De belofte van een digitale supply chain heeft de manier waarop bedrijven opereren getransformeerd. In de kern kan het snelle, datagestuurde beslissingen nemen en tegelijkertijd kwaliteit en efficiëntie in de hele bedrijfsvoering garanderen. Het gaat echter niet alleen om toegang tot meer data. Organisaties hebben de juiste tools en platforms nodig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Dit is waar besluitvorming cruciaal wordt, vooral in een landschap waar nieuwe digitale supply chain-oplossingen en AI-gestuurde platforms u kunnen ondersteunen bij het stroomlijnen van veel processen binnen de beslissingsmatrix.

Waarom is snelle besluitvorming in de digitale toeleveringsketen zo belangrijk?

De zaken gaan snel; klanten verwachten snellere levering, hogere serviceniveaus en meer transparantie. De sleutel tot het voldoen aan deze eisen ligt in digitale supply chain-oplossingen die beslissingsintelligentie ondersteunen.

Toch worstelen veel organisaties. De kloof tussen data, analytics en actie blijft bestaan. Bedrijven verzamelen enorme hoeveelheden informatie, maar handelen er niet snel genoeg naar, of erger nog, ze nemen beslissingen op basis van verouderde of onvolledige data. Het overbruggen van deze kloof is noodzakelijk om de werkelijke waarde van een digitale supply chain te realiseren.

Snelle besluitvorming en kwaliteitsimplicaties

1. De beslissingskloof
Veel organisaties zitten vast tussen het verzamelen van gegevens en het uitvoeren van acties. Deze 'beslissingskloof' veroorzaakt vertragingen, waardoor de potentiële bedrijfswaarde die gerealiseerd had kunnen worden, afneemt. In een supply chain-omgeving kunnen vertraagde beslissingen leiden tot voorraadtekorten, overvoorraad, omzetverlies en ontevreden klanten.

2. Nieuwe AI-platforms zijn cruciaal
Digitale en AI-platforms stellen bedrijven in staat om snellere, beter geïnformeerde beslissingen te nemen door het data-naar-actieproces te digitaliseren. Vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie zijn belangrijke processen binnen de beslissingsmatrix, en tools zoals Smart IP&O helpen voorraadbehoeften te voorspellen en die beslissingen te optimaliseren op basis van kosten, serviceniveaus en veranderende vraagpatronen. Dit maakt besluitvorming mogelijk met een snelheid en schaal die voorheen niet haalbaar waren. Bovendien ondersteunt Smart IP&O belangrijkere strategische beslissingen en kleinere, frequentere operationele beslissingen, waardoor een breed scala aan de toeleveringsketen wordt geoptimaliseerd.

3. Kwaliteit van besluitvorming
Snelle beslissingen alleen zijn niet genoeg. De kwaliteit van die beslissingen is van belang. Effectieve besluitvorming vereist nauwkeurige gegevens, prognoses en analyses om ervoor te zorgen dat beslissingen tot positieve resultaten leiden. Organisaties kunnen belangrijke factoren zoals kosten, beschikbaarheid en serviceniveaus beter in evenwicht brengen door gebruik te maken van tools die inzicht bieden in toekomstige trends en prestaties. Deze aanpak stelt hen in staat om strategieën te creëren die aansluiten bij de werkelijke behoeften en eisen, waardoor de efficiëntie en het algehele succes worden verbeterd.

Smart IP&O gebruikt geavanceerde prognosemodellen en realtime data om snelle en betrouwbare beslissingen te garanderen. Organisaties kunnen bijvoorbeeld geprojecteerde statistieken gebruiken om serviceniveaus, kosten en voorraadbeschikbaarheid in evenwicht te brengen, zodat voorraadbeleid aansluit bij de werkelijke vraagtrends.

4. Schaalbaarheid en consistentie in besluitvorming
Naarmate bedrijven groeien, neemt de complexiteit van supply chain-beslissingen toe en kan het verwerken van een toenemend aantal producten, datapunten en processen een uitdaging zijn. Digitale platforms en automatiseringstools helpen bedrijven hun besluitvormingsprocessen te schalen door grote hoeveelheden data met precisie en uniformiteit te beheren.

Door repetitieve taken te automatiseren en consistente regels toe te passen in verschillende scenario's, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat beslissingen uniform worden genomen, wat leidt tot meer voorspelbare en betrouwbare uitkomsten. Deze aanpak leidt tot meer voorspelbare en betrouwbare uitkomsten, omdat geautomatiseerde systemen ervoor zorgen dat beslissingen consistent zijn, zelfs als het bedrijf groeit.

AI-gestuurde platforms zoals Smart IP&O bieden schaalbaarheid, waardoor bedrijven duizenden producten en datapunten met constante nauwkeurigheid kunnen beheren. Deze consistentie is cruciaal voor het handhaven van serviceniveaus en het verlagen van kosten naarmate de activiteiten uitbreiden.

