In this video blog, we explore the integral role that inventory models play in shaping the decision-making processes of professionals across various industries. These models, whether they are tangible computer simulations or intangible mental constructs, serve as critical tools in managing the complexities of modern business environments. The discussion begins with an overview of how these models are utilized to predict outcomes and streamline operations, emphasizing their relevance in a constantly evolving market landscape.

​The discussion further explores how various models distinctly influence strategic decision-making processes. For instance, the mental models professionals develop through experience often guide initial responses to operational challenges. These models are subjective, built from personal insights and past encounters with similar situations, allowing quick, intuitive decision-making. On the other hand, computer-based models provide a more objective framework. They use historical data and algorithmic calculations to forecast future scenarios, offering a quantitative basis for decisions that need to consider multiple variables and potential outcomes. This section highlights specific examples, such as the impact of adjusting order quantities on inventory costs and ordering frequency or the effects of fluctuating lead times on service levels and customer satisfaction.

In conclusion, while mental models provide a framework based on experience and intuition, computer models offer a more detailed and numbers-driven perspective. Combining both types of models allows for a more robust decision-making process, balancing theoretical knowledge with practical experience. This approach enhances the understanding of inventory dynamics and equips professionals with the tools to adapt to changes effectively, ensuring sustainability and competitiveness in their respective fields.

​ACHTERGROND

De meeste blogs, webinars en whitepapers van Smart Software beschrijven het gebruik van onze software bij ‘normale werkzaamheden’. Deze gaat over ‘onregelmatige operaties’. Smart Software is bezig met het aanpassen van onze producten om u te helpen omgaan met uw eigen onregelmatige werkzaamheden. Dit is een voorproefje.

Ik hoorde de term ‘irreguliere operaties’ voor het eerst toen ik een sabbatical-tournee maakte bij de Amerikaanse Federal Aviation Administration in Washington, DC. De FAA verkort de term tot “IROPS” en gebruikt deze om situaties te beschrijven waarin weersomstandigheden, mechanische problemen of andere problemen de normale vliegtuigstroom verstoren.

Smart Inventory Optimization® (“SIO”) currently works to provide what are known as “steady state” policies for managing inventory items. That means, for instance, that SIO automatically calculates values for reorder points (ROP’s) and order quantities (OQ’s) that are meant to last for the foreseeable future. It computes these values based on simulations of daily operations that extend years into the future. If and when the unforeseeable happens, our verandering van regime detection method reacts by removing obsolete data and allowing recalculation of the ROP’s and OQ’s.

We merken vaak de toenemende snelheid van zakendoen, waardoor de duur van de “afzienbare toekomst” wordt verkort. Sommige van onze klanten hanteren nu een kortere planningshorizon, zoals de overstap van kwartaal- naar maandplannen. Eén neveneffect van deze verandering is dat IROPS meer consequenties heeft. Als een plan gebaseerd is op drie gesimuleerde jaren van dagelijkse vraag, doet één vreemde gebeurtenis, zoals een grote verrassingsbestelling, er in het grote geheel niet zoveel toe. Maar als de planningshorizon erg kort is, kan één grote verrassingsvraag een groot effect hebben op de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) die over een korter interval worden berekend – er is geen tijd voor 'uitmiddelen'. De planner kan zich genoodzaakt zien een noodbestelling te plaatsen om de verstoring op te vangen. Wanneer moet de bestelling worden geplaatst om het meeste goed te doen? Hoe groot moet het zijn?

SCENARIO: NORMALE OPS

Om dit concreet te maken, beschouwen we het volgende scenario. Tom's Spares, Inc. levert kritische serviceonderdelen aan zijn klanten, waaronder SKU723, een vervangende printplaat die wordt verkocht onder de handelsnaam WIDGET. De vraag naar WIDGET is wisselend, er wordt minder dan één eenheid per dag gevraagd. Tom's Spares bestelt WIDGET's bij Acme Products, waardoor het 7 of 10 dagen duurt om de aanvullingsbestellingen uit te voeren.

Tom’s Spares operates with a short inventory planning horizon of 28 days. The company operates in a competitive environment with impatient customers who only grudgingly accept backorders. Tom’s policy is to set ROP’s and OQ’s to keep inventory lean while maintaining a fill rate of at least 90%. Management monitors KPI’s on a monthly basis. In the case of WIDGETS, these KPI targets are currently met using an ROP=3 and an OQ=4, resulting in an average on hand of about 4 units and average fill rate of 96%.  Tom’s Spares has a pretty good thing going for WIDGETS.

