommige van onze klanten heeft het weer een grote invloed op de vraag. Extreme weersomstandigheden op de korte termijn, zoals branden, droogtes, hittegolven, enzovoort, kunnen op de korte termijn een aanzienlijke invloed hebben op de vraag.

Er zijn twee manieren om het weer mee te nemen in een vraagvoorspelling: indirect en direct. De indirecte route is eenvoudiger met behulp van de scenariogebaseerde aanpak van Smart Demand Planner. De directe aanpak vereist een speciaal project op maat dat aanvullende gegevens en handgemaakte modellen vereist.

Indirecte boekhouding voor het weer

Het standaardmodel ingebouwd Smart Demand Planner (SDP) houdt op vier manieren rekening met weerseffecten:

  1. Als de wereld gestaag warmer/kouder/droger/natter wordt op manieren die van invloed zijn op uw omzet, detecteert SDP deze trends automatisch en neemt deze op in de vraagscenario's die het genereert.
  2. Als uw bedrijf een regelmatig ritme heeft waarin bepaalde dagen van de week of bepaalde maanden van het jaar een consistent hogere of lager dan gemiddelde vraag hebben, detecteert SDP deze seizoensinvloeden ook automatisch en neemt deze op in zijn vraagscenario's.
  3. Vaak is het de vervloekte willekeur van het weer die de nauwkeurigheid van de voorspellingen in de weg staat. We noemen dit effect vaak ‘ruis’. Lawaai is een verzamelnaam die allerlei willekeurige problemen omvat. Naast het weer kunnen ook een geopolitieke opflakkering, de verrassende mislukking van een regionale bank of een schip dat vastloopt in het Suezkanaal voor verrassingen zorgen en de vraag naar producten vergroten. SDP beoordeelt de volatiliteit van de vraag en reproduceert deze in zijn vraagscenario's.
  4. Beheeroverschrijvingen. Meestal laten klanten SDP aan de slag om automatisch tienduizenden vraagscenario's te genereren. Maar als gebruikers de behoefte voelen om specifieke prognoses aan te passen met behulp van hun voorkennis, kan SDP dat mogelijk maken door managementoverrides.

Directe boekhouding voor het weer

Soms kan een gebruiker inhoudelijke expertise onder woorden brengen door factoren buiten zijn bedrijf (zoals rentetarieven of grondstofkosten of technologietrends) te koppelen aan zijn eigen totale omzet. In deze situaties kan Smart Software eenmalige speciale projecten verzorgen die alternatieve (“causale”) modellen bieden als aanvulling op onze standaard statistische voorspellingsmodellen. Neem contact op met uw Smart Software-vertegenwoordiger om een mogelijk causaal modelleringsproject te bespreken.

Vergeet intussen uw paraplu niet.

 

 

 

Breid Epicor BisTrack uit met Smart IP&O's dynamische planning en voorspelling van herbestellingspunten

In dit artikel zullen we de functionaliteit voor 'voorgestelde bestellingen' in Epicor BisTrack bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen de voorraad te verminderen en voorraadtekorten te minimaliseren door de afwegingen tussen voorraadrisico's nauwkeurig te beoordelen. en voorraadkosten.

Automatisering van bevoorrading in Epicor BisTrack
Epicor BisTrack's “Suggested Ordering” kan de aanvulling beheren door voor te stellen wat te bestellen en wanneer, via op punten gebaseerd beleid voor herbestelling, zoals min-max en/of handmatig gespecificeerde leveringsweken. BisTrack bevat een aantal basisfunctionaliteiten om deze parameters te berekenen op basis van gemiddeld gebruik of omzet, doorlooptijd van leveranciers en/of door de gebruiker gedefinieerde seizoensaanpassingen. Als alternatief kunnen nabestelpunten volledig handmatig worden opgegeven. BisTrack presenteert de gebruiker vervolgens een lijst met voorgestelde bestellingen door inkomend aanbod, huidige voorraad, uitgaande vraag en voorraadbeleid op elkaar af te stemmen.

Hoe Epicor BisTrack “Aanbevolen bestelling” werkt
Om een lijst met voorgestelde bestellingen te krijgen, specificeren gebruikers de methoden achter de suggesties, inclusief locaties waarvoor ze bestellingen moeten plaatsen en hoe ze het voorraadbeleid kunnen bepalen dat bepaalt wanneer een suggestie wordt gedaan en in welke hoeveelheid.

Breid de planning en prognoses van Epicor BisTrack uit

Eerst wordt het veld “methode” gespecificeerd uit de volgende opties om te bepalen welk soort suggestie wordt gegenereerd en voor welke locatie(s):

Aankoop – Aanbevelingen voor inkooporders genereren.

