Belmont, Massachusetts, december 2022 – Smart Software is verheugd aan te kondigen dat mede-oprichter Dr. Thomas R. Willemain's artikel "Managing Inventory amid Regime Change" de 1e plaats heeft gewonnen in de categorie Forecasting van de 2022 Supply Chain Brief MVP Awards.

"Regimeverandering" is een statistische term die een grote verandering in de aard van de vraag naar een voorraadartikel betekent. De vraaggeschiedenis van een item is de brandstof die de prognosemachines van vraagplanners aandrijft. Over het algemeen geldt: hoe meer brandstof, hoe beter, waardoor we een beter beeld hebben van het gemiddelde niveau, de vorm van elk seizoenspatroon en de grootte en richting van elke trend. Maar er is één grote uitzondering op de regel dat 'meer gegevens betere gegevens zijn'. Als er een grote verschuiving in uw bedrijf plaatsvindt en de nieuwe vraag niet lijkt op de oude vraag, dan worden oude gegevens gevaarlijk.

Lees hier het artikel over de winnaar van de MVP Award  https://smartcorp.com/inventory-optimization/managing-inventory-amid-regime-change/

Toeleveringsketen in het kort brengt de beste inhoud samen van honderden opinieleiders uit de branche. Deze MVP Award erkent de Meest waardevolle post zoals beoordeeld door het publiek, de prijscommissie en sociale media van Supply Chain Brief. Van Smart Software wordt erkend dat het de hoogste waarde biedt aan professionals uit de industrie en nuttige informatie van strategische aard biedt. https://www.supplychainbrief.com/mvp-awards/2022-SCB-MVP-AWARDS/forecasting

Dr.Thomas R.Willemain is mede-oprichter en Senior VP for Research bij Smart Software. Hij was professor aan het MIT en de Harvard Kennedy School of Government en is nu emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute. Tom was een Distinguished Visiting Professor aan de FAA en ondersteunde de Intelligence Community als Expert Statistical Consultant (GS15) in de Mathematics Research Group van NSA en later bij IDA's Center for Computing Sciences. Hij heeft diploma's van Princeton University (BSE, summa cum laude) en Massachusetts Institute of Technology (MS en PhD), allemaal in Electrical Engineering.

Over Smart Software, Inc.
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 bij middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Disney, Arizona Public Service en Ameren. Smart Inventory Planning & Optimization geeft 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, en is online te vinden op www.smartcorp.com.

Waarom op scenario's gebaseerde planning planners helpt om risico's beter te beheren en betere resultaten te behalen.

Als u dit leest, bent u waarschijnlijk een supply chain-professional met verantwoordelijkheden voor vraagprognose, voorraadbeheer of beide. Als je in de 21 . woont^st eeuw, gebruik je een soort software om je te helpen je werk te doen. Maar wat doet uw software in wezen voor u?

Van oudsher heeft software gediend als een leveringsvehikel voor vergelijkingen. Zelfs als je al vroeg in je leven hebt besloten dat jij en vergelijkingen niet met elkaar overweg kunnen, kunnen ze nog steeds iets voor je doen, en kun je ermee leven - op voorwaarde dat sommige software al die wiskunde op een veilige afstand houdt.

Dit is prima, voor zover het gaat. Maar wij bij Smart Software denken dat u er beter aan doet door uw vergelijkingen in te ruilen voor scenario's. Meestal is het punt van een vergelijking om "het antwoord" te geven, meestal in de vorm van een getal, zoals in "de vraag van volgende maand naar SKUxxx zal 105 eenheden zijn." Dergelijke resultaten zijn nuttig, maar onvolledig.

Prognoses kunnen worden gezien als een computerprobleem, maar het is nuttiger om het te zien als een oefening in risicobeheer. De voorspelling van de vergelijking van 105 eenheden bevat geen enkele indicatie van de onzekerheid in de voorspelling, hoewel die er altijd is. Het helpt u niet na te denken over plausibele onvoorziene omstandigheden: wat als er vraag is naar meer dan 105 eenheden? Wat als het voor minder dan 105 is? Kan het zo hoog worden als 130 of zo laag als 80? Is 80 zelfs in de verste verte waarschijnlijk?

Dit is waar scenariogebaseerde analyse zijn voordeel laat zien. Een definitie van 'scenario' is 'een gepostuleerde opeenvolging van gebeurtenissen'. Onze definitie is uitgebreider: een scenario is "een gepostuleerde opeenvolging van gebeurtenissen en de bijbehorende waarschijnlijkheid van gebeuren." Scenario's zijn de ultieme what-if-planningstool. Voorspelling door vergelijking zal een vraag voor 105 eenheden voorspellen. Scenariovoorspelling levert een bundel mogelijke vraagcijfers op, sommige waarschijnlijker en andere minder. Als er weinig of geen scenario's zo laag als 80 zijn, kunt u die onvoorziene situatie laten gaan.

