Zes tips voor nieuwe vraagplanners

De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Als u een nieuwe professional bent op het gebied van vraagplanning en voorraadbeheer, staat u voor een zeer steile leercurve. Er zijn veel bewegende delen in het systeem dat u beheert, en veel van de beweging is willekeurig. Misschien vindt u het nuttig om even afstand te nemen van de dagelijkse gang van zaken en na te denken over wat er nodig is om een succesvolle demand planner te zijn. Hier zijn zes tips voor nieuwe vraagplanners die u misschien handig vindt; ze zijn het resultaat van meer dan vijfendertig jaar werken met enkele zeer slimme beoefenaars.

1. Weet wat winnen betekent.

Voorraadbeheer en vraagplanning is geen zacht gebied waar succes in vage taal kan worden beschreven. Succes hier is een getallenspel. Er zijn een aantal belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) voor u beschikbaar, waaronder serviceniveau, opvullingspercentage, voorraadrotatie, voorraadinvestering en voorraadbedrijfskosten. Bedrijven verschillen in het belang dat ze aan elke statistiek toekennen, maar je kunt niet winnen zonder enkele of al deze te gebruiken om de score bij te houden.

Maar "winnen" is niet zo eenvoudig als het behalen van de best mogelijke score op elke statistiek. De metrische waarden die het belangrijkst zijn, verschillen per bedrijf. Uw bedrijf kan klantenservice voorrang geven boven kostenbeheersing, of vice versa, en volgend jaar kan het reden hebben om die voorkeur om te draaien.

Bovendien zijn er verbanden tussen KPI's waardoor u ze tegelijkertijd moet beschouwen in plaats van als een verzameling onafhankelijke scores. Het verbeteren van het serviceniveau zal bijvoorbeeld meestal ook het opvullingspercentage verbeteren, wat goed is, maar het zal meestal ook de bedrijfskosten verhogen, wat niet goed is.

Deze koppelingen drukken zichzelf uit als afwegingen. En hoewel de KPI's zelf cijfers zijn, vereist het beheer van de bundel KPI's enige wijze subjectiviteit, want wat nodig is, is een redelijk evenwicht tussen concurrerende krachten. De fundamentele afweging is om de kosten van het hebben van inventaris af te wegen tegen de waarde van het beschikbaar hebben van de inventaris voor degenen die het nodig hebben.

Als u een relatief junior vraagplanner bent, kunnen deze afwegingen hoger in de organisatie worden gemaakt, maar zelfs dan kunt u een nuttige rol spelen door ervoor te zorgen dat de afwegingen worden blootgelegd en gewaardeerd. Dit betekent blootgesteld op kwantitatief niveau, bijvoorbeeld: "We kunnen het serviceniveau verhogen van 85% naar 90%, maar daarvoor is $100K meer voorraad in het magazijn nodig." Dit soort specifieke kwantitatieve kennis kan worden geleverd door geavanceerde supply chain-analyses.

2. Score bijhouden.

We zijn allemaal een beetje huiverig om gemeten te worden, maar zelfverzekerde professionals staan erop om de score bij te houden. Verlichte supervisors begrijpen dat externe krachten de prestaties van uw systeem kunnen beïnvloeden (bijvoorbeeld een belangrijke leverancier verdwijnt), en dat helpt altijd. Maar of je nu wel of niet een goede bovendekking hebt, je kunt geen succes aantonen en ook niet reageren op problemen zonder die KPI's te meten.

Het bijhouden van de score is belangrijk, maar dat geldt ook voor het begrijpen van wat de score beïnvloedt. Stel dat uw Service Level is gedaald ten opzichte van de waarde van vorige maand. Is dat gewoon de gebruikelijke fluctuatie van maand tot maand of is het iets ongewoons? Als het problematisch is, moet u het probleem diagnosticeren. Vaak zijn er meerdere mogelijke verdachten. Het serviceniveau kan bijvoorbeeld dalen omdat de verkoop- en marketingmensen iets geweldigs hebben gedaan en de vraag is gestegen, of omdat een leverancier iets niet zo geweldig heeft gedaan en de doorlooptijd voor aanvulling is getankt. Software kan u helpen deze belangrijke inputs te volgen om uw speurwerk te helpen, en supply chain-analyses kunnen de impact van veranderingen in deze inputs inschatten en u wijzen op compenserende reacties.

