Belmont, Massachusetts, december 2022 – Smart Software is verheugd aan te kondigen dat mede-oprichter Dr. Thomas R. Willemain's artikel "Managing Inventory amid Regime Change" de 1e plaats heeft gewonnen in de categorie Forecasting van de 2022 Supply Chain Brief MVP Awards.

"Regimeverandering" is een statistische term die een grote verandering in de aard van de vraag naar een voorraadartikel betekent. De vraaggeschiedenis van een item is de brandstof die de prognosemachines van vraagplanners aandrijft. Over het algemeen geldt: hoe meer brandstof, hoe beter, waardoor we een beter beeld hebben van het gemiddelde niveau, de vorm van elk seizoenspatroon en de grootte en richting van elke trend. Maar er is één grote uitzondering op de regel dat 'meer gegevens betere gegevens zijn'. Als er een grote verschuiving in uw bedrijf plaatsvindt en de nieuwe vraag niet lijkt op de oude vraag, dan worden oude gegevens gevaarlijk.

Lees hier het artikel over de winnaar van de MVP Award  https://smartcorp.com/inventory-optimization/managing-inventory-amid-regime-change/

Toeleveringsketen in het kort brengt de beste inhoud samen van honderden opinieleiders uit de branche. Deze MVP Award erkent de Meest waardevolle post zoals beoordeeld door het publiek, de prijscommissie en sociale media van Supply Chain Brief. Van Smart Software wordt erkend dat het de hoogste waarde biedt aan professionals uit de industrie en nuttige informatie van strategische aard biedt. https://www.supplychainbrief.com/mvp-awards/2022-SCB-MVP-AWARDS/forecasting

Dr.Thomas R.Willemain is mede-oprichter en Senior VP for Research bij Smart Software. Hij was professor aan het MIT en de Harvard Kennedy School of Government en is nu emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute. Tom was een Distinguished Visiting Professor aan de FAA en ondersteunde de Intelligence Community als Expert Statistical Consultant (GS15) in de Mathematics Research Group van NSA en later bij IDA's Center for Computing Sciences. Hij heeft diploma's van Princeton University (BSE, summa cum laude) en Massachusetts Institute of Technology (MS en PhD), allemaal in Electrical Engineering.

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 bij middelgrote ondernemingen en Fortune 500-bedrijven, zoals Disney, Arizona Public Service en Ameren. Smart Inventory Planning & Optimization geeft 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 die nodig is om aan toekomstige bestellingen te voldoen en de gewenste serviceniveaus te bereiken. Smart Software heeft zijn hoofdkantoor in Belmont, Massachusetts, en is online te vinden op www.smartcorp.com.

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. 

In de ruim veertig jaar dat Smart Software voorspellingssoftware levert, hebben we veel mensen ontmoet die, misschien verrassend, vraagvoorspellers worden. Deze blog is in de eerste plaats bedoeld voor die gelukkige individuen die op het punt staan om aan dit avontuur te beginnen (hoewel doorgewinterde pro's de opfriscursus misschien leuk vinden).

Welkom op het veld! Goede prognoses kunnen een groot verschil maken voor de prestaties van uw bedrijf, of u nu prognoses maakt ter ondersteuning van verkoop, marketing, productie, voorraad of financiën.

Er is veel wiskunde en statistiek die aan de vraag ten grondslag liggen voorspellingsmethoden, dus je opdracht suggereert dat je niet een van die wiskunde-fobische mensen bent die liever dichters zouden zijn. Gelukkig, als je je een beetje wankel voelt en nog niet genezen bent van je meetkundeles op de middelbare school, is veel van de wiskunde ingebouwd in voorspellingssoftware, dus je eerste taak is om de wiskunde voor later te laten terwijl je een zicht krijgt op de grote afbeelding. Het is inderdaad een grote afbeelding, maar laten we een paar van de ideeën isoleren die u het meest zullen helpen slagen.

