Future-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization

Utilities have unique supply chain optimization requirements, primarily ensuring high uptime by keeping all critical machines running continuously. Achieving this involves maintaining a high availability of spare parts to guarantee a consistent, reliable, and safe supply. Additionally, as regulated entities, utilities must also carefully manage and control costs.

Efficiënt beheer van toeleveringsketens

Om een betrouwbare elektriciteitsvoorziening te behouden op 99.99%+ service levels, for example, utilities must be able to respond quickly to changes in demand in the near term and accurately anticipate future demand. To do so, they must have a well-organized supply chain that allows them to purchase the necessary equipment, materials, and services from the right suppliers at the right time, in the right quantities, and at the right price.

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.

As a result, Supply Chain Optimization (SCO) has become an increasingly mission-critical business practice for utilities.  To contend with these challenges, utilities can no longer simply manage their supply chain — they must optimize it.  And to do that, investments in new processes and systems will be required.

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

Advanced Analytics and Optimization: Future-Proofing Utility Supply Chains

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.

Afwegingscurve serviceniveau kosten nutsvoorzieningen inventarisvereisten Software

With inventory optimization software, setting stocking policies is pure guesswork: It is possible to know how any given increase or decrease will impact service levels other than rough cut estimates.  How the changes will play out in terms of inventory investment, operating costs, and shortage costs, is something no one really knows.  Most utilities rely on 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.

 

Optimizing Utility Supply Chains Advanced Analytics for Future Readiness

 

Leveraging Advanced Analytics and AI

When introducing automation, each utility company has its own goals to pursue, but you should begin with assessing present operations to identify areas that may be made more effective. Some companies may prioritize financial issues, but others may prioritize regulatory demands such as clean energy spending or industry-wide changes such as smart grids. Each company’s difficulties are unique, but modern software can point the way to a more effective inventory management system that minimizes excess inventory and places the correct components in the right places at the right times.

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.

Utilities can ensure that they are able to manage their spare parts supplies in an efficient and cost-effective manner better preparing them for the future.  Over time, this balance between supply and demand translates to a significant edge. Understanding the Service Level Tradeoff Curve helps to understand the costs associated with different levels of service and the inventory requirements needed to achieve them. This leads to reduced operational costs, optimized inventory, and assurance that you can meet your customers’ needs.

 

 

 

Software voor planning van reserveonderdelen

De prognosesoftware voor serviceonderdelen van Smart IP&O maakt gebruik van een uniek empirisch probabilistische voorspelling nadering die is ontworpen voor intermitterende vraag. Voor verbruikbare reserveonderdelen genereert onze gepatenteerde en APICS-bekroonde methode snel tienduizenden vraagscenario's zonder te vertrouwen op de aannames over de aard van vraagverdelingen die impliciet zijn in traditionele prognosemethoden. Het resultaat zijn zeer nauwkeurige schattingen van veiligheidsvoorraad, bestelpunten en serviceniveaus, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. Voor repareerbare reserveonderdelen, Smart's Reparatie- en retourmodule simuleert nauwkeurig de processen van uitval en reparatie van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met de huidige roterende pool van reserveonderdelen. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omstandigheden, of ze moeten wachten tot reparaties zijn voltooid en weer in gebruik moeten worden genomen of dat ze extra servicereserveonderdelen van leveranciers moeten kopen, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. stilstand van apparatuur.

Neem contact met ons op voor meer informatie over hoe deze functionaliteit onze klanten in de sectoren MRO, buitendienst, nutsvoorzieningen, mijnbouw en openbaar vervoer heeft geholpen hun voorraad te optimaliseren. U kunt de whitepaper hier ook downloaden.

 

 

Whitepaper: wat u moet weten over het voorspellen en plannen van service parts

 

Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.

 

    Het plannen van reserveonderdelen is niet zo moeilijk als u denkt

    Bij het beheer van serviceonderdelen weet u niet wat er kapot gaat en wanneer, omdat defecten aan onderdelen willekeurig en plotseling zijn. Als gevolg hiervan zijn vraagpatronen meestal extreem intermitterend en missen ze een significante trend- of seizoensstructuur. Het aantal combinaties van onderdelen per locatie loopt vaak in de honderdduizenden, dus het is niet haalbaar om de vraag naar afzonderlijke onderdelen handmatig te beoordelen. Desalniettemin is het veel eenvoudiger om een planning- en prognosesysteem te implementeren ter ondersteuning van de planning van reserveonderdelen dan u misschien denkt.

