Waarom dagen van bevoorradingsdoelen niet werken bij het berekenen van veiligheidsvoorraden

Waarom dagen van bevoorradingsdoelen niet werken bij het berekenen van veiligheidsvoorraden

CFO's vertellen ons dat ze minder aan voorraad moeten uitgeven zonder de verkoop te beïnvloeden. Een manier om dat te doen is om af te stappen van het gebruik van een gerichte leveringsdag om bestelpunten en veiligheidsvoorraadbuffers te bepalen. Hier is hoe een bevoorradingsdagenmodel werkt:

  1. Bereken de gemiddelde vraag per dag en vermenigvuldig de vraag per dag met de doorlooptijd van de leverancier in dagen om de doorlooptijdvraag te krijgen
  2. Kies een dagen voorraadbuffer (dwz 15, 30, 45 dagen, enz.). Gebruik grotere buffers voor belangrijkere items en kleinere buffers voor minder belangrijke items.
  3. Voeg de gewenste dagen aan voorraadbuffer toe aan de vraag over de doorlooptijd om het bestelpunt te krijgen. Bestel meer als de voorhanden voorraad onder het bestelpunt daalt

Dit is wat er mis is met deze benadering:

  1. Het gemiddelde houdt geen rekening met seizoensinvloeden en trends – u zult duidelijke patronen missen, tenzij u er veel tijd aan besteedt om deze handmatig aan te passen.
  2. Het gemiddelde houdt geen rekening met hoe voorspelbaar een artikel is - u zult voorspelbare artikelen te veel in voorraad hebben en minder voorspelbare artikelen. Dit komt omdat dezelfde leveringsdagen voor verschillende artikelen een heel ander voorraadrisico opleveren.
  3. Het gemiddelde vertelt een planner niet hoe het voorraadrisico wordt beïnvloed door het voorraadniveau - u hebt geen idee of u ondervoorraad, overbevoorrading of net genoeg hebt. Je plant in wezen met oogkleppen op.

Er zijn veel andere "vuistregel"-benaderingen die even problematisch zijn. Hierin kunt u meer over hen te weten komen na

Een betere manier om de juiste hoeveelheid veiligheidsvoorraad te plannen, is gebruik te maken van waarschijnlijkheidsmodellen die precies aangeven hoeveel voorraad nodig is gezien het risico van voorraad die u bereid bent te accepteren. Hieronder ziet u een screenshot van Smart Inventory Optimization die precies dat doet. Ten eerste beschrijft het de voorspelde serviceniveaus (waarschijnlijkheid van niet bevoorraden) in verband met de huidige dagen van leveringslogica. De planner kan nu de onderdelen zien waar het voorspelde serviceniveau te laag of te duur is. Ze kunnen dan onmiddellijke correcties aanbrengen door zich te richten op de gewenste serviceniveaus en het niveau van voorraadinvesteringen. Zonder deze informatie zal een planner niet weten of de beoogde dagen veiligheidsvoorraad te veel, te weinig of precies goed zijn, wat resulteert in overvoorraden en tekorten die marktaandeel en inkomsten kosten. 

Veiligheidsvoorraden berekenen 2

 

Planning van serviceonderdelen: planning voor verbruiksonderdelen versus repareerbare onderdelen

Bij het bepalen van de juiste opslagparameters voor reserveonderdelen en serviceonderdelen, is het belangrijk om onderscheid te maken tussen verbruiksartikelen en repareerbare serviceonderdelen. Deze verschillen worden vaak over het hoofd gezien door service software voor onderdelenplanning en kan onjuist zijn schattingen van wat er moet worden opgeslagen. Er zijn verschillende benaderingen vereist bij het plannen van verbruiksartikelen versus repareerbare reserveonderdelen.

Laten we eerst deze twee soorten reserveonderdelen definiëren.

  • Verbruiksartikelen zijn reserveonderdelen in de apparatuur die worden vervangen in plaats van gerepareerd wanneer ze defect raken. Voorbeelden van verbruiksartikelen zijn batterijen, oliefilters, schroeven en remblokken. Verbruiksbare reserveonderdelen zijn doorgaans goedkopere onderdelen waarvoor vervanging goedkoper is dan reparatie of reparatie is misschien niet mogelijk.
  • Herstelbare onderdelen zijn onderdelen die kunnen worden gerepareerd en weer in gebruik kunnen worden genomen nadat ze defect zijn geraakt door oorzaken zoals slijtage, schade of corrosie. Repareerbare serviceonderdelen zijn meestal duurder dan verbruiksonderdelen, dus reparatie heeft meestal de voorkeur boven vervanging. Voorbeelden van repareerbare onderdelen zijn tractiemotoren in treinwagons, straalmotoren en kopieermachines.

Traditionele software voor het plannen van reserveonderdelen voldoet niet

Traditionele software voor het plannen van onderdelen is niet goed aangepast om met de willekeur aan zowel de vraagzijde als de aanbodzijde van MRO-activiteiten om te gaan.

Willekeurigheid aan de vraagzijde
Planning voor verbruikbare reserveonderdelen vereist berekening van parameters voor voorraadbeheer (zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden, min- en max-niveaus en veiligheidsvoorraden). Het plannen van het beheer van repareerbare serviceonderdelen vereist berekening van het juiste aantal reserveonderdelen. In beide gevallen moet de analyse gebaseerd zijn op waarschijnlijkheidsmodellen van het willekeurig gebruik van verbruiksgoederen of het willekeurig uitvallen van herstelbare onderdelen. Voor meer dan 90% van deze onderdelen is dit willekeurig de vraag is "met tussenpozen" (soms "klonterig" of "alles behalve normaal verdeeld" genoemd). Traditionele prognosemethoden voor reserveonderdelen zijn niet ontwikkeld om met een wisselende vraag om te gaan. Vertrouwen op traditionele methoden leidt tot kostbare planningsfouten. Voor verbruiksgoederen betekent dit vermijdbare voorraden, buitensporige transportkosten en meer verouderde voorraden. Voor repareerbare onderdelen betekent dit buitensporige uitvaltijd van apparatuur en de daarmee gepaard gaande kosten van onbetrouwbare prestaties en verstoring van de bedrijfsvoering.

Willekeurigheid aan de aanbodzijde
Bij het plannen van verbruikbare reserveonderdelen moet rekening worden gehouden met willekeur bij het aanvullen doorlooptijden van leveranciers. Bij het plannen van repareerbare onderdelen moet rekening worden gehouden met willekeur in reparatie- en retourprocessen, of deze nu intern worden uitgevoerd of worden uitbesteed. Planners die deze items beheren, negeren vaak bruikbare bedrijfsgegevens. In plaats daarvan kunnen ze hun vingers kruisen en hopen dat alles goed komt, of ze kunnen een beroep doen op hun instinct om "hoorbare geluiden te roepen" en dan hopen dat alles goed komt. Hopen en raden kunnen niet op tegen goede kansmodellering. Het verspilt jaarlijks miljoenen aan onnodige kapitaalinvesteringen en vermijdbare uitvaltijd van apparatuur.

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.