1. Vraagvoorspelling is een teamsport. Zelfs in een klein bedrijf maakt de vraagplanner deel uit van een team, waarbij sommige mensen de gegevens brengen, sommigen de technologie en sommigen het zakelijke oordeel. In een goed geleide onderneming zal het nooit uw taak zijn om simpelweg wat gegevens in een programma in te voeren en een prognoserapport te verzenden. Veel bedrijven hebben een proces aangenomen dat Sales and Operations Planning (S&OP) wordt genoemd, waarbij uw prognose wordt gebruikt om een vergadering te starten om bepaalde beoordelingen te maken (bijvoorbeeld: moeten we ervan uitgaan dat deze trend zich zal voortzetten? overprognose?) en om extra informatie in de uiteindelijke prognose op te nemen (bijv. input van het verkooppersoneel, business intelligence over bewegingen van concurrenten, promoties). De implicatie voor u is dat uw vaardigheden op het gebied van luisteren en communiceren belangrijk zullen zijn voor uw succes.

2. Motoren voor statistische prognoses hebben goede brandstof nodig. Historische gegevens zijn de brandstof die wordt gebruikt door statistische prognoseprogramma's, dus slechte of ontbrekende of vertraagde gegevens kunnen uw werkproduct degraderen. Bij je functie hoort impliciet een aspect van kwaliteitscontrole en je moet de gegevens die je aangeleverd worden scherp in de gaten houden. Onderweg is het een goed idee om de IT-mensen tot je vrienden te maken.

3. Uw naam staat op uw prognoses. Of ik het nu leuk vind of niet, als ik voorspellingen naar de commandostructuur stuur, worden ze bestempeld als 'Tom's voorspellingen'. Ik moet bereid zijn die nummers te bezitten. Om mijn plaats aan tafel te verdienen, moet ik kunnen uitleggen op welke gegevens mijn voorspellingen waren gebaseerd, hoe ze werden berekend, waarom ik methode A in plaats van methode B gebruikte om de berekeningen uit te voeren, en vooral hoe stevig of zacht ze zijn. Hier is eerlijkheid belangrijk. Van geen enkele voorspelling kan redelijkerwijs worden verwacht dat deze perfect nauwkeurig is, maar niet van alle managers kan worden verwacht dat ze volkomen redelijk zijn. Als u pech heeft, denkt uw management dat uw meldingen van onzekerheid voorspellen wijzen op onwetendheid of incompetentie. In werkelijkheid duiden ze op professionaliteit. Ik heb geen bruikbaar advies over hoe je zulke managers het beste kunt managen, maar ik kan je er wel voor waarschuwen. Het is aan jou om degenen die je prognoses gebruiken op te leiden. De beste managers zullen dat waarderen.

4. Laat uw spreadsheets achter. Het is niet ongebruikelijk dat iemand wordt gepromoveerd tot voorspeller omdat ze geweldig waren met Excel. Tenzij u bij een ongewoon klein bedrijf werkt, overstijgt de schaal van moderne bedrijfsprognoses wat u met spreadsheets aankunt. De toenemende snelheid van zakendoen verergert het probleem: het slaperige tempo van jaarlijkse en driemaandelijkse planningsvergaderingen maakt snel plaats voor wekelijkse of zelfs dagelijkse herprognoses naarmate de omstandigheden veranderen. Wees dus voorbereid op een professionele leverancier van moderne, schaalbare cloudgebaseerde software voor vraagplanning en statistische prognose voor training en ondersteuning.

