Voorraadoptimalisatiesoftware die 'wat als'-analyse ondersteunt, legt de afweging tussen voorraadtekorten en extra kosten van verschillende serviceniveaudoelen bloot. Maar eerst is het belangrijk om te identificeren hoe ‘serviceniveaus’ worden geïnterpreteerd, gemeten en gerapporteerd. Dit voorkomt miscommunicatie en het valse gevoel van veiligheid dat kan ontstaan als er minder strenge definities worden gebruikt. Als u duidelijk definieert hoe het serviceniveau wordt berekend, staan alle belanghebbenden op één lijn. Dit vergemakkelijkt een betere besluitvorming.

Er zijn veel verschillen in wat bedrijven bedoelen als ze hun ‘serviceniveaus’ noemen. Dit kan variëren van bedrijf tot bedrijf en zelfs van afdeling tot afdeling binnen een bedrijf. Hier zijn twee voorbeelden:

1. Serviceniveau gemeten ‘vanaf de plank’ versus een door de klant opgegeven doorlooptijd.
   Serviceniveau gemeten “uit het schap” betekent het percentage bestelde eenheden dat onmiddellijk uit voorraad leverbaar is. Wanneer een klant een bestelling plaatst, wordt deze echter vaak niet direct verzonden. De klantenservice of verkoopafdeling geven aan wanneer de bestelling wordt verzonden. Als de klant akkoord gaat met de beloofde verzenddatum en de bestelling op die datum wordt verzonden, wordt aangenomen dat aan het serviceniveau is voldaan. De serviceniveaus zullen duidelijk hoger zijn als ze worden berekend over de door de klant opgegeven doorlooptijd versus ‘vanaf de plank’.

2. Serviceniveau gemeten over de vaste versus variabele, door de klant opgegeven doorlooptijd.
   Hoge serviceniveaus zijn vaak scheef omdat de door de klant opgegeven doorlooptijden later worden aangepast, zodat bijna elke bestelling “op tijd en volledig” kan worden uitgevoerd. Dit gebeurt wanneer de initiële doorlooptijd niet kan worden gehaald, maar de klant ermee instemt de bestelling later aan te nemen, en het door de klant opgegeven doorlooptijdveld dat wordt gebruikt om het serviceniveau bij te houden, wordt aangepast door de verkoopafdeling of de klantenservice.

Het verduidelijken van de manier waarop ‘serviceniveaus’ worden gedefinieerd, gemeten en gerapporteerd is essentieel voor het op één lijn brengen van organisaties en het verbeteren van de besluitvorming, wat resulteert in effectievere voorraadbeheerpraktijken.

Nutsbedrijven hebben unieke eisen voor de optimalisatie van de supply chain, waarbij in de eerste plaats een hoge uptime wordt gegarandeerd door alle kritieke machines continu draaiende te houden. Om dit te bereiken is het noodzakelijk dat er een hoge beschikbaarheid van reserveonderdelen wordt gehandhaafd om een consistente, betrouwbare en veilige levering te garanderen. Bovendien moeten nutsbedrijven als gereguleerde entiteiten ook de kosten zorgvuldig beheren en beheersen.

Efficiënt beheer van toeleveringsketens

Om een betrouwbare elektriciteitsvoorziening te behouden op 99.99%⁺ Zo moeten nutsbedrijven bijvoorbeeld snel kunnen reageren op veranderingen in de vraag op de korte termijn en nauwkeurig kunnen anticiperen op de toekomstige vraag. Om dit te kunnen doen moeten ze over een goed georganiseerde toeleveringsketen beschikken die hen in staat stelt de benodigde apparatuur, materialen en diensten op het juiste moment, in de juiste hoeveelheden en tegen de juiste prijs bij de juiste leveranciers aan te schaffen.

Dit is de afgelopen 3 jaar steeds uitdagender geworden.

• Eisen voor veiligheid, betrouwbaarheid en dienstverlening zijn strenger.
• Verstoringen in de toeleveringsketen, onvoorspelbare doorlooptijden van leveranciers, periodieke pieken in het gebruik van onderdelen zijn altijd problematisch geweest, maar nu zijn ze meer regel dan uitzondering.
• Door deregulering in het begin van de jaren 2000 werden reserveonderdelen verwijderd van de lijst met direct terugbetaalde artikelen, waardoor nutsbedrijven werden gedwongen reserveonderdelen rechtstreeks uit de inkomsten te betalen[1]
• De constante behoefte aan kapitaal in combinatie met agressief stijgende rentetarieven zorgen ervoor dat de kosten meer dan ooit onder de loep worden genomen.

