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.

 

    Gebruikmaken van Epicor Kinetic Planning BOM's met Smart IP&O voor nauwkeurige prognoses

    In een zeer configureerbare productieomgeving kan het voorspellen van eindproducten een complexe en lastige taak worden. Het aantal mogelijke eindproducten schiet omhoog als veel componenten uitwisselbaar zijn. Een traditionele MRP zou ons dwingen om elk eindproduct te voorspellen, wat onrealistisch of zelfs onmogelijk kan zijn. Verschillende toonaangevende oplossingen introduceren het concept van de “Planning BOM”, waarmee prognoses op een hoger niveau in het productieproces kunnen worden gebruikt. In dit artikel bespreken we deze functionaliteit in Epicor Kinetic en hoe u hiervan kunt profiteren met Epicor Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) om uw vraag voor te blijven in het licht van deze complexiteit.

    Waarom heb ik een planningsstuklijst nodig?

    Traditioneel zou elk eindproduct of elke SKU een strak gedefinieerde stuklijst hebben. Als we dat product op voorraad hebben en rond de voorspelde vraag willen plannen, zullen we de vraag naar die producten voorspellen en vervolgens MRP invoeren om deze voorspelde vraag via de stuklijst van het niveau van het eindproduct naar de componenten te blazen.

    Veel bedrijven bieden echter zeer configureerbare producten aan waarbij klanten opties kunnen selecteren voor het product dat ze kopen. Denk bijvoorbeeld eens aan de laatste keer dat u een mobiele telefoon kocht. Je hebt een merk en model gekozen, maar van daaruit kreeg je waarschijnlijk opties voorgeschoteld: welk schermformaat wil je? Hoeveel opslagruimte wil je? Welke kleur heeft jouw voorkeur? Als dat bedrijf deze mobiele telefoons binnen een redelijke termijn klaar en beschikbaar wil hebben om naar u te verzenden, anticiperen ze plotseling niet langer alleen maar op de vraag naar dat model; ze moeten dat model voorspellen voor elk type schermformaat, voor alle opslagcapaciteiten, voor alle kleuren, en ook voor alle mogelijke combinaties daarvan! Voor sommige fabrikanten kunnen deze configuraties honderden of duizenden mogelijke voltooide goede permutaties opleveren.

    Er kunnen zoveel aanpassingen mogelijk zijn dat de vraag op het niveau van het eindproduct in traditionele zin volkomen onvoorspelbaar is. Duizenden van deze mobiele telefoons kunnen elk jaar worden verkocht, maar voor elke mogelijke configuratie kan de vraag extreem laag en sporadisch zijn – misschien worden bepaalde combinaties één keer verkocht en nooit meer.

    Dit dwingt deze bedrijven vaak om bestelpunten en veiligheidsvoorraadniveaus vooral op componentniveau te plannen, terwijl ze grotendeels reageren op de sterke vraag op het niveau van eindproducten via MRP. Hoewel dit een geldige aanpak is, ontbreekt het aan een systematische manier om voorspellingen te doen die rekening kunnen houden met verwachte toekomstige activiteiten, zoals promoties, aanstaande projecten of verkoopkansen. Voorspellen op het 'geconfigureerde' niveau is feitelijk onmogelijk, en het is ook niet haalbaar om deze prognoseaannames op componentniveau te verweven.

    Planning BOM uitgelegd Hier komen Planning BOM's om de hoek kijken. Misschien werkt het verkoopteam aan een grote B2B-mogelijkheid voor dat model, of is er een geplande promotie voor Cyber Monday. Hoewel het niet realistisch is om met deze aannames voor elke mogelijke configuratie te werken, is het op modelniveau wel heel goed te doen – en enorm waardevol.

    De Planningsstuklijst kan een prognose op een hoger niveau gebruiken en vervolgens de vraag naar beneden blazen op basis van vooraf gedefinieerde verhoudingen voor de mogelijke componenten ervan. De fabrikant van mobiele telefoons weet bijvoorbeeld misschien dat de meeste mensen kiezen voor 128 GB opslagruimte, en dat veel minder mensen kiezen voor upgrades naar 256 GB of 512 GB. Met de planningsstuklijst kan de organisatie (bijvoorbeeld) 60% van de vraag terugbrengen naar de 128GB-optie, 30% naar de 256GB-optie en 10% naar de 512GB-optie. Ze zouden hetzelfde kunnen doen voor schermformaten, kleuren of andere beschikbare aanpassingen.