5. Denk visueel. Het zal zeer nuttig zijn, zowel bij het beslissen hoe u vraagprognoses genereert als bij het presenteren ervan aan het management, dus profiteer van de visualisatiemogelijkheden die in de prognosesoftware zijn ingebouwd. Zoals ik hierboven al opmerkte, kunnen de gegevens waarmee u werkt in de huidige hoogfrequente zakenwereld snel veranderen, dus wat u vorige maand deed, is deze maand misschien niet de juiste keuze. Houd uw gegevens letterlijk in de gaten door eenvoudige grafieken te maken, zoals "timeplots" die zaken als trend of seizoensinvloeden of (vooral) veranderingen in trend of seizoensinvloeden of anomalieën laten zien die moeten worden aangepakt. Evenzo kan het zeer nuttig zijn in een S&OP-proces om tabellen met prognoses aan te vullen met grafieken waarin huidige prognoses worden vergeleken met eerdere prognoses met werkelijke cijfers. Tijdplots met waarden uit het verleden, voorspelde waarden en 'prognose-intervallen' die de objectieve onzekerheid in de prognoses aangeven, bieden bijvoorbeeld een solide basis voor uw team om de boodschap in uw prognoses ten volle te waarderen.

Dat is genoeg voor nu. Als iemand die al een halve eeuw lesgeeft aan universiteiten, ben ik geneigd om met de statistische kant van voorspellingen te beginnen, maar dat bewaar ik voor een andere keer. De vijf bovenstaande tips zouden u kunnen helpen als u uitgroeit tot een belangrijk onderdeel van uw bedrijfsplanningsteam. Welkom bij het spel!

In dit artikel zullen we de functionaliteit voor het bestellen van voorraad in Epicor P21 bekijken, de beperkingen ervan uitleggen en samenvatten hoe Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) kan helpen de voorraad te verminderen, voorraadtekorten te minimaliseren en het vertrouwen van uw organisatie in uw ERP te herstellen door robuuste voorspellende analyses, op consensus gebaseerde prognoses en wat-als-scenarioplanning.

Functies voor aanvullingsplanning binnen Epicor Prophet 21
Epicor P21 kan de aanvulling beheren door te suggereren wat te bestellen en wanneer via op bestelpunten gebaseerd of op prognoses gebaseerd voorraadbeleid. Gebruikers kunnen dit beleid extern berekenen of dynamisch binnen P21 genereren. Zodra het beleid en de prognoses zijn gespecificeerd, zal P21's Purchase Order Requirements Generator (PORG) geautomatiseerde ordersuggesties maken over wat er moet worden aangevuld en wanneer door inkomende levering, actuele voorraad, uitgaande vraag, voorraadbeleid en vraagprognoses op elkaar af te stemmen.

Epicor P21 heeft 4 aanvullingsmethoden
In het artikelonderhoudsscherm van Epicor P21 kunnen gebruikers kiezen uit een van de vier aanvullingsmethoden voor elk voorraadartikel.

1. min/max
2. Bestelpunt/Bestelhoeveelheid
3. EOQ
4. Tot

Er zijn aanvullende instellingen en configuraties voor het bepalen van doorlooptijden en het afrekenen van ordermodifiers zoals door de leverancier opgelegde minimale en maximale bestelhoeveelheden. Min/Max en Bestelpunt/Bestelhoeveelheid worden beschouwd als "statisch" beleid. EOQ en Up To worden beschouwd als "dynamisch" beleid en worden berekend binnen P21.

min/max
Het bestelpunt is gelijk aan het Min. Telkens wanneer de voorhanden voorraad onder de Min (bestelpunt) zakt, zal het PORG-rapport een bestelsuggestie creëren tot aan de Max (als de voorraad na de overtreding bijvoorbeeld 20 eenheden is en de Max 100, dan is de bestelhoeveelheid 80) . Min/Max wordt beschouwd als een statisch beleid en eenmaal ingevoerd in P21 blijft het onveranderd tenzij het door de gebruiker wordt overschreven. Gebruikers gebruiken vaak spreadsheets om de min/max-waarden te berekenen en deze van tijd tot tijd bij te werken.