Als gevolg hiervan is Supply Chain Optimization (SCO) een steeds belangrijker bedrijfspraktijk voor nutsbedrijven geworden. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, kunnen nutsbedrijven hun toeleveringsketen niet langer simpelweg beheren; ze moeten deze optimaliseren. En om dat te kunnen doen zijn investeringen in nieuwe processen en systemen nodig.

[1] Scala et al. "Risico- en reserveonderdeleninventarisatie in elektriciteitsbedrijven". Proceedings van de Industrial Engineering Research Conference.

Voorraadplanning en -optimalisatie   

Gerichte investeringen in voorraadoptimalisatietechnologie bieden een pad voorwaarts voor elk nutsbedrijf. Voorraadoptimalisatie-oplossingen moeten prioriteit krijgen omdat ze:

1. Kan worden geïmplementeerd in een fractie van de tijd die nodig is voor initiatieven op andere gebieden, zoals magazijnbeheer, ontwerp van toeleveringsketens en inkoopconsolidaties. Het is niet ongewoon om na 90 dagen voordelen te genereren en in minder dan 180 dagen een volledige software-implementatie te hebben.
2. Kan een enorme ROI genereren, met een rendement van 20x en financiële voordelen van zeven cijfers per jaar. Door het gebruik van onderdelen beter te voorspellen, kunnen nutsbedrijven de kosten verlagen door alleen de benodigde voorraad in te kopen en tegelijkertijd het risico van voorraadtekorten, die leiden tot uitvaltijd en slechte serviceniveaus, te beheersen.
3. Fundamentele ondersteuning bieden voor andere initiatieven. Een sterke toeleveringsketen berust op solide gebruiksprognoses en voorraadinkoopplannen.

Met behulp van voorspellende analyses en geavanceerde algoritmen helpt voorraadoptimalisatie nutsbedrijven om de serviceniveaus te maximaliseren en de operationele kosten te verlagen door de voorraadniveaus voor reserveonderdelen te optimaliseren. Een elektriciteitsbedrijf kan bijvoorbeeld statistische prognoses gebruiken om toekomstig gebruik van onderdelen te voorspellen, voorraadcontroles uit te voeren om overtollige voorraad te identificeren en analytische resultaten te gebruiken om te bepalen waar inspanningen voor voorraadoptimalisatie het eerst moeten worden gericht. Door dit te doen, kan het nutsbedrijf ervoor zorgen dat machines op een optimaal niveau werken en het risico op kostbare vertragingen als gevolg van een gebrek aan reserveonderdelen verminderen.

Door analyses en gegevens te gebruiken, kunt u bepalen welke reserveonderdelen en apparatuur u het meest nodig zult hebben en kunt u alleen de benodigde artikelen bestellen. Dit helpt ervoor te zorgen dat apparatuur een hoge up-time heeft. Het beloont regelmatige monitoring en aanpassing van voorraadniveaus, zodat wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, u de verandering kunt detecteren en dienovereenkomstig kunt aanpassen. Dit houdt in dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om de veranderende omstandigheden bij te houden. Hefboomwerking probabilistische voorspelling om het voorraadbeleid voor reserveonderdelen voor elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het meest recente gebruik van onderdelen en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

Serviceniveaus en de afwegingscurve

Het serviceniveau Afwegingscurve relateert voorraadinvestering aan artikelbeschikbaarheid zoals gemeten door serviceniveau. Serviceniveau is de kans dat er geen tekorten ontstaan tussen het moment dat u meer voorraad bestelt en het moment dat deze in het schap ligt. Verrassend genoeg hebben maar weinig bedrijven gegevens over deze belangrijke maatstaf voor hun hele machinepark van reserveonderdelen.

De Service Level Tradeoff Curve legt het verband bloot tussen de kosten die gepaard gaan met verschillende serviceniveaus en de inventarisvereisten die nodig zijn om deze te bereiken. Weten welke componenten belangrijk zijn voor het handhaven van hoge serviceniveaus is de sleutel tot het optimalisatieproces en wordt bepaald door verschillende factoren, waaronder standaardisatie van inventarisitems, kritikaliteit, historisch gebruik en bekende toekomstige reparatieorders. Door deze relatie te begrijpen, kunnen nutsbedrijven middelen beter toewijzen, bijvoorbeeld wanneer de curven worden gebruikt om gebieden te identificeren waar kosten kunnen worden verlaagd zonder de betrouwbaarheid van het systeem te schaden.

