Ik kan me niet voorstellen dat ik een voorraadplanner ben op het gebied van reserveonderdelen, distributie of productie en dat ik veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelsuggesties moet creëren zonder gebruik te maken van belangrijke prestatievoorspellingen van serviceniveaus, opvullingspercentages en voorraadkosten:

De Inventory Optimization-oplossing van Smart genereert kant-en-klare belangrijke prestatievoorspellingen die op dynamische wijze simuleren hoe uw huidige voorraadbeleid zal presteren ten opzichte van mogelijke toekomstige eisen. Het rapporteert hoe vaak u voorraad opslaat, de omvang van de voorraad, de waarde van uw voorraad, opslagkosten en meer. Hiermee kunt u problemen proactief identificeren voordat ze zich voordoen, zodat u op korte termijn corrigerende maatregelen kunt nemen. U kunt 'wat-als'-scenario's creëren door doelgerichte serviceniveaus in te stellen en doorlooptijden aan te passen, zodat u de voorspelde impact van deze wijzigingen kunt zien voordat u zich ertoe verbindt.

Bijvoorbeeld,

• U kunt zien of een voorgestelde overstap van het huidige serviceniveau van 90% naar een gericht serviceniveau van 97% financieel voordelig is
• U kunt automatisch vaststellen of een ander serviceniveaudoel nog winstgevender is voor uw bedrijf dan het voorgestelde doel.
• U kunt precies zien hoeveel u nodig heeft om uw herbestelpunten te verhogen om een langere doorlooptijd mogelijk te maken.

Als u planners niet van de juiste tools voorziet, worden ze gedwongen voorraadbeleid en veiligheidsvoorraadniveaus in te stellen en vraagprognoses te maken in Excel of met verouderde ERP-functionaliteit. Als u niet weet hoe het beleid naar verwachting zal presteren, is uw bedrijf slecht uitgerust om de voorraad correct toe te wijzen. Neem vandaag nog contact met ons op en ontdek hoe wij u kunnen helpen!

Wat is er anders aan voorraadplanning voor onderhoud, reparatie en bewerkingen (MRO) vergeleken met voorraadplanning in productie- en distributieomgevingen? Kortom, het is de aard van de vraagpatronen in combinatie met het gebrek aan bruikbare bedrijfskennis.

Vraagpatronen

Fabrikanten en distributeurs hebben de neiging zich te concentreren op de topverkopers die het grootste deel van hun omzet genereren. Er is doorgaans een grote vraag naar deze artikelen, die relatief eenvoudig te voorspellen zijn met traditionele tijdreeksmodellen die inspelen op voorspelbare trends en/of seizoensinvloeden. Daarentegen hebben MRO-planners bijna altijd te maken met een intermitterende vraag, die schaarser, willekeuriger en moeilijker te voorspellen is. Bovendien zijn de fundamentele hoeveelheden van belang verschillend. MRO-planners geven uiteindelijk het meeste om de ‘wanneer’-vraag: wanneer gaat er iets kapot? Terwijl de anderen zich concentreren op de “hoeveel” vraag van verkochte eenheden.

Zakelijke kennis

Productie- en distributieplanners kunnen vaak rekenen op het verzamelen van klant- en verkoopfeedback, die kan worden gecombineerd met statistische methoden om de nauwkeurigheid van de prognoses te verbeteren. Aan de andere kant zijn lagers, tandwielen, verbruiksartikelen en repareerbare onderdelen zelden bereid hun mening te delen. Met MRO is bedrijfskennis over welke onderdelen nodig zijn en wanneer niet betrouwbaar (behalve gepland onderhoud wanneer verbruiksartikelen in grotere volumes worden vervangen). Het succes van de MRO-voorraadplanning gaat dus slechts zo ver als het vermogen van hun waarschijnlijkheidsmodellen om toekomstig gebruik te voorspellen. En omdat de vraag zo wisselend is, kunnen ze met traditionele benaderingen niet voorbij Go komen.

Methoden voor MRO

In de praktijk is het gebruikelijk dat MRO- en activa-intensieve bedrijven hun voorraden beheren door hun toevlucht te nemen tot statische Min/Max-niveaus op basis van subjectieve veelvouden van gemiddeld gebruik, aangevuld met incidentele handmatige aanpassingen op basis van onderbuikgevoelens. Het proces wordt een slechte mix van statisch en reactief, met als resultaat dat er veel tijd en geld wordt verspild aan het versnellen.