Bestelpunt/Bestelhoeveelheid
Dit is hetzelfde als het Min/Max-beleid, behalve dat in plaats van tot de Max te bestellen, een bestelling wordt voorgesteld voor een vaste hoeveelheid die door de gebruiker is gedefinieerd (bestel bijvoorbeeld altijd 100 eenheden wanneer het bestelpunt wordt overschreden). OP/OQ wordt beschouwd als een statisch beleid en blijft ongewijzigd, tenzij het door de gebruiker wordt overschreven. Gebruikers gebruiken vaak spreadsheets om OP/OQ-waarden te berekenen en deze van tijd tot tijd bij te werken.

EOQ
Het EOQ-beleid is een methode op basis van bestelpunten. Het bestelpunt wordt dynamisch gegenereerd op basis van P21's prognose van vraag over doorlooptijd + vraag over de beoordelingsperiode + veiligheidsvoorraad. De bestelhoeveelheid is gebaseerd op een berekening van de economische bestelhoeveelheid die rekening houdt met bewaarkosten en bestelkosten en probeert een bestelgrootte aan te bevelen die de totale kosten minimaliseert. Wanneer de voorhanden voorraad het bestelpunt overschrijdt, zal het PORG-rapport een bestelling uitzetten die gelijk is aan de berekende EOQ.

Tot
De Up To-methode is een ander dynamisch beleid dat afhankelijk is van een bestelpunt. Het wordt op dezelfde manier berekend als de EOQ-methode met behulp van de voorspelde vraag van P21 over de doorlooptijd + vraag over beoordelingsperiode + veiligheidsvoorraad. De suggestie voor de bestelhoeveelheid is gebaseerd op alles wat nodig is om de voorraad weer aan te vullen "tot" het bestelpunt. Dit komt meestal overeen met een bestelhoeveelheid die consistent is met de doorlooptijdvraag, omdat naarmate de vraag de voorraad onder het bestelpunt drijft, bestellingen worden voorgesteld "tot" het bestelpunt.

Het itemonderhoudsscherm van P21, waar gebruikers het gewenste voorraadbeleid kunnen specificeren en andere instellingen kunnen configureren, zoals veiligheidsvoorraad en bestelmodificaties.

Beperkingen

Voorspellingsmethoden
Er zijn twee prognosemodi in P21: Basis en Geavanceerd. Elk gebruikt een reeks middelingsmethoden en vereist handmatige configuraties en door de gebruiker bepaalde classificatieregels om een vraagprognose te genereren. Geen van beide modi is ontworpen met een out-of-the-box expertsysteem dat automatisch prognoses genereert die rekening houden met onderliggende patronen zoals trend of seizoensinvloeden. Er is veel configuratie vereist die de acceptatie door de gebruiker en wijziging van de veronderstelde prognoseregels die in de initiële implementatie zijn gedefinieerd en die mogelijk niet langer relevant zijn, belemmert. Er is geen manier om de prognosenauwkeurigheid van verschillende configuraties eenvoudig te vergelijken. Is het bijvoorbeeld beter om 24 maanden geschiedenis te gebruiken of 18 maanden? Is het nauwkeuriger om aan te nemen dat een trend moet worden toegepast wanneer een item met 2% per maand groeit of moet het 10% zijn? Is het beter om aan te nemen dat het artikel seizoensgebonden is als 80% of meer van zijn vraag plaatsvindt in 6 maanden van het jaar of 4 maanden van het jaar? Dientengevolge is het gebruikelijk dat classificatieregels te breed of specifiek zijn, wat leidt tot problemen zoals het toepassen van een onjuist prognosemodel, het gebruik van te veel of te weinig geschiedenis, of het over-/onderschatten van de trend en seizoensinvloeden. Bekijk deze blogpost (binnenkort beschikbaar) voor meer informatie over hoe dit werkt