Met voorraadoptimalisatiesoftware is het instellen van voorraadbeleid puur giswerk: het is mogelijk om te weten hoe een bepaalde verhoging of verlaging de serviceniveaus zal beïnvloeden, afgezien van ruwe schattingen. Hoe de veranderingen zullen uitpakken in termen van voorraadinvesteringen, bedrijfskosten en tekortkosten, weet niemand echt. De meeste hulpprogramma's zijn afhankelijk van vuistregel methoden en het voorraadbeleid willekeurig op een reactieve manier aanpassen nadat er iets mis is gegaan, zoals een grote stockout of voorraadafschrijving. Wanneer aanpassingen op deze manier worden aangebracht, is er geen op feiten gebaseerde analyse waarin wordt beschreven hoe deze wijziging naar verwachting van invloed zal zijn op de statistieken die er toe doen: serviceniveaus en voorraadwaarden.

Voorraadoptimalisatiesoftware kan de gedetailleerde, kwantitatieve afwegingscurven berekenen die nodig zijn om weloverwogen voorraadbeleidskeuzes te maken of zelfs het beoogde serviceniveau aan te bevelen dat resulteert in de laagste totale bedrijfskosten (de som van voorraad-, bestel- en voorraadkosten). Met behulp van deze analyse kunnen grote stijgingen van voorraadniveaus wiskundig worden gerechtvaardigd wanneer de voorspelde vermindering van tekortkosten groter is dan de toename van voorraadinvesteringen en bijbehorende opslagkosten. Door de juiste serviceniveaus vast te stellen en het beleid voor alle actieve onderdelen een keer per planningscyclus (minstens één keer per maand) opnieuw te kalibreren, kunnen nutsbedrijven het risico op uitval minimaliseren en tegelijkertijd de uitgaven beheersen.

Misschien wel de meest kritieke aspecten van de reactie op uitval van apparatuur zijn die met betrekking tot het bereiken van een eerste keer repareren zo snel mogelijk. Het hebben van de juiste reserveonderdelen kan het verschil maken tussen het voltooien van een enkele reis en het verlengen van de gemiddelde reparatietijd, het dragen van de kosten die gepaard gaan met meerdere bezoeken en het verslechteren van de klantrelatie.

Met behulp van moderne software kunt u prestaties uit het verleden benchmarken en gebruikmaken van probabilistische prognosemethoden om toekomstige prestaties te simuleren. Door uw huidige voorraadbeleid te stresstesten tegen alle plausibele scenario's van toekomstig onderdelengebruik, weet u van tevoren hoe het huidige en voorgestelde voorraadbeleid waarschijnlijk zal presteren. Cbekijk onze blogpost op hoe u de nauwkeurigheid van uw serviceniveauprognose kunt meten om u te helpen bij het beoordelen van de juistheid van inventarisaanbevelingen die softwareleveranciers beweren te bieden.

Maak gebruik van geavanceerde analyses en AI

Bij het introduceren van automatisering heeft elk nutsbedrijf zijn eigen doelen die moeten worden nagestreefd, maar u moet beginnen met het beoordelen van de huidige activiteiten om gebieden te identificeren die effectiever kunnen worden gemaakt. Sommige bedrijven geven misschien prioriteit aan financiële kwesties, maar andere geven misschien prioriteit aan wettelijke eisen, zoals uitgaven voor schone energie of sectorbrede veranderingen zoals slimme netwerken. De problemen van elk bedrijf zijn uniek, maar moderne software kan de weg wijzen naar een effectiever voorraadbeheersysteem dat overtollige voorraad minimaliseert en de juiste componenten op de juiste momenten op de juiste plaats plaatst.

Over het algemeen zijn initiatieven voor supply chain-optimalisatie essentieel voor nutsbedrijven die hun efficiëntie willen maximaliseren en hun kosten willen verlagen. Technologie stelt ons in staat om het integratieproces naadloos te laten verlopen, en u hoeft uw huidige ERP- of EAM-systeem niet te vervangen door dit te doen. Je moet gewoon beter gebruik maken van de data die je al hebt.

Een groot nutsbedrijf lanceerde bijvoorbeeld een strategisch Supply Chain Optimization (SCO)-initiatief en voegde best-in-class mogelijkheden toe door de selectie en integratie van commerciële kant-en-klare toepassingen. De belangrijkste hiervan was het Smart Inventory Planning and Optimization-systeem (Smart IP&O), bestaande uit de functionaliteit voor het voorspellen van onderdelen / vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Binnen slechts 90 dagen was het softwaresysteem operationeel, waardoor de voorraad al snel met $9.000.000 afnam, terwijl de beschikbaarheid van reserveonderdelen op een hoog niveau bleef. U kunt de casus hier lezen Elektriciteit gaat mee met Smart IP&O.