    Het bedrijf kan zijn prognose nu op dit modelniveau richten, waarbij de planningsstuklijst de componentenmix bepaalt. Het is duidelijk dat het definiëren van deze verhoudingen enige aandacht vergt, maar het plannen van stuklijsten stelt bedrijven in staat te voorspellen wat anders onvoorspelbaar zou zijn.

    Het belang van een goede voorspelling

    Natuurlijk hebben we nog steeds een goede voorspelling nodig om in Epicor Kinetic te laden. Zoals uitgelegd in dit artikel, kan Epicor Kinetic weliswaar een voorspelling importeren, maar kan het er vaak geen genereren, en als dat wel het geval is, zijn er vaak een groot aantal moeilijk te gebruiken configuraties nodig die niet vaak opnieuw worden bezocht, wat resulteert in onnauwkeurige prognoses. . Het is daarom aan het bedrijf om met zijn eigen sets prognoses te komen, vaak handmatig geproduceerd in Excel. Handmatige prognoses brengen over het algemeen een aantal uitdagingen met zich mee, waaronder maar niet beperkt tot:

    • Het onvermogen om vraagpatronen zoals seizoensinvloeden of trends te identificeren.
    • Overmatig vertrouwen op klant- of verkoopprognoses.
    • Gebrek aan nauwkeurigheid of prestatieregistratie.

    Hoe goed de MRP ook is geconfigureerd met uw zorgvuldig overwogen planningsstuklijsten, een slechte prognose betekent een slechte MRP-output en wantrouwen in het systeem: garbage in, garbage out. Als we verdergaan met het voorbeeld van het ‘mobiele telefoonbedrijf’, zonder een systematische manier om de belangrijkste vraagpatronen en/of domeinkennis in de prognose vast te leggen, kan MRP dit nooit zien.

     

    Slimme IP&O: een allesomvattende oplossing

    Smart IP&O ondersteunt planning op alle niveaus van uw stuklijst, hoewel het “uitblazen” wordt afgehandeld via MRP binnen Epicor Kinetic. Dit is de methode die we gebruiken voor onze Epicor Kinetic-klanten, die eenvoudig en effectief is:

    • Smart Demand Planner: Het platform bevat een speciaal gebouwde prognosetoepassing genaamd Smart Demand Planner die u gaat gebruiken om de vraag naar uw vervaardigde producten (meestal eindproducten) te voorspellen. Het genereert statistische prognoses, stelt planners in staat aanpassingen aan te brengen en/of andere prognoses in te passen (zoals verkoop- of klantprognoses) en houdt de nauwkeurigheid bij. De output hiervan is een prognose die wordt ingevoerd in de prognoseinvoer in Epicor Kinetic, waar MRP deze zal ophalen. MRP zal vervolgens gebruik maken van de vraag op het niveau van het eindproduct en ook de materiaalvereisten via de stuklijst uitblazen, zodat de vraag ook op lagere niveaus wordt onderkend.
    • Smart Inventory Optimization: U gebruikt tegelijkertijd Smart Inventory Optimization om min-/max-/veiligheidsniveaus in te stellen voor zowel alle eindproducten die u op voorraad maakt (indien van toepassing; sommige van onze klanten werken puur op bestelling op basis van een vaste vraag), als voor onbewerkte goederen materialen. De sleutel hier is dat Smart op grondstofniveau de vraag naar werkgebruik, doorlooptijden van leveranciers, enz. zal benutten om deze parameters te optimaliseren, terwijl tegelijkertijd verkooporders/verzendingen worden gebruikt als vraag op het niveau van het eindproduct. Smart verwerkt deze meerdere inputs van de vraag op elegante wijze via de bidirectionele integratie met Epicor Kinetic.

    Wanneer MRP wordt uitgevoerd, worden vraag en aanbod (wat wederom de vraag naar grondstoffen omvat die voortvloeit uit de voltooide goede prognose) geneutraliseerd met de min/max/veiligheidsniveaus die u hebt vastgesteld om PO- en werksuggesties voor te stellen.

     

    Breid Epicor Kinetic uit met Smart IP&O

    Smart IP&O is ontworpen om uw Epicor Kinetic-systeem uit te breiden met vele geïntegreerde oplossingen voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Het kan bijvoorbeeld automatisch statistische prognoses genereren voor grote aantallen artikelen, maakt intuïtieve prognoseaanpassingen mogelijk, houdt de nauwkeurigheid van prognoses bij en stelt u uiteindelijk in staat echte op consensus gebaseerde prognoses te genereren om beter te kunnen anticiperen op de behoeften van uw klanten.