Voorspellingsbeheer en consensusplanning
P21 mist prognosebeheerfuncties waarmee organisaties op meerdere hiërarchische niveaus kunnen plannen, zoals productfamilie, regio of per klant. Prognoses moeten worden gemaakt op het laagste niveau van granulariteit (product per locatie), waar de vraag vaak te wisselvallig is om een goede prognose te krijgen. Er is geen manier om prognoses te delen, samen te werken, te beoordelen of prognoses op geaggregeerd niveau te maken en overeenstemming te bereiken over het consensusplan. Het is moeilijk om zakelijke kennis op te nemen, prognoses op hogere aggregatieniveaus te beoordelen en bij te houden of overschrijvingen de nauwkeurigheid van prognoses verbeteren of schaden. Dit maakt prognoses te eendimensionaal en afhankelijk van de initiële wiskundige configuraties.  

Intermittent Demand
Veel P21-klanten vertrouwen op statische methoden (Min/Max en OP/OQ) vanwege de prevalentie van intermitterende vraag. Ook wel bekend als "klonterig", wordt de intermitterende vraag gekenmerkt door sporadische verkopen, grote pieken in de vraag en veel perioden zonder vraag. Wanneer de vraag intermitterend is, werken traditionele methoden voor prognoses en veiligheidsvoorraden gewoon niet. Omdat distributeurs niet de luxe hebben om alleen snel bewegende producten met een consistente vraag op voorraad te hebben, hebben ze gespecialiseerde oplossingen nodig die zijn ontworpen om periodiek gevraagde artikelen effectief te plannen. 80% of meer van de onderdelen van een distributeur zullen een intermitterende vraag hebben. Het voorraadbeleid dat wordt gegenereerd met behulp van traditionele methoden, zoals die beschikbaar zijn in P21 en andere planningsapplicaties, zal resulteren in onjuiste schattingen van wat er moet worden opgeslagen om het beoogde serviceniveau te bereiken. Zoals geïllustreerd in de onderstaande grafiek, is het niet mogelijk om de pieken consistent te voorspellen. U zit vast aan een prognose die in feite een gemiddelde is van de voorgaande perioden.

Prognoses van intermitterende vraag kunnen de pieken niet voorspellen en vereisen veiligheidsvoorraadbuffers om te beschermen tegen stockouts.

Ten tweede kunt u met de veiligheidsvoorraadmethoden van P21 een doelserviceniveau instellen, maar de onderliggende logica gaat er ten onrechte van uit dat de vraag normaal verdeeld. Bij intermitterende vraag is de vraag niet “normaal” en daarom zal de schatting van de veiligheidsvoorraad verkeerd zijn. Dit is wat verkeerd betekent: bij het instellen van een serviceniveau van bijvoorbeeld 98%, is de verwachting dat 98% van de tijd dat de beschikbare voorraad 100% zal vullen met wat de klant nodig heeft uit het schap. Het gebruik van een normale verdeling om veiligheidsvoorraden te berekenen, zal resulteren in grote afwijkingen tussen het beoogde serviceniveau en het werkelijk bereikte serviceniveau. Het is niet ongebruikelijk om situaties te zien waarin het daadwerkelijke serviceniveau het doel met 10% of meer mist (dwz 95% beoogd maar slechts 85% behaalde).

In deze afbeelding ziet u de vraaggeschiedenis van een onderdeel met tussenpozen en twee distributies op basis van deze vraaggeschiedenis. De eerste distributie is gegenereerd met dezelfde "normale distributie: logica die wordt gebruikt door P21. De tweede is een gesimuleerde verdeling op basis van de probabilistische voorspelling van Smart Software. De "normale" P21-distributie beveelt aan dat er 46 eenheden nodig zijn om het 99%-serviceniveau te bereiken, maar in vergelijking met de werkelijke waarden was er veel meer voorraad nodig. Smart voorspelde nauwkeurig dat er 63 units nodig waren om het serviceniveau te halen.

Deze blog legt uit hoe u de nauwkeurigheid van het serviceniveau van uw systeem kunt testen.

