In deze blog onderzoeken we hoe organisaties uitzonderlijke efficiëntie en nauwkeurigheid kunnen bereiken met AI-gestuurde voorraadoptimalisatie. Traditionele methoden voor voorraadbeheer schieten vaak tekort vanwege hun reactieve karakter en hun afhankelijkheid van handmatige processen. Het handhaven van optimale voorraadniveaus is van fundamenteel belang om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd de kosten te minimaliseren. De introductie van AI-gestuurde voorraadoptimalisatie kan de last van handmatige processen aanzienlijk verminderen, waardoor supply chain-managers worden ontlast van vervelende taken. Met AI kunnen we de vraag nauwkeuriger voorspellen, overtollige voorraden verminderen, voorraadtekorten voorkomen en uiteindelijk de bedrijfsresultaten van onze organisatie verbeteren. Laten we eens kijken hoe deze aanpak niet alleen de verkoop- en operationele efficiëntie verhoogt, maar ook de klanttevredenheid verhoogt door ervoor te zorgen dat producten altijd beschikbaar zijn wanneer dat nodig is.

 

Inzichten voor verbeterde besluitvorming in voorraadbeheer

1. Verbeterde voorspellingsnauwkeurigheid Geavanceerde Machine Learning-algoritmen analyseren historische gegevens om patronen te identificeren die mensen mogelijk over het hoofd zien. Technieken als clustering, detectie van regimeveranderingen, detectie van afwijkingen en regressieanalyse bieden diepgaande inzichten in gegevens. Het meten van voorspellingsfouten is essentieel voor het verfijnen van voorspellingsmodellen; Technieken als Mean Absolute Error (MAE) en Root Mean Squared Error (RMSE) helpen bijvoorbeeld bij het kwantificeren van de nauwkeurigheid van voorspellingen. Bedrijven kunnen de nauwkeurigheid verbeteren door voortdurend prognoses te monitoren en aan te passen op basis van deze foutstatistieken. Zoals de Demand Planner bij een Hardware Retailer vermeld, “Met de verbeteringen aan onze prognoses en voorraadplanning die Smart Software mogelijk maakte, hebben we de veiligheidsvoorraad met 20% kunnen verminderen en tegelijkertijd de voorraadtekorten met 35% kunnen verminderen.”

2. Realtime gegevensanalyse State-of-the-art systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens in realtime verwerken, waardoor bedrijven hun voorraadniveaus dynamisch kunnen aanpassen op basis van de huidige vraagtrends en marktomstandigheden. Afwijkingsdetectiealgoritmen kunnen plotselinge pieken of dalen in de vraag automatisch identificeren en corrigeren, zodat de voorspellingen accuraat blijven. Een opmerkelijk succesverhaal komt van Smart IP&O, waarmee een bedrijf de voorraad tegen 20% kon verminderen en tegelijkertijd de serviceniveaus kon handhaven door voortdurend realtime gegevens te analyseren en de prognoses dienovereenkomstig aan te passen. FedEx Tech's Manager Materials benadrukt, “Wat het verzoek ook is, we moeten aan onze serviceverplichtingen de volgende dag voldoen. Smart stelt ons in staat om onze voorraad aan te passen om er zeker van te zijn dat we de producten en onderdelen bij de hand hebben om de serviceniveaus te bereiken die onze klanten nodig hebben.”

3. Verbeterde supply chain-efficiëntie Intelligente technologieplatforms kunnen de gehele supply chain optimaliseren, van inkoop tot distributie, door doorlooptijden te voorspellen en orderhoeveelheden te optimaliseren. Dit verkleint het risico op over- en onderbezetting. Met behulp van op prognoses gebaseerd voorraadbeheer heeft Smart Software bijvoorbeeld een fabrikant geholpen zijn toeleveringsketen te stroomlijnen, de doorlooptijden met 15% te verkorten en de algehele efficiëntie te verbeteren. De VP Operations bij Procon Pump verklaarde: “Een van de dingen die ik leuk vind aan deze nieuwe tool... is dat ik de gevolgen van beslissingen over voorraadvoorraden kan evalueren voordat ik ze implementeer.”