Er zijn alternatieve planningsmethoden die meer op wiskunde en data zijn gebaseerd, hoewel deze stijl van plannen bij MRO minder gebruikelijk is dan in de andere domeinen. Er zijn twee toonaangevende benaderingen voor het modelleren van defecten aan onderdelen en machines: modellen gebaseerd op de betrouwbaarheidstheorie en modellen voor ‘conditiegebaseerd onderhoud’ gebaseerd op realtime monitoring.

Betrouwbaarheidsmodellen

Betrouwbaarheidsmodellen zijn de eenvoudigste van de twee en vereisen minder gegevens. Ze gaan ervan uit dat alle artikelen van hetzelfde type, bijvoorbeeld een bepaald reserveonderdeel, statistisch gelijkwaardig zijn. Hun belangrijkste onderdeel is een ‘gevarenfunctie’, die het risico op falen in het volgende korte tijdsinterval beschrijft. De gevarenfunctie kan worden vertaald in iets dat beter geschikt is voor besluitvorming: de ‘overlevingsfunctie’, wat de waarschijnlijkheid is dat het item nog steeds werkt na X gebruiksduur (waarbij X kan worden uitgedrukt in dagen, maanden, kilometers, gebruik, enz.). Figuur 1 toont een constante gevaarfunctie en de bijbehorende overlevingsfunctie.

Figuur 1: Constante gevarenfunctie en zijn overlevingsfunctie

Een gevarenfunctie die niet verandert, houdt in dat alleen willekeurige ongelukken een storing veroorzaken. Een gevaarfunctie die in de loop van de tijd toeneemt, impliceert daarentegen dat het artikel versleten is. En een afnemende gevaarfunctie impliceert dat een item zich vestigt. Figuur 2 toont een toenemende gevaarfunctie en de bijbehorende overlevingsfunctie.

Figuur 2: Toenemende gevarenfunctie en zijn overlevingsfunctie

Betrouwbaarheidsmodellen worden vaak gebruikt voor goedkope onderdelen, zoals mechanische bevestigingsmiddelen, waarvan de vervanging misschien niet moeilijk of duur is (maar toch essentieel kan zijn).

Conditiegebaseerd onderhoud

Modellen gebaseerd op real-time monitoring worden gebruikt ter ondersteuning van condition-based onderhoud (CBM) voor dure zaken als straalmotoren. Deze modellen gebruiken gegevens van sensoren die in de items zelf zijn ingebed. Dergelijke gegevens zijn doorgaans complex en bedrijfseigen, evenals de waarschijnlijkheidsmodellen die door de gegevens worden ondersteund. Het voordeel van real-time monitoring is dat je problemen kunt zien aankomen, dat wil zeggen dat de verslechtering zichtbaar wordt gemaakt en dat voorspellingen kunnen voorspellen wanneer het item de rode lijn zal bereiken en daarom uit het speelveld moet worden gehaald. Dit maakt geïndividualiseerd, proactief onderhoud of vervanging van het artikel mogelijk.

Figuur 3 illustreert het soort gegevens dat in CBM wordt gebruikt. Elke keer dat het systeem wordt gebruikt, is er een bijdrage aan de cumulatieve slijtage ervan. (Houd er echter rekening mee dat gebruik soms de staat van het apparaat kan verbeteren, bijvoorbeeld wanneer regen een machine koel houdt). U kunt de algemene trend naar boven zien richting een rode lijn, waarna het apparaat onderhoud nodig heeft. U kunt de cumulatieve slijtage extrapoleren om in te schatten wanneer deze de rode lijn zal bereiken en dienovereenkomstig plannen.

Figuur 3: Ter illustratie van real-time monitoring voor conditiegebaseerd onderhoud

Voor zover ik weet, maakt niemand zulke modellen van klanten met eindproducten om te voorspellen wanneer en hoeveel ze de volgende keer zullen bestellen, misschien omdat de klanten er bezwaar tegen zouden hebben om voortdurend hersenmonitors te dragen. Maar CBM, met zijn complexe monitoring en modellering, wint aan populariteit voor systemen die niet kunnen falen, zoals straalmotoren. Ondertussen hebben klassieke betrouwbaarheidsmodellen nog steeds veel waarde voor het beheer van grote vloten met goedkopere maar nog steeds essentiële artikelen.