Vertrouwen op spreadsheets en reactieve planning
P21-klanten vertellen ons dat ze sterk afhankelijk zijn van het gebruik van spreadsheets om voorraadbeleid en prognoses te beheren. Spreadsheets zijn niet speciaal gebouwd voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Gebruikers zullen vaak door de gebruiker gedefinieerd bakken vuistregel methoden die vaak meer kwaad dan goed doen. Eenmaal berekend, moeten gebruikers de informatie weer invoeren in P21 via handmatige bestandsimport of zelfs handmatige invoer. De tijdrovende aard van het proces leidt ertoe dat bedrijven zelden hun voorraadbeleid berekenen - Er gaan vele maanden en soms jaren voorbij tussen massale updates, wat leidt tot een reactieve benadering van "instellen en vergeten", waarbij de enige keer dat een koper/planner het voorraadbeleid beoordeelt, is op het moment van bestelling. Wanneer het beleid wordt herzien nadat het bestelpunt al is geschonden, is het te laat. Wanneer het orderpunt te hoog wordt geacht, is handmatige ondervraging vereist om de geschiedenis te bekijken, prognoses te berekenen, bufferposities te beoordelen en opnieuw te kalibreren. Het enorme aantal bestellingen betekent dat kopers bestellingen gewoon vrijgeven in plaats van de moeite te nemen om alles te bekijken, wat leidt tot een aanzienlijke overtollige voorraad. Als het bestelpunt te laag is, is het al te laat. Er is nu een versnelling nodig om de kosten op te drijven en zelfs dan loopt u nog steeds omzet mis als de klant ergens anders heen gaat.

Beperkte wat-als-planning
Aangezien functies voor het wijzigen van bestelpunten en bestelhoeveelheden in P21 zijn ingebouwd, is het niet mogelijk om grootschalige wijzigingen aan te brengen in groepen artikelen en de voorspelde resultaten te beoordelen voordat u beslist om vast te leggen. Dit dwingt gebruikers tot een afwachtend proces als het gaat om het wijzigen van parameters. Planners zullen een wijziging aanbrengen en vervolgens de werkelijke resultaten volgen totdat ze er zeker van zijn dat de wijziging dingen heeft verbeterd. Dit op grote schaal beheren – veel planners hebben te maken met tienduizenden items – is buitengewoon tijdrovend en het eindresultaat is een zeldzame herijking van het voorraadbeleid. Dit draagt ook bij aan reactief plannen waarbij planners instellingen pas bekijken nadat er een probleem is opgetreden.

Epicor is slimmer
Epicor werkt samen met Smart Software en biedt Smart IP&O aan als een platformonafhankelijke add-on voor Prophet 21, compleet met een bidirectionele API-gebaseerde integratie. Dit stelt Epicor-klanten in staat om gebruik te maken van speciaal voor dit doel gebouwde toepassingen voor prognoses en voorraadoptimalisatie. Met Epicor Smart IP&O kunt u prognoses genereren die trends en seizoensinvloeden vastleggen zonder dat u eerst handmatige configuraties hoeft toe te passen. U kunt elke planningscyclus automatisch opnieuw kalibreren met behulp van in de praktijk bewezen, geavanceerde statistische en probabilistische modellen die zijn ontworpen om nauwkeurig te plannen voor Intermittent demand. Veiligheidsvoorraden houden nauwkeurig rekening met variabiliteit in vraag en aanbod, zakelijke omstandigheden en prioriteiten. U kunt profiteren service level gestuurde planning zodat je net genoeg voorraad hebt of gebruik maken van optimalisatie methodes die het meest winstgevende voorraadbeleid en serviceniveaus voorschrijven die rekening houden met de werkelijke kosten van voorraadbeheer. U kunt consensusvraagprognoses maken die zakelijke kennis combineren met statistieken, klant- en verkoopprognoses beter beoordelen en met een paar muisklikken vol vertrouwen prognoses en voorraadbeleid uploaden naar Epicor.