4. Verbeterde besluitvorming AI biedt bruikbare inzichten en aanbevelingen, waardoor managers weloverwogen beslissingen kunnen nemen. Dit omvat het identificeren van langzaam bewegende artikelen, het voorspellen van de toekomstige vraag en het optimaliseren van de voorraadniveaus. Regressieanalyse kan bijvoorbeeld de verkoop relateren aan externe variabelen zoals seizoensinvloeden of economische indicatoren, waardoor een dieper inzicht ontstaat in de vraagfactoren. Een van de klanten van Smart Software rapporteerde een aanzienlijke verbetering in de besluitvormingsprocessen, wat resulteerde in een stijging van het serviceniveau met 30% en een vermindering van de overtollige voorraad met 15%. “Smart IP&O stelde ons in staat de vraag op elke opslaglocatie te modelleren en, met behulp van serviceniveaugestuurde planning, te bepalen hoeveel we op voorraad moesten hebben om het serviceniveau te bereiken dat we nodig hebben”, aldus de Inkoopmanager bij Seneca Companies.

5. Kostenbesparing Door de voorraadniveaus te optimaliseren kunnen bedrijven de opslagkosten verlagen en verliezen als gevolg van verouderde of verlopen producten minimaliseren. AI-gestuurde systemen verminderen ook de noodzaak van handmatige voorraadcontroles, waardoor tijd en arbeidskosten worden bespaard. Dat blijkt uit een recente casestudy hoe de implementatie van Inventory Planning & Optimization (IP&O) binnen 90 dagen na de start van het project werd gerealiseerd. In de daaropvolgende zes maanden maakte IP&O het mogelijk de voorraadparameters voor enkele duizenden artikelen aan te passen, wat resulteerde in een voorraadreductie van $9,0 miljoen, terwijl het beoogde serviceniveau behouden bleef.

 

Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen en realtime data-analyse kunnen bedrijven optimale voorraadniveaus handhaven en de algehele prestaties van hun supply chain verbeteren. Inventory Planning & Optimization (IP&O) is een krachtig hulpmiddel dat uw organisatie kan helpen deze doelen te bereiken. Het integreren van de modernste voorraadoptimalisatie in uw organisatie kan leiden tot aanzienlijke verbeteringen op het gebied van efficiëntie, kostenreductie en klanttevredenheid.

 

 

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.

 

 

 

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.

Tijdens een recent evenement van de Maximo Utilities Working Group verklaarden verschillende potentiële klanten bijvoorbeeld dat “onze EAM dat zal doen” toen hen werd gevraagd naar de vereisten voor het voorspellen van het gebruik, het verrekenen van leveringsplannen en het optimaliseren van het voorraadbeleid. Ze waren verrast toen ze hoorden dat dit niet het geval was en wilden meer weten.

In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen.   

EAM-systemen

EAM-systemen kunnen geen prognoses van toekomstig gebruik verwerken. Deze systemen zijn eenvoudigweg niet ontworpen om leveringsplanning uit te voeren en veel systemen hebben niet eens een plek om prognoses vast te houden. Dus wanneer een MRO-bedrijf bekende vereisten voor geplande productie- of investeringsprojecten moet verrekenen, is een add-on-applicatie zoals Smart IP&O is nodig.

Voorraadoptimalisatiesoftware met functies die de planning ondersteunen van een bekende toekomstige vraag, gebruikt projectgebaseerde gegevens die niet in het EAM-systeem worden bijgehouden (inclusief de startdatums van het project, de duur en wanneer elk onderdeel naar verwachting nodig zal zijn) en berekent een prognose per periode over elke planningshorizon. Deze “geplande” voorspelling kan worden geprojecteerd naast statistische voorspellingen van de “ongeplande” vraag die voortkomt uit normale slijtage. Op dat moment kan software voor onderdelenplanning het aanbod salderen en de kloof tussen vraag en aanbod identificeren. Dit zorgt ervoor dat deze hiaten niet onopgemerkt blijven en resulteren in tekorten die anders de voltooiing van de projecten zouden vertragen. Het minimaliseert ook de overtollige voorraad die anders te snel zou worden besteld en verbruikt onnodig contant geld en magazijnruimte. Ook hier gaan MRO-bedrijven er soms ten onrechte van uit dat deze mogelijkheden worden gedekt door hun EAM-pakket.

ERP-systemen

ERP-systemen bevatten daarentegen doorgaans een MRP-module die is ontworpen om een prognose op te nemen en de materiaalbehoeften te verrekenen. Bij de verwerking wordt rekening gehouden met de huidige voorraad, openstaande verkooporders, geplande opdrachten, inkomende inkooporders, eventuele stuklijsten en artikelen die onderweg zijn tijdens de overdracht tussen locaties. Het vergelijkt deze huidige statuswaarden met de velden van het aanvulbeleid plus eventuele maandelijkse of wekelijkse prognoses om te bepalen wanneer aanvulling moet worden voorgesteld (een datum) en hoeveel moet worden aangevuld (een hoeveelheid).