Smart's aanpak
De bovengenoemde op condities gebaseerde onderhouds- en betrouwbaarheidsbenaderingen vereisen een buitensporige last voor het verzamelen en opschonen van gegevens die veel MRO-bedrijven niet aankunnen. Voor die bedrijven biedt Smart een aanpak waarbij geen betrouwbaarheidsmodellen hoeven te worden ontwikkeld. In plaats daarvan exploiteert het gebruiksgegevens op een andere manier. Het maakt gebruik van op waarschijnlijkheid gebaseerde modellen van zowel gebruik als doorlooptijden van leveranciers om duizenden mogelijke scenario's voor doorlooptijden van bevoorrading en vraag te simuleren. Het resultaat is een nauwkeurige verdeling van de vraag en de doorlooptijden voor elk verbruiksonderdeel, die kan worden benut om de optimale voorraadparameters te bepalen. Figuur 4 toont een simulatie die begint met een scenario voor de vraag naar reserveonderdelen (bovenste grafiek) en vervolgens een scenario oplevert van voorhanden aanbod voor bepaalde keuzes van Min/Max-waarden (onderste lijn). Key Performance Indicators (KPI's) kunnen worden geschat door de resultaten van veel van dergelijke simulaties te middelen.

Figuur 4: Een voorbeeld van een simulatie van de vraag naar reserveonderdelen en de voorhanden voorraad

U kunt hier lezen over de aanpak van Smart bij het voorspellen van reserveonderdelen: https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2019/10/Probabilistic-Forecasting-for-Intermittent-Demand.pdf

Voorraadbeheer betreft het beheer van fysieke goederen, waarbij de nadruk ligt op een nauwkeurige en actuele telling van elk item in de voorraad en waar het zich bevindt, evenals het efficiënt ophalen van items. Relevante technologieën zijn onder meer computerdatabases, streepjescodes, Radio Frequency Identification (RFID) en het gebruik van robots voor het ophalen.

Voorraadbeheer heeft tot doel het door de onderneming gedefinieerde voorraadbeleid uit te voeren. Voorraadbeheer wordt vaak uitgevoerd met behulp van ERP-systemen (Enterprise Resource Planning), die inkooporders, productieorders en rapportage genereren met informatie over de huidige voorraad die aanwezig is, binnenkomt en kan worden besteld.

Voorraadplanning stelt operationele beleidsdetails in, zoals artikelspecifieke bestelpunten en bestelhoeveelheden, en voorspelt de toekomstige vraag en doorlooptijden van leveranciers. Belangrijke componenten van een voorraadplanningsproces zijn onder meer wat-als-scenario's voor het verrekenen van voorhanden voorraad, het analyseren van de invloed van veranderingen in de vraag, doorlooptijden en voorraadbeleid op de bestellingen, en het beheren van uitzonderingen en onvoorziene gebeurtenissen.

Inventory Optimization maakt gebruik van een analytisch proces dat waarden berekent voor voorraadplanningsparameters (bijvoorbeeld bestelpunten en bestelhoeveelheden) die een numeriek doel of 'objectieve functie' optimaliseren zonder een numerieke beperking te schenden. Een objectieve functie zou bijvoorbeeld kunnen zijn om de laagst mogelijke exploitatiekosten voor de voorraad te bereiken (gedefinieerd als de som van de voorraadkosten, de bestelkosten en de tekortkosten), en de beperking zou kunnen zijn om een opvullingspercentage van ten minste 90% te bereiken. Met behulp van een wiskundig model van het voorraadsysteem en waarschijnlijkheidsvoorspellingen van de vraag naar artikelen kan voorraadoptimalisatie snel en automatisch voorstellen hoe duizenden voorraadartikelen het beste kunnen worden beheerd.

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.

Het belang van een geoptimaliseerde planning van serviceonderdelen:

Geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen speelt een cruciale rol bij het beperken van voorraadrisico's en het waarborgen van de beschikbaarheid van kritieke reserveonderdelen. Hoewel subjectieve planning op kleine schaal kan werken, wordt het onvoldoende bij het beheer van grote voorraden van af en toe gevraagde reserveonderdelen. Traditionele prognosebenaderingen houden simpelweg geen rekening met de extreme variabiliteit in de vraag en frequente periodes van nulvraag die zo gewoon zijn bij reserveonderdelen. Dit resulteert in grote misallocaties van voorraden, hogere kosten en slechte serviceniveaus.

