Pas op voor eenvoudige vuistregels voor voorraadbeheer

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Voorraadbeheer vereist dat leidinggevenden concurrerende doelen tegen elkaar afwegen: hoge productbeschikbaarheid versus lage investering in voorraad. Leidinggevenden vinden dit evenwicht door beschikbaarheidsdoelen en budgetbeperkingen te stellen. Vervolgens vertalen supply chain-professionals deze 'opdrachtgeversintenties' in gedetailleerde specificaties over punten opnieuw ordenen en bestel hoeveelheden.

Een spannende race tussen vraag en aanbod

 

Laten we ons concentreren op bestelpunten (ook bekend als minuten). Ze werken als volgt. Naarmate de voorhanden voorraad afneemt als reactie op de vraag, daalt deze uiteindelijk tot of onder een triggerwaarde, het bestelpunt of min. Op dat moment is het alsof er een pistool afgaat om een race tussen vraag en aanbod te starten. Er wordt een aanvullingsopdracht verzonden om het artikel opnieuw te bevoorraden, maar er is een aanvulling Lead time, dus de herbevoorrading is niet onmiddellijk. Terwijl uw systeem wacht op bevoorrading, blijft de vraag naar de beschikbare voorraad afnemen. Het is slecht nieuws als de vraag de race wint, want dan ben je niet in staat om te bieden wat iemand vraagt. Vervolgens krijgen ze het van een concurrent of worden ze nabesteld en ontevreden: hoe dan ook, bevoorrading is een slecht resultaat voor u en uw klant.

Het risico van bevoorrading wordt beheerst door de keuze van de bestelpunten van uw personeel. Als ze te hoog zijn ingesteld, zijn stock-outs zeldzaam, maar is de voorraad opgeblazen. Stel ze te laag in en stock-outs zijn er in overvloed. Dus hoe moeten de bestelpunten worden ingesteld?

Dwaze opvolging vermijden

 

Verschillende factoren bepalen het voorraadrisico. Elk artikel in uw inventaris heeft zijn eigen vraaggeschiedenis en doorlooptijd. Samen met de door u gekozen beschikbaarheidsdoelen bepalen deze factoren de beste keuze voor een bestelpunt. Maar de relaties zijn statistisch en vereisen een goede analyse om uit te werken. Software voor voorraadoptimalisatie kan het juiste bestelpunt berekenen voor elk van de tienduizenden artikelen. Maar in plaats van te vertrouwen op een goede analyse, vallen veel bedrijven terug op simpele vuistregels of gewoon “doen wat we altijd doen”.

In plaats van de juiste wiskunde te gebruiken, vertrouwen bedrijven vaak op vuistregels die hen slecht van dienst zijn. Hier zijn enkele voorbeelden in volgorde van meest voorkomend tot minst voorkomend.

1) Veelvouden van de gemiddelde vraag

 

Hervolgpunten instellen op een (willekeurig) veelvoud van gemiddelde vraag begint te vertrouwen op feitelijke feiten. Maar het negeert het belangrijkste kenmerk van de vraag dat het risico op voorraaduitval veroorzaakt: variabiliteit in de vraag. Twee artikelen met dezelfde gemiddelde vraag maar zeer verschillende niveaus van variabiliteit zullen zeer verschillende bestelpunten vereisen om hetzelfde lage risico op voorraaduitval te verzekeren. (Zie afbeelding 1)

2) Onderbuikgevoel

 

Sommige bedrijven hebben zichzelf gestyled supply chain goeroes. Zelfs als ze eigenlijk Jedi-meesters zijn, is het onmogelijk om tienduizenden items bij te houden waarvan de bestelpunten regelmatig moeten worden herzien. En als de logica achter de besluitvorming verborgen zit in een moeilijk te gebruiken spreadsheet waarvan alleen zij weten hoe ze die moeten gebruiken, loopt het bedrijf het risico het inventarisatieplan niet uit te voeren zonder die ene persoon – een risicovol voorstel.

3) Gemiddelde vraag + een veelvoud van vraagvariabiliteit

 

Deze benadering wordt in veel "Inventory 101" -cursussen onderwezen. Maar het veronderstelt impliciet enkele feiten over de vraag die heel vaak niet waar zijn: dat de vraag een normale ("klokvormige") verdeling heeft en dat de vraag in de ene periode geen verband houdt met de vraag in de voorgaande tijdsperiode(n). Veronderstellingen van onafhankelijkheid en vertrouwen op normale distributiemodellen zijn gewoon niet voldoende.