    Deze conclusie is gebaseerd op honderden software-implementaties die we in de loop der jaren hebben geleid. Klanten die reserveonderdelen en serviceonderdelen beheren (de laatste voor intern verbruik/MRO), en in mindere mate aftermarket-onderdelen (voor doorverkoop aan geïnstalleerde bases), hebben onze software voor onderdelenplanning consequent sneller geïmplementeerd dan hun collega's in productie en distributie.

    De belangrijkste reden is de rol bij de productie en distributie van zakelijke kennis over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. In een traditionele B2B-productie- en distributieomgeving zijn er klanten en verkoop- en marketingteams die aan die klanten verkopen. Er zijn verkoopdoelen, omzetverwachtingen en budgetten. Dit betekent dat er veel zakelijke kennis is over wat er zal worden gekocht, wat zal worden gepromoot, wiens meningen moeten worden verantwoord. Er is een complexe planningslus vereist. Bij het beheer van reserveonderdelen heb je daarentegen een onderhoudsteam dat apparatuur repareert wanneer deze kapot gaat. Hoewel er vaak onderhoudsschema's zijn als richtlijn, is wat er naast een standaardlijst met verbruiksartikelen nodig is, vaak onbekend totdat een onderhoudspersoon ter plaatse is. Met andere woorden, er is gewoon niet dezelfde soort zakelijke kennis beschikbaar voor onderdelenplanners bij het nemen van voorraadbeslissingen.

    Ja, dat is een nadeel, maar het heeft ook een voordeel: het is niet nodig om een periode-voor-periode consensusvraagprognose te maken met al het werk dat daarvoor nodig is. Bij het plannen van reserveonderdelen kunt u meestal veel stappen overslaan die nodig zijn voor een typische fabrikant, distributeur of detailhandelaar. Deze over te slaan stappen omvatten:  

    1. Prognoses maken op verschillende niveaus van het bedrijf, zoals productfamilie of regio.
    2. De vraagprognose delen met verkoop, marketing en klanten.
    3. Prognoseonderdrukkingen van verkoop, marketing en klanten beoordelen.
    4. Afspraken maken over een consensusprognose die statistieken en zakelijke kennis combineert.
    5. Het meten van "prognose toegevoegde waarde" om te bepalen of overschrijvingen de prognose nauwkeuriger maken.
    6. De vraagprognose aanpassen voor bekende toekomstige promoties.
    7. Rekening houden met kannibalisatie (dwz als ik meer van product A verkoop, verkoop ik minder van product B).

    Bevrijd van een consensusvormingsproces, kunnen planners van reserveonderdelen en voorraadbeheerders rechtstreeks op hun software vertrouwen om het gebruik en het vereiste voorraadbeleid te voorspellen. Als ze toegang hebben tot een in de praktijk bewezen oplossing die intermitterende vraag aanpakt, kunnen ze snel live gaan met nauwkeurigere vraagprognoses en schattingen van bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelsuggesties. Hun aandacht kan worden gericht op het verkrijgen van nauwkeurige gebruiks- en doorlooptijdgegevens van leveranciers. Het "politieke" deel van de taak kan worden beperkt tot het verkrijgen van consensus binnen de organisatie over doelstellingen op het gebied van serviceniveaus en inventarisbudgetten.

    Software voor planning van reserveonderdelen

    De prognosesoftware voor serviceonderdelen van Smart IP&O maakt gebruik van een uniek empirisch probabilistische voorspelling nadering die is ontworpen voor intermitterende vraag. Voor verbruikbare reserveonderdelen genereert onze gepatenteerde en APICS-bekroonde methode snel tienduizenden vraagscenario's zonder te vertrouwen op de aannames over de aard van vraagverdelingen die impliciet zijn in traditionele prognosemethoden. Het resultaat zijn zeer nauwkeurige schattingen van veiligheidsvoorraad, bestelpunten en serviceniveaus, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. Voor repareerbare reserveonderdelen, Smart's Reparatie- en retourmodule simuleert nauwkeurig de processen van uitval en reparatie van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met de huidige roterende pool van reserveonderdelen. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omstandigheden, of ze moeten wachten tot reparaties zijn voltooid en weer in gebruik moeten worden genomen of dat ze extra servicereserveonderdelen van leveranciers moeten kopen, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. stilstand van apparatuur.