5. Digitalisering van besluitvormingsprocessen
Digitalisering van besluitvormingsprocessen omvat het automatiseren van verschillende aspecten van besluitvorming. Door digitale hulpmiddelen te gebruiken, kunnen routinematige beslissingen, zoals beslissingen met betrekking tot inventaris, vraag en productie, worden geautomatiseerd, wat zorgt voor snellere en efficiëntere afhandeling van dagelijkse taken. In gevallen waarin nog steeds menselijke tussenkomst vereist is, kunnen systemen worden ingesteld om gebruikers te waarschuwen wanneer aan specifieke voorwaarden of drempels wordt voldaan. Dit vermindert de handmatige inspanning en stelt werknemers in staat zich te concentreren op meer strategisch en complex werk, wat uiteindelijk de productiviteit en efficiëntie verbetert.

De belofte van de digitale supply chain ligt in het vermogen om data snel en nauwkeurig om te zetten in actie. Om deze belofte volledig te benutten, moeten organisaties de beslissingskloof overbruggen door platforms als Smart IP&O te adopteren. Deze platforms verbeteren snelle besluitvorming en zorgen ervoor dat de kwaliteit niet wordt opgeofferd in het proces. Naarmate bedrijven evolueren, zullen degenen die deze tools succesvol integreren in hun beslissingsmatrix beter gepositioneerd zijn om concurrerend te blijven en te voldoen aan de steeds groeiende verwachtingen van klanten.

Overstocking van voorraden kan zowel de financiële stabiliteit als de operationele efficiëntie schaden. Wanneer een organisatie overstocking heeft, legt het kapitaal vast in overtollige voorraden die mogelijk niet verkocht worden, wat de opslagkosten en het risico op veroudering van de voorraad verhoogt. Bovendien hadden de fondsen die gebruikt werden om de overtollige voorraad te kopen beter geïnvesteerd kunnen worden in andere gebieden van het bedrijf, zoals marketing of onderzoek en ontwikkeling. Overstocking belemmert ook de cashflow, omdat geld vastzit in voorraden in plaats van beschikbaar is voor onmiddellijke operationele behoeften. Effectief voorraadbeheer is cruciaal voor het behouden van een gezonde balans en het verzekeren dat middelen optimaal worden toegewezen. Hier volgt een diepgaande verkenning van de belangrijkste oorzaken van overstocking, hun implicaties en mogelijke oplossingen.

1 Onjuiste vraagvoorspelling

Een van de belangrijkste oorzaken van overstocking is onnauwkeurige vraagvoorspelling. Wanneer bedrijven vertrouwen op verouderde voorspellingsmethoden of onvoldoende gegevens, kunnen ze de vraag gemakkelijk overschatten, wat leidt tot overstocking. Een goed voorbeeld is de kledingindustrie, waar modetrends snel kunnen veranderen. Een bekend modemerk kreeg onlangs te maken met uitdagingen nadat het de vraag naar een nieuwe kledinglijn had overschat op basis van gebrekkige data-analyse, wat leidde tot onverkochte voorraad.

Om dit probleem aan te pakken, kunnen bedrijven nieuwe technologieën implementeren die automatisch de beste prognosemethoden voor de gegevens selecteren, waarbij trends en seizoenspatronen worden opgenomen om nauwkeurigheid te garanderen. Door de nauwkeurigheid van de prognose te verbeteren, kunnen bedrijven hun inventaris beter afstemmen op de werkelijke vraag, wat leidt tot nauwkeuriger voorraadbeheer en minder overstockscenario's. Een hardwareretailer die Smart Demand Planner gebruikte, verminderde bijvoorbeeld prognosefouten met 15%, wat het potentieel voor aanzienlijke verbetering in voorraadbeheer aantoont.

2 Onjuist voorraadbeheer

Effectief voorraadbeheer is fundamenteel om overstocking te voorkomen. Zonder nauwkeurige systemen om voorraadniveaus bij te houden, kunnen bedrijven overtollige voorraad bestellen en hogere kosten maken. Dit probleem komt vaak voort uit afhankelijkheid van spreadsheets of inefficiënte ERP-systemen die geen realtime data-integratie hebben.

State-of-the-art technologieën bieden realtime inzicht in voorraadniveaus, waardoor bedrijven bestelprocessen kunnen automatiseren en optimaliseren. Een groot elektriciteitsbedrijf had te maken met uitdagingen bij het behouden van de beschikbaarheid van serviceonderdelen zonder overbevoorrading, waarbij meer dan 250.000 onderdeelnummers werden beheerd in een divers netwerk van elektriciteitsopwekkings- en distributiefaciliteiten. Het bedrijf verving zijn verouderde systeem door Smart IP&O en integreerde het in realtime met hun Enterprise Asset Management (EAM)-systeem. Smart IP&O stelde het nutsbedrijf in staat om 'what-if'-scenario's te gebruiken, digitale tweelingen van alternatieve voorraadbeleid te creëren en prestaties te simuleren op basis van belangrijke prestatie-indicatoren, zoals voorraadwaarde, serviceniveaus, vulpercentages en tekortkosten. Hierdoor kon het nutsbedrijf gerichte aanpassingen doen aan hun voorraadparameters, die vervolgens werden geïmplementeerd in hun EAM-systeem, wat leidde tot optimale aanvullingen van reserveonderdelen.

Het resultaat was significant: een vermindering van de voorraad met $9 miljoen, waardoor er geld en waardevolle magazijnruimte vrijkwam, terwijl de beoogde serviceniveaus van meer dan 99% werden gehandhaafd.