4) Kinderliedjes

 

Helemaal niet de norm, vandaar dat we als laatste op de lijst staan, maar we hoorden van een bedrijf dat één simpele regel hanteerde voor alle artikelen: "Als het er vier zijn, bestel dan meer". Het is gek om te geloven dat één regel te allen tijde op alle items van toepassing is. Maar het rijmt tenminste.

Uw mensen kunnen beter doen dan te vertrouwen op een van deze benaderingen. Weet u of uw bedrijf er een gebruikt?

Het goed doen

 

De juiste manier om herordeningspunten in te stellen maakt gebruik van de instrumenten van de waarschijnlijkheidstheorie. De details zijn afhankelijk van of u afgewerkte goederen of reserveonderdelen verkoopt. Reserveonderdelen zijn meestal moeilijker te beheren omdat ze eigenzinnige vraagpatronen hebben: hoog onderbreking (veel nul eisen), hoog scheefheid (veel kleine eisen maar ook met wat kanjers), en auto-correlatie ("feest of hongersnood" gedrag). Modern Puntsoftware opnieuw bestellen houdt rekening met deze eigenaardigheden om bestelpunten in te stellen die het gewenste niveau van artikelbeschikbaarheid verzekeren. Belangrijk is dat ze uw mensen ook expliciete afwegingscurven laten zien, zodat ze de balans kunnen vinden die u wilt - op item-per-locatieniveau - tussen voorraadrisico en voorraadinvestering.

Voorraad is een belangrijke post op de balans en heeft aandacht op hoog niveau nodig. Bij veel fabrikanten kunnen serviceonderdelen tot de helft van de omzet vertegenwoordigen. Moderne software laat de C-Suite verder gaan dan onvolledige wiskunde en andere ontoereikende benaderingen voor voorraadbeheer.

 

 

Afbeelding 1: Twee even belangrijke artikelen met dezelfde gemiddelde vraag krijgen hetzelfde voorraadbeleid toegewezen dat het Min (bestelpunt) bepaalt als 2 x de gemiddelde doorlooptijdvraag. Ondanks "hetzelfde" voorraadbeleid variëren de serviceprestaties aanzienlijk, waarbij het stabiele artikel A te kampen heeft met overvoorraden en het vluchtige artikel B met een voorraadtekort.

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Dagelijkse vraagscenario's

Dagelijkse vraagscenario's

In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën.

Leren van voorraadmodellen

Leren van voorraadmodellen

In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen.

De methoden voor voorspelling

De methoden voor voorspelling

Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd.