De sleutel tot geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen ligt in het begrijpen van de wisselwerking tussen service en kosten. Software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning, mogelijk gemaakt door probabilistische prognoses en machine learning-algoritmen, kan bedrijven helpen de kosten versus baten van elke voorraadbeslissing beter te begrijpen en voorraad als een concurrentievoordeel te gebruiken. Door binnen enkele seconden nauwkeurige vraagprognoses en een optimaal voorraadbeleid zoals Min/Max, veiligheidsvoorraadniveaus en bestelpunten te genereren, kunnen bedrijven weten hoeveel te veel is en wanneer ze meer moeten toevoegen. Door voorraad als een concurrentievoordeel te hanteren, kunnen bedrijven hun serviceniveau verhogen en de kosten verlagen.

Verbeter het financiële resultaat van de planning van reserveonderdelen

1. Nauwkeurige prognoses zijn cruciaal om de voorraadplanning te optimaliseren en effectief aan de vraag van de klant te voldoen. State-of-the-art software voor vraagplanning voorspelt nauwkeurig de voorraadvereisten, zelfs voor intermitterende vraagpatronen. Door prognoses te automatiseren, kunnen bedrijven tijd, geld en middelen besparen en tegelijkertijd de nauwkeurigheid verbeteren.
2. Voldoen aan de vraag van de klant is een cruciaal aspect van het beheer van serviceonderdelen. Bedrijven kunnen de klanttevredenheid en -loyaliteit vergroten en hun kansen vergroten om toekomstige contracten binnen te halen voor de activa-intensieve apparatuur die ze verkopen door ervoor te zorgen dat reserveonderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is. Door effectieve vraagplanning en voorraadoptimalisatie kunnen organisaties doorlooptijden verkorten, voorraadtekorten minimaliseren en serviceniveaus handhaven, waardoor de financiële impact van alle beslissingen wordt verbeterd.
3. Financiële voordelen kunnen worden behaald door een geoptimaliseerde planning van serviceonderdelen, inclusief de vermindering van voorraad- en productkosten. Overtollige opslag en verouderde inventaris kunnen een aanzienlijke kostenpost zijn voor organisaties. Door best-of-breed voorraadoptimalisatiesoftware te implementeren, kunnen bedrijven kosteneffectieve oplossingen vinden, het serviceniveau verhogen en de kosten verlagen. Dit leidt tot verbeterde voorraadomzet, lagere transportkosten en hogere winstgevendheid.
4. Inkoopplanning is een ander essentieel aspect van het beheer van serviceonderdelen. Organisaties kunnen voorraadniveaus optimaliseren, doorlooptijden verkorten en voorraadtekorten voorkomen door inkoop en de bijbehorende orderhoeveelheden af te stemmen op nauwkeurige vraagprognoses. Er kunnen bijvoorbeeld nauwkeurige prognoses worden gedeeld met leveranciers, zodat algemene inkoopverplichtingen kunnen worden aangegaan. Dit geeft de leverancier omzetzekerheid en kan in ruil daarvoor meer voorraad aanhouden, waardoor de doorlooptijden worden verkort.
5. Intermitterende vraagplanning is een bijzondere uitdaging bij het beheer van reserveonderdelen. Conventionele vuistregels schieten tekort in het effectief omgaan met vraagvariabiliteit. Dit komt omdat traditionele benaderingen ervan uitgaan dat de vraag normaal verdeeld is, terwijl dat in werkelijkheid allesbehalve normaal is. Reserveonderdelen vragen om willekeurige uitbarstingen van grote vraag die worden afgewisseld met perioden van nul vraag. De oplossing van Smart Software bevat geavanceerde statistische modellen en machine learning-algoritmen om historische vraagpatronen te analyseren, waardoor een nauwkeurige planning voor intermitterende vraag mogelijk wordt. Bedrijven kunnen de voorraadkosten aanzienlijk verlagen en de efficiëntie verbeteren door deze uitdaging aan te gaan.

Bewijs van klanten van Smart Software:

Door te investeren in de software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning van Smart Software kunnen bedrijven kostenbesparingen realiseren, de klantenservice naar een hoger niveau tillen en de operationele efficiëntie verbeteren. Door nauwkeurige vraagprognoses, geoptimaliseerd voorraadbeheer en gestroomlijnde inkoopprocessen kunnen organisaties financiële besparingen realiseren, effectief voldoen aan de eisen van klanten en de algehele bedrijfsprestaties verbeteren.