    Dankzij de zeer flexibele producthiërarchieën is Smart IP&O perfect geschikt voor prognoses op het niveau van de Planning BOM, zodat u belangrijke patronen kunt vastleggen en bedrijfskennis kunt integreren op de niveaus die er het meest toe doen. Bovendien kunt u op elk niveau van uw stuklijst optimale veiligheidsvoorraden analyseren en inzetten.

    Door gebruik te maken van de Planning BOM-mogelijkheden van Epicor Kinetic naast de geavanceerde functies voor prognoses en voorraadoptimalisatie van Smart IP&O, zorgt u ervoor dat u efficiënt en nauwkeurig aan de vraag kunt voldoen, ongeacht de complexiteit van uw productconfiguraties. Deze synergie verbetert niet alleen de nauwkeurigheid van de prognoses, maar versterkt ook de algehele operationele efficiëntie, waardoor u voorop kunt blijven lopen in een concurrerende markt.

     

     

    De volgende grens in Supply Chain Analytics

    Wij geloven dat de ontwikkeling van digitale tweelingen van voorraadsystemen de leidende factor is op het gebied van supply chain-analyse. Deze tweelingen nemen de vorm aan van discrete gebeurtenismodellen die Monte Carlo-simulatie gebruiken om het volledige scala aan operationele risico's te genereren en te optimaliseren. We beweren ook dat wij en onze collega's bij Smart Software een grote rol hebben gespeeld bij het smeden van die voorsprong. Maar we zijn niet de enigen: er zijn een klein aantal andere softwarebedrijven over de hele wereld die bezig zijn met een inhaalslag.

    Wat is de volgende stap op het gebied van supply chain-analyse? Waar ligt de volgende grens? Het kan gaan om een soort neuraal netwerkmodel van een distributiesysteem. Maar we zouden betere kansen hebben op een uitbreiding van onze toonaangevende modellen van voorraadsystemen met één echelon naar voorraadsystemen met meerdere echelons.

    Figuren 1 en 2 illustreren het onderscheid tussen systemen met één en meerdere echelons. Figuur 1 toont een fabrikant die afhankelijk is van een bron om zijn voorraad reserveonderdelen of componenten aan te vullen. Wanneer er voorraadtekorten dreigen, bestelt de fabrikant aanvullingsvoorraden bij de Bron.

    Eén multi-echelon voorraadoptimalisatiesoftware AI

    Figuur 1: Een inventarisatiesysteem met één echelon

     

    Single-echelon-modellen bevatten niet expliciet details van de Bron. Het blijft mysterieus, een onzichtbare geest wiens enige relevante kenmerk de willekeurige tijd is die nodig is om te reageren op een aanvullingsverzoek. Belangrijk is dat er impliciet van wordt uitgegaan dat de Bron zelf nooit een voorraad opslaat. Die veronderstelling kan voor veel doeleinden ‘goed genoeg’ zijn, maar kan niet letterlijk waar zijn. Dit wordt afgehandeld door stockout-gebeurtenissen van leveranciers in de distributie van de doorlooptijd van de aanvullingen te verwerken. Het terugdringen van die veronderstelling is de reden voor multi-echelon-modellering.

    Figuur 2 toont een eenvoudig inventarisatiesysteem met twee niveaus. Het verschuift domeinen van productie naar distributie. Er zijn meerdere magazijnen (WH's) afhankelijk van een distributiecentrum (DC) voor bevoorrading. Nu is de DC een expliciet onderdeel van het model. Het heeft een beperkte capaciteit om bestellingen te verwerken en vereist zijn eigen herschikkingsprotocollen. De DC krijgt zijn aanvulling van hogerop in de keten van een bron. De Bron kan de fabrikant van het inventarisitem zijn of misschien een “regionale DC” of iets dergelijks, maar – raad eens? – het is een andere geest. Net als in het single-echelonmodel heeft deze geest één zichtbaar kenmerk: de waarschijnlijkheidsverdeling van de doorlooptijd van de aanvulling. (De clou van een beroemde grap uit de natuurkunde is: “Maar mevrouw, het zijn schildpadden helemaal naar beneden.” In ons geval: “Het zijn geesten helemaal naar boven.”)