Waarom zou u dus niet alleen het ERP-systeem gebruiken om het leveringsplan op te stellen en tekorten en overschotten te voorkomen? Ten eerste: hoewel ERP-systemen een tijdelijke aanduiding hebben voor een prognose en sommige systemen het aanbod kunnen salderen met behulp van hun MRP-modules, maken ze het niet gemakkelijk om de geplande vraagvereisten die verband houden met kapitaalprojecten op elkaar af te stemmen. Meestal worden de gegevens over wanneer geplande projecten zullen plaatsvinden buiten het ERP bijgehouden, met name de stuklijst van het project waarin wordt beschreven welke onderdelen nodig zijn om het project te ondersteunen. Ten tweede bieden veel ERP-systemen niets effectiefs als het gaat om voorspellende mogelijkheden, maar vertrouwen ze in plaats daarvan op eenvoudige wiskunde die gewoon niet werkt voor serviceonderdelen vanwege de hoge prevalentie van intermitterende vraag. Ten slotte hebben ERP-systemen geen flexibele, gebruiksvriendelijke interfaces die de interactie met de prognoses en het leveringsplan ondersteunen.

Puntlogica opnieuw ordenen

Zowel ERP als EAM hebben tijdelijke aanduidingen voor methoden voor het aanvullen van bestelpunten, zoals Min/Max-niveaus. U kunt voorraadoptimalisatiesoftware gebruiken om deze velden in te vullen met het voor risico aangepaste bestelpuntbeleid. Vervolgens worden binnen de ERP- of EAM-systemen bestellingen geactiveerd wanneer de werkelijke (niet-geprognosticeerde) vraag de voorhanden voorraad onder de Min. Dit type beleid maakt geen gebruik van een traditionele voorspelling die de vraag week na week of maand na maand projecteert en wordt vaak “vraaggestuurde aanvulling” genoemd (aangezien bestellingen alleen plaatsvinden wanneer de werkelijke vraag de voorraad onder een door de gebruiker gedefinieerd niveau drijft). drempelwaarde).

Maar het feit dat er geen gebruik wordt gemaakt van een periode-over-periode voorspelling betekent niet dat het niet voorspellend is. Het beleid voor herbestellingspunten moet gebaseerd zijn op een voorspelling van de vraag gedurende een aanvultermijn plus een buffer om te beschermen tegen vraag- en aanbodvariabiliteit. MRO-bedrijven moeten weten welk voorraadrisico zij lopen bij een bepaald voorraadbeleid. Voorraadbeheer is tenslotte risicobeheer – vooral in MRO-bedrijven, waar de kosten van stockout zo hoog zijn. Toch bieden ERP en EAM geen enkele mogelijkheid om het voorraadbeleid aan te passen aan de risico's. Ze dwingen gebruikers om dit beleid extern handmatig te genereren of om eenvoudige vuistregels te gebruiken die niet in detail beschrijven welke risico's verbonden zijn aan de keuze van het beleid.

Overzicht

Supply chain planningsfunctionaliteit zoals voorraadoptimalisatie is niet de kernfocus van EAM en ERP. U moet gebruikmaken van aanvullende planningsplatforms, zoals Smart IP&O, die statistische prognoses, gepland projectbeheer en voorraadoptimalisatie ondersteunen. Smart IP&O zal prognoses en voorraadbeleid ontwikkelen die kunnen worden ingevoerd in een EAM- of ERP-systeem om de dagelijkse bestellingen te stimuleren.

 

 

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.

Denk eens aan een openbaar vervoersbedrijf. In de meeste grote steden zullen de jaarlijkse operationele budgetten de $3 miljard overschrijden. De kapitaaluitgaven voor treinen, metro's en infrastructuur kunnen jaarlijks honderden miljoenen bedragen. Bijgevolg zal een voorraad reserveonderdelen ter waarde van $150 miljoen wellicht niet de aandacht trekken van de CFO of algemeen directeur, aangezien deze een klein percentage van de balans vertegenwoordigt. Bovendien moeten in op MRO gebaseerde industrieën veel onderdelen de machineparken tien jaar of langer ondersteunen, waardoor extra voorraden een noodzakelijke troef zijn. In sommige sectoren, zoals nutsbedrijven, kan het aanhouden van extra voorraden zelfs gestimuleerd worden om ervoor te zorgen dat de apparatuur in goede staat blijft.