    Neem contact met ons op voor meer informatie over hoe deze functionaliteit onze klanten in de sectoren MRO, buitendienst, nutsvoorzieningen, mijnbouw en openbaar vervoer heeft geholpen hun voorraad te optimaliseren. U kunt de whitepaper hier ook downloaden.

     

     

    Whitepaper: wat u moet weten over het voorspellen en plannen van service parts

     

    Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.

     

      Servicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen

      Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen.

      Stap 1. Zorg ervoor dat alle belanghebbenden het eens zijn over de maatstaven die er toe doen. Alle deelnemers aan het planningsproces voor de inventarisatie van service-onderdelen moeten het eens zijn over de definities en welke statistieken het belangrijkst zijn voor de organisatie. Serviceniveaus beschrijf het percentage van de tijd dat u volledig aan het vereiste gebruik kunt voldoen zonder een voorraad op te lopen. Vul tarieven specificeer het percentage van het aangevraagde verbruik dat direct uit voorraad wordt gevuld. (Bekijk deze les van 4 minuten voor meer informatie over de verschillen tussen serviceniveaus en opvullingspercentage hier.) Beschikbaarheid geeft het percentage actieve reserveonderdelen weer met een voorhanden voorraad van ten minste één eenheid. Kosten vasthouden zijn de kosten op jaarbasis van het aanhouden van voorraden, rekening houdend met veroudering, belastingen, rente, opslag en andere uitgaven. Tekort kosten zijn de kosten van het opraken van de voorraad, inclusief uitvaltijd van voertuigen/apparatuur, spoed, verloren verkopen en meer. Bestellen kosten zijn de kosten die gepaard gaan met het plaatsen en ontvangen van aanvullingsorders.

      Stap 2. Benchmark historische en voorspelde huidige serviceniveauprestaties. Alle deelnemers aan het planningsproces voor de inventarisatie van service-onderdelen moeten een gemeenschappelijk inzicht hebben in de voorspelde toekomstige serviceniveaus, opvullingspercentages en kosten en de implicaties daarvan voor uw activiteiten met service-onderdelen. Het is van cruciaal belang om zowel historisch te meten Kritieke Prestatie Indicatoren (KPI's) en hun voorspellende equivalenten, Belangrijkste prestatievoorspellingen (KPP's). Door gebruik te maken van moderne software kunt u prestaties uit het verleden benchmarken en gebruikmaken van probabilistische prognosemethoden om toekomstige prestaties te simuleren. Door stress testen uw huidige voorraadbeleid tegen alle plausibele scenario's van toekomstige vraag, weet u van tevoren hoe het huidige en voorgestelde voorraadbeleid waarschijnlijk zal presteren.

      Stap 3. Spreek gerichte serviceniveaus af voor elk reserveonderdeel en onderneem proactieve corrigerende maatregelen wanneer wordt voorspeld dat doelen niet worden gehaald. Onderdelenplanners, leidinggevenden in de toeleveringsketen en de mechanische/onderhoudsteams moeten het eens worden over de gewenste serviceniveaudoelen met een volledig begrip van de wisselwerking tussen voorraadrisico en voorraadkosten. Door gebruik te maken van wat-als-scenario's in moderne software voor onderdelenplanning is het mogelijk om alternatief voorraadbeleid te vergelijken en het beleid te identificeren dat het beste aansluit bij de bedrijfsdoelstellingen. Spreek af welke mate van voorraadrisico acceptabel is voor elk onderdeel of elke klasse van onderdelen. Bepaal ook voorraadbudgetten en andere kostenbeperkingen. Zodra deze limieten zijn overeengekomen, moet u onmiddellijk actie ondernemen om stockouts en overtollige voorraad te voorkomen voordat ze zich voordoen. Gebruik uw software om gewijzigde bestelpunten, veiligheidsvoorraadniveaus en/of min/max-parameters automatisch te uploaden naar uw Enterprise Resource Planning (ERP)- of Enterprise Asset Management (EAM)-systeem om de dagelijkse inkoop van onderdelen aan te passen.