• Metro-North Railroad (MNR) ervoer een 8%-vermindering van de onderdelenvoorraad, bereikte een recordhoog klantenserviceniveau van 98,7% en verminderde de voorraadgroei voor nieuwe apparatuur van een verwachte 10% tot slechts 6%. Slimme software speelde een cruciale rol bij het identificeren van meerjarige behoeften aan serviceonderdelen, het verkorten van administratieve doorlooptijden, het opstellen van plannen voor voorraadvermindering voor wagenparken die buiten gebruik worden gesteld en het identificeren van inactieve inventaris voor verwijdering. MNR bespaarde kosten, maximaliseerde verwijderingsvoordelen, verbeterde serviceniveaus en verwierf nauwkeurige inzichten voor weloverwogen besluitvorming, wat uiteindelijk hun bedrijfsresultaten en klanttevredenheid verbeterde.
• Seneca Companies, marktleider op het gebied van petroleumservices voor de auto-industrie, heeft Smart Software gebruikt om de vraag van klanten te modelleren, de voorraadprestaties te controleren en aanvulling te stimuleren. Buitendiensttechnici omarmden het gebruik ervan en de totale inventarisinvestering daalde met meer dan 25%, van $11 miljoen naar $8 miljoen, terwijl de first-time fix rates van 90%+ behouden bleven.
• Een toonaangevend elektriciteitsbedrijf implementeerde Smart IP&O in slechts 3 maanden en gebruikte de software vervolgens om de bestelpunten en bestelhoeveelheden voor meer dan 250.000 reserveonderdelen te optimaliseren. Tijdens de eerste fase van de implementatie hielp het platform het nutsbedrijf om de voorraad met $9.000.000 te verminderen met behoud van serviceniveaus. De implementatie was onderdeel van het strategische optimalisatie-initiatief van het bedrijf.

Optimalisatie van de planning van serviceonderdelen voor concurrentievoordeel

Geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen is cruciaal voor bedrijven die de efficiëntie willen verbeteren, kosten willen verlagen en de beschikbaarheid van noodzakelijke reserveonderdelen willen waarborgen. Organisaties kunnen op dit gebied aanzienlijke waarde ontsluiten door te investeren in de software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning van Smart Software. Bedrijven kunnen betere financiële prestaties behalen en een concurrentievoordeel behalen in hun respectievelijke markten door verbeterde data-analyse, automatisering en voorraadplanning.

Smart Software is ontworpen voor de moderne markt, die volatiel is en altijd verandert. Het kan SKU-proliferatie, langere toeleveringsketens, minder voorspelbare doorlooptijden en meer intermitterende en minder voorspelbare vraagpatronen aan. Het kan ook worden geïntegreerd met vrijwel elke ERP-oplossing op de markt, door in de praktijk bewezen naadloze verbindingen of door een eenvoudig import-/exportproces te gebruiken dat wordt ondersteund door het datamodel en de dataverwerkingsengine van Smart Software. Door slimme software te gebruiken, kunnen bedrijven voorraad als een concurrentievoordeel gebruiken, de klanttevredenheid verbeteren, het serviceniveau verhogen, de kosten verlagen en aanzienlijk geld besparen.

Wordt veiligheidsvoorraad beschouwd als noodreserve of als dagelijkse buffer tegen pieken in de vraag? Het verschil kennen en uw ERP correct configureren, zal een groot verschil maken voor uw bedrijfsresultaten.

De Safety Stock veld in je ERP systeem kan heel verschillende dingen betekenen, afhankelijk van de configuratie. Het niet begrijpen van deze verschillen en hoe ze uw winst beïnvloeden, is een veelvoorkomend probleem dat we hebben gezien bij implementaties van onze software.

Het implementeren van software voor voorraadoptimalisatie begint met nieuwe klanten die de technische implementatie voltooien om de gegevensstroom op gang te brengen. Vervolgens krijgen ze gebruikerstraining en besteden ze weken aan het zorgvuldig configureren van hun initiële veiligheidsvoorraden, bestelniveaus en consensusvraagprognoses met Smart IP&O. Het team raakt vertrouwd met Smart's Key Performance Forecasts (KPP's) voor serviceniveaus, bestelkosten en beschikbare voorraad, die allemaal worden voorspeld met behulp van het nieuwe voorraadbeleid.

Maar wanneer ze het beleid en de prognoses opslaan in hun ERP-testsysteem, zijn de voorgestelde bestellingen soms veel groter en komen ze vaker voor dan ze hadden verwacht, wat de verwachte voorraadkosten opdrijft.