We hebben zorgen over overtollige voorraden zien ontstaan wanneer de magazijnruimte beperkt is. Ik herinner me dat ik aan het begin van mijn carrière getuige was van het spoorwegemplacement van een openbaar vervoersbedrijf, gevuld met verroeste assen met een waarde van meer dan $100.000 per stuk. Mij werd verteld dat de assen moesten worden blootgesteld aan de elementen vanwege onvoldoende magazijnruimte. De opportuniteitskosten die verband houden met de ruimte die wordt ingenomen door extra voorraad worden een overweging wanneer de magazijncapaciteit is uitgeput. De belangrijkste overweging die alle andere beslissingen overtroeft, is hoe de voorraad een hoog serviceniveau voor interne en externe klanten garandeert. Voorraadplanners maken zich veel meer zorgen over terugslag als gevolg van voorraadtekorten dan over overaankopen. Wanneer een ontbrekend onderdeel leidt tot een SLA-schending of het stilleggen van de productielijn, wat resulteert in miljoenen aan boetes en onherstelbare productie-output, is dat begrijpelijk.

Vermogensintensieve bedrijven missen één groot punt. Dat is de extra voorraad isoleert niet tegen stockouts; het draagt eraan bij. Hoe meer eigen risico u heeft, hoe lager uw algehele serviceniveau, omdat het geld dat nodig is om onderdelen te kopen eindig is, en geld uitgegeven aan overtollige voorraad betekent dat er geen contant geld beschikbaar is voor de onderdelen die het nodig hebben. Zelfs door de overheid gefinancierde MRO-bedrijven, zoals nutsbedrijven en transportbedrijven, erkennen nu meer dan ooit de noodzaak om de uitgaven te optimaliseren. Zoals een materiaalmanager deelde: “We kunnen problemen met zakken met contant geld uit Washington niet langer oplossen.” Ze moeten dus meer doen met minder, en zorgen voor een optimale toewijzing over de tienduizenden onderdelen die ze beheren.

Dit is waar state-of-the-art voorraadoptimalisatiesoftware van pas komt, die de benodigde voorraad voor gerichte serviceniveaus voorspelt, identificeert wanneer voorraadniveaus negatieve rendementen opleveren en herschikkingen aanbeveelt voor verbeterde algehele serviceniveaus. Smart Software helpt al tientallen jaren activa-intensieve MRO-gebaseerde bedrijven bij het optimaliseren van de bestelniveaus voor elk onderdeel. Bel ons voor meer informatie. 

 

 

Sommige bedrijven investeren in software om hen te helpen hun voorraad te beheren, of het nu gaat om reserveonderdelen of eindproducten. Maar een verrassend aantal anderen speelt elke dag het Inventory Guessing Game, vertrouwend op een ingebeelde “Golden Gut” of op gewoon geluk om hun inventariscontroleparameters in te stellen. Maar wat voor resultaten verwacht je met die aanpak?

Hoe goed bent u in het aanvoelen van de juiste waarden? In deze blogpost wordt u uitgedaagd om de beste Min- en Max-waarden voor een notioneel voorraaditem te raden. We laten u de vraaggeschiedenis zien, geven u een paar relevante feiten, waarna u Min- en Max-waarden kunt kiezen en zien hoe goed ze zouden werken. Klaar?

De uitdaging

Figuur 1 toont de dagelijkse vraaggeschiedenis van het artikel. De gemiddelde vraag bedraagt 2 eenheden per dag. De doorlooptijd voor het aanvullen is constant 10 dagen (wat onrealistisch is maar in uw voordeel werkt). Bestellingen die niet direct uit voorraad leverbaar zijn, kunnen niet worden nabesteld en gaan verloren. U wilt minimaal een opvullingspercentage van 80% bereiken, maar niet tegen elke prijs. U wilt ook het gemiddelde aantal beschikbare eenheden minimaliseren en toch een opvullingspercentage van ten minste 80% bereiken. Welke Min- en Max-waarden zouden een 80%-opvullingspercentage opleveren met het laagste gemiddelde aantal beschikbare eenheden? [Neem uw antwoorden op, zodat u ze later kunt controleren. De oplossing staat hieronder aan het einde van het artikel.]

Berekening van de beste min- en max-waarden

De manier om de beste waarden te bepalen is door een digitale tweeling te gebruiken, ook wel een Monte Carlo-simulatie genoemd. De analyse creëert een groot aantal vraagscenario's en passeert deze door de wiskundige logica van het voorraadbeheersysteem om te zien welke waarden zullen worden overgenomen door de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's).