      Stap 4. Maak het zo en houd het zo. Geef het planningsteam de kennis en tools die het nodig heeft om ervoor te zorgen dat u een overeengekomen balans vindt tussen serviceniveaus en kosten door uw bestelproces aan te sturen met behulp van geoptimaliseerde inputs (prognoses, bestelpunten, bestelhoeveelheden, veiligheidsvoorraden). Houd uw KPI's bij en gebruik uw software om uitzonderingen te identificeren en aan te pakken. Laat herordeningspunten niet muf en achterhaald worden.  Opnieuw kalibreren het voorraadbeleid elke planningscyclus (minstens één keer per maand) met behulp van up-to-date gebruiksgeschiedenis, doorlooptijden van leveranciers en kosten. Onthoud: Herkalibratie van uw voorraadbeleid voor serviceonderdelen is preventief onderhoud tegen zowel stockouts als overtollige voorraad.

      7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren

      Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en afvalwater en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief. Opwekking, productie, verwerking, transmissie en distributie van elektriciteit, aardgas, olie en water zijn allemaal afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer.

      Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. Deze inspanningen worden belemmerd door verouderde IT-systemen, evoluerende beveiligingsbedreigingen, frequente verstoringen van de toeleveringsketen en extreme variabiliteit in de vraag. De convergentie van deze uitdagingen met volwassen cloudtechnologie en recente ontwikkelingen op het gebied van data-analyse, probabilistische prognoses en technologieën voor databeheer, bieden nutsbedrijven echter een generatiekans om hun onderneming digitaal te transformeren.

      Hier zijn zeven digitale transformaties die relatief kleine investeringen vooraf vereisen, maar een rendement van zeven cijfers zullen opleveren.

      1. Voorraadbeheer is de eerste stap in MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het analyseren van de huidige voorraadniveaus en gebruikspatronen om mogelijkheden voor verbetering te identificeren. Dit moet ook het zoeken naar overstocked, understocked of verouderde items omvatten. Nieuwe probabilistische prognosetechnologie zal helpen door toekomstig gebruik van onderdelen te simuleren en te voorspellen hoe het huidige voorraadbeleid zal presteren. Pats-planners kunnen de simulatieresultaten gebruiken om proactief te identificeren waar beleid moet worden gewijzigd.

      2. Nauwkeurige prognoses en vraagplanning zijn erg belangrijk bij het optimaliseren van de voorraden van MRO-serviceonderdelen. Een nauwkeurige vraagprognose is een cruciale drijfveer voor de toeleveringsketen. Door inzicht te krijgen in vraagpatronen die het gevolg zijn van kapitaalprojecten en gepland en ongepland onderhoud, kunnen onderdelenplanners nauwkeuriger anticiperen op toekomstige voorraadbehoeften, een juiste begroting opstellen en de verwachte vraag beter communiceren met leveranciers. Software voor het voorspellen van onderdelen kan worden gebruikt om automatisch een nauwkeurige set van historisch gebruik te huisvesten met details over de vraag naar geplande versus ongeplande onderdelen.

      3. Beheer leveranciers en doorlooptijden zijn belangrijke componenten van MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het selecteren van de beste leveranciers voor de klus, het hebben van back-upleveranciers die snel kunnen leveren als de voorkeursleverancier faalt, en het onderhandelen over gunstige voorwaarden. Het identificeren van de juiste doorlooptijd waarop het voorraadbeleid kan worden gebaseerd, is een ander belangrijk onderdeel. Probabilistische simulaties die beschikbaar zijn in software voor onderdelenplanning kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen voor elke mogelijke doorlooptijd die zal worden geconfronteerd. Dit zal resulteren in een nauwkeurigere aanbeveling van wat er op voorraad moet zijn in vergelijking met het gebruik van een offerte van een leverancier of de gemiddelde doorlooptijd.