recente berichten

  • Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatieOnzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie
    In this blog, we will discuss today's fast-paced and unpredictable market and the constant challenges businesses face in managing their inventory and service levels efficiently. The main subject of this discussion, rooted in the concept of "Probabilistic Inventory Optimization," focuses on how modern technology can be leveraged to achieve optimal service and inventory targets amidst uncertainty. This approach not only addresses traditional inventory management issues but also offers a strategic edge in navigating the complexities of demand fluctuations and supply chain disruptions. […]
  • Dagelijkse vraagscenario's Smart 2Dagelijkse vraagscenario's
    In deze videoblog leggen we uit hoe tijdreeksvoorspellingen naar voren zijn gekomen als een cruciaal hulpmiddel, vooral op dagelijks niveau, waarmee Smart Software sinds de oprichting ruim veertig jaar geleden pionierde. De evolutie van bedrijfspraktijken van jaarlijkse naar meer verfijnde temporele stappen zoals maandelijkse en nu dagelijkse data-analyse illustreert een significante verschuiving in operationele strategieën. […]
  • De kosten als u niets doet met uw voorraadplanningssystemenDe kosten van spreadsheetplanning
    Bedrijven die afhankelijk zijn van spreadsheets voor vraagplanning, prognoses en voorraadbeheer worden vaak beperkt door de inherente beperkingen van de spreadsheet. Dit artikel onderzoekt de nadelen van traditionele voorraadbeheerbenaderingen veroorzaakt door spreadsheets en de daarmee samenhangende kosten, en contrasteert deze met de aanzienlijke voordelen die worden behaald door het omarmen van de modernste planningstechnologieën. […]
  • Leren van voorraadmodellen Software AILeren van voorraadmodellen
    In deze videoblog wordt een cruciaal aspect van voorraadbeheer in de schijnwerpers gezet: de analyse en interpretatie van voorraadgegevens. De focus ligt specifiek op een dataset van een openbaar vervoersbedrijf met details over reserveonderdelen voor bussen. […]
  • De methoden voor het voorspellen van softwareDe methoden voor voorspelling
    Software voor vraagplanning en statistische prognoses speelt een cruciale rol in effectief bedrijfsbeheer door functies te integreren die de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren. Een belangrijk aspect is het gebruik van op afvlakking gebaseerde of extrapolatieve modellen, waardoor bedrijven snel voorspellingen kunnen doen die uitsluitend op historische gegevens zijn gebaseerd. Deze basis, geworteld in prestaties uit het verleden, is cruciaal voor het begrijpen van trends en patronen, vooral in variabelen zoals verkoop of productvraag. Voorspellingssoftware gaat verder dan louter data-analyse door de combinatie van professioneel oordeel met statistische voorspellingen mogelijk te maken, waarbij wordt erkend dat prognoses geen one-size-fits-all-proces zijn. Deze flexibiliteit stelt bedrijven in staat menselijke inzichten en sectorkennis in het voorspellingsmodel op te nemen, waardoor een genuanceerdere en nauwkeurigere voorspelling wordt gegarandeerd. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Waarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebbenWaarom MRO-bedrijven aanvullende software voor serviceonderdelenplanning en inventarisatie nodig hebben
      MRO-organisaties bestaan in een breed scala van industrieën, waaronder openbaar vervoer, elektriciteitsbedrijven, afvalwater, waterkracht, luchtvaart en mijnbouw. Om hun werk gedaan te krijgen, gebruiken MRO-professionals Enterprise Asset Management (EAM) en Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. Deze systemen zijn ontworpen om veel taken uit te voeren. Gezien hun kenmerken, kosten en uitgebreide implementatievereisten wordt aangenomen dat EAM- en ERP-systemen het allemaal kunnen. In dit bericht vatten we de behoefte aan aanvullende software samen die zich richt op gespecialiseerde analyses voor voorraadoptimalisatie, prognoses en planning van serviceonderdelen. […]
    • Vraag naar reserveonderdelen voorspellen-een-ander-perspectief-voor-planning-service-onderdelenDe voorspelling is belangrijk, maar misschien niet zoals u denkt
      Waar of niet waar: de prognose is niet van belang voor het voorraadbeheer van reserveonderdelen. Op het eerste gezicht lijkt deze verklaring duidelijk onjuist. Prognoses zijn immers cruciaal voor het plannen van de voorraadniveaus, toch? Het hangt ervan af wat je onder ‘voorspelling’ verstaat. Als u een ouderwetse prognose met één cijfer bedoelt (“de vraag naar artikel CX218b zal volgende week 3 eenheden bedragen en de week erna 6 eenheden”), dan nee. Als je de betekenis van voorspelling verruimt tot een kansverdeling die rekening houdt met onzekerheden in zowel vraag als aanbod, dan ja. […]
    • Waarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraadWaarom MRO-bedrijven zich zorgen moeten maken over overtollige voorraad
      Geven MRO-bedrijven echt prioriteit aan het verminderen van de overtollige voorraad reserveonderdelen? Vanuit organisatorisch oogpunt blijkt uit onze ervaring dat dit niet noodzakelijk het geval is. Discussies in de bestuurskamer gaan doorgaans over het uitbreiden van wagenparken, het verwerven van nieuwe klanten, het voldoen aan Service Level Agreements (SLA's), het moderniseren van de infrastructuur en het maximaliseren van de uptime. In bedrijfstakken waar activa die worden ondersteund door reserveonderdelen honderden miljoenen kosten of aanzienlijke inkomsten genereren (bijvoorbeeld de mijnbouw of de olie- en gassector), doet de waarde van de voorraad nauwelijks de wenkbrauwen fronsen en hebben organisaties de neiging grote hoeveelheden buitensporige voorraden over het hoofd te zien. […]
    • Belangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelenBelangrijkste verschillen tussen voorraadplanning voor eindproducten en voor MRO en reserveonderdelen
      In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]