We hebben voor dit probleem een digitale tweeling gebouwd en deze systematisch getest met 1.085 paar Min- en Max-waarden. Voor elk paar hebben we in totaal 100 keer 365 bedrijfsdagen gesimuleerd. Vervolgens hebben we het gemiddelde van de resultaten genomen om de prestaties van het Min/Max-paar te beoordelen in termen van twee KPI's: opvullingspercentage en gemiddelde voorraad.

Figuur 2 toont de resultaten. De inherente afweging tussen voorraadomvang en opvullingspercentage is duidelijk in de figuur: als je een hoger opvullingspercentage wilt, moet je een grotere voorraad accepteren. Op elk inventarisniveau is er echter een bereik aan opvullingspercentages, dus het is de bedoeling om het Min/Max-paar te vinden dat het hoogste opvullingspercentage oplevert voor een inventaris van een bepaalde grootte.

Een andere manier om Figuur 2 te interpreteren is door te focussen op de groene stippellijn die het beoogde 80%-opvullingspercentage aangeeft. Er zijn veel Min/Max-paren die in de buurt van het 80%-doel kunnen raken, maar ze verschillen qua voorraadgrootte van ongeveer 6 tot ongeveer 8 eenheden. Figuur 3 zoomt in op dat gebied van Figuur 2 en toont een behoorlijk aantal Min/Max-paren die competitief zijn.

We hebben de resultaten van alle 1.085 simulaties gesorteerd om te identificeren wat economen de efficiënte grens noemen. De efficiënte grens is de reeks meest efficiënte Min/Max-paren om de wisselwerking tussen opvullingspercentage en aanwezige eenheden te benutten. Dat wil zeggen, het is een lijst met Min/Max-paren die de goedkoopste manier bieden om elk gewenst opvullingspercentage te bereiken, niet alleen 80%. Figuur 4 toont de efficiënte grens voor dit probleem. Van links naar rechts kunt u de laagste prijs aflezen die u zou moeten betalen (gemeten aan de hand van de gemiddelde voorraadgrootte) om het beoogde opvullingspercentage te bereiken. Om bijvoorbeeld een opvullingspercentage van 90% te bereiken, zou u een gemiddelde voorraad van ongeveer 10 eenheden moeten hebben.

Figuren 2, 3 en 4 tonen resultaten voor verschillende Min/Max-paren, maar geven niet de waarden van Min en Max achter elk punt weer. Tabel 1 toont alle simulatiegegevens: de waarden van Min, Max, gemiddelde beschikbare eenheden en opvullingspercentage. Het antwoord op het raadspel is gemarkeerd in de eerste regel van de tabel: Min=7 en Max=13¹. Heb je het juiste antwoord gekregen, of iets dat in de buurt komt?²? Heb je misschien de efficiënte grens bereikt?

Conclusies

Misschien heb je geluk gehad, of misschien heb je inderdaad een Gouden Darm, maar de kans is groter dat je niet het juiste antwoord hebt gekregen, en nog waarschijnlijker dat je het niet eens hebt geprobeerd. Het vinden van het juiste antwoord is buitengewoon moeilijk zonder de digitale tweeling te gebruiken. Raden is onprofessioneel.

Een stap verder dan raden is ‘raden en zien’, waarbij u uw gok implementeert en vervolgens een tijdje (maanden?) wacht om te zien of de resultaten u bevallen. Die tactiek is op zijn minst ‘wetenschappelijk’, maar inefficiënt.

Denk nu eens aan de moeite om de beste (Min,Max) paren voor duizenden items te bepalen. Op die schaal is er zelfs nog minder reden om het inventarisraadspel te spelen. Het juiste antwoord is om het te spelen… Slim³.

¹ Dit antwoord heeft een bonus, omdat het een opvullingspercentage van iets meer dan 80% behaalt bij een lagere gemiddelde voorraadgrootte dan de Min/Max-combinatie die precies 80% bereikte. Met andere woorden: (7,13) bevindt zich op de efficiënte grens.

² Omdat deze resultaten afkomstig zijn van een simulatie in plaats van een exacte wiskundige vergelijking, is er een bepaalde foutmarge verbonden aan elk geschat opvullingspercentage en voorraadniveau. Omdat de gemiddelde resultaten echter gebaseerd waren op 100 simulaties over een periode van 365 dagen, zijn de foutmarges echter klein. Over alle experimenten heen waren de gemiddelde standaardfouten in het opvullingspercentage en de gemiddelde voorraad respectievelijk slechts 0,009% en 0,129 eenheden.

³ Mocht je dit nog niet weten: een van de oprichters van Smart Software was … Charlie Smart.