    Twee Multiechelon-software voor voorraadoptimalisatie AI

    Figuur 2: Een inventarisatiesysteem met twee niveaus

     

    Het probleem van procesontwerp en -optimalisatie is veel moeilijker op twee niveaus. De moeilijkheid is niet alleen de toevoeging van nog twee controleparameters voor elke WH (bijvoorbeeld een Min en een Max voor elk) plus dezelfde twee parameters voor de DC. Het lastigste deel is het modelleren van de interactie tussen de WH's. In het model met één niveau opereert elke WH in zijn eigen kleine wereld en hoort hij nooit "Sorry, we hebben geen voorraad meer" van de spookachtige Bron. Maar in een systeem met twee niveaus zijn er meerdere WH's die allemaal strijden om bevoorrading vanuit hun gedeelde DC. Deze concurrentie creëert de belangrijkste analytische moeilijkheid: de WH's kunnen niet afzonderlijk worden gemodelleerd, maar moeten tegelijkertijd worden geanalyseerd. Als één DC bijvoorbeeld tien WH's bedient, zijn er 2+10×2 = 22 voorraadbeheerparameters waarvan de waarden moeten worden berekend. In nerdtaal: het is niet triviaal om een beperkt, discreet optimalisatieprobleem met 22 variabelen en een stochastische objectieve functie op te lossen.

    Als we het verkeerde systeemontwerp kiezen, ontdekken we een nieuw fenomeen dat inherent is aan systemen met meerdere niveaus, dat we informeel ‘meltdown’ of ‘catastrofe’ noemen. Bij dit fenomeen kan het DC de bevoorradingsbehoefte van de WH's niet bijhouden, waardoor er uiteindelijk voorraadtekorten op magazijnniveau ontstaan. Vervolgens putten de steeds hectischer wordende aanvullingsverzoeken van de WH de voorraad bij het DC uit, waardoor zijn eigen paniekerige verzoeken om aanvulling vanuit het regionale DC beginnen. Als het regionale DC er te lang over doet om het DC weer aan te vullen, dan ontaardt het hele systeem in een tragedie van uitputting.

    Eén oplossing voor het meltdown-probleem is om het DC zo te ontwerpen dat het bijna nooit leeg raakt, maar dat kan erg duur zijn. Daarom is er in de eerste plaats een regionaal DC. Elk betaalbaar systeemontwerp heeft dus een DC die net goed genoeg is om lang mee te gaan tussen meltdowns. Dit perspectief impliceert een nieuw type Key Performance Indicator (KPI), zoals “De kans op een meltdown binnen X jaar is minder dan Y procent.”

    De volgende grens zal nieuwe methoden en nieuwe maatstaven vereisen, maar zal een nieuwe manier bieden om distributiesystemen te ontwerpen en te optimaliseren. Onze skunkfabriek genereert al prototypes. Bekijk deze ruimte.

     

     

    Epicor verwerft slimme software voor AI-aangedreven technologieën voor voorraadplanning en -optimalisatie

    Smart Software is verheugd aan te kondigen dat we ons aansluiten bij Epicor, een wereldleider van branchespecifieke bedrijfssoftware. De overname brengt twee bedrijven samen die nauw op elkaar zijn afgestemd om organisaties te helpen op het juiste moment tot de juiste inzichten te komen en actie te ondernemen om de bedrijfsprestaties te maximaliseren.

    Door zich aan te sluiten bij Epicor zullen Smart Software-klanten profiteren van aanzienlijke schaalgrootte, ontwikkeling en investeringen in onze oplossingen voor voorraadplanning en optimalisatie, waardoor u in de loop van de tijd nog meer mogelijkheden en productopties krijgt. Met de overname van Smart Software complementeert en versterkt Epicor zijn portfolio van best-in-class ERP-oplossingen, waardoor makers, verhuizers en verkopers wereldwijd hun toeleveringsketens kunnen stroomlijnen en vereenvoudigen om een concurrentievoordeel te behalen. Als uw strategische zakenpartner is het onze topprioriteit bij de integratie van de organisaties in de komende maanden om u het hoogste niveau van service en ondersteuning te blijven bieden dat u verwacht.