3 overdreven optimistische verkoopprognoses

Bedrijven, met name die in groeifases, kunnen hogere verkopen voorspellen dan ze realiseren, wat leidt tot overtollige voorraad die bedoeld is om te voldoen aan de verwachte vraag die nooit werkelijkheid wordt. Een voorbeeld hiervan is het recente geval met een fabrikant van elektrische voertuigen die hoge verkopen voor zijn vrachtwagen voorspelde, maar te maken kreeg met vertragingen in de productie en een lagere vraag dan verwacht, wat resulteerde in een overschot aan componenten en onderdelen. Deze verkeerde berekening leidde tot hogere opslagkosten en beperkte financiële middelen.

Een ander bedrijf in de automotive aftermarket had moeite om onderdelen die af en toe werden gevraagd nauwkeurig te voorspellen, wat vaak resulteerde in overstocking en stockouts. Met behulp van AI-gestuurde technologie kon het bedrijf backorders en verloren verkopen aanzienlijk verminderen, met een verbetering van de vulpercentages van 93% naar 96% binnen slechts drie maanden. Door gebruik te maken van Smart IP&O-prognosetechnologieën kon het bedrijf nauwkeurige schattingen genereren van de cumulatieve vraag over doorlooptijden, wat een beter zicht bood op potentiële vraagscenario's. Dit zorgde voor geoptimaliseerde voorraadniveaus, lagere opslagkosten en verbeterde financiële efficiëntie door de voorraad af te stemmen op de werkelijke vraag.

4 Kortingen bij bulkaankopen

De aantrekkingskracht van kostenbesparingen door bulkaankopen kan bedrijven ertoe aanzetten om meer te kopen dan nodig is, waardoor kapitaal en opslagruimte worden vastgelegd. Dit leidt vaak tot opslagproblemen wanneer overtollige voorraad wordt besteld om korting te krijgen.

Om deze uitdaging aan te gaan, moeten bedrijven de voordelen van bulkkortingen afwegen tegen de kosten van het aanhouden van overtollige voorraad. Technologie van de volgende generatie kan helpen de meest kosteneffectieve inkoopstrategie te identificeren door directe besparingen in evenwicht te brengen met opslagkosten op de lange termijn. Door Smart IP&O te implementeren, kon MNR de voorraadvereisten nauwkeurig voorspellen en zijn voorraadbeheerprocessen optimaliseren. Dit leidde tot een vermindering van 8% in de onderdelenvoorraad, waardoor een hoog klantenserviceniveau van 98,7% werd bereikt en de voorraadgroei voor nieuwe apparatuur werd teruggebracht van een geprojecteerde 10% naar slechts 6%.

5 Seizoensgebonden Vraagschommelingen

Moeilijkheden bij het afstemmen van de voorraad op de seizoensgebonden vraag kunnen leiden tot overtollige voorraad zodra de piekverkoopperiode voorbij is. Speelgoedfabrikanten kunnen bijvoorbeeld te veel speelgoed met een vakantiethema produceren, alleen om na de feestdagen met een lage vraag te worden geconfronteerd. De mode-industrie ervaart vaak soortgelijke uitdagingen, waarbij bepaalde stijlen verouderd raken naarmate de seizoenen veranderen. De nieuwste technologieën kunnen bedrijven helpen om seizoensgebonden vraagverschuivingen te anticiperen en de voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen. Door eerdere verkoopgegevens te analyseren en toekomstige trends te voorspellen, kunnen bedrijven zich beter voorbereiden op seizoensgebonden schommelingen, het risico op overbevoorrading minimaliseren en de voorraadomzet verbeteren.

6 Variabiliteit in de levertijd van leveranciers

Onbetrouwbare levertijden van leveranciers kunnen leiden tot overstocking als buffer tegen vertragingen. Als levertijden verbeteren of de vraag onverwachts afneemt, kunnen bedrijven overtollige voorraad hebben. Een distributeur van auto-onderdelen kan bijvoorbeeld onderdelen opslaan om vertragingen bij leveranciers te beperken, maar dan merken ze dat de levertijden plotseling verbeteren.

Geavanceerde technologie kan helpen door realtime data en voorspellende analyses te leveren om de variabiliteit van de doorlooptijd beter te beheren. Deze tools stellen bedrijven in staat om hun orders dynamisch aan te passen, waardoor de behoefte aan overmatige veiligheidsvoorraad afneemt.

7 Onvoldoende voorraadbeleid

Verouderde of onjuiste voorraadbeleidsregels, zoals foutieve Min/Max-instellingen, kunnen leiden tot overbestelling. Door echter moderne technologie te gebruiken om voorraadbeleidsregels regelmatig te controleren en bij te werken, wordt ervoor gezorgd dat ze aansluiten bij de huidige bedrijfsbehoeften en marktomstandigheden. Door beleid up-to-date te houden, kunnen bedrijven het risico op overstocking als gevolg van procedurele fouten verminderen. Een recente casestudy liet zien hoe een grote retailer Smart IP&O gebruikte om voorraadbeleidsregels te herzien, wat resulteerde in een 15%-reductie in overstock​​.