      4. SKU-rationalisatie en beheer van masterdata verwijdert ineffectieve of verouderde SKU's uit de productcatalogus en ERP-database. Het identificeert ook verschillende onderdeelnummers die voor dezelfde SKU zijn gebruikt. Tijdens deze procedure worden de bedrijfskosten en winstgevendheid van elk product beoordeeld, wat resulteert in een gemeenschappelijke lijst met actieve SKU's. Master data management software kan productcatalogi en informatie die is opgeslagen in ongelijksoortige databases beoordelen om SKU-rationalisaties te identificeren en ervoor te zorgen dat voorraadbeleid gebaseerd is op het gemeenschappelijke onderdeelnummer.

      5. Voorraadcontrolesystemen zijn de sleutel tot het synchroniseren van voorraadoptimalisatie. Ze bieden nutsbedrijven een kostenefficiënte manier om hun inventaris bij te houden, te bewaken en te beheren. Ze helpen ervoor te zorgen dat het nutsbedrijf over de juiste benodigdheden en materialen beschikt waar en wanneer dat nodig is, terwijl de voorraadkosten worden geminimaliseerd.

      6. Continu verbeteren wel essentieel voor het optimaliseren van MRO-voorraden. Het omvat het regelmatig monitoren en aanpassen van voorraadniveaus en voorraadbeleid om het meest efficiënte gebruik van middelen te garanderen. Wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, moet het nutsbedrijf de verandering detecteren en zijn activiteiten dienovereenkomstig aanpassen. Dit betekent dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om gelijke tred te houden met veranderende omstandigheden. Door gebruik te maken van probabilistische prognoses om het voorraadbeleid voor serviceonderdelen elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het nieuwste onderdelengebruik en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

      7. Planning voor intermitterende vraag met moderne planningssoftware voor reserveonderdelen. Het resultaat is een zeer nauwkeurige schatting van veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelhoeveelheden, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. De gepatenteerde probabilistische prognosesoftware voor reserveonderdelen van Smart Software simuleert de waarschijnlijkheid voor elke mogelijke vraag en bepaalt nauwkeurig hoeveel er moet worden opgeslagen om de beoogde serviceniveaus van een nutsbedrijf te bereiken. Door gebruik te maken van software om de instroom en uitstroom van repareerbare reserveonderdelen nauwkeurig te simuleren, kunnen downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met elke gekozen poolgrootte voor repareerbare reserveonderdelen beter worden voorspeld.

       

      Software voor planning van reserveonderdelen

      De prognosesoftware voor serviceonderdelen van Smart IP&O maakt gebruik van een uniek empirisch probabilistische voorspelling nadering die is ontworpen voor intermitterende vraag. Voor verbruikbare reserveonderdelen genereert onze gepatenteerde en APICS-bekroonde methode snel tienduizenden vraagscenario's zonder te vertrouwen op de aannames over de aard van vraagverdelingen die impliciet zijn in traditionele prognosemethoden. Het resultaat zijn zeer nauwkeurige schattingen van veiligheidsvoorraad, bestelpunten en serviceniveaus, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. Voor repareerbare reserveonderdelen, Smart's Reparatie- en retourmodule simuleert nauwkeurig de processen van uitval en reparatie van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met de huidige roterende pool van reserveonderdelen. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omstandigheden, of ze moeten wachten tot reparaties zijn voltooid en weer in gebruik moeten worden genomen of dat ze extra servicereserveonderdelen van leveranciers moeten kopen, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. stilstand van apparatuur.

      Neem contact met ons op voor meer informatie over hoe deze functionaliteit onze klanten in de sectoren MRO, buitendienst, nutsvoorzieningen, mijnbouw en openbaar vervoer heeft geholpen hun voorraad te optimaliseren. U kunt de whitepaper hier ook downloaden.

       

       

      Whitepaper: wat u moet weten over het voorspellen en plannen van service parts

       

      Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.