    Voor meer informatie over het nieuws kunt u terecht op de website Epicor-nieuwskamer

     

    Over Smart Software, Inc.
    Smart Software, Inc., opgericht in 1981, is toonaangevend in het leveren van bedrijfsbrede oplossingen voor vraagvoorspelling, planning en voorraadoptimalisatie aan bedrijven. De oplossingen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie van Smart Software hebben duizenden gebruikers over de hele wereld geholpen, waaronder klanten als Disney, Arizona Public Service en Ameren. Smart's Inventory Planning & Optimization Platform, Smart IP&O, biedt vraagplanners de tools om om te gaan met seizoensinvloeden in de verkoop, promoties, nieuwe en verouderde producten, multidimensionale hiërarchieën en af en toe gevraagde serviceonderdelen en kapitaalgoederen. Het biedt voorraadbeheerders ook nauwkeurige schattingen van de optimale voorraad en veiligheidsvoorraad waaraan moet worden voldaan

    Over Epicor
    Epicor rust hardwerkende bedrijven uit met bedrijfsoplossingen die de wereld draaiende houden. Al 50 jaar vertrouwen Epicor-klanten in de automobiel-, bouwtoeleverings-, distributie-, productie- en detailhandelssector op Epicor om hen te helpen beter zaken te doen. Innovatieve Epicor-oplossingenets zijn zorgvuldig samengesteld om aan de behoeften van de klant te voldoen en gebouwd om flexibel te reageren op hun snel veranderende realiteit. Met diepgaande kennis en ervaring in de sector versnelt Epicor de ambities van haar klanten, of ze nu willen groeien en transformeren, of simpelweg productiever en effectiever willen worden. Bezoek www.epicor.com voor meer informatie.


    Neem voor meer informatie contact op met Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
    Telefoon: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; E-mail: info@smartcorp.com

     

     

    Onzekerheid overwinnen met technologie voor service- en voorraadoptimalisatie

    In deze blog bespreken we de snelle en onvoorspelbare markt van vandaag en de voortdurende uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het efficiënt beheren van hun voorraad- en serviceniveaus. Het hoofdonderwerp van deze discussie, geworteld in het concept van ‘probabilistische voorraadoptimalisatie’, richt zich op de manier waarop moderne technologie kan worden ingezet om optimale service- en voorraaddoelstellingen te bereiken te midden van onzekerheid. Deze aanpak pakt niet alleen de traditionele problemen met voorraadbeheer aan, maar biedt ook een strategische voorsprong bij het omgaan met de complexiteit van vraagschommelingen en verstoringen van de toeleveringsketen.

    Het begrijpen en implementeren van voorraadoptimalisatietechnologie is om verschillende redenen belangrijk. Ten eerste heeft het een directe invloed op het vermogen van een bedrijf om snel aan de eisen van de klant te voldoen, waardoor de klanttevredenheid en loyaliteit worden beïnvloed. Ten tweede houdt effectief voorraadbeheer de operationele kosten onder controle, waardoor onnodige voorraad wordt verminderd en het risico op stockouts of overstock wordt geminimaliseerd. In een tijdperk waarin de marktomstandigheden snel veranderen, kan het hebben van een robuust systeem om deze aspecten te beheren het verschil zijn tussen bloeien en alleen maar overleven.

    De kern van voorraadbeheer ligt in een paradox: de noodzaak om voorbereid te zijn op de fluctuerende vraag, zonder te bezwijken voor de valkuilen van overbevoorrading, wat kan leiden tot hogere voorraadkosten, veroudering en verspilling van hulpbronnen. Omgekeerd kan een tekort aan voorraad resulteren in voorraadtekorten, omzetverlies en verminderde klanttevredenheid, wat uiteindelijk gevolgen heeft voor de reputatie en het bedrijfsresultaat van een bedrijf. De onvoorspelbare aard van de marktvraag, verergerd door mogelijke verstoringen van de toeleveringsketen en veranderend consumentengedrag, maakt deze evenwichtsoefening ingewikkelder.

    Technologie speelt hier een cruciale rol. Moderne software voor voorraadoptimalisatie integreert probabilistische modellen, geavanceerde voorspellingsalgoritmen en simulatiemogelijkheden. Deze systemen helpen bedrijven snel te reageren op veranderende marktomstandigheden. Bovendien bevordert de adoptie van dergelijke technologie een cultuur van datagestuurde besluitvorming, waardoor bedrijven niet alleen maar reageren op onzekerheden, maar proactief strategieën ontwikkelen om de gevolgen ervan te verzachten.

    Hier volgen korte discussies over de relevante algoritmische technologieën.