Nutsbedrijven kunnen ervoor zorgen dat ze hun voorraden reserveonderdelen op een efficiënte en kosteneffectieve manier kunnen beheren, zodat ze beter voorbereid zijn op de toekomst. Na verloop van tijd vertaalt dit evenwicht tussen vraag en aanbod zich in een aanzienlijke voorsprong. Het begrijpen van de Service Level Tradeoff Curve helpt bij het begrijpen van de kosten die gepaard gaan met verschillende serviceniveaus en de inventarisvereisten die nodig zijn om deze te bereiken. Dit leidt tot lagere operationele kosten, geoptimaliseerde voorraad en de zekerheid dat u aan de behoeften van uw klanten kunt voldoen.

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.

​

Net zoals de beroemde astronoom Copernicus ons begrip van de astronomie transformeerde door de zon in het centrum van ons universum te plaatsen, nodigen wij u vandaag uit om uw benadering van voorraadbeheer opnieuw centraal te stellen. En ook al is dit advies niet zo verhelderend, het zal uw bedrijf helpen voorkomen dat u verstrikt raakt in de aantrekkingskracht van voorraadproblemen – voortdurend heen en weer geslingerd tussen voorraadtekorten, overtollige zwaartekracht en de onverwachte kosmische kosten van het bespoedigen van goederen.

In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren.

In servicegerichte bedrijven zijn de gevolgen van voorraadtekorten vaak zeer groot. Het bereiken van een hoog serviceniveau is afhankelijk van de beschikbaarheid van de juiste onderdelen op het juiste moment. Het hebben van de juiste onderdelen is echter niet de enige factor. Uw Supply Chain-team moet voor elk onderdeel een consensusinventarisatieplan ontwikkelen en dit vervolgens voortdurend bijwerken om realtime veranderingen in vraag, aanbod en financiële prioriteiten weer te geven.

Voorraadbeheer met serviceniveaugestuurde planning combineert de mogelijkheid om duizenden items te plannen met strategische modellering op hoog niveau. Dit vereist het aanpakken van de kernproblemen waarmee voorraadmanagers worden geconfronteerd:

• Gebrek aan controle over het aanbod en de bijbehorende doorlooptijden.
• Onvoorspelbare intermitterende vraag.
• Conflicterende prioriteiten tussen onderhouds-/mechanische teams en materiaalbeheer.
• Reactieve ‘afwachtende’ benadering van planning.
• Verkeerd toegewezen voorraad, waardoor voorraadtekorten en overschotten ontstaan.
• Gebrek aan vertrouwen in systemen en processen.

De sleutel tot optimaal beheer van serviceonderdelen is het vinden van de balans tussen het bieden van uitstekende service en het beheersen van de kosten. Om dit te doen, moeten we de kosten van stockout vergelijken met de kosten van het aanhouden van extra voorraad reserveonderdelen. De kosten van een stockout zullen hoger zijn voor kritieke of noodreserveonderdelen, wanneer er een serviceniveauovereenkomst is met externe klanten, voor onderdelen die in meerdere activa worden gebruikt, voor onderdelen met langere doorlooptijden van leveranciers, en voor onderdelen met één enkele leverancier. De voorraadkosten kunnen worden beoordeeld door rekening te houden met de eenheidskosten, de rentetarieven, de magazijnruimte die zal worden verbruikt en de kans op veroudering (onderdelen die worden gebruikt in een wagenpark dat binnenkort met pensioen gaat, hebben bijvoorbeeld een hoger risico op veroudering).

Om te bepalen hoeveel voorraad er voor elk onderdeel op de plank moet worden gelegd, is het van cruciaal belang om consensus te bereiken over de gewenste sleutelgegevens die de afwegingen blootleggen die het bedrijf moet maken om de gewenste KPI's te bereiken. Deze KPI's omvatten serviceniveaus die u vertellen hoe vaak u aan de gebruiksbehoeften voldoet zonder dat u tekortschiet in de voorraad, vulpercentages die u vertellen welk percentage van de vraag is gevuld, en bestelkosten geven een gedetailleerd overzicht van de kosten die u maakt wanneer u aanvullingsorders plaatst en ontvangt. Je hebt ook holdingkosten, die uitgaven omvatten zoals veroudering, belastingen en opslag, en tekortkosten die betrekking hebben op uitgaven die worden gemaakt wanneer er voorraadtekorten optreden.