  1. Gecentraliseerd voor alle vestigingen – Genereert suggesties voor één locatie die inkopen doet voor alle andere locaties.
  2. Per individueel filiaal – Genereert suggesties voor meerdere locaties (leveranciers verzenden rechtstreeks naar elk filiaal).
  3. Per bronvertakking – Genereert suggesties voor een bronvertakking die materiaal zal overbrengen naar vertakkingen die deze bedient (“hub en sprak”).
  4. Individuele vestigingen met overdrachten – Genereert suggesties voor een individuele vestiging die materiaal zal overdragen naar vestigingen die zij bedient (“hub and spoke”, waarbij de “hub” geen bronfiliaal hoeft te zijn).

Vervaardiging – Genereer werkordersuggesties voor gefabriceerde goederen.

  1. Per productietak.
  2. Per individuele vestiging.

Overdracht van brontak – Genereer overdrachtssuggesties van een bepaalde vestiging naar andere vestigingen.

Breid Epicor BisTrack Planning en Forecasting 2222 uit

Vervolgens wordt de “bestelling voorstellen aan” gespecificeerd uit de volgende opties:

  1. Minimum – Stelt bestellingen voor “tot” de minimale beschikbare hoeveelheid (“min”). Voor elk artikel waarvan de voorraad minder is dan de minimumhoeveelheid, zal BisTrack een bestelsuggestie voorstellen om aan te vullen tot dit aantal.
  2. Maximaal wanneer minder dan min – Stelt bestellingen voor “tot” een maximale voorhanden hoeveelheid wanneer de minimale voorhanden hoeveelheid wordt overschreden (bijvoorbeeld een min-max voorraadbeleid).
  1. Gebaseerd op dekking (gebruik) – Stelt bestellingen voor op basis van dekking voor een door de gebruiker gedefinieerd aantal leveringsweken met betrekking tot een opgegeven doorlooptijd. Intern gegeven gebruik Afhankelijk van de vraag zal BisTrack bestellingen aanbevelen waarbij het aanbod kleiner is dan de gewenste dekking om het verschil te dekken.
  1. Gebaseerd op meer dan (verkoop) – Stelt bestellingen voor op basis van dekking voor een door de gebruiker gedefinieerd aantal leveringsweken met betrekking tot een opgegeven doorlooptijd. Gegeven verkooporders Afhankelijk van de vraag zal BisTrack bestellingen aanbevelen waarbij het aanbod kleiner is dan de gewenste dekking om het verschil te dekken.
  1. Alleen maximum – Stelt bestellingen voor “tot” een maximale voorhanden hoeveelheid waarbij het aanbod minder is dan dit maximum.

Ten slotte kunnen gebruikers, als BisTrack de drempels voor herbestellingen kan bepalen, aanvullende voorraaddekking specificeren als buffervoorraad, doorlooptijden, hoeveel maanden historische vraag er rekening mee moet houden, en kunnen ze ook handmatig periode-voor-periode wegingsschema's definiëren om de seizoensinvloeden te benaderen. De gebruiker krijgt een lijst met voorgestelde bestellingen op basis van de gedefinieerde criteria. Een inkoper kan vervolgens met één klik op de knop inkooporders voor leveranciers genereren.

Breid de planning en prognoses van Epicor BisTrack uit

Beperkingen

Vuistregelmethoden

Hoewel BisTrack organisaties in staat stelt automatisch bestelpunten te genereren, zijn deze methoden gebaseerd op eenvoudige gemiddelden die geen rekening houden met seizoensinvloeden, trends of de volatiliteit in de vraag naar een artikel. Gemiddelden zullen altijd achterblijven bij deze patronen en zijn niet in staat trends te volgen. Overweeg een zeer seizoensgebonden product zoals een sneeuwschep. Als we een gemiddelde nemen van de vraag in de zomer/herfst wanneer we het winterseizoen naderen, in plaats van vooruit te kijken, dan zullen de aanbevelingen gebaseerd zijn op de langzamere periodes in plaats van te anticiperen op de komende vraag. Zelfs als we de geschiedenis van een heel jaar of langer in ogenschouw nemen, zullen de aanbevelingen zonder handmatige tussenkomst overcompenseren tijdens de langzamere maanden en het drukke seizoen onderschatten.

Vuistregelmethoden falen ook als ze worden gebruikt als buffer tegen de variabiliteit van vraag en aanbod. De gemiddelde vraag gedurende de doorlooptijd kan bijvoorbeeld 20 eenheden bedragen. Een planner wil echter vaak meer dan 20 eenheden op voorraad hebben om te voorkomen dat de voorraad uitvalt als de doorlooptijden langer zijn dan verwacht of de vraag hoger is dan gemiddeld. Met BisTrack kunnen gebruikers de bestelpunten specificeren op basis van veelvouden van de gemiddelden. Omdat de veelvouden echter geen rekening houden met de mate van voorspelbaarheid en variabiliteit in de vraag, zult u altijd voorspelbare artikelen overbevoorraden en onvoorspelbare artikelen te weinig hebben. Lees dit artikel voor meer informatie over waarom veelvouden van het gemiddelde falen als het gaat om het ontwikkelen van het juiste bestelpunt.