Wanneer dit gebeurt, is de primaire boosdoener de manier waarop het ERP is geconfigureerd om veiligheidsvoorraad te behandelen. Door op de hoogte te zijn van deze configuratie-instellingen kunnen planningsteams de verwachtingen beter stellen en de verwachte resultaten bereiken met minder inspanning (en reden tot ongerustheid!).

Dit zijn de drie veelvoorkomende voorbeelden van configuraties van ERP-veiligheidsvoorraden:

Configuratie 1. Veiligheidsvoorraad wordt behandeld als noodvoorraad dat kan niet geconsumeerd worden. Als een inbreuk op de veiligheidsvoorraad wordt voorspeld, dwingt het ERP-systeem een spoedprocedure af, ongeacht de kosten, zodat de aanwezige voorraad nooit onder de veiligheidsvoorraad komt, zelfs als een geplande ontvangst al in bestelling is en binnenkort zal aankomen.

Configuratie 2. Veiligheidsvoorraad wordt behandeld als Buffervoorraad die is ontworpen om te worden geconsumeerd. Het ERP-systeem zal een bestelling plaatsen wanneer een inbreuk op de veiligheidsvoorraad wordt voorspeld, maar de voorhanden voorraad mag onder de veiligheidsvoorraad dalen. De buffervoorraad beschermt tegen stockout tijdens de bevoorradingsperiode (dwz de doorlooptijd).

Configuratie 3. Veiligheidsvoorraad wordt door het systeem genegeerd en behandeld als een visuele weergave planningshulp of vuistregel. Het wordt genegeerd door de berekeningen van de leveringsplanning, maar wordt door de planner gebruikt om handmatige beoordelingen te maken van wanneer er besteld moet worden.

Opmerking: we raden nooit aan om het veiligheidsvoorraadveld te gebruiken zoals beschreven in Configuratie 3. In de meeste gevallen waren deze configuraties niet bedoeld, maar het resultaat van jarenlange improvisatie die ertoe hebben geleid dat het ERP op een niet-standaard manier werd gebruikt. Over het algemeen zijn deze velden ontworpen om de aanvullingsberekeningen programmatisch te beïnvloeden. De focus van ons gesprek zal dus liggen op configuraties 1 en 2. 

Systemen voor prognoses en inventarisoptimalisatie zijn ontworpen om prognoses te berekenen die anticiperen op voorraadafname en vervolgens veiligheidsvoorraden te berekenen die voldoende zijn om bescherming te bieden tegen variabiliteit in vraag en aanbod. Dit betekent dat de veiligheidsvoorraad bedoeld is om te worden gebruikt als een beschermende buffer (configuratie 2) en niet als noodsituatie schaars (configuratie 3). Het is ook belangrijk om te begrijpen dat, door het ontwerp, de veiligheidsvoorraad zal worden geconsumeerd ongeveer 50% van die tijd.

Waarom 50%? Omdat werkelijke bestellingen de helft van de tijd een onbevooroordeelde prognose zullen overschrijden. Zie onderstaande afbeelding om dit te illustreren. Een "goede" prognose zou de waarde moeten opleveren die het dichtst bij de werkelijke vraag komt, zodat de werkelijke vraag hoger of lager zal zijn zonder vooringenomenheid in beide richtingen.

Als u uw ERP-systeem zo heeft geconfigureerd dat het verbruik van veiligheidsvoorraad correct is toegestaan, dan kan de voorhanden voorraad er uitzien zoals in de onderstaande grafiek. Houd er rekening mee dat een deel van de veiligheidsvoorraad is verbruikt, maar een stockout is vermeden. Het serviceniveau dat u nastreeft bij het berekenen van de veiligheidsvoorraad, bepaalt hoe vaak u uw voorraad moet aanvullen voordat de aanvullingsorder arriveert. De gemiddelde voorraad is in dit scenario ongeveer 60 eenheden over de tijdshorizon.

Als uw ERP-systeem is geconfigureerd om niet het verbruik van de veiligheidsvoorraad toestaat en de ingevoerde hoeveelheid in het veld voor de veiligheidsvoorraad meer behandelt als noodreserves, dan heb je een enorme overvoorraad! Uw beschikbare voorraad ziet er uit als in de onderstaande grafiek, waarbij bestellingen worden versneld zodra een inbreuk op de veiligheidsvoorraad wordt verwacht. De gemiddelde voorraad is ongeveer 90 eenheden, een toename van 50% in vergelijking met toen u toestond dat veiligheidsvoorraad werd verbruikt.