3. Zorg ervoor dat uw beslissingen op feiten zijn gebaseerd.

Software kan u naar goede beslissingen leiden, maar alleen als u het toestaat. Inputs zoals bewaarkosten, bestelkosten en tekortkosten moeten goed worden ingeschat om een nauwkeurige beoordeling van afwegingen te krijgen. Vooral belangrijk is zoiets ogenschijnlijk eenvoudigs als het gebruik van correcte waarden voor de artikelvraag, aangezien het modelleren van de vraag het startpunt is voor het simuleren van de resultaten van elk voorgesteld voorraadsysteemontwerp. Als we bereid zijn de betekenis van 'feit' een beetje uit te breiden tot de resultaten van systeemsimulaties, zou je je niet moeten committeren aan grote veranderingen zonder betrouwbare voorspellingen te hebben over wat er zal gebeuren als je je aan die veranderingen vastlegt.

4. Realiseer je dat het antwoord van gisteren misschien niet het antwoord van vandaag is.

Toeleveringsketens zijn verzamelingen van onderdelen, die allemaal in de loop van de tijd kunnen veranderen. Vraag die een stijgende trend vertoont, kan een neerwaartse trend beginnen. De doorlooptijden voor aanvulling kunnen afnemen. De bestelminima van leveranciers kunnen toenemen. Componentprijzen kunnen stijgen als gevolg van tarieven. Dergelijke factoren betekenen dat de feiten die u gisteren verzamelde vandaag achterhaald kunnen zijn, waardoor de beslissingen van gisteren ongeschikt zijn voor de problemen van vandaag. Waakzaamheid. Bekijk een eerder artikel detaillering van de nadelige financiële gevolgen van onregelmatige updates van planningsparameters.

5. Geef elk item zijn recht.

Als u verantwoordelijk bent voor het voorspellen van honderden of duizenden voorraaditems, zult u in de verleiding komen om uw leven te vereenvoudigen door een "one size fits all"-benadering te hanteren. Niet doen. SKU's zijn niet precies zoals sneeuwvlokken, maar enige differentiatie is vereist om je werk goed te doen. Het is een goed idee om groepen items te vormen op basis van enkele opvallende kenmerken. Sommige items zijn kritiek en moeten (bijna) altijd beschikbaar zijn; anderen kunnen een redelijk risico lopen om nabesteld te worden. Sommige items zijn behoorlijk onvoorspelbaar omdat ze "intermitterend" zijn (dwz veel nulwaarden hebben met willekeurige waarden die niet gelijk zijn aan nul); andere hebben een hoog volume en zijn redelijk voorspelbaar. Sommige items kunnen worden beheerd met relatief goedkope inventarisatiemethoden die elke maand worden bijgesteld; sommige items hebben methoden nodig die de beschikbare voorraad continu bewaken en aanpassen. Sommige items, zoals contractuele aankopen, kunnen zo voorspelbaar zijn dat u ze kunt behandelen als "geplande vraag" en ze uit de rest kunt halen.

Als u eenmaal verstandige artikelgroepen heeft gevormd, moet u nog steeds beslissingen nemen over elk artikel in elke groep, zoals het bepalen van hun vraagprognoses, bestelpunten en bestelhoeveelheden. Hier kan geavanceerde software voor vraagplanning het overnemen en automatisch berekenen beste keuzes op basis van wat winnen betekent in de context van die groep.  

6. Zorg dat iedereen op dezelfde lijn zit.

Georganiseerd zijn is niet alleen prettig, het is ook efficiënt. Als u een systeem heeft voor vraagplanning en voorraadbeheer, deelt iedereen in uw team dezelfde doelstellingen en volgt dezelfde processen. Als je geen systeem hebt, dan heeft elke demand planner zijn of haar eigen manier van denken over het probleem en het nemen van beslissingen. Sommige daarvan zullen ongetwijfeld beter zijn dan andere. Het is wenselijk om de best practices te standaardiseren en de rest te verbieden. Behalve dat het efficiënter is, maakt het hebben van een gestandaardiseerd proces het gemakkelijker om problemen te diagnosticeren als er iets misgaat en om oplossingen te implementeren.

 

Volume- en kleurvakken in een magazijn

 

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Verward over AI en Machine Learning?

Verward over AI en Machine Learning?

Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn.

Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen

Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen

In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren.

