De slimme voorspeller

Best practices nastreven op het gebied van vraagplanning, prognoses en voorraadoptimalisatie

Heeft uw uitgebreide toeleveringsketen last van extreme seizoensvariabiliteit? Vormt deze situatie een uitdaging voor uw vermogen om te voldoen aan de serviceniveauverplichtingen aan uw klanten? Ik heb hiermee geworsteld bij Rev-A-Shelf, waarbij ik me bezig hield met ongebruikelijke omstandigheden die zijn gecreëerd door Chinees Nieuwjaar en andere wereldwijde evenementen, en ik wil graag de ervaring en een paar dingen die ik onderweg heb geleerd delen.

Laat me eerst onze situatie uitleggen. We importeren 60% van de onderdelen die we gebruiken om onze keuken- en badaccessoires te bouwen uit China en Europa. Het grootste deel van het jaar waren we in staat om onze voorraadbehoeften te plannen met behulp van een op spreadsheets gebaseerde min/max-aanpak. Maar niet tijdens Chinees Nieuwjaar, dat de grootste jaarlijkse bevolkingsmigratie van de planeet veroorzaakt. Chinees Nieuwjaar legt de productie tot twee maanden stil, wat een aanzienlijk leveringsrisico met zich meebrengt terwijl we ernaar streven om onze driedaagse orderafhandelingsverplichting na te komen.

We hebben ons probleem opgelost door statistiek te introduceren eis voorspelling met de flexibiliteit om indien nodig doorlooptijden te verlengen, de mogelijkheid om op betrouwbare wijze veiligheidsvoorraden aan te leggen die onze vereiste serviceniveaus bereiken en een continu rapportagesysteem dat iedereen precies laat weten waar we aan toe zijn. Voor succes was echter veel meer nodig dan een nieuw stuk software. We moesten de manier veranderen waarop we naar de toekomstige vraag, het aanbodrisico en de veiligheidsvoorraad kijken. Hier zijn een paar belangrijke dingen die we hebben gedaan die het verschil hebben gemaakt.

Stakeholdereducatie en buy-in

Ongeacht het project is het altijd het beste om de buy-in van alle belanghebbenden in te schakelen. We wisten dat we iets moesten doen om ons probleem op te lossen, maar er was zeker weerstand. Senior managers hadden bijvoorbeeld een gezond wantrouwen tegen software ontwikkeld en vroegen zich af of vraagvoorspellingssoftware zou kunnen helpen. Onze inkopers hadden hun eigen perspectieven en inkoopmethoden ontwikkeld en voelden zich persoonlijk in gevaar toen we nieuwe benaderingen overwoog.

Mensen kwamen langs toen ze een gemeenschappelijk begrip van het probleem ontwikkelden en hoe we het zouden aanpakken. Onderwijs was een groot deel van de oplossing. We hebben uitgelegd hoe prognoses werken en de belangrijkste factoren die we allemaal moeten begrijpen: hoe trends te analyseren, hoe 'wat als'-scenario's te gebruiken, de impact van veranderende doorlooptijden, hoe serviceniveaus te relateren aan leveringsrisico en veiligheidsvoorraad en belangrijke prestatie-indicatoren zoals voorraad draait. Door dit proces samen te doorlopen, werden we allemaal belanghebbenden bij de oplossing.

Gebruik de juiste software

Wanneer u veel onderdeelnummers en enige vorm van vraag- of aanbodvariabiliteit heeft, kunt u gewoon niet effectief voorspellen met een spreadsheet. Met ons min/max-voorspellingssysteem waren we van plan een gemiddelde te nemen, en het werkte niet. Gemiddeld gebruik heeft inherente gebreken voor planningsdoeleinden - het is altijd achterom kijken!

U hebt software nodig die vooruitkijkt, seizoenspatronen herkent en u in staat stelt te bepalen hoeveel voorraad u nodig heeft om aan de vereiste serviceniveaus te voldoen gedurende verschillende doorlooptijden.

Processen verfijnen

Als de oude manieren niet werken, moet je openstaan voor het aanpassen van je aannames. Denk minder na over waar je bent geweest en meer over waar je wilt zijn. Bekijk uw doorlooptijden en plan uw gewenste serviceniveau in. De geschiedenis van vorig jaar is misschien niet de beste voorspeller van de vraag van dit jaar. Dezelfde prognosehorizon is mogelijk niet geschikt voor alle producten of een bepaalde tijd van het jaar.

Maak de prognose uitvoerbaar

Het is niet voldoende om een nauwkeurige prognose en geschatte voorraadniveaus te produceren. Je moet een manier ontwikkelen om de informatie bruikbaar te maken voor degenen die ermee belast zijn. We hebben een reeks rapporten ontwikkeld waarmee kopers betere prognose- en veiligheidsvoorraadinformatie konden gebruiken. Nu, aan het einde van elke maand, produceren we een prognoserapport dat een duidelijk beeld geeft van de huidige voorraad, veiligheidsvoorraad, gebruik in het verleden, voorspeld gebruik, inkomende leveringen (PO's) en aanbevolen bestelhoeveelheden.