8 Promoties en marketingcampagnes

Een verkeerde afstemming tussen marketinginspanningen en de werkelijke vraag van klanten kan ertoe leiden dat bedrijven de impact van promoties overschatten, wat resulteert in onverkochte voorraad. Een cosmeticabedrijf kan bijvoorbeeld een product in beperkte oplage overproduceren, in de verwachting van een hoge vraag die niet uitkomt. Door Smart IP&O in te zetten, kunnen marketinginitiatieven worden afgestemd op realistische vraagverwachtingen, waardoor overtollige voorraad wordt vermeden. Door marketingplannen te integreren met vraagvoorspellingen, kunnen bedrijven hun promotionele strategieën optimaliseren om beter aan te sluiten bij de werkelijke interesse van klanten.

9 Angst voor voorraadtekorten

Bedrijven houden vaak hogere voorraadniveaus aan om voorraadtekorten te voorkomen, wat kan leiden tot omzetverlies en ontevreden klanten. Deze angst kan bedrijven ertoe aanzetten om te veel voorraad aan te leggen als vangnet, vooral in sectoren waar klanttevredenheid en -behoud cruciaal zijn. Een opvallend voorbeeld is een grote winkelketen die zijn voorraad huishoudelijke artikelen aanzienlijk uitbreidde om voorraadtekorten te voorkomen. Hoewel deze strategie aanvankelijk hielp om aan de vraag van klanten te voldoen, resulteerde dit later in overtollige voorraad toen de aankooppatronen van consumenten zich stabiliseerden. Deze overstocking droeg bij aan een winstdaling van bijna 90% in het tweede kwartaal, grotendeels als gevolg van afprijzingen en het opruimen van overtollige voorraad.

Om dergelijke situaties te beperken, kunnen bedrijven geavanceerde voorraadplannings- en optimalisatietools gebruiken om nauwkeurige vraagvoorspellingen te doen. Een toonaangevende elektronicafabrikant gebruikte bijvoorbeeld de Smart IP&O-oplossing om de voorraadniveaus te verlagen met 20% zonder dat dit gevolgen had voor de serviceniveaus. Dit verlaagde effectief de kosten en zorgde ervoor dat de klanttevredenheid behouden bleef door te zorgen dat ze de juiste hoeveelheid voorraad bij de hand hadden.

10 Overcompensatie voor problemen in de toeleveringsketen

Bedrijven kunnen te veel voorraad aanleggen om zich te beschermen tegen voortdurende verstoringen in de toeleveringsketen, maar dit kan leiden tot opslagproblemen. Een technologiebedrijf kan bijvoorbeeld componenten opslaan om mogelijke problemen in de toeleveringsketen te voorkomen, wat resulteert in overtollige voorraad en hogere kosten. Geavanceerde systemen kunnen bedrijven helpen om beter te anticiperen op en te reageren op uitdagingen in de toeleveringsketen, door de behoefte aan veiligheidsvoorraad in evenwicht te brengen met het risico van te veel voorraad. Een technologiebedrijf gebruikte Smart IP&O om zijn voorraadstrategie te stroomlijnen, waarbij de overtollige voorraad werd verminderd tegen 20% en de veerkracht van de toeleveringsketen behouden bleef.

11 Lange levertijden en onbetrouwbare leveranciers

Lange doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers kunnen ertoe leiden dat bedrijven meer voorraad bestellen dan nodig is om potentiële leveringstekorten te dekken. Minder kritieke artikelen waarvan wordt voorspeld dat ze een zeer hoog serviceniveau bereiken, vertegenwoordigen echter kansen om de voorraad te verminderen. Door lagere serviceniveaus te targeten voor minder kritieke artikelen, zal de voorraad na verloop van tijd de "juiste grootte" hebben voor het nieuwe evenwicht, waardoor de opslagkosten en de waarde van de voorraad afnemen. Een groot openbaarvervoersysteem verminderde de voorraad met meer dan $4.000.000 terwijl het serviceniveau werd verbeterd met behulp van onze geavanceerde technologie.

12 Gebrek aan realtime inzicht in de voorraad

Zonder realtime inzicht in de voorraad bestellen bedrijven vaak meer voorraad dan nodig is, wat leidt tot inefficiëntie en hogere kosten. Smart IP&O stelde Seneca-bedrijven in staat om de vraag op elke voorraadlocatie te modelleren en, met behulp van servicelevelgestuurde planning, te bepalen hoeveel er moet worden opgeslagen om het vereiste serviceniveau te bereiken. Door verschillende scenario's uit te voeren en te vergelijken, kunnen ze eenvoudig optimale voorraadbeleidsregels definiëren en bijwerken voor elke technische ondersteuningsvertegenwoordiger en voorraadruimten.

De software heeft veldtechnici bewijs geleverd dat ze voorheen niet hadden, door hun werkelijke verbruik, de frequentie van het gebruik van onderdelen en de reden voor het voorraadbeleid te tonen, waarbij 90% werd gebruikt als de beoogde serviceniveaunorm. Veldtechnici hebben het gebruik ervan omarmd, met significante resultaten: de voorraad "Zero Turns" is gedaald van $400K tot minder dan $100K, de "First Fix Rate" overschrijdt 90% en de totale voorraadinvestering is met meer dan 25% gedaald, van $11 miljoen tot $ 8 miljoen .