       

        6 dingen die u wel en niet moet doen bij het plannen van reserveonderdelen

        Het beheren van voorraden reserveonderdelen kan onmogelijk aanvoelen. Je weet niet wat er kapot gaat en wanneer. Feedback van mechanische afdelingen en onderhoudsteams is vaak onnauwkeurig. Geplande onderhoudsschema's worden vaak verschoven, waardoor ze allesbehalve 'gepland' zijn. Gebruikspatronen (dwz vraagpatronen) zijn meestal extreem intermitterend, dwz de vraag springt willekeurig tussen nul en iets anders, vaak een verrassend groot aantal. Intermittentie, gecombineerd met het ontbreken van significante trend- of seizoenspatronen, maken traditionele tijdreeksvoorspellingsmethoden onnauwkeurig. Het grote aantal combinaties per locatie maakt het onmogelijk om handmatig prognoses voor afzonderlijke onderdelen te maken of zelfs maar te bekijken. Gezien al deze uitdagingen leek het ons nuttig om een aantal do's (en de bijbehorende don'ts) op een rij te zetten.

        1. Gebruik probabilistische methoden om herbestelpunten en min/max-niveaus te berekenen
          Beslagbeslissingen baseren op gemiddeld dagelijks gebruik is niet het juiste antwoord. Evenmin is vertrouwen op traditionele prognosemethoden zoals exponentiële afvlakkingsmodellen. Geen van beide benaderingen werkt wanneer de vraag intermitterend is, omdat ze niet goed rekening houden met de volatiliteit van de vraag. Probabilistische methoden die duizenden mogelijke vraagscenario's simuleren, werken het best. Ze geven een realistische schatting van de vraagverdeling en kunnen alle nullen en willekeurige niet-nullen aan. Dit zorgt ervoor dat het voorraadniveau de juiste maat heeft om het gewenste serviceniveau te bereiken.
           
        2. Gebruik serviceniveaus in plaats van vuistregels om de voorraadniveaus te bepalen
          Veel onderdelenplanningsorganisaties vertrouwen op veelvouden van de dagelijkse vraag en andere vuistregels om het voorraadbeleid te bepalen. Bestelpunten zijn bijvoorbeeld vaak gebaseerd op het verdubbelen van de gemiddelde vraag over de doorlooptijd of het toepassen van een ander veelvoud, afhankelijk van het belang van het artikel. Gemiddelden houden echter geen rekening met hoe vluchtig (of luidruchtig) een onderdeel is en zullen leiden tot overbevoorrading van minder luidruchtige onderdelen en onderbevoorrading van meer luidruchtige onderdelen.
           
        3. Bereken het voorraadbeleid regelmatig opnieuw
          Alleen omdat de vraag met tussenpozen is, wil nog niet zeggen dat er in de loop van de tijd niets verandert. Maar na interviews met honderden bedrijven die de inventaris van reserveonderdelen beheren, ontdekken we dat minder dan 10% het voorraadbeleid maandelijks herberekent. Velen herberekenen het voorraadbeleid pas als er een 'probleem' is. Op duizenden onderdelen zal het gebruik gegarandeerd stijgen of dalen op ten minste enkele van de onderdelen. Doorlooptijden van leveranciers kunnen ook veranderen. Het gebruik van een verouderd bestelpunt zorgt ervoor dat bestellingen te vroeg of te laat worden geactiveerd, waardoor er veel problemen ontstaan. Elke planningscyclus opnieuw berekenen van beleid zorgt ervoor dat de voorraad de juiste maat heeft. Wees niet reactief en wacht tot er zich een probleem voordoet alvorens te overwegen of de Min of Max moet worden aangepast. Tegen die tijd is het te laat - het is alsof u wacht tot uw remmen het begeven voordat u een reparatie uitvoert. Maak je geen zorgen over de moeite die het kost om min/max-waarden voor grote aantallen SKU's opnieuw te berekenen: moderne software doet dit automatisch. Herinneren: Herijking van uw voorraadbeleid is preventief onderhoud tegen voorraaduitval!
           
