​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.

Feynmans perspectief belicht onze reis: “In haar pogingen om zoveel mogelijk over de natuur te leren, heeft de moderne natuurkunde ontdekt dat bepaalde dingen nooit met zekerheid ‘gekend’ kunnen worden. Veel van onze kennis moet altijd onzeker blijven. Het meeste wat we kunnen weten is in termen van waarschijnlijkheden.” – Richard Feynman, The Feynman Lectures on Physics.

Wanneer we de complexe wereld van de logistiek proberen te begrijpen, speelt willekeur een cruciale rol. Dit introduceert een interessante paradox: in een realiteit waarin precisie en zekerheid worden gewaardeerd, zou de onvoorspelbare aard van vraag en aanbod daadwerkelijk als een strategische bondgenoot kunnen dienen?

De zoektocht naar nauwkeurige voorspellingen is niet alleen een academische oefening; het is een cruciaal onderdeel van operationeel succes in tal van sectoren. Voor vraagplanners die moeten anticiperen op de productvraag zijn de gevolgen van het goed of fout doen van de vraag van cruciaal belang. Daarom is het herkennen en benutten van de kracht van willekeur niet slechts een theoretische oefening; het is een noodzaak voor veerkracht en aanpassingsvermogen in een steeds veranderende omgeving.

Onzekerheid omarmen: dynamische, stochastische en Monte Carlo-methoden

Dynamische modellering: De zoektocht naar absolute precisie in voorspellingen negeert de intrinsieke onvoorspelbaarheid van de wereld. Traditionele voorspellingsmethoden, met hun rigide raamwerken, schieten tekort in het accommoderen van de dynamiek van verschijnselen in de echte wereld. Door onzekerheid te omarmen, kunnen we overgaan op flexibelere en dynamischere modellen waarin willekeur als fundamentele component is opgenomen. In tegenstelling tot hun rigide voorgangers zijn deze modellen ontworpen om te evolueren als reactie op nieuwe gegevens, waardoor veerkracht en aanpassingsvermogen worden gegarandeerd. Deze paradigmaverschuiving van een deterministische naar een probabilistische benadering stelt organisaties in staat met meer vertrouwen door onzekerheid te navigeren en weloverwogen beslissingen te nemen, zelfs in volatiele omgevingen.

Stochastische modellering leidt voorspellers door de mist van onvoorspelbaarheid met de principes van waarschijnlijkheid. In plaats van te proberen willekeur te elimineren, omarmen stochastische modellen het. Deze modellen schuwen het idee van een enkelvoudige, vooraf bepaalde toekomst, maar presenteren in plaats daarvan een reeks mogelijke uitkomsten, elk met een geschatte waarschijnlijkheid. Deze benadering biedt een genuanceerder en realistischer beeld van de toekomst, waarbij de inherente variabiliteit van systemen en processen wordt erkend. Door een spectrum van potentiële toekomsten in kaart te brengen, voorziet stochastische modellering besluitvormers van een alomvattend inzicht in onzekerheid, waardoor strategische planning mogelijk is die zowel geïnformeerd als flexibel is.

Vernoemd naar het historische centrum van toeval en fortuin, maken Monte Carlo-simulaties gebruik van de kracht van willekeur om het uitgestrekte landschap van mogelijke uitkomsten te verkennen. Deze techniek omvat het genereren van duizenden, zo niet miljoenen, scenario's door middel van willekeurige steekproeven, waarbij elk scenario een ander toekomstbeeld schetst, gebaseerd op de inherente onzekerheden van de echte wereld. Beslissers kunnen, gewapend met inzichten uit Monte Carlo-simulaties, de reikwijdte van de mogelijke gevolgen van hun beslissingen inschatten, waardoor het een instrument van onschatbare waarde is voor risicobeoordeling en strategische planning in onzekere omgevingen.