Plus-of-min Hoeveel?

Degenen die beter thuis zijn in op vergelijkingen gebaseerde voorspellingen, zouden kunnen protesteren dat op vergelijkingen gebaseerde software soms indicaties geeft van de "plus of min" van een voorspelling, compleet met een klokvormige curve die de relatieve waarschijnlijkheid van verschillende onvoorziene omstandigheden aangeeft. Wanneer u echter een perfecte klokvormige verdeling ziet, weet u dat u wordt gevraagd te vertrouwen op een theoretische veronderstelling die slechts soms geldig is.

Scenarioprognoses zijn niet gebaseerd op die veronderstelling. In feite hoeven ze niet te vertrouwen op een vooraf bedachte wiskundige veronderstelling waarvan het belangrijkste verkoopargument is dat het de analyse vereenvoudigt. U hebt geen vereenvoudigde analyse nodig, u hebt een realistische analyse nodig op basis van feiten.

Geavanceerde software produceert scenariovoorspellingen, niet alleen voor vraagplanning, maar ook voor voorraadbeheer. De vraag is een belangrijke input voor voorraadsoftware, samen met het gedrag van leveranciers zoals blijkt uit de doorlooptijden voor aanvullingen. Zowel vraag als aanbod moeten worden voorspeld als je de gevolgen wilt zien van bijvoorbeeld het kiezen van een bestelpunt van 15 en een bestelhoeveelheid van 25.

Voorraadsystemen zijn wat 'padgevoelig' wordt genoemd, wat betekent dat een bepaalde reeks vraagwaarden andere prestaties zal opleveren dan dezelfde vraagwaarden in een andere volgorde. Als bijvoorbeeld al uw periodes met de hoogste vraag de een na de ander worden opgestapeld, zult u veel meer moeite hebben om de voorraad aan te houden dan wanneer dezelfde periodes met grote vraag uit elkaar liggen met tijd om tussendoor bij te vullen. Scenario's weerspiegelen deze verschillen in voldoende detail om gemiddelde prestatiestatistieken op te leveren die een afspiegeling zijn van de verschillende onvoorziene omstandigheden die inherent zijn aan onzekere vraag.

Figuur 1 illustreert het verschil tussen een op vergelijkingen gebaseerde voorspelling en voorspellingsscenario's. De groene cellen houden 10 maanden vraag naar een reserveonderdeel. De blauwe cellen bevatten een op vergelijkingen gebaseerde voorspelling die vraagt om een gemiddelde vraag van 1,5 eenheden in de maanden 11, 12 en 13. De pistachekleurige cellen bevatten acht scenariovoorspellingen, hoewel onze software in de praktijk tienduizenden scenario's zou genereren. Nu komen de scenario's ook gemiddeld uit op 1,5 eenheden per maand, maar ze gaan verder en tonen de grote verscheidenheid aan manieren waarop de komende drie maanden zich zouden kunnen voordoen. Als u bijvoorbeeld verticaal leest, kan de maandelijkse vraag variëren van 0 tot 3. Als u horizontaal leest, kunnen de totalen voor drie maanden variëren van 0 tot 6, vergeleken met de op vergelijkingen gebaseerde schatting van 4,5. Als u doorgaat met dit speelgoedvoorbeeld, als u 5 eenheden bij de hand heeft en de doorlooptijd voor aanvulling langer is dan 3 maanden, zegt het op vergelijkingen gebaseerde model dat u de komende 3 maanden in orde zult zijn, maar de op scenario's gebaseerde resultaten zeggen dat u 1 kans op 8 (12.5%) kans op bevoorrading. Evenzo heeft u een serviceniveau van 87.5%. Als het onderdeel kritiek is en u streeft naar een 95%-serviceniveau, loopt u het risico uw doel voor artikelbeschikbaarheid te missen.

Afbeelding 1: Vergelijking-gebaseerde en op scenario's gebaseerde voorspellingen

Overzicht

Onthoud dat op vergelijkingen gebaseerde prognoses u informatie geven, maar oppervlakkige informatie. Op scenario's gebaseerde prognoses kunnen u niet alleen vertellen welk resultaat het meest waarschijnlijk is, maar ook hoe betrouwbaar een verscheidenheid aan voorspellingen is - en dit stelt u in staat uw oordeel te geven over het balanceren van risico's en voorraadkosten - allemaal geautomatiseerd om te schalen naar een groot aantal catalogus van artikelen.