        4. Krijg buy-in op gerichte serviceniveaus
          Voorraad is duur en moet de juiste omvang hebben op basis van het vinden van een balans tussen de bereidheid van de organisatie om voorraden aan te leggen en haar bereidheid om budget te reserveren voor reserveonderdelen. Te vaak nemen planners geïsoleerde beslissingen op basis van pijnvermijding of verzoeken van onderhoudstechnici, zonder na te denken over hoe uitgaven aan het ene onderdeel van invloed zijn op het vermogen van de organisatie om aan een ander onderdeel uit te geven. Overtollige voorraad aan de ene kant schaadt de serviceniveaus aan andere onderdelen door het voorraadbudget onevenredig op te slokken. Zorg ervoor dat de doelstellingen op het gebied van serviceniveau en de bijbehorende voorraad worden nageleefd kosten om de serviceniveaus te bereiken worden begrepen en overeengekomen.
           
        5. Voer een apart planningsproces uit voor repareerbare onderdelen
          Sommige onderdelen zijn erg duur om te vervangen, dus het verdient de voorkeur om ze voor reparatie naar reparatiefaciliteiten of terug naar de OEM te sturen. Rekening houden met de willekeur aan de aanbodzijde van wanneer repareerbare onderdelen worden geretourneerd, en weten of u moet wachten op een reparatie of een extra reserve moet kopen, zijn van cruciaal belang om de beschikbaarheid van artikelen te garanderen zonder een te grote voorraad. Dit vereist gespecialiseerde berichtgeving en het gebruik van probabilistische modellen. Behandel repareerbare onderdelen bij het plannen niet als verbruiksonderdelen.
           
        6. Tel wat er wordt gekocht tegen het budget, niet alleen wat er wordt verbruikt
          Veel organisaties zullen de totale aankoop van onderdelen toewijzen aan een afzonderlijk bedrijfsbudget en het budget van het mechanische of onderhoudsteam dekken voor onderdelen die worden gebruikt. In de meeste MRO-organisaties, vooral in het openbaar vervoer en nutsbedrijven, bepalen de reparatieteams wat er wordt gekocht. Als wat wordt gekocht niet meetelt voor hun budget, zullen ze te veel kopen om ervoor te zorgen dat er nooit een kans op voorraad is. Ze hebben letterlijk geen stimulans om het goed te doen, dus er zullen tientallen miljoenen overtollige voorraad worden gekocht. Als wat wordt ingekocht in de begroting wordt weerspiegeld, zal er veel meer aandacht worden besteed aan het inkopen van alleen dat wat echt nodig is. Dat erkennen overtollige voorraad schaadt de service door de organisatie te beroven van geld dat anders zou kunnen worden gebruikt voor onderdelen die niet op voorraad zijn, is een belangrijke stap op weg naar een verantwoorde voorraadinkoop.

        Software voor planning van reserveonderdelen

        De prognosesoftware voor serviceonderdelen van Smart IP&O maakt gebruik van een uniek empirisch probabilistische voorspelling nadering die is ontworpen voor intermitterende vraag. Voor verbruikbare reserveonderdelen genereert onze gepatenteerde en APICS-bekroonde methode snel tienduizenden vraagscenario's zonder te vertrouwen op de aannames over de aard van vraagverdelingen die impliciet zijn in traditionele prognosemethoden. Het resultaat zijn zeer nauwkeurige schattingen van veiligheidsvoorraad, bestelpunten en serviceniveaus, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. Voor repareerbare reserveonderdelen, Smart's Reparatie- en retourmodule simuleert nauwkeurig de processen van uitval en reparatie van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met de huidige roterende pool van reserveonderdelen. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omstandigheden, of ze moeten wachten tot reparaties zijn voltooid en weer in gebruik moeten worden genomen of dat ze extra servicereserveonderdelen van leveranciers moeten kopen, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. stilstand van apparatuur.

        Neem contact met ons op voor meer informatie over hoe deze functionaliteit onze klanten in de sectoren MRO, buitendienst, nutsvoorzieningen, mijnbouw en openbaar vervoer heeft geholpen hun voorraad te optimaliseren. U kunt de whitepaper hier ook downloaden.

         

         

        Whitepaper: wat u moet weten over het voorspellen en plannen van service parts

         

        Dit document beschrijft de gepatenteerde methodologie van Smart Software voor het voorspellen van de vraag, safety stocks en bestelpunten voor artikelen zoals service parts en componenten met een wisselende vraag, en geeft verschillende voorbeelden van klantensucces.