Hoe u voorraadvereisten kunt voorspellen

Hoe u voorraadvereisten kunt voorspellen

Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag.

recente berichten

  • artificial intelligence ai and machine learning inventory managementVerward over AI en Machine Learning?
    Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn. […]
  • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
    In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
  • Balans,Concept,Met,Chroom,Ballen,software voor voorraadoptimalisatieHoe u voorraadvereisten kunt voorspellen
    Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag. […]
  • Demand Planning tweelingbroers met prognosetoolsZes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenken
    Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen. […]
  • Mannelijke magazijnmedewerker met 99 Service Level palletUitleggen wat 'serviceniveau' betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftware
    Navigeren door de fijne kneepjes van voorraadaanbevelingen kan vaak leiden tot vragen over de juistheid en betekenis ervan. Een recent onderzoek van een van onze klanten leidde tot een verhelderende discussie over de nuances van serviceniveaus en bestelpunten. Tijdens een teamvergadering hebben we ongebruikelijke hiaten vastgesteld tussen onze Smart-suggested reorder points (ROP) op een 99%-serviceniveau en de huidige ROP van de klant. In dit bericht ontrafelen we het concept van een "99%-serviceniveau" en de implicaties ervan voor voorraadoptimalisatie, waarbij we licht werpen op hoe timing en onmiddellijke voorraadbeschikbaarheid een cruciale rol spelen bij het voldoen aan de verwachtingen van de klant en concurrerend blijven in diverse industrieën. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
    • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
      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. […]
    • Bottom Line-strategieën voor planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
      Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]
    • professionele technicus-ingenieur die reserveonderdelen plant in industriële productiefabriek,Bereid uw reserveonderdelenplanning voor op onverwachte schokken
      In het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken. […]

      Hier zijn zes suggesties die u misschien nuttig vindt; ze zijn het resultaat van meer dan vijfendertig jaar werken met enkele zeer slimme beoefenaars. Cloud computing-bedrijven met unieke server- en hardwareonderdelen, e-commerce, online retailers, leveranciers van thuis- en kantoorbenodigdheden, meubilair op locatie, energiebedrijven, intensief onderhoud van bedrijfsmiddelen of opslag voor watervoorzieningsbedrijven hebben hun activiteit tijdens de pandemie opgevoerd. Garages die auto-onderdelen en vrachtwagenonderdelen verkopen, farmaceutische producten, producenten van gezondheidszorg of medische benodigdheden en leveranciers van veiligheidsproducten hebben te maken met een toenemende vraag. Bezorgservicebedrijven, schoonmaakdiensten, slijterijen en magazijnen voor conserven of potten, woonwinkels, tuinleveranciers, tuinonderhoudsbedrijven, hardware-, keuken- en bakbenodigdhedenwinkels, leveranciers van woonmeubelen met een grote vraag worden geconfronteerd met voorraadtekorten, lange doorlooptijden, voorraad tekortkosten, hogere bedrijfskosten en bestelkosten.

      Het probleem met bochten

      De slimme voorspeller

       Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

      prognoses en voorraadoptimalisatie

      Tijdens onze reizen door de industriële scene merken we dat veel bedrijven meer aandacht besteden aan inventarisatiebeurten dan zou moeten. We willen een deel van deze aandacht verleggen naar meer consequente prestatiestatistieken.

      Denk aan de definitie: Turns = Jaarlijkse dollarkosten van verkochte goederen / Gemiddelde dollarwaarde van voorraad. Als je in een jaar $1 miljoen spullen verkoopt en elke dag gemiddeld $100.000 aan spullen op de plank hebt liggen, heb je een indrukwekkende 10 beurten (Walmart draait rond de 8). Vermoedelijk duidt het hebben van hoge Turns op efficiënt beheer, en het houden van uw Turns hoger dan die van concurrenten duidt op concurrentievoordeel.

      Maar zoals gebeurt met de meeste prestatiestatistieken, is er meer aan de hand. Turns kunnen erg opvallend zijn voor de CFO, maar ze kunnen een keurslijf zijn voor de COO. Dit komt omdat beurten niet direct verband houden met klantenservice; in feite kunnen hoge beurten synoniem zijn met lage serviceniveaus en opvullingspercentages. S&OP-consultant Darrin Oliver noemt Turns zijn 'pet peeve metric' omdat 'de klant niets om Turns geeft'.

      Stel dat u niet tevreden bent met uw huidige Turns-waarde. Wat kun je doen om het aantal te verhogen? Aangezien Turns een verhouding is, kunt u deze verhogen door de teller (verkochte goederen) te verhogen of de noemer (voorraad) te verkleinen. Het verhogen van de verkoop is moeilijker omdat het de medewerking van de klant vereist. Afnemend voorraad is eenvoudiger omdat u het volledig onder controle heeft: voer gewoon kleinere aanvullingsorders uit, wat ook op korte termijn geld bespaart. Inderdaad, je kunt heel enthousiast worden en inventaris tot op het bot snijden. Je krijgt uiteindelijk een beter uitziend nummer voor Turns - en een serieus probleem met stockouts, backorders, verloren verkopen, verloren klantvriendelijkheid en verloren marktaandeel. Wie heeft er nu spijt?