Figuur 1 toont twee maanden WIDGET-informatie. Het paneel linksboven toont de dagelijkse vraag naar eenheden. Rechtsboven ziet u de beschikbare dagelijkse eenheden. Het paneel linksonder toont de timing en de omvang van de aanvullingsorders naar Acme Products. Rechtsonder ziet u eenheden die zijn nabesteld vanwege voorraadtekorten. In deze simulatie was de dagelijkse vraag 0 of 1, met één vraag van 2 eenheden. Voorhanden eenheden begonnen de maand op 7 en daalden nooit onder de 1, hoewel er de volgende maand een voorraadtekort was, wat resulteerde in een enkele eenheid in nabestelling. Gedurende de twee maanden werden er vier aanvullingsorders van elk vier eenheden naar Acme gestuurd, die allemaal binnenkwamen tijdens de simulatieperiode van twee maanden.

GOEDE PROBLEMEN VERSTOREN NORMALE OPS

Nu voegen we wat ‘goede problemen’ toe aan het scenario: halverwege de planningsperiode ontstaat er een ongewoon grote order. Het is “goed” omdat meer vraag meer inkomsten impliceert. Maar het is een “probleem” omdat de normale parameters voor voorraadbeheer van de operatie (ROP=3, OQ=4) niet zijn gekozen om met deze situatie om te gaan. De piek in de vraag kan zo groot zijn, en zo ongunstig getimed, dat het voorraadsysteem overweldigd wordt, waardoor voorraadtekorten en de daarmee gepaard gaande nabestellingen ontstaan. Het KPI-rapport aan het management voor zo'n maand zou niet mooi zijn.

Figuur 2 toont een scenario waarin een vraagpiek van 10 eenheden optreedt op de derde dag van de planningsperiode. In dit geval zet de piek de voorraad voor de rest van de maand onder water en creëert een cascade van nabestellingen die zich uitstrekt tot de volgende maand. Met een gemiddelde van meer dan 1.000 simulaties tonen de KPI's van maand 1 een gemiddelde van 0,6 eenheden en een miserabel opvullingspercentage van 44%.

TERUGVECHTEN MET ONREGELMATIGE OPERATIES

Tom's Spares kan op een onregelmatige situatie reageren met een onregelmatige verplaatsing door een noodaanvulorder aan te maken. Om het goed te doen, moeten ze nadenken over (a) wanneer ze de bestelling moeten plaatsen, (b) hoe groot de bestelling moet zijn en (c) of ze de bestelling moeten bespoedigen.

De vraag over de timing lijkt voor de hand te liggen: reageer zodra de order toekomt. Als de klant echter vroegtijdig zou waarschuwen, zou Tom's Spares vroegtijdig kunnen bestellen en in een betere positie zijn om de verstoring als gevolg van de piek te beperken. Als de communicatie tussen Tom's en de klant die de grote bestelling plaatst echter gebrekkig is, kan het zijn dat de klant Tom's later of helemaal niet op de hoogte stelt.

Ook de omvang van de speciale bestelling lijkt voor de hand liggend: bestel het benodigde aantal eenheden vooraf. Maar dat werkt het beste als Tom's Spares weet wanneer de vraagpiek zal aanbreken. Zo niet, dan is het misschien een goed idee om extra te bestellen om de duur van eventuele nabestellingen te beperken. Over het algemeen geldt dat hoe minder vroegtijdige waarschuwing wordt gegeven, hoe groter de bestelling die Tom's moet plaatsen. Deze relatie kan uiteraard worden onderzocht met simulatie.

De aankomst van de aanvulopdracht kon worden overgelaten aan de gebruikelijke bedrijfsvoering van Acme Products. In de bovenstaande simulaties was de kans even groot dat Acme binnen zeven of veertien dagen zou reageren. Voor een planningshorizon van 28 dagen kan het risico nemen om binnen 14 dagen een antwoord te krijgen vragen om problemen zijn, dus het kan voor Tom's vooral de moeite waard zijn om Acme te betalen voor versnelde verzending. Misschien van de ene op de andere dag, maar mogelijk iets goedkoper maar toch relatief snel.