Handmatige invoer
Over de eerder genoemde seizoensinvloeden gesproken: BisTrack biedt de gebruiker de mogelijkheid om deze te benaderen door het gebruik van handmatig ingevoerde “gewichten” voor elke periode. Dit dwingt de gebruiker om voor elk item te beslissen hoe dat seizoenspatroon eruit ziet. Zelfs daarbuiten moet de gebruiker dicteren hoeveel extra weken aan voorraad hij moet meenemen om voorraadtekorten tegen te gaan. en moet specificeren rond welke doorlooptijd moet worden gepland. Is 2 weken extra aanvoer voldoende? Is 3 genoeg? Of is dat teveel? Er is geen manier om dit te weten zonder te raden, en wat logisch is voor één item is misschien niet de juiste aanpak voor alle items.

Intermittent Demand
Veel BisTrack-klanten kunnen bepaalde items als “onvoorspelbaar” beschouwen vanwege de periodieke of ‘klonterige’ aard van hun vraag. Met andere woorden, artikelen die worden gekenmerkt door een sporadische vraag, grote pieken in de vraag en periodes van weinig of helemaal geen vraag. Traditionele methoden – en vooral de vuistregels – zullen niet werken voor dit soort items. Twee extra weken aanvoer voor een zeer voorspelbaar, stabiel artikel kunnen bijvoorbeeld veel te veel zijn; voor een artikel met een zeer volatiele vraag is dezelfde regel mogelijk niet voldoende. Zonder een betrouwbare manier om deze volatiliteit voor elk item objectief te beoordelen, blijven kopers gissen wanneer ze moeten kopen en hoeveel.

Terugkeren naar spreadsheets
De realiteit is dat de meeste BisTrack-gebruikers de neiging hebben om het grootste deel van hun planning offline, in Excel, te doen. Spreadsheets zijn niet speciaal ontworpen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Gebruikers zullen vaak door de gebruiker gedefinieerd bakken vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten gebruikers de informatie handmatig opnieuw in BisTrack invoeren. Het tijdrovende karakter van het proces brengt bedrijven ertoe zelden hun voorraadbeleid berekenen - Er gaan vele maanden en soms jaren voorbij tussen de massa-updates, wat leidt tot een reactieve aanpak van ‘instellen en vergeten’, waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van de bestelling. Wanneer beleid wordt herzien nadat het orderpunt al is geschonden, is het te laat. Wanneer het bestelpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, voorspellingen te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Het enorme volume aan bestellingen betekent dat kopers bestellingen gewoon vrijgeven in plaats van de tijd te nemen om alles te beoordelen, wat leidt tot een aanzienlijke overtollige voorraad. Als het bestelpunt te laag is, is het al te laat. Er kan nu een spoedactie nodig zijn, waardoor de kosten omhoog gaan, ervan uitgaande dat de klant niet zomaar ergens anders heen gaat.

Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor zijn ERP-oplossingen, waaronder BisTrack, een gespecialiseerde ERP voor de hout-, hardware- en bouwmaterialenindustrie. De Smart IP&O-oplossing wordt compleet geleverd met een bidirectionele integratie met BisTrack. Hierdoor kunnen klanten van Epicor gebruik maken van speciaal voor dit doel gebouwde, beste voorraadoptimalisatietoepassingen. Met Epicor Smart IP&O kunt u prognoses genereren die trends en seizoensinvloeden vastleggen zonder handmatige configuraties. U kunt het voorraadbeleid automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen die zijn ontworpen om nauwkeurig te plannen Intermittent demand. Veiligheidsvoorraden houden nauwkeurig rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden en prioriteiten. U kunt profiteren service level gestuurde planning zodat je net genoeg voorraad hebt of gebruik maken van optimalisatie methodes die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven, waarbij rekening wordt gehouden met de werkelijke kosten van het aanhouden van voorraad. U kunt grondstoffenaankopen ondersteunen met nauwkeurige vraagvoorspellingen over langere horizonten, en 'wat-als'-scenario's uitvoeren om alternatieve strategieën te beoordelen voordat het plan wordt uitgevoerd.

Slimme IP&O-klanten realiseren routinematig een jaarlijks rendement van zeven cijfers door verminderde snelheid, hogere verkopen en minder overtollige voorraden, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel verwerven door zich te onderscheiden door verbeterde klantenservice. Om een opgenomen webinar te zien, gehost door de Epicor Users Group, waarin het Demand Planning en Inventory Optimization-platform van Smart wordt geprofileerd, registreer u dan hier.