Resultaten valideren

U kunt, en dat hebben we gedaan, onze nieuwe methoden testen aan de hand van onze eigen vraaggeschiedenis. Toch kan een gezaghebbende buitenstaander acceptatie gemakkelijker maken. We hebben een onderzoek laten uitvoeren door een professor aan de Louisville University's College of Business, die een van haar afgestudeerde studenten aan het werk zette. Door hen konden we versterken wat we zagen gebeuren met onze resultaten, en we voelden ons comfortabel dat we op de goede weg waren.

Al deze factoren hielpen Rev-A-Shelf om het vraagplanningsproces met groot succes te transformeren. Vandaag overtreffen we onze doelstellingen op het gebied van serviceniveau en ons opvullingspercentage, gebaseerd op een driedaagse verzendcyclus, vertoont een gestage verbetering en vertoont een stijgende trend. Over het algemeen zijn de eenheden op voorraad gelijk gebleven terwijl ze een omzetstijging van 13% ondersteunden

John Engelhardt is momenteel Director of Purchasing and Asian Operations voor Rev-a-Shelf, LLC in Louisville, KY. Hij heeft verschillende managementfuncties bekleed, zowel bij particuliere bedrijven als bij publieke organisaties. Bij Rev-A-Shelf bekleedde hij de functie van International Sales Manager en Director of Sales Support voordat hij zijn huidige functie op zich nam. Hij is te bereiken op johne op rev-a-shelf dot com.

 

 

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

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:

recente berichten

  • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen
    Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen. […]
  • Software voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie implementeren met de juiste gegevensSoftware voor vraagplanning en voorraadoptimalisatie implementeren met de juiste gegevens
    Gegevensverificatie en -validatie zijn essentieel voor het succes van de implementatie van software die statistische analyse van gegevens uitvoert, zoals Smart IP&O. Dit artikel beschrijft het probleem en dient als een praktische gids om het werk goed te doen, vooral voor de gebruiker van de nieuwe applicatie. […]
  • 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: […]
  • Digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren
    Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
  • De belangrijkste factoren die van invloed zijn op de snelheid van uw prognose-engineHoeveel tijd zou het kosten om statistische prognoses te berekenen?
    Hoe lang moet het duren voordat een vraagprognose wordt berekend met behulp van statistische methoden? Deze vraag wordt vaak gesteld door klanten en prospects. Het antwoord hangt er echt van af. Voorspellingsresultaten voor een enkel item kunnen in een oogwenk worden berekend, in slechts enkele honderdsten van een seconde, maar soms kan het zelfs vijf seconden duren. Om de verschillen te begrijpen, is het belangrijk om te begrijpen dat er meer bij komt kijken dan alleen de rekenkundige berekeningen zelf door te spitten. Hier zijn zes factoren die de snelheid van uw prognose-engine beïnvloeden. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Werknemer in een magazijn voor auto-onderdelen met software voor voorraadplanningServicegestuurde planning voor bedrijven met serviceonderdelen
      Planning van serviceonderdelen op basis van serviceniveau is een proces in vier stappen dat verder gaat dan vereenvoudigde prognoses en vuistregels voor veiligheidsvoorraden. Het biedt planners van serviceonderdelen datagestuurde, op risico's afgestemde ondersteuning bij het nemen van beslissingen. […]
    • Digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren7 digitale transformaties voor nutsbedrijven die de MRO-prestaties zullen verbeteren
      Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief en afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer. Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. […]
    • 6 dingen die u wel en niet moet doen bij het plannen van reserveonderdelen6 dingen die u wel en niet moet doen bij het plannen van reserveonderdelen
      Het beheren van voorraden reserveonderdelen kan onmogelijk aanvoelen. Je weet niet wat er kapot gaat en wanneer. Feedback van mechanische afdelingen en onderhoudsteams is vaak onnauwkeurig. Geplande onderhoudsschema's worden vaak verschoven, waardoor ze allesbehalve 'gepland' zijn. Gebruikspatronen (dwz vraagpatronen) zijn meestal uiterst intermitterend, dwz de vraag springt willekeurig tussen nul en iets anders, vaak een verrassend groot aantal. […]
    • Plaats stukken met de hand om een pijl te bouwenProbabilistische prognoses voor intermitterende vraag
      De nieuwe prognosetechnologie is afgeleid van probabilistische prognoses, een statistische methode die zowel de gemiddelde productvraag per periode als de voorraadbehoeften op het niveau van de klantenservice nauwkeurig voorspelt. […]