We hebben nog een paar scenario's onderzocht met behulp van simulatie. Tabel 1 toont de resultaten. Scenario's 1-4 gaan ervan uit dat er op dag 3 een verrassende extra vraag van 10 eenheden arriveert, wat aanleiding geeft tot een onmiddellijke bestelling voor extra aanvulling. De omvang en doorlooptijd van de aanvulorder varieert.

Scenario 0 laat zien dat niets doen als reactie op de verrassende vraag leidt tot een verschrikkelijk 41%-opvullingspercentage voor die maand; niet getoond is dat dit resultaat de volgende maand een aanhoudend slechte prestatie inhoudt. Reguliere operaties zullen niet goed werken. De planner moet iets doen om op de afwijkende vraag te reageren.

Als u hier iets aan wilt doen, betekent dit dat u een eenmalige noodaanvullingsbestelling moet doen. De planner moet de omvang en het tijdstip van die bestelling kiezen. Scenario's 1 en 3 tonen aanvullingen van "halve grootte". Scenario's 1 en 2 geven nachtelijke aanvullingen weer, terwijl scenario's 3 en 4 een gegarandeerde respons binnen één week weergeven.

De resultaten maken duidelijk dat onmiddellijke reactie belangrijker is dan de omvang van de aanvulorder om de opvullingsgraad te herstellen. Nachtelijke aanvulling levert opvullingspercentages op in het 70%-bereik, terwijl een aanvultijd van een week het opvullingspercentage verlaagt naar het midden-50% tot midden-60%-bereik.

AFHAALMAAL

Voorraadbeheersoftware breidt zich uit van de traditionele focus op normale operaties naar een extra focus op onregelmatige operaties (IROPS). Deze evolutie is mogelijk gemaakt door de ontwikkeling van nieuwe statistische methoden voor het genereren van vraagscenario's op dagelijks niveau.

We hebben één IROPS-situatie overwogen: de verrassende komst van een abnormaal grote vraag. Dagelijkse simulaties gaven inzicht in de timing en de omvang van een noodaanvullingsorder. De resultaten van een dergelijke analyse bieden inventarisplanners een kritische back-up door de resultaten van alternatieve interventies te schatten die hun ervaring hen suggereert.

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. Met meer dan 13.700 geregistreerde onderdelen bieden de gegevens een uitstekende gelegenheid om in de complexiteit van voorraadoperaties te duiken en verbeterpunten te identificeren.

Het begrijpen en aanpakken van afwijkingen in inventarisgegevens is om verschillende redenen belangrijk. Het zorgt niet alleen voor een efficiënte werking van voorraadsystemen, maar minimaliseert ook de kosten en verbetert de servicekwaliteit. Deze videoblog onderzoekt vier fundamentele regels van voorraadbeheer en laat aan de hand van praktijkgegevens zien hoe afwijkingen van deze regels onderliggende problemen kunnen signaleren. Door aspecten als artikelkosten, doorlooptijden, voorhanden en in bestelling zijnde eenheden en de parameters die het aanvulbeleid sturen te onderzoeken, biedt de video een uitgebreid overzicht van de potentiële uitdagingen en inefficiënties die op de loer liggen in voorraadgegevens. 

We benadrukken het belang van regelmatige analyse van voorraadgegevens en hoe een dergelijke analyse kan dienen als een krachtig hulpmiddel voor voorraadbeheerders, waardoor ze problemen kunnen detecteren en corrigeren voordat ze escaleren. Het vertrouwen op verouderde benaderingen kan tot onnauwkeurigheden leiden, resulterend in overtollige voorraden of onvervulde klantverwachtingen, wat op zijn beurt aanzienlijke financiële gevolgen en inefficiënties in de bedrijfsvoering kan veroorzaken.

Door een gedetailleerd onderzoek van de dataset van het openbaar vervoersbedrijf brengt de videoblog een duidelijke boodschap over: proactieve beoordeling van inventarisgegevens is essentieel voor het handhaven van een optimale voorraadoperatie, om ervoor te zorgen dat onderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is en om onnodige uitgaven te vermijden.

Door gebruik te maken van geavanceerde voorspellende analysetools zoals Smart Inventory Planning en Optimization kunt u uw voorraadgegevens onder controle houden. Smart IP&O geeft u op elk moment beslissende vraag- en voorraadinzichten in veranderende vraagpatronen voor reserveonderdelen, waardoor uw organisatie beschikt over de informatie die nodig is voor strategische besluitvorming.