    Probabilistische voorraadoptimalisatie: Traditionele benaderingen van voorraadbeheer zijn gebaseerd op deterministische modellen die uitgaan van een statische, voorspelbare wereld. Deze modellen wankelen als ze geconfronteerd worden met variabiliteit en onzekerheid. Maak kennis met probabilistische voorraadoptimalisatie, een paradigma dat de willekeur omarmt die inherent is aan supply chain-processen. Deze aanpak maakt gebruik van statistische modellen om de onzekerheden in vraag en aanbod weer te geven, waardoor bedrijven rekening kunnen houden met een volledig scala aan mogelijke uitkomsten.

    Geavanceerde prognoses:  Een hoeksteen van effectieve voorraadoptimalisatie is het vermogen om nauwkeurig te anticiperen op de toekomstige vraag. Geavanceerde voorspellingstechnieken, zoals [we verkopen dit niet buiten SmartForecasts of misschien zelfs niet meer daar, dus vermeld het niet], tijdreeksanalyse en machinaal leren, extraheren exploiteerbare patronen uit historische gegevens.

    Berekening van de veiligheidsvoorraad: een schild tegen onzekerheid:

    Prognoses die schattingen van hun eigen onzekerheid bevatten, maken berekeningen van de veiligheidsvoorraad mogelijk. De veiligheidsvoorraad fungeert als buffer tegen de onvoorspelbaarheid van de doorlooptijden van vraag en aanbod. Het bepalen van het optimale niveau van de veiligheidsvoorraad is een cruciale uitdaging die probabilistische modellen goed kunnen aanpakken. Met de juiste veiligheidsvoorraden kunnen bedrijven een hoog serviceniveau handhaven, waardoor de productbeschikbaarheid wordt gegarandeerd zonder de last van overmatige voorraad.

    Scenarioplanning: voorbereiden op meerdere toekomsten:

    De toekomst is inherent onzeker en één enkele voorspelling kan nooit alle mogelijke scenario's omvatten. Geavanceerde methoden die een reeks realistische vraagscenario's creëren, zijn de essentiële vorm van probabilistische voorraadoptimalisatie. Met deze technieken kunnen bedrijven de implicaties van meerdere toekomsten onderzoeken, van best-case tot worst-case situaties. Door op deze scenario’s te anticiperen, kunnen bedrijven hun veerkracht vergroten in het licht van de marktvolatiliteit.

    Met vertrouwen door de toekomst navigeren

    Het onzekere landschap van de huidige zakelijke omgeving maakt een verschuiving noodzakelijk van traditionele voorraadbeheerpraktijken naar meer geavanceerde, probabilistische benaderingen. Door de principes van probabilistische voorraadoptimalisatie te omarmen, kunnen bedrijven een duurzaam evenwicht vinden tussen uitmuntende service en kostenefficiëntie. Door geavanceerde voorspellingstechnieken, strategische veiligheidsvoorraadberekeningen en scenarioplanning te integreren, ondersteund door Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O), kunnen bedrijven onzekerheid omzetten van een uitdaging in een kans. Bedrijven die deze aanpak omarmen, melden aanzienlijke verbeteringen in serviceniveaus, verlagingen van voorraadkosten en verbeterde flexibiliteit van de toeleveringsketen.

    Minder kritieke artikelen die naar verwachting een serviceniveau van 99%+ zullen bereiken, vertegenwoordigen bijvoorbeeld mogelijkheden om de voorraad te verminderen. Door lagere serviceniveaus te richten op minder kritieke artikelen, zal de voorraad in de loop van de tijd “de juiste omvang” hebben voor het nieuwe evenwicht, waardoor de voorraadkosten en de waarde van de aanwezige voorraad afnemen. Een groot openbaarvervoersysteem verminderde de voorraad met ruim $4.000.000, terwijl het serviceniveau verbeterde.

    Het optimaliseren van de voorraadniveaus betekent ook dat de besparingen die op één subset van artikelen worden gerealiseerd, opnieuw kunnen worden toegewezen aan een bredere portefeuille van artikelen die op voorraad zijn, waardoor inkomsten kunnen worden gerealiseerd die anders verloren zouden gaan. Een toonaangevende distributeur was in staat een breder portfolio aan onderdelen op voorraad te houden dankzij de besparingen dankzij voorraadreducties en een grotere beschikbaarheid van onderdelen door 18%.