Slimme IP&O-klanten realiseren routinematig een jaarlijks rendement van 7 cijfers door minder spoed, meer verkopen en minder overtollige voorraad, terwijl ze tegelijkertijd een concurrentievoordeel behalen door zich te onderscheiden op het gebied van verbeterde klantenservice. Om een opgenomen webinar te zien, gehost door de Epicor Users Group, waarin het platform voor demand planning en voorraadoptimalisatie van Smart wordt geprofileerd, kunt u zich hier registreren: https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

Of je het nu zelf tot in detail begrijpt of vertrouwt op betrouwbare software, wiskunde is voor iedereen een feit voorraadbeheer en eis voorspelling die hoopt concurrerend te blijven in de moderne wereld.

Op een conferentie onlangs verkondigde de hoofdpresentator in een workshop voorraadbeheer trots dat hij geen behoefte had aan 'hooguitziende wiskunde', waarvan werd uitgelegd dat het iets betekende dat verder ging dan wiskunde van de zesde klas.

Wiskunde is niet ieders eerste liefde. Maar als je er echt om geeft je werk goed te doen, kun je het werk niet benaderen met een basisschoolmentaliteit. Supply chain-taken zoals vraagprognoses en voorraadbeheer zijn dat wel inherent wiskundig. De blog die is gekoppeld aan edX, een vooraanstaande site voor online cursusmateriaal voor hogescholen, heeft een geweldig bericht over dit onderwerp, op https://www.mooc.org/blog/how-is-math-used-in-supply-chain. Ik citeer het eerste stukje:

Wiskunde en de bevoorradingsketen gaan hand in hand. Naarmate toeleveringsketens groeien, zal de toenemende complexiteit bedrijven ertoe aanzetten om manieren te zoeken om grootschalige besluitvorming te beheren. Ze kunnen niet teruggaan naar hoe toeleveringsketens 100 jaar geleden waren – of zelfs twee jaar geleden vóór de pandemie. In plaats daarvan zullen nieuwe technologieën helpen bij het stroomlijnen en beheren van de vele bewegende delen. De logistieke vaardigheden, optimalisatietechnologieën en organisatorische vaardigheden die in de toeleveringsketen worden gebruikt, vereisen allemaal wiskunde.

Onze klanten hoeven geen experts te zijn in supply chain-wiskunde, ze moeten alleen de software kunnen gebruiken die de wiskunde bevat. Software combineert de ervaring van gebruikers en inhoudelijke expertise om resultaten te produceren die het verschil maken tussen succes en falen. Om zijn werk te doen, kan de software niet stoppen bij wiskunde in de zesde klas; het heeft waarschijnlijkheid, statistiek en optimalisatietheorie nodig.

Het is aan ons, softwareleveranciers, om de wiskunde zo te verpakken dat wat er in de berekeningen komt, het enige is dat relevant is, zelfs als het ingewikkeld is; en dat wat eruit komt duidelijk, besluitrelevant en verdedigbaar is wanneer u uw aanbevelingen aan het hoger management moet rechtvaardigen.

Wiskunde van de zesde klas kan u niet waarschuwen wanneer de manier waarop u voorstelt een kritiek reserveonderdeel te beheren, een 70%-kans betekent dat u uw doel voor artikelbeschikbaarheid niet haalt. Het kan u niet vertellen hoe u uw bestelpunten het beste kunt aanpassen wanneer een leverancier belt en zegt: "We hebben een leveringsprobleem." Het kan je huid niet redden als er een verrassend grote bestelling is en je snel moet uitzoeken wat de beste manier is om een aantal versnelde speciale bestellingen op te zetten zonder het operationele budget te vernietigen.

Respecteer dus de volkswijsheid en neem geen mes mee naar een vuurgevecht.