Een MRO-bedrijf of een team voor aftermarket-onderdelenplanning wenst mogelijk een 99%-serviceniveau voor alle onderdelen – dat wil zeggen dat het minimale voorraadrisico dat zij bereid zijn te accepteren 1% is. Maar wat als de hoeveelheid voorraad die nodig is om dat serviceniveau te ondersteunen, te duur is? Om een weloverwogen beslissing te kunnen nemen over de vraag of die extra voorraadinvestering rendement oplevert, moet u de voorraadkosten kennen en die vergelijken met de voorraadkosten. Om de stockoutkosten te berekenen, vermenigvuldigt u twee belangrijke elementen: de kosten per stockout en het verwachte aantal stockouts. Om de voorraadwaarde te bepalen, vermenigvuldigt u de vereiste eenheden met de eenheidskosten van elk onderdeel. Bepaal vervolgens de jaarlijkse holdingkosten (doorgaans 25-35% van de eenheidskosten). Kies de optie die in totaal lagere kosten oplevert. Met andere woorden: als het voordeel dat gepaard gaat met het toevoegen van meer voorraad (lagere tekortkosten) groter is dan de kosten (hogere voorraadkosten), ga er dan voor. Een grondig begrip van deze statistieken en de bijbehorende afwegingen dient als kompas voor de besluitvorming.

Moderne software helpt bij dit proces doordat u een groot aantal toekomstscenario's kunt simuleren. Door dit te doen, kunt u beoordelen hoe goed uw huidige voorraadbevoorradingsstrategieën waarschijnlijk zullen presteren in het licht van verschillende vraag- en aanbodpatronen. Als er iets tekortschiet of misgaat, is het tijd om uw aanpak opnieuw te kalibreren, waarbij u rekening houdt met actuele gegevens over de gebruiksgeschiedenis, doorlooptijden van leveranciers en kosten om zowel voorraad- als overvoorraadsituaties te voorkomen.

Verbeter uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan op consistente wijze.

Concluderend is het van cruciaal belang om uw serviceniveaugestuurde plan voortdurend te beoordelen. Door systematisch prestatiescenario's op te stellen en te verfijnen, kunt u belangrijke meetgegevens en doelen definiëren, de verwachte prestaties benchmarken en de berekening van het voorraadbeleid voor alle artikelen automatiseren. Dit iteratieve proces omvat het monitoren, herzien en herhalen van elke planningscyclus.

De diepgang van uw analyse binnen dit voorraadbeleid is afhankelijk van de gegevens waarover u beschikt en de configuratiemogelijkheden van uw planningssysteem. Om optimale resultaten te bereiken, is het noodzakelijk om voortdurende gegevensanalyses uit te voeren. Dit impliceert dat een handmatige benadering van dataonderzoek doorgaans onvoldoende is voor de behoeften van de meeste organisaties.

Bezoek de volgende blogs voor informatie over hoe Smart Software u kan helpen de doelstellingen van uw servicetoeleveringsketen te bereiken met servicegestuurde planning en meer.

–   “Uitleggen wat serviceniveau betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftware”  Aanbevelingen voor kous kunnen verwarrend zijn, vooral als ze botsen met de behoeften in de echte wereld. In dit bericht leggen we uit wat dat 99%-serviceniveau betekent en waarom het cruciaal is om de voorraad effectief te beheren en klanten tevreden te houden in het huidige competitieve landschap.

– “Servicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelenService-level-driven serviceonderdelenplanning is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, risico-aangepaste beslissingsondersteuning.

–   “Hoe u een doelserviceniveau kiest.Dit is een strategische beslissing over voorraadrisicobeheer, waarbij rekening wordt gehouden met de huidige serviceniveaus en opvullingspercentages, de doorlooptijden van de bevoorrading en de afwegingen tussen kapitaal-, voorraad- en opportuniteitskosten. Leer benaderingen die kunnen helpen.

–   “De juiste voorspellingsnauwkeurigheid voor voorraadplanning.”  Het feit dat u een serviceniveaudoel stelt, betekent niet dat u dit ook daadwerkelijk zult bereiken. Als u geïnteresseerd bent in het optimaliseren van de voorraadniveaus, concentreer u dan op de nauwkeurigheid van de projectie van het serviceniveau. Leren hoe.

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.