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

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.

recente berichten

  • What is Inventory Control Planning Management Optimization DictionaryWhat is Inventory Planning? A Brief Dictionary of Inventory-Related Terms
    People involved in the supply chain are likely to have questions about various inventory terms and methods used in their jobs. This note may help by explaining these terms and showing how they relate. […]
  • 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. […]

    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. […]