Concluderend vormt overstocking een ernstige bedreiging voor de winstgevendheid en efficiëntie van bedrijven, wat leidt tot hogere opslagkosten, vastgelopen kapitaal en mogelijke veroudering van goederen. Deze problemen kunnen de middelen belasten en het vermogen van een bedrijf om te reageren op marktveranderingen beperken. Overstocking kan echter effectief worden beheerd door de oorzaken ervan te begrijpen, zoals onnauwkeurige vraagvoorspellingen, langere doorlooptijden en onbetrouwbare leveranciers. Het implementeren van robuuste AI-gestuurde oplossingen zoals Smart IP&O kan bedrijven helpen voorraadniveaus te optimaliseren, overtollige voorraad te verminderen en de operationele efficiëntie te verbeteren. Door geavanceerde prognose- en voorraadoptimalisatietools te benutten, kunnen bedrijven de juiste balans vinden tussen het voldoen aan de vraag van klanten en het minimaliseren van voorraadgerelateerde kosten.

Vraagplanning gaat verder dan alleen het voorspellen van productbehoeften; het gaat erom ervoor te zorgen dat uw bedrijf nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief aan de vraag van klanten voldoet. De nieuwste technologie voor vraagplanning pakt belangrijke uitdagingen aan, zoals nauwkeurigheid van voorspellingen, voorraadbeheer en marktresponsiviteit. In deze blog introduceren we kritieke trends voor vraagplanning, waaronder datagestuurde inzichten, probabilistische voorspellingen, consensusplanning, voorspellende analyses, scenariomodellering, realtime zichtbaarheid en multilevel voorspellingen. Deze trends helpen u om voorop te blijven lopen, uw toeleveringsketen te optimaliseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren, waardoor uw bedrijf op de lange termijn succesvol wordt.

Datagestuurde inzichten

Geavanceerde analyses, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) worden integraal onderdeel van vraagplanning. Technologieën zoals Smart UP&O stellen bedrijven in staat om complexe datasets te analyseren, patronen te identificeren en nauwkeurigere voorspellingen te doen. Deze verschuiving naar datagestuurde inzichten helpt bedrijven om snel te reageren op marktveranderingen, voorraadtekorten te minimaliseren en overtollige voorraad te verminderen.

Probabilistic Forecasting

Probabilistische voorspellingen richten zich op het voorspellen van een reeks mogelijke uitkomsten in plaats van één enkel getal. Deze trend is met name belangrijk voor het beheren van onzekerheid en risico bij vraagplanning. Het helpt bedrijven zich voor te bereiden op verschillende vraagscenario's, het verbeteren van voorraadbeheer en het verminderen van de kans op voorraadtekorten of overvoorraad.

Consensusvoorspelling

Moderne productie beweegt richting een geïntegreerde aanpak waarbij afdelingen en belanghebbenden nauwer samenwerken. Samenwerkende prognoses omvatten het delen van inzichten in de hele toeleveringsketen, van leveranciers tot distributeurs en interne teams. Deze aanpak doorbreekt silo's en zorgt ervoor dat iedereen naar een gemeenschappelijk doel toewerkt, wat leidt tot een meer gesynchroniseerde en efficiënte toeleveringsketen.

Voorspellende en prescriptieve analyses

Predictive analytics voorspelt toekomstige uitkomsten op basis van historische data en trends, waardoor bedrijven vraagschommelingen kunnen anticiperen. Smart Demand Planner (SDP) automatiseert bijvoorbeeld prognoses om voorraad- en productieniveaus dienovereenkomstig aan te passen.

Prescriptieve analyses gaan verder door bruikbare aanbevelingen te bieden. Smart Inventory Planning and Optimization (IP&O) schrijft bijvoorbeeld optimale voorraadbeleidsregels voor op basis van serviceniveaus, kosten en risico's. Samen maken deze tools proactieve besluitvorming mogelijk, waardoor bedrijven hun reacties op toekomstige uitdagingen kunnen voorspellen en optimaliseren.

Scenariomodellering

Scenariomodellering wordt een belangrijk onderdeel van vraagplanning, waardoor bedrijven verschillende scenario's kunnen simuleren en hun impact op de bedrijfsvoering kunnen beoordelen. Deze methode helpt bedrijven aanpasbare strategieën te creëren om onzekerheden effectief aan te pakken. Smart IP&O verbetert deze mogelijkheid door Wat als scenario's waarmee gebruikers verschillende voorraadbeleidsregels kunnen testen voordat ze worden geïmplementeerd. Door variabelen zoals serviceniveaus of bestelhoeveelheden aan te passen, kunnen bedrijven de effecten op kosten en serviceniveaus visualiseren, waardoor ze de optimale strategie kunnen selecteren om risico's te minimaliseren en kosten te beheersen.

Realtime zichtbaarheid

Naarmate toeleveringsketens globaler en onderling verbonden worden, is realtime inzicht in inventaris en toeleveringsketenactiviteiten cruciaal. Verbeterde samenwerking met leveranciers en distributeurs, gecombineerd met realtimegegevens, stelt bedrijven in staat om snellere, beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Dit helpt voorraadniveaus te optimaliseren, doorlooptijden te verkorten en de algehele veerkracht van de toeleveringsketen te verbeteren.

Meervoudige prognose

Dit omvat prognoses op verschillende niveaus van de producthiërarchie, zoals individuele items, productfamilies of zelfs hele productlijnen. Multilevel-prognoses zijn essentieel voor bedrijven met complexe productportfolio's, omdat ze ervoor zorgen dat prognoses nauwkeurig zijn op zowel micro- als macroniveau.

Vraagplanning is een doorslaggevend aspect van modern supply chain management, dat bedrijven de mogelijkheid biedt om de operationele efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en beter te voldoen aan de vraag van klanten. Door geavanceerde platforms zoals Smart IP&O te benutten, worden de nauwkeurigheid van voorspellingen en het voorraadbeheer aanzienlijk verbeterd, waardoor snelle reacties op marktschommelingen mogelijk zijn. Geautomatiseerde statistische voorspellingen, gecombineerd met mogelijkheden zoals hiërarchievoorspellingen en voorspellingsoverschrijdingen, zorgen ervoor dat voorspellingen nauwkeurig en aanpasbaar zijn, wat leidt tot realistischere planningsbeslissingen. Bovendien kunnen bedrijven met hulpmiddelen zoals scenariomodellering verschillende vraagscenario's in hun producthiërarchie verkennen, wat geïnformeerde besluitvorming mogelijk maakt door inzicht te bieden in mogelijke uitkomsten en risico's. Deze aanpak stelt bedrijven in staat om de impact van beleidswijzigingen te anticiperen, betere beslissingen te nemen en uiteindelijk hun voorraad en algehele supply chain management te optimaliseren, waarbij ze op de hoogte blijven van belangrijke trends in het proces.

The aftermarket sector provides OEMs with a decisive advantage by offering a steady revenue stream and fostering customer loyalty through the reliable and timely delivery of service parts. However, managing inventory and forecasting demand in the aftermarket is fraught with challenges, including unpredictable demand patterns, vast product ranges, and the necessity for quick turnarounds.  Traditional methods often fall short due to the complexity and variability of demand in the aftermarket. The latest technologies can analyze large datasets to predict future demand more accurately and optimize inventory levels, leading to better service and lower costs.

Deze blog onderzoekt hoe de nieuwste AI-gestuurde technologieën de OEM-aftermarket kunnen transformeren door grote datasets te analyseren om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen, voorraadniveaus te optimaliseren, de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren en de klanttevredenheid te verbeteren, wat uiteindelijk leidt tot betere service en lagere kosten.

Verbetering van de nauwkeurigheid van voorspellingen met AI  

Met behulp van de modernste technologie kunnen organisaties de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk verbeteren door historische gegevens te analyseren, patronen te herkennen en de toekomstige vraag te voorspellen. Onze nieuwste (IP&O) Inventory Planning & Optimization-technologie maakt gebruik van AI om realtime inzichten te bieden en besluitvormingsprocessen te automatiseren. Het maakt gebruik van adaptieve voorspellingstechnieken om ervoor te zorgen dat prognoses relevant blijven als de marktomstandigheden veranderen. Het systeem integreert geavanceerde algoritmen om intermitterende gegevens te beheren en realtime wijzigingen aan te brengen, terwijl complexe berekeningen worden verwerkt en rekening wordt gehouden met factoren als doorlooptijden, voorspellingsfouten, seizoensinvloeden en markttrends. Door gebruik te maken van betere gegevensinvoer en geavanceerde analyses kunnen bedrijven prognosefouten aanzienlijk verminderen en de kosten die gepaard gaan met overbevoorrading en stockouts minimaliseren. Ons IP&O-platform is ontworpen om de complexiteit en uitdagingen aan te kunnen die uniek zijn voor het beheer van serviceonderdelen, zoals een intermitterende vraag en grote assortimenten aan onderdelen.

Reparatie- en retourmodule: Het platform simuleert nauwkeurig de processen van het kapot gaan en repareren van onderdelen. Het voorspelt downtime, serviceniveaus en voorraadkosten die verband houden met de huidige roterende reserveonderdelenpool. Planners weten hoeveel reserveonderdelen ze op voorraad moeten hebben om aan de serviceniveau-eisen op de korte en lange termijn te voldoen en, in operationele omgevingen, of ze moeten wachten tot de reparaties zijn voltooid en weer in gebruik zijn genomen, of dat ze extra reserveonderdelen moeten kopen bij leveranciers, waardoor onnodige aankopen en reparaties worden vermeden. uitval van apparatuur.

 Intermitterende vraagvoorspelling: De gepatenteerde intermitterende vraagvoorspellingstechnologie van IP&O biedt zeer nauwkeurige voorspellingen voor artikelen met sporadische vraagpatronen die typisch zijn voor de vervangingsmarkt. Deze mogelijkheid is van cruciaal belang voor het optimaliseren van de voorraadniveaus en om ervoor te zorgen dat kritieke onderdelen beschikbaar zijn wanneer dat nodig is, zonder dat er sprake is van overbevoorrading.

Realtime voorraadoptimalisatie: Onze technologie past het voorraadbeleid dynamisch aan om het aan te passen aan veranderende vraagpatronen en marktomstandigheden. Het berekent optimale bestelpunten en bestelhoeveelheden, waarbij serviceniveaus in evenwicht worden gebracht met voorraadkosten. Dit zorgt ervoor dat OEM's een hoog serviceniveau kunnen handhaven en tegelijkertijd de overtollige voorraad en de bijbehorende transportkosten kunnen minimaliseren.

Scenarioplanning en What-If-analyse: Met IP&O kunnen gebruikers meerdere inventarisscenario's creëren om de impact van verschillende voorraadbeleidslijnen op serviceniveaus en kosten te evalueren. Deze mogelijkheid helpt OEM's weloverwogen beslissingen te nemen over voorraadstrategieën en proactief te reageren op marktveranderingen of verstoringen van de toeleveringsketen.

Naadloze ERP-integratie: Het platform biedt naadloze integratie met toonaangevende ERP-systemen, zoals Epicor en NetSuite, waardoor automatische synchronisatie van prognoses en voorraadgegevens mogelijk is. Deze integratie vergemakkelijkt de efficiënte uitvoering van aanvulorders en zorgt ervoor dat de voorraadniveaus voortdurend worden afgestemd op de meest recente vraagprognoses.

Nauwkeurigheid en rapportage van prognoses:  Ons geavanceerde systeem biedt gedetailleerde rapportage en dashboards die de nauwkeurigheid van de prognoses, de voorraadprestaties en de betrouwbaarheid van leveranciers bijhouden. Door deze statistieken te analyseren, kunnen OEM's hun voorspellingsmodellen voortdurend verfijnen en de algehele prestaties van de supply chain verbeteren.

Voorbeelden uit de praktijk illustreren de substantiële impact van AI-gestuurde forecasting en voorraadoptimalisatie op de OEM-aftermarket. Prevost Parts, een divisie van een toonaangevende Canadese fabrikant van streekbussen en touringcarbehuizingen, gebruikte IP&O om tegemoet te komen aan de periodieke vraag naar meer dan 25.000 actieve onderdelen. Door nauwkeurige verkoopprognoses en veiligheidsvoorraadvereisten in hun ERP-systeem te integreren, ondersteund door AI en realtime machine learning-aanpassingen, hebben ze het aantal backorders met 65% verminderd, de omzet met 59% verloren en de bezettingspercentages in slechts drie maanden verhoogd van 93% naar 96%. Deze transformatie verbeterde de voorraadallocatie aanzienlijk, waardoor de transport- en voorraadkosten daalden.

Het integreren van AI en ML in IP&O-processen is niet alleen een technologische upgrade, maar een strategische zet die de OEM-aftermarket kan transformeren. IP&O-technologie zorgt voor een betere servicekwaliteit en klanttevredenheid door de nauwkeurigheid van de prognoses te verbeteren, de voorraadniveaus te optimaliseren en de kosten te verlagen. Terwijl de aftermarket-sector blijft groeien en evolueren, zal het omarmen van AI de sleutel zijn om concurrerend te blijven en efficiënt aan de verwachtingen van de klant te voldoen.

In deze blog analyseren we de automatische prognoses voor vraagprojecties in tijdreeksen, waarbij we ons concentreren op de belangrijkste technieken, uitdagingen en best practices. Er zijn meerdere methoden om de toekomstige vraag naar een artikel te voorspellen, en dit wordt complex als het om duizenden artikelen gaat, die elk een andere voorspellingstechniek vereisen vanwege hun unieke vraagpatronen. Sommige artikelen hebben een stabiele vraag, andere vertonen een stijgende of dalende trend en sommige vertonen seizoensinvloeden. Het selecteren van de juiste methode voor elk item kan overweldigend zijn. Hier onderzoeken we hoe automatische prognoses dit proces vereenvoudigen.

Automatische prognoses worden van fundamenteel belang bij het beheren van grootschalige vraagprojecties. Met duizenden items is het handmatig selecteren van een prognosemethode voor elk item onpraktisch. Automatische prognoses maken gebruik van software om deze beslissingen te nemen, waardoor nauwkeurigheid en efficiëntie in het prognoseproces worden gegarandeerd. Het belang ervan ligt in het vermogen om complexe, grootschalige prognosebehoeften efficiënt af te handelen. Het elimineert de noodzaak van handmatige selectie, waardoor tijd wordt bespaard en fouten worden verminderd. Deze aanpak is vooral nuttig in omgevingen met uiteenlopende vraagpatronen, waarbij voor elk artikel mogelijk een andere prognosemethode nodig is.

Belangrijke overwegingen voor effectieve prognoses

1. Uitdagingen van handmatige prognoses:
   • Onhaalbaarheid: het handmatig kiezen van prognosemethoden voor duizenden items is onbeheersbaar.
   • Inconsistentie: Menselijke fouten kunnen leiden tot inconsistente en onnauwkeurige voorspellingen.
2. Criteria voor methodeselectie:
   • Foutmeting: Het primaire criterium voor het selecteren van een voorspellingsmethode is de typische voorspellingsfout, gedefinieerd als het verschil tussen voorspelde en werkelijke waarden. Deze fout wordt gemiddeld over de prognosehorizon (bijvoorbeeld maandelijkse prognoses over een jaar).
   • Holdout-analyse: deze techniek simuleert het proces van wachten tot een jaar is verstreken door enkele historische gegevens te verbergen, voorspellingen te doen en vervolgens de verborgen gegevens te onthullen om fouten te berekenen. Dit helpt bij het kiezen van de beste methode in realtime.
3. Prognose toernooi:
   • Methodevergelijking: Verschillende methoden concurreren om elk item te voorspellen, waarbij de methode de laagste gemiddelde fout oplevert.
   • Parameterafstemming: Elke methode wordt getest met verschillende parameters om de optimale instellingen te vinden. Eenvoudige exponentiële afvlakking kan bijvoorbeeld worden geprobeerd met verschillende wegingsfactoren.

De algoritmen achter effectieve automatische prognoses

Automatische prognoses zijn zeer rekenkundig, maar haalbaar met moderne technologie. Het proces omvat:

• Gegevenssegmentatie: Door historische gegevens in segmenten te verdelen, kunt u verschillende aspecten van historische gegevens beheren en benutten voor nauwkeurigere prognoses. Voor een product met een seizoensgebonden vraag kunnen de gegevens bijvoorbeeld worden gesegmenteerd op basis van seizoenen om seizoensspecifieke trends en patronen vast te leggen. Door deze segmentatie kunnen voorspellers effectiever voorspellingen maken en testen.
• Herhaalde simulaties: Het gebruik van glijdende simulaties houdt in dat voorspellingen over verschillende perioden herhaaldelijk worden getest en verfijnd. Deze methode valideert de nauwkeurigheid van voorspellingsmethoden door ze toe te passen op verschillende gegevenssegmenten. Een voorbeeld is de glijdende-venstermethode, waarbij een venster met een vaste grootte door de tijdreeksgegevens beweegt en voor elke positie voorspellingen wordt gegenereerd om de prestaties te evalueren.
• Parameteroptimalisatie: Parameteroptimalisatie omvat het uitproberen van meerdere varianten van elke prognosemethode om de best presterende te vinden. Door parameters aan te passen, zoals de afvlakkingsfactor bij exponentiële afvlakkingsmethoden of het aantal eerdere waarnemingen in ARIMA-modellen, kunnen voorspellers modellen verfijnen om de prestaties te verbeteren.

In onze software laten we bijvoorbeeld verschillende prognosemethoden met elkaar concurreren om de beste prestaties op een bepaald item. Kennis van automatische prognoses wordt onmiddellijk overgedragen op Simple Moving Average, lineair voortschrijdend gemiddelde, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Winters' Exponential Smoothing en Promo-voorspellingen. Deze competitie zorgt ervoor dat de meest geschikte methode wordt geselecteerd op basis van empirisch bewijs, en niet op basis van subjectief oordeel. De winnaar van het toernooi komt het dichtst in de buurt van het voorspellen van nieuwe gegevenswaarden uit oude gegevens. De nauwkeurigheid wordt gemeten aan de hand van de gemiddelde absolute fout (dat wil zeggen de gemiddelde fout, waarbij eventuele mintekens worden genegeerd). Het gemiddelde wordt berekend over een reeks voorspellingen, waarbij elk een deel van de gegevens gebruikt, in een proces dat bekend staat als glijdende simulatie. eerder uitgelegd in een eerdere blog.

Methoden die worden gebruikt bij automatische prognoses

Normaal gesproken zijn er zes extrapolatieve voorspellingsmethoden die meedoen aan het automatische voorspellingstoernooi:

• Eenvoudig voortschrijdend gemiddelde
• Lineair voortschrijdend gemiddelde
• Enkele exponentiële afvlakking
• Dubbele exponentiële afvlakking
• Additieve versie van Winters' exponentiële afvlakking
• Multiplicatieve versie van Winters' exponentiële afvlakking

De laatste twee methoden zijn geschikt voor seizoensreeksen; ze worden echter automatisch uitgesloten van het toernooi als er minder dan twee volledige seizoenscycli met gegevens zijn (bijvoorbeeld minder dan 24 perioden met maandelijkse gegevens of acht perioden met driemaandelijkse gegevens). Deze zes klassieke, op afvlakking gebaseerde methoden hebben bewezen gemakkelijk te begrijpen, eenvoudig te berekenen en nauwkeurig te zijn. Je kunt elk van deze methoden uitsluiten van het toernooi als je een voorkeur hebt voor sommige deelnemers en niet voor andere.

Automatische prognoses voor tijdreeksgegevens zijn essentieel voor het efficiënt en nauwkeurig beheren van grootschalige vraagprojecties. Bedrijven kunnen een betere voorspellingsnauwkeurigheid bereiken en hun planningsprocessen stroomlijnen door de selectie van voorspellingsmethoden te automatiseren en technieken zoals holdout-analyse en voorspellingstoernooien te gebruiken. Het omarmen van deze geavanceerde voorspellingstechnieken zorgt ervoor dat bedrijven voorop blijven lopen in dynamische marktomgevingen en weloverwogen beslissingen nemen op basis van betrouwbare gegevensprojecties.