      Hier is een licht bewerkte versie van een verhaal over dit onderwerp, verteld door een zeer wijze beoefenaar. “In mijn andere leven draaiden ze allemaal om het verbeteren van bochten. Waarom, ik heb geen idee. Dus wees ik op de risico's die je loopt. En ze waren echt niet geïnteresseerd. Dus brachten we onze wereldwijde voorraden terug naar [een lager niveau], en braken toen dagelijks links en rechts op voorraad. Onze beurten waren geweldig, maar we verdienden geen geld, omdat we niets de deur uit konden krijgen, omdat we het niet bezaten. Hoe hoger je beurten, hoe lager je inventaris zal moeten zijn, anders krijg je gewoon een heel goede stroom. En in onze branche is dat heel, heel moeilijk om te bereiken. Dus als we redelijke beurten kunnen hebben maar nog steeds op voorraad zijn, denk ik dat dat is wat we willen doen. In een operationele wereld kan het erg frustrerend zijn om te proberen uit te leggen wat we elke dag doen en wat de risico's voor het bedrijf zijn wanneer de financiële mensen slechts naar een of twee statistieken kijken. Ze proberen het bedrijf eigenlijk in een vacuüm te plannen, en dat is erg moeilijk en erg riskant.”

      Thomas Willemain, PhD, was medeoprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselear Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.

      Laat een reactie achter

      gerelateerde berichten

      Smart Software kondigt patent van de volgende generatie aan

      Smart Software kondigt patent van de volgende generatie aan

      Smart Software is verheugd de toekenning van US Patent 11,656,887 aan te kondigen. Het patent leidt “technische oplossingen voor het analyseren van historische vraaggegevens van middelen in een technologieplatform om het beheer van een geautomatiseerd proces in het platform te vergemakkelijken.

      Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?

      Hebben uw statistische prognoses last van het wiggle-effect?

      Wat is het wiggle-effect? Het is wanneer uw statistische prognose de ups en downs die zijn waargenomen in uw vraaggeschiedenis onjuist voorspelt terwijl er echt geen patroon is. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw prognoses niet schommelen, tenzij er een echt patroon is. Hier is een transcriptie van een recente klant waar dit probleem werd besproken:

      Hoe om te gaan met statistische prognoses van nul

      Hoe om te gaan met statistische prognoses van nul

      Een statistische voorspelling van nul kan veel verwarring veroorzaken bij voorspellers, vooral wanneer de historische vraag niet nul is. Natuurlijk, het is duidelijk dat de vraag naar beneden neigt, maar moet deze naar nul evolueren?

      recente berichten

      • artificial intelligence ai and machine learning inventory managementVerward over AI en Machine Learning?
        Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn. […]
      • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
        In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
      • Balans,Concept,Met,Chroom,Ballen,software voor voorraadoptimalisatieHoe u voorraadvereisten kunt voorspellen
        Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag. […]
      • Demand Planning tweelingbroers met prognosetoolsZes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenken
        Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen. […]
      • Mannelijke magazijnmedewerker met 99 Service Level palletUitleggen wat 'serviceniveau' betekent in uw voorraadoptimalisatiesoftware
        Navigeren door de fijne kneepjes van voorraadaanbevelingen kan vaak leiden tot vragen over de juistheid en betekenis ervan. Een recent onderzoek van een van onze klanten leidde tot een verhelderende discussie over de nuances van serviceniveaus en bestelpunten. Tijdens een teamvergadering hebben we ongebruikelijke hiaten vastgesteld tussen onze Smart-suggested reorder points (ROP) op een 99%-serviceniveau en de huidige ROP van de klant. In dit bericht ontrafelen we het concept van een "99%-serviceniveau" en de implicaties ervan voor voorraadoptimalisatie, waarbij we licht werpen op hoe timing en onmiddellijke voorraadbeschikbaarheid een cruciale rol spelen bij het voldoen aan de verwachtingen van de klant en concurrerend blijven in diverse industrieën. […]

        Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

        • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
          In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
        • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
          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. […]
        • Bottom Line-strategieën voor planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
          Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]
        • professionele technicus-ingenieur die reserveonderdelen plant in industriële productiefabriek,Bereid uw reserveonderdelenplanning voor op onverwachte schokken
          In het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken. […]