Successen in de echte wereld: het benutten van willekeur

De strategie om willekeur in de prognoses te integreren is in diverse sectoren van onschatbare waarde gebleken. Grote beleggingsondernemingen en banken vertrouwen bijvoorbeeld voortdurend op stochastische modellen om het volatiele gedrag van de aandelenmarkt het hoofd te bieden. Een opmerkelijk voorbeeld is de manier waarop hedgefondsen deze modellen gebruiken om prijsbewegingen te voorspellen en risico's te beheren, wat leidt tot meer strategische beleggingskeuzes.

Op dezelfde manier vertrouwen veel bedrijven op het gebied van supply chain management op Monte Carlo-simulaties om de onvoorspelbaarheid van de vraag aan te pakken, vooral tijdens piekseizoenen zoals de feestdagen. Door verschillende scenario's te simuleren, kunnen ze zich op een reeks uitkomsten voorbereiden en ervoor zorgen dat ze over voldoende voorraadniveaus beschikken zonder dat ze te veel middelen inzetten. Deze aanpak minimaliseert het risico op voorraadtekorten en overtollige voorraad.

Deze successen uit de praktijk benadrukken de waarde van het integreren van willekeur in voorspellingsinspanningen. In plaats van de tegenstander te zijn die vaak wordt gezien, ontpopt willekeur zich als een onmisbare bondgenoot in het ingewikkelde ballet van voorspellingen. Door methoden te hanteren die rekening houden met de inherente onzekerheid van de toekomst – ondersteund door geavanceerde tools als Smart IP&O – kunnen organisaties met vertrouwen en flexibiliteit door het onvoorspelbare navigeren. In het grote geheel van voorspellingen kan het dus verstandig zijn om het idee te omarmen dat we weliswaar geen controle hebben over de worp van de dobbelstenen, maar dat we er wel een strategie omheen kunnen bedenken.

Deze videoblog bevat essentiële inzichten voor degenen die werken met de complexiteit van voorraadbeheer. De sessie richt zich op het vinden van het juiste evenwicht binnen de voorraadafwegingscurve en nodigt kijkers uit om het diepgewortelde belang van dit evenwicht te begrijpen. Als u ooit aandelen heeft moeten beheren, weet u dat dit een beetje touwtrekken is. Aan de ene kant streeft u naar minder voorraad, wat geweldig is om geld te besparen, maar uw klanten ook gerust kan stellen. Aan de andere kant overweegt u meer voorraad, wat uw klanten tevreden houdt, maar een last voor uw budget kan zijn. Om een slimme keuze te kunnen maken in dit aanhoudende getouwtrek, moet u begrijpen waar uw huidige voorraadbeslissingen u op deze afwegingscurve plaatsen. Ben je op een punt waar je de druk aankunt, of moet je verder schuifelen naar een comfortabelere plek?

Als u deze vraag niet kunt beantwoorden, betekent dit dat u nog steeds vertrouwt op verouderde methoden, waardoor u het risico loopt op overtollige voorraad of onvervulde klantbehoeften. Bekijk de video zodat u precies kunt zien waar u zich op deze curve bevindt en beter begrijpt of u op uw plaats wilt blijven of naar een meer optimale positie wilt gaan.

En als u besluit te verhuizen, hebben wij de tools om u te begeleiden. Dankzij de geavanceerde 'wat-als'-analyse van Smart IP&O kunnen bedrijven nauwkeurig de impact evalueren van verschillende voorraadstrategieën, zoals aanpassingen aan de veiligheidsvoorraden of veranderingen in bestelpunten, op hun evenwicht tussen opslagkosten en serviceniveaus. Door vraagscenario's en voorraadbeleid te simuleren, biedt Smart IP&O een duidelijke visualisatie van potentiële financiële resultaten en implicaties voor het serviceniveau, waardoor datagestuurde strategische beslissingen mogelijk worden. Deze krachtige tool zorgt ervoor dat bedrijven een optimaal evenwicht kunnen bereiken, waardoor overtollige voorraad en de daarmee samenhangende kosten worden geminimaliseerd en tegelijkertijd een hoog serviceniveau wordt gehandhaafd om efficiënt aan de vraag